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La cumulativité du savoir en sciences sociales

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Bernard Walliser

Conclusion

Bernard Walliser

Texte intégral

1L’étude de la cumulativité du savoir met en évidence des différences sensibles d’appréciation d’une science sociale à l’autre. Certes, toutes mettent en avant la succession des paradigmes qui ont animé leur histoire et qui conditionnent leur développement. Toutes insistent sur le fait que les données sont le carburant essentiel de toute connaissance, même si elles sont déjà interprétées. Toutes donnent une place croissante aux modèles, tout en les caractérisant selon leurs propres « styles » épistémologiques. Cependant, tout économiste ou tout linguiste est persuadé que, malgré de profonds passages à vide, le savoir de sa discipline s’enrichit quantitativement et qualitativement. En revanche, tout sociologue ou tout ethnologue estime que, malgré certaines percées durables, le savoir de sa discipline reste profondément sujet à caution. Cette cumulativité différentielle entre disciplines se décline sur toute la gamme des objets conceptuels qui ont été considérés.

2Les données sociales varient de simples témoignages matériels ou verbaux à des indicateurs dûment quantifiés. Elles s’accumulent de façon désordonnée ou forment des bases de données homogènes et évolutives. Certaines grandeurs s’avèrent incontestablement plus quantifiables que d’autres quand elles ne le sont pas spontanément. De même, les modèles se déclinent sous forme de simples récits subtilement articulés ou de schémas formels parfaitement cohérents. Ils se présentent sous forme d’isolats dispersés ou de grappes de modèles parfaitement connectés. Certaines structures explicatives se révèlent à l’évidence plus aisément formalisables que d’autres. Enfin, les programmes déroulent des visions du monde très impressionnistes ou articulent avec précision des ensembles de principes. Ils coexistent dans des rapports lâches de concurrence ou entretiennent des rapports précis de complémentarité-substituabilité. Certaines ontologies sociales se réduisent plus facilement à des schématisations élémentaires que d’autres.

3L’analyse de la cumulativité du savoir met en évidence des différences plus nettes encore entre les sciences de la nature et les sciences sociales. Certes, toutes adoptent un découpage en trois niveaux distinguant la X-graphie (données), la X-logie (modèles) et la X-nomie (programmes). Toutes introduisent des méthodes expérimentales pour le recueil des données ou des méthodes statistiques pour le traitement des données. Toutes mobilisent des modes semblables de raisonnement sur les concepts et des schémas analogues de représentation des structures. Cependant, tout physicien ou tout biologiste pense qu’il n’existe pas de rupture irréductible dans un développement scientifique essentiellement progressif. En revanche, tout géographe ou même tout linguiste sait que des vagues de savoir se succèdent en laissant des traces plus ou moins indélébiles. Cette cumulativité privilégiée des sciences de la nature sur les sciences sociales se manifeste encore sur tous les objets conceptuels évoqués.

4Les données, généralement plus quantitatives, ont une portée plus universelle et s’avèrent moins incertaines. Elles se prêtent mieux à des comparaisons intertemporelles et inter-spatiales et sont affectées de marges d’erreur explicites. Elles conduisent à des « découvertes » de phénomènes inédits, qui demeurent fort rares en sciences sociales. De même, les modèles, pour la plupart formalisés, font l’objet d’interprétations plus univoques et sont plus rigoureusement validés. Les schémas explicatifs ont des champs d’application plus étendus et sont plus facilement exprimables dans les formalismes usuels. Ces schémas reçoivent des confirmations empiriques plus nombreuses et plus nettes qui conduisent à de larges consensus. Enfin, les programmes, s’ils sont très nettement circonscrits, ne sont en concurrence que sur courte période. Leur ontologie est constituée d’un petit nombre de concepts quasi univoques et de principes quasi absolus. Leur méthodologie se réduit à la démarche scientifique telle qu’elle s’est établie au cours du temps de façon largement incontestée.

5Même limité, le travail d’ores et déjà accompli sur la cumulativité permet d’en dégager les facteurs les plus favorables. Trois d’entre eux sont mis en avant de façon récurrente, et s’appliquent à tous les objets conceptuels. Tout d’abord, la formalisation, en garantissant la rigueur logique de chaque objet conceptuel, favorise la comparaison et le développement de ces objets. Elle assure une mémoire fidèle du savoir passé et constitue un instrument puissant de transformation de ce savoir. Ensuite, la pertinence empirique est capitale pour trier les objets conceptuels, mais aussi pour les rapprocher et les articuler. Elle se fonde sur l’idée que la réalité est certes inconnue, mais unique, ce qui permet de raisonner en termes d’écarts par rapport à cette réalité postulée. Enfin, le débat scientifique permet de confronter les interprétations des objets conceptuels et de dégager des consensus locaux. Il autorise une critique serrée des données ou des modèles tout en laissant ouvertes des portes pour les innovations futures.

6L’étude de la cumulativité du savoir met aussi en évidence des invariants communs à l’ensemble des disciplines sociales. Ces invariants se déclinent de façon différente selon la nature des objets conceptuels qui viennent structurer le savoir. Si l’accumulation des données est peu problématique, si l’articulation des modèles demande déjà plus de soin, la coexistence des programmes s’avère particulièrement délicate. Ces invariants apparaissent également de nature différente selon l’horizon temporel envisagé pour l’évolution du savoir. Un travail de fourmi est réalisé à court terme pour enrichir tant la richesse que le spectre des objets conceptuels. Un effort plus ciblé est requis à moyen terme pour induire une transformation plus profonde de ces mêmes objets. Une activité peu maîtrisée conduit enfin à long terme à une réinterprétation drastique des objets considérés. En fait, il existe un lien très fort entre chaque échelle temporelle et l’objet conceptuel qui est véritablement moteur à cette échelle.

7À court terme, les données aussi bien qualitatives que quantitatives sont renouvelées de façon routinière et sont dûment formatées. Les observations obtenues sur le terrain ou en laboratoire sont nettoyées et rendues comparables dans le temps et l’espace. Les faits stylisés qui leur correspondent sont réécrits en conséquence ou sont énoncés sous des formes plus ramassées. En aval, les modèles sont ajustés aux données nouvelles et sont amenés à préciser leurs domaines de validité. Les modèles explicatifs anciens sont calés sur l’ensemble des observations disponibles en adaptant leurs paramètres libres. Les schémas littéraires reçoivent des formulations plus dures et les modèles formels reçoivent des interprétations plus nuancées. Enfin, les programmes sont figés et imposent des cadres généraux au travail scientifique quotidien. Leur ontologie fournit les concepts de base et les principes généraux adoptés par les modèles concrets. Leur méthodologie préconise des techniques d’investigation du terrain et des modes de raisonnement appliqués aux modèles.

8À moyen terme, les modèles subissent un processus profond de révision individuelle et de restructuration globale. Ils sont remis en cause pour rendre compte de réfutations empiriques systématiques et pour s’articuler à d’autres modèles. Ils sont affaiblis dans leur structure interne et enrichis par des transferts analogiques en provenance d’autres disciplines. Par ricochet, pour nourrir les modèles, les données anciennes sont réorganisées et des données nouvelles sont recueillies. Les monographies sont démultipliées, les bases de données sont restructurées, et les nomenclatures adaptées aux évolutions observées. Des champs nouveaux naissent sur les marges des champs usuels et fournissent des faits stylisés inédits. Enfin, les programmes sont ajustés pour s’adapter aux anomalies tant théoriques qu’empiriques qui se sont fait jour. Des mécanismes anciens sont mis en cause pour résoudre des paradoxes apparents sans pour autant toucher au cœur du programme. Des glissements s’opèrent dans les méthodologies utilisées pour assurer une meilleure efficacité des investigations.

9À long terme, des programmes nouveaux émergent comme bourgeons sur les programmes anciens ou même en opposition à eux. Des concepts originaux sont suggérés et testés et des principes reconnus reçoivent des bases axiomatiques plus précises. Des méthodologies innovantes sont également préconisées, fondées éventuellement sur de nouveaux formalismes. Sous cette impulsion, des modèles séminaux réussissent à capter des concepts ou des processus restés longtemps implicites. Des filières de modèles permettent de rendre compte de phénomènes originaux par une explication qui se veut minimale. Les hypothèses des modèles sont mieux fondées et sont poussées dans leurs ultimes conséquences avant de les affaiblir. Enfin, les données résultent de nouvelles techniques de recueil et de traitement de l’information. De nouveaux instruments peuvent être mis en œuvre pour appréhender un système social (imagerie cérébrale). Des méthodes originales et plus sophistiquées de manipulation des données se développent (techniques qualitatives).

10On peut observer que la cumulativité est favorisée par un rapprochement en partie volontaire des disciplines. Trois éléments apparaissent comme particulièrement prégnants dans les transferts épistémologiques qui se réalisent entre les sciences. D’abord, la « mathématisation » des sciences empiriques les conduit à adopter un langage universel qui se développe sans fin. Les mathématiques ayant démontré leur puissance déductive, les autres disciplines cherchent à en profiter, quitte à s’isoler du sens commun. Ensuite, la « naturalisation » des sciences les amène à adopter des ontologies et des méthodologies similaires. Les sciences de la nature ayant fait leurs preuves, elles continuent à servir de référence aux sciences sociales en gommant au passage quelques dissemblances essentielles. Enfin, la « mondialisation » des sciences les invite à démultiplier les points de vue sur les objets conceptuels. Les « traditions nationales » dans telle ou telle discipline tendent à se dissiper, avec le risque d’un conformisme global.

11La cumulativité du savoir apparaît ainsi comme une dimension conceptuelle essentielle de l’évolution du savoir. Si cette dimension est a priori qualitative et structurelle, elle peut néanmoins recevoir une évaluation plus quantitative. Il s’agit de comparer deux états séquentiels des connaissances, en l’occurrence deux corpus scientifiques successifs. Trois opérations sont mobilisées, qui introduisent chacune leur lot de conventions de mesure. Il importe d’abord de définir le degré d’acceptation instantané attribué par un chercheur à une donnée, un modèle ou un programme. Il faut ensuite définir le degré d’adhésion à un corpus scientifique global, compte tenu des rapports de complémentarité et de substituabilité entre ses éléments. Il est enfin nécessaire d’agréger ces jugements individuels pour en déduire un degré d’acceptation collective du corpus. Une telle évaluation, qui n’a été qu’esquissée, est une contribution à une épistémologie formelle qui tend à se développer.

12Cependant, la cumulativité du savoir ne met en scène qu’une dimension très incomplète de l’évolution du savoir. Une ambition plus forte vise à caractériser les processus d’évolution concrets qui font passer d’un état du savoir à un autre. Il s’agit de débusquer les mécanismes de pensée qui sont à l’œuvre, ainsi que la manière de les combiner logiquement. Trois modes de raisonnement sont en jeu, applicables de façon variable à chaque objet conceptuel. Les processus de découverte d’un savoir nouveau, guidés par des principes d’abduction ou d’analogie, conservent leur part de mystère. Les processus de révision d’un savoir acquis, fondés sur des principes de déduction et de hiérarchisation, sont mieux connus. Les processus de structuration du savoir, liés à des principes de classification et de combinaison, sont parfaitement maîtrisés. Cette analyse en termes d’essais-erreurs, qui reste à compléter, participe d’une épistémologie évolutionnaire déjà bien établie.

13Finalement, la cumulativité du savoir est réalisée dans un contexte socio-économique qui conditionne ses performances. Les facteurs non intellectuels qui se veulent explicatifs des performances scientifiques demeurent peu explorés. Il s’agit de détecter les structures sociales les plus favorables à la recherche, et plus encore des combinaisons de structures. Trois niveaux d’analyse du contexte social de la recherche sont envisagés, et sont très grossièrement articulés. Le niveau individuel concerne le savant qui possède des traits psychologiques qui favorisent sa créativité ou sa dextérité. Le niveau organisationnel concerne le laboratoire ou le réseau de recherches qui adopte un mode de fonctionnement qui accroît son efficacité. Le niveau social concerne un pays qui adopte une politique de recherche qui incite au bouillonnement scientifique dans un contexte mondialisé. Cette étude, souvent cantonnée à des vues monographiques, n’est qu’une introduction à une socio-économie des sciences.

14En résumé, le concept de cumulativité a l’avantage de présenter une neutralité « technique » par rapport à celui plus chargé de progrès. Il part du constat que le savoir est en extension progressive sans prendre parti sur l’utilité sociale de ce savoir. Aussi sert-il de point d’appui pour lutter contre les positions épistémologiques extrêmes régulièrement réactivées. D’une part, il s’oppose au « scientisme » qui veut que la science avance de façon irrésistible vers une vérité asymptotique. Grâce à la cumulativité, le savoir connaît un « changement dans l’invariance », qui s’exprime par des modifications régulières et profondes des interprétations du monde. D’autre part, il s’oppose au « relativisme » qui prétend que la science est irrémédiablement dépendante de son contexte. Grâce à la cumulativité, le savoir manifeste une « invariance dans le changement », qui s’exprime dans des objets conceptuels qui se perpétuent en se réincarnant les uns dans les autres.

15Le concept de cumulativité a un aspect essentiellement descriptif et traduit la manière chaotique, mais néanmoins orientée selon laquelle le savoir évolue. Elle est analysable à partir d’une observation minutieuse sur longue période de la production des objets conceptuels de la science. Elle se manifeste à l’intérieur de chacune des disciplines déjà constituées, mais aussi par les ponts établis entre ces disciplines. Cependant, le concept de cumulativité prend un tour plus prescriptif lorsque l’on désire favoriser de façon volontariste l’évolution du savoir. Certes, la cumulativité ne se décrète pas, mais elle peut néanmoins être favorisée en jouant sur les facteurs qui l’ont facilitée dans le passé. Elle peut être promue dans chaque discipline, mais passe plus sûrement par un effort en faveur de l’interdisciplinarité. Symptôme apparent de l’évolution scientifique, la cumulativité nous en apprend beaucoup sur les processus profonds de cette évolution.

© Éditions de l’École des hautes études en sciences sociales, 2009

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