Épistémologie: Expériences et Simulation
Une dimension de la partie “Matériel et Méthodologie” de notre projet consiste à examiner des différences épistémologiques entre les deux méthodes principales que nous avons employées dans notre recherche: des expériences de laboratoire et des simulations numériques. L’observation directe est la méthode traditionnelle pour la recherche scientifique mais à l’Age Digital, il y a une dépendance croissante sur la modélisation et les simulations informatiques. Pour la génération “née digitale” dans la Silicon Valley, l’ordinateur est notre laboratoire. Il peut s’agir d’une chambre de Wilson, d'une boîte de pétri, d'un accélérateur de particules – tout est possible, si on a les bonnes données et de l’imagination.
D’une certaine manière, la plupart des expériences sont des simulations. Les expériences simulent des dimensions diverses de la vie réelle. Par exemple, dans l’expérience de la chambre de Wilson, la source radioactive est utilisée pour simuler les rayons cosmiques. Mais existe-t-il une différence entre les connaissances obtenues par expériences de laboratoire et les connaissances obtenues par simulation informatique?
Le tableau ci-dessous résume les domaines clés que nous voulons examiner:
Le tableau ci-dessous résume les domaines clés que nous voulons examiner:
OBSERVATION ET THÉORIE
Les résultats expérimentaux peuvent sembler plus précis que ceux d’une simulation parce que les résultats expérimentaux sont basés sur l’observation directe alors que la modélisation est basée sur des connaissances théoriques. Cependant, beaucoup de phénomènes ne sont pas facilement observables. Par exemple, les trajectoires de particules dans les rayons cosmiques sont impossibles à observer directement et des outils comme les chambres de Wilson doivent être employées pour observer ces phénomènes directement. Dans l’Âge Digital, on a accès à une quantité énorme de connaissances théoriques issues d'expériences physiques. Souvent, les simulations basées sur ces connaissances vérifiées fournissent des résultats plus précis que ceux des expériences physiques.
VALIDITÉ INTERNE ET VALIDITÉ EXTERNE
La validité interne d’une recherche scientifique est déterminée par la validité de l’expérience elle-même en termes d’une conception adaptée au problème, du contrôle des variables et d'une exécution correcte. La validité externe d’une recherche scientifique est liée à l’application de ses résultats dans des situations du monde réel. Intuitivement, si l'on mène une expérience en utilisant les mêmes matériels, la validité interne semble évidente. La validité interne et externe d’une simulation qui n’utilise pas ces mêmes matériels physiques, mais dépend plutôt d’une réalité créée par des lignes de code informatique, semble plus difficile à prouver, mais les critères devraient rester les mêmes. Qu’il s’agisse d’une expérience physique ou d’une simulation informatique, la validité dépend de la fiabilité des suppositions faites pour la réaliser.
NOUVELLE CONNAISSANCE OU SEULEMENT APPLICATION
L'objectif ultime de toute recherche scientifique est d’obtenir de nouvelles connaissances. Comme les simulations sont des applications des connaissances et théories existantes, est-il possible de découvrir des connaissances nouvelles à partir de simulations? Ou bien l’expérimentation est-elle le seul parcours pour acquérir de nouveaux savoirs?
Professeur Villani explique comment la simulation numérique avec la théorie et l'expérience est maintenant devenue un des piliers de la connaissance scientifique. Il décrit un dialogue entre la simulation numérique et la théorie: non seulement la théorie peut avoir un impact sur la simulation numérique, mais aussi dans une certaine mesure, la simulation peut avoir un impact sur la théorie.
Les résultats expérimentaux peuvent sembler plus précis que ceux d’une simulation parce que les résultats expérimentaux sont basés sur l’observation directe alors que la modélisation est basée sur des connaissances théoriques. Cependant, beaucoup de phénomènes ne sont pas facilement observables. Par exemple, les trajectoires de particules dans les rayons cosmiques sont impossibles à observer directement et des outils comme les chambres de Wilson doivent être employées pour observer ces phénomènes directement. Dans l’Âge Digital, on a accès à une quantité énorme de connaissances théoriques issues d'expériences physiques. Souvent, les simulations basées sur ces connaissances vérifiées fournissent des résultats plus précis que ceux des expériences physiques.
VALIDITÉ INTERNE ET VALIDITÉ EXTERNE
La validité interne d’une recherche scientifique est déterminée par la validité de l’expérience elle-même en termes d’une conception adaptée au problème, du contrôle des variables et d'une exécution correcte. La validité externe d’une recherche scientifique est liée à l’application de ses résultats dans des situations du monde réel. Intuitivement, si l'on mène une expérience en utilisant les mêmes matériels, la validité interne semble évidente. La validité interne et externe d’une simulation qui n’utilise pas ces mêmes matériels physiques, mais dépend plutôt d’une réalité créée par des lignes de code informatique, semble plus difficile à prouver, mais les critères devraient rester les mêmes. Qu’il s’agisse d’une expérience physique ou d’une simulation informatique, la validité dépend de la fiabilité des suppositions faites pour la réaliser.
NOUVELLE CONNAISSANCE OU SEULEMENT APPLICATION
L'objectif ultime de toute recherche scientifique est d’obtenir de nouvelles connaissances. Comme les simulations sont des applications des connaissances et théories existantes, est-il possible de découvrir des connaissances nouvelles à partir de simulations? Ou bien l’expérimentation est-elle le seul parcours pour acquérir de nouveaux savoirs?
Professeur Villani explique comment la simulation numérique avec la théorie et l'expérience est maintenant devenue un des piliers de la connaissance scientifique. Il décrit un dialogue entre la simulation numérique et la théorie: non seulement la théorie peut avoir un impact sur la simulation numérique, mais aussi dans une certaine mesure, la simulation peut avoir un impact sur la théorie.
Cedric Villani, Professeur de Mathematiques et Laureate Fields Medal 2010
http://www.bull-world.fr/v_iNxa6_en
http://www.bull-world.fr/v_iNxa6_en
Eric Winsberg, professeur et auteur de “Science in the Age of Computer Simulations”, propose l’observation suivante: "Simulations involve complex inferences as they move from theory to data and they certainly generate new knowledge. It is a mistake to think of them as simply tools for unlocking hidden empirical content", c’est à dire que les simulations ne se limitent pas à des outils utilisés pour découvrir des connaissances empiriques. De plus, il conteste la revendication que les expériences sont “privilégiées épistémologiquement” en comparaison avec les simulations et dispute l’affirmation que les expériences: "have greater potential to make strong inferences back to the world", c’est à dire que les expériences auraient une plus grande application dans le monde réel. Winsberg utilise l’exemple d’un modèle informatique sophistiqué du système solaire où l’on pourrait calculer les orbites utilisant les lois de Newton et déclare que ce modèle "will provide me with better grounds to make inferences back to the world of the planets than almost any experimental set up that I can imagine; because in such a case the relevant background knowledge -- our ability to build good reliable models -- is virtually unassailable. How trustworthy or reliable an experiment is depends on the quality of the background knowledge, and the skill with which it is put to use, and not on which kind it belongs to”, c’est à dire que le modèle lui fournira non seulement des résultats valables mais aussi encore bien meilleurs que toute expérience physique possible à cause de nos connaissances déjà acquises qui sont irréfutables. Il continue par expliquer que la fiabilité d’une expérience ne dépend pas de son type (physique ou informatique) mais plutôt de la qualité des connaissances utilisées et de l’habilité de son éxecution. Finalement, Winsberg conclut: "There may have been a time in the history of science, perhaps before Newton, perhaps even earlier, when we did not have sufficient systematic knowledge of nature -- enough of a toolkit of trustworthy model building principles -- for a simulation to ever be as reliable a source of knowledge as even the crudest experiments, but that time has long passed", c’est à dire que bien qu’il a pu exister un temps dans l’histoire des sciences quand la simulation ne pouvait pas être considérée comme une source fiable de connaissance, ce temps est maintenant loin dans le passé.
Conclusion
La beauté du modèle informatique tient en à sa capacité d’incorporer dans un outil puissant toutes les informations basées sur des années d’expérimentation. Les modèles informatiques génèrent des résultats facilement reproductibles, ce qui évite la nécessité de répéter des conditions ou méthodologies d’expériences compliquées. De plus, on n’a plus besoin d’acheter du matériel ou des instruments onéreux. Le délai d’exécution est aussi incroyablement plus rapide. Une fois que le modèle est mis en place, il est très facile de manipuler les variables et la portée des simulations que génère le modèle est limitée uniquement par l’imagination de l’utilisateur. En partageant des modèles informatiques en “open source”, on peut inviter la communauté scientifique entière à innover, collaborer, et créer des versions encore plus sophistiquées du modèle et l'on obtient donc accès à une collaboration sans limite.
Les scientifiques du passé nous ont laissé une fondation solide de lois et de règles. Même si l’expérimentation doit être antérieure à la simulation, cela ne remet pas en cause les connaissances obtenues par des modèles informatiques et les simulations générées ne sont pas moins valides que les expériences physiques. Les simulations nous permettent de nous appuyer sur cette fondation et de créer notre propre univers pour l’utiliser comme une aire de jeu tout en vérifiant nos hypothèses. Comme le disait Netwon, “If I have seen a little further it is by standing on the shoulders of Giants”, si j’ai vu plus loin c’est en me tenant sur les épaules de géants. Le refus d’embrasser la validité et l’utilité des simulations dans l’Âge Numérique revient à refuser de se hisser sur les épaules de géants.
Les scientifiques du passé nous ont laissé une fondation solide de lois et de règles. Même si l’expérimentation doit être antérieure à la simulation, cela ne remet pas en cause les connaissances obtenues par des modèles informatiques et les simulations générées ne sont pas moins valides que les expériences physiques. Les simulations nous permettent de nous appuyer sur cette fondation et de créer notre propre univers pour l’utiliser comme une aire de jeu tout en vérifiant nos hypothèses. Comme le disait Netwon, “If I have seen a little further it is by standing on the shoulders of Giants”, si j’ai vu plus loin c’est en me tenant sur les épaules de géants. Le refus d’embrasser la validité et l’utilité des simulations dans l’Âge Numérique revient à refuser de se hisser sur les épaules de géants.