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Philosophies de la nature

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Olivier Bloch

Quatrième journée

La philosophie mécaniste

Miguel Espinoza

Full text

1. — INTRODUCTION

1Vers la fin du XIXe siècle, on avait pris l’habitude d’identifier le mécanisme à l’explication en termes de mouvement local dépourvu des facteurs thermiques, magnétiques, électriques ou chimiques. C’est pourquoi la critique principale adressée au mécanisme est que ses concepts fondamentaux sont trop abstraits. La mécanique peut être considérée comme une théorie parmi d’autres, et la réduction mécanique de tout phénomène est vue comme une marque de dogmatisme. Ce n’est pas de cette façon-là que je propose de regarder le mécanisme quand il est présenté comme un grand modèle unificateur.

2L’identification du mécanisme à un ensemble unique de concepts clefs ou de paramètres clefs caractérisés par des coefficients constants ou variables tels que l’espace, le temps, la masse, le point matériel et la force, impose des restrictions superflues ou excessives à l’explication mécanique. L’expérience enseigne qu’on peut introduire des modifications ou des additions (l’addition du concept de champ en est un exemple) sans abandonner pour autant les idéaux mécanistes. Il n’est pas nécessaire non plus d’identifier le mécanisme à un formalisme unique, par exemple aux équations différentielles de deuxième ordre qui exhibent les axiomes de la mécanique classique (Galilée, Newton). Une telle restriction exclurait les équations requises par la théorie de la relativité générale pour décrire le mouvement, une série d’explications naturellement traitées comme mécaniques. Ces brèves remarques indiquent l’intérêt qu’il y a à considérer le mécanisme comme une philosophie, un mouvement d’idées organisé autour d’un noyau et capable d’évoluer, de s’adapter à de nouvelles situations.

3Voici l’essence du mécanisme décrite en cinq thèses :

  1. — L’unité : il y a un monde, gouverné par une rationalité susceptible d’être saisie par une grande théorie mécaniste.

  2. — La mathématisation : le monde est mathématiquement ordonné ; il s’ensuit que les mathématiques (qui prolongent les capacités du langage naturel) sont le langage le plus adéquat de la science.

  3. — La nécessité : la rationalité des modèles mathématiques présuppose la nécessité dans la phénoménologie étudiée. L’explication la plus satisfaisante est l’explication causale où il est montré que ce qui arrive, arrive par nécessité. Expliquer, c’est monter dans l’échelle de la nécessité.

  4. — L’abstraction : le penseur mécaniste commence par délimiter une phénoménologie, c’est-à-dire par saisir un système, un tout relativement stable et séparable de son environnement duquel il abstrait les traits essentiels pour les définir mathématiquement.

  5. — La vérification : une fois qu’il a compris la nécessité ou la raison du système, le mécaniste s’appuie sur les ressources des mathématiques pour se faire une idée de l’évolution du système, pour formuler une hypothèse qu’il essaie ensuite de vérifier en observant le cours effectif des phénomènes.

  • 1 Théorie de l’intelligibilité, Éditions Universitaires du Sud, 1994.

4Je me limiterai à analyser maintenant les thèses de la mathématisation et de la nécessité, et je me permets de signaler au lecteur intéressé que les autres thèses ont été développées dans mon livre Théorie de l’intelligibilité1.

2. — LA MATHÉMATISATION

5Grâce à leur pouvoir génératif, à la liberté permise par leurs structures, à leur universalité et à leur précision, les mathématiques sont aptes à devenir le langage de la science. À l’unité du monde correspond Limité des mathématiques. Un modèle mathématique établit plusieurs propositions à partir d’un nombre réduit de postulats. Pour Whitehead, les mathématiques sont la science des relations nécessaires dans le monde possible, tandis que la physique est la science du contingent (c’est pourquoi il avait été amené à proposer une théorie de la relativité différente de celle d’Einstein à qui il reprochait d’effacer les distinctions entre la géométrie et la physique).

6Il arrive que les expressions « mathématisation de la nature » ou « géométrisation de la nature » soient librement employées sans prendre de précautions, mais on doit être conscient de l’extrême difficulté qu’il y a à mathématiser un processus ou une idée. Prenons, par exemple, le concept de vitesse. Les historiens peuvent nous renseigner en détail sur la quantité de travail et de réflexion qui a été nécessaire avant que les physiciens parviennent à la mathématiser : cela a été l’affaire de nombreuses générations, de siècles de réflexion soutenue.

7Les savants modernes ne semblent pas reconnaître à sa juste valeur le travail de clarification, basé sur des distinctions fines, accompli par les penseurs médiévaux, et il n’est pas surprenant que parfois l’orgueil des scientifiques modernes ou contemporains s’explique par leur ignorance du travail fait par les médiévaux. Ce que nous avons appris sur la mathématisation des concepts montre que la mathématisation arrive à la fin, non au commencement, de la recherche de clarté.

8La recherche de clarté est une chose, la constitution mathématique d’un concept en est une autre. On doit toujours exiger la clarté, tandis que la mathématisation, si elle n’est pas basée sur la clarté, peut cacher notre ignorance des faits. D’aucuns suggèrent qu’aujourd’hui une partie de la science, en particulier certaines procédures de la mécanique quantique (par exemple, le mélange de concepts classiques et quantiques), bien que mathématisées, sont basées sur des notions relativement obscures. Le résultat est l’exactitude sans compréhension des mécanismes en jeu, l’exactitude sans images spatio-temporelles, situation curieuse car l’exactitude mathématique n’est pas une fin en soi. Le premier objectif de la science est de susciter en nous le sentiment de compréhension.

9Quel est aujourd’hui l’état de l’application des mathématiques ? Les mathématiciens informent que la plupart des théories ont trouvé des applications dans les sciences. Si par mathématisation on entendait l’application de modèles, le progrès du mécanisme serait plus important qu’il ne l’est. Or l’application d’un modèle à une phénoménologie externe n’est pas identique à la constitution mathématique d’un concept. Quand il y a constitution, le concept est inconcevable sans mathématiques ; les mathématiques y sont essentielles et il devient par conséquent impossible de démêler ce qui appartient au modèle et ce qui appartient au réel. On trouve des exemples de constitution mathématique dans quelques théories de la physique telles que celles de la gravitation ou de l’électromagnétisme. Au-delà de ces domaines, la véritable constitution mathématique est presque inexistante. Cette situation est malheureuse car le progrès dans la direction indiquée par le mécanisme est accompli chaque fois qu’il y a constitution mathématique d’un processus ou d’un concept.

10Quelques modèles géométriques et de nombreux modèles numériques ou statistiques trouvent des applications dans les sciences sociales ; pourtant cela n’implique pas nécessairement un progrès dans la recherche d’unité ou d’universalité car la dose d’arbitraire dans l’application d’un modèle reste importante. Cette situation peut être décrite de la façon suivante : Primo, une discipline atteint sa maturité quand son objet est défini, quand ses spécialistes sont d’accord sur les faits qui sont à expliquer, quand on a trouvé des lois universelles et intemporelles indispensables à l’explication. Or la plupart des sciences sociales ne semblent pas avoir encore délimité les régions précises du monde qui formeraient leurs objets propres. Il y a, par conséquent, des théories durablement rivales et séparées idéologiquement. Par exemple, il y a des psychologues scientifiques, béhavioristes, psychanalystes, littéraires, etc. Dans ce domaine, les théories sont encore plus sous-déterminées par les faits et par la nécessité rationnelle que dans celui des sciences physiques et naturelles. Ensuite, il faut reconnaître la difficulté qu’il y a à trouver des lois universelles et intemporelles indispensables à l’explication, et ce pour au moins deux raisons. Premièrement, l’explication du comportement humain doit être trouvée finalement dans l’activité mentale qui est intentionnelle, il y a un grand nombre de choses diverses qui peuvent agir comme causes du comportement ; l’activité mentale est sensible au contexte dont les limites sont imprécises. Et, deuxièmement, le comportement humain est historique, il évolue.

11Secundo, dans les sciences « molles » les contenus et les modèles n’ont pas grandi ensemble. Une illustration en est donnée par les psychologues qui, après avoir collecté des données, se tournent vers les mathématiques pour voir quel modèle, souvent statistique et déjà tout fait, est le plus apte à interpréter et surtout à généraliser les résultats obtenus par l’observation. Voilà donc quelques raisons pour lesquelles le progrès de l’attitude mécaniste sous forme de mathématisation n’équivaut pas à l’application des mathématiques.

12Un bref regard sur les types de systèmes qui sont aujourd’hui mathématisés permet d’avoir une idée du progrès accompli par la vision mécaniste. Qu’est-ce qu’un système ? La notion est floue. Une conception minimale est qu’un système est un ensemble d’éléments organisé (tout système a un logos), limité dans l’espace et dans le temps ; c’est une composition définie qui reconnaît des parois plus ou moins naturelles et qui entretient des rapports spécifiques avec son environnement.

13L’intuition qui guide les théoriciens des systèmes est que l’univers croît en complexité. Il y a plusieurs sortes de systèmes, mais ils ne sont pas tous mutuellement indifférents. Il leur arrive d’être hiérarchiquement organisés, les plus sophistiqués incluant les plus rudimentaires. Au sommet des êtres connus il y a l’homme, capable de réflexion et de se reconnaître comme un projet. À l’autre extrême il y a les systèmes composés d’objets inanimés, par exemple la distribution de planètes autour du soleil. Entre les deux, il y a maint système intéressant : les systèmes dynamiques, prédéterminés ou stochastiques ; les systèmes animaux, c’est-à-dire des systèmes ouverts à structure auto-entretenue, etc.

14D’après les spécialistes, tous ces systèmes, à l’exception des activités humaines les plus élevées (la liberté, la réflexion, l’angoisse), peuvent être mathématiquement constitués ou au moins décrits. Le développement de la topologie (théorie qualitative) et celui de la théorie mathématique de la bifurcation (qui étudie les changements qualitatifs dans l’évolution des systèmes régis par des paramètres lorsque l’on modifie ces paramètres) sont à l’origine de l’extension récente du mécanisme. Évidemment, on ne peut plus associer les mathématiques à l’étude des qualités primaires ou de la quantité exclusivement, ajustement tout à fait pertinent qui permet de neutraliser l’une des objections les plus courantes adressées au mécanisme, celle selon laquelle les mathématiques s’occuperaient du quantitatif exclusivement.

15Whitehead rappelle pourquoi il faut éviter le panmathématisme : tout n’est pas structure, il y a la matière et ses mystères. Tout n’est pas abstrait, il y a les processus, les contenus concrets. La nature est aussi esthétique. Le caractère abstrait des mathématiques met des bornes à leur capacité d’exprimer des vérités sur le monde. Comme toutes les sciences, les mathématiques rencontrent des limites à leur application. Mais il faut être réservé concernant les prédictions sur ce qui peut être mathématisé ou non. Les mécaniciens anciens, par exemple Archimède, ne pouvaient pas prévoir qu’un jour lointain le mouvement serait mathématiquement décrit ; les médiévaux ne savaient pas qu’un jour il y aurait un concept de probabilité qui ferait partie d’une théorie mathématique dûment axiomatisée. L’auteur de Process and Reality rappelle aussi à quel point les mathématiques sont liées aux problèmes les plus profonds de la métaphysique. Qu’est-ce que la structure, qu’est-ce que l’ordre, qu’est-ce que l’abstraction ? Si les mathématiques sont la connaissance des relations nécessaires dans le domaine du possible, que sont la nécessité et la possibilité ?

16Les pythagoriciens ont rangé toutes les réalités en une dizaine d’oppositions dont la moitié sont d’ordre mathématique : limité-infini, impair-pair, un-multiple, droite-gauche, mâle-femelle, repos-mouvement, droit-courbe, lumière-obscurité, bon-mauvais, carré-oblong. Cette table montre que, d’après les pythagoriciens, les mêmes mécanismes qui expliquent la réalité mathématique expliquent la réalité physique et qu’il y a une continuité de l’une à l’autre, d’où l’idée, essentielle au mécanisme, qu’on peut étudier la nature mathématiquement.

17En effet, le mécanisme implique la croyance qu’il existe une réalité mathématique concevable de trois façons paradigmatiques — celle de Pythagore, celle de Platon, celle d’Aristote. Selon la tradition pythagoricienne, le mécanisme explique parce que les choses sont nombres, parce qu’elles expriment une harmonie ; selon la tradition platonicienne, le mécanisme explique dans la mesure où le sensible s’approche de l’intelligible, ces deux mondes étant séparés ; selon la tradition aristotélicienne, on postule que si les mathématiques sont explicatives, c’est parce que leurs éléments et structures de base existent (en puissance) dans la nature sensible, d’où ils sont obtenus (passent à une existence en acte) par abstraction.

18Le mécanisme est compatible avec toutes les interprétations réalistes des mathématiques, bien que, selon les cas, une version soit préférable à une autre. Par contre, les visions instrumentalistes ou formalistes — qui ne voient dans les mathématiques qu’un outil externe à la réalité — ne pourront rendre compte ni du caractère explicatif du mécanisme ni de la constitution mathématique de quelques concepts de base de la physique mathématique. Et pourquoi ne pas reconnaître qu’une mathématique utile et adéquate au réel est vraie ?

19Nous savons qu’il n’y a pas de correspondance biunivoque entre les symboles ou les propositions et les objets ou les processus physiques ; nous savons également que les mathématiques sont parfois trop riches par rapport à la réalité physique (il y a plusieurs modèles possibles, par exemple plusieurs géométries ou plusieurs logiques) ; il est vrai aussi que parfois le monde sensible a une apparence de désordre, d’irrégularité ou de confusion, mais il ne faut pas se méprendre et conclure de ces observations que les mathématiques sont incapables de saisir l’ordre abstrait du monde. C’est pourquoi ni la tradition matérialiste (seul le matériel existe) ni la tradition romantique (seul le devenir existe) ne peuvent rendre compte du développement du mécanisme.

20Il n’y a pas une coïncidence parfaite entre le monde mathématique et le monde physique, mais la tradition mécaniste montre que le domaine de superposition ou d’union est bien plus significatif et intéressant que leurs différences, et l’opinion contraire peut être suivie d’un soupir de désolation mais non pas d’une connaissance.

3. — LA NÉCESSITÉ

21Le concept de nécessité apparaît au moins dans deux contextes pertinents aux problèmes de cette théorie : dans la logique et l’épistémologie d’une part, et dans l’ontologie d’autre part. Dans le premier cas, on dit qu’une proposition nécessaire est telle que sa contradictoire est saisie comme fausse a priori et sans raisonner davantage. Tout être rationnel de bonne foi ne peut pas ne pas la reconnaître comme vraie. Sa vérité s’impose sans conditions. Ces mêmes caractéristiques sont transmises aux conséquences logiques des propositions nécessaires.

22D’un point de vue ontologique, le nécessaire est une notion corrélative de la notion de possible, et il est l’opposé, dans tous les contextes, du contingent. Le nécessaire est ce qui ne peut être, ou arriver, autrement ; c’est la solution unique d’une situation, la seule solution cohérente avec un état de choses donné. L’absolument nécessaire est ce qui ne peut être, ou arriver, autrement, quelles que soient les circonstances, alors que l’hypothétiquement nécessaire demande que quelques conditions soient satisfaites pour sa réalisation.

23La notion corrélative du nécessaire, le possible, peut être conçue d’une façon large et logique comme la proposition qui n’implique pas de contradiction. Dans un sens plus étroit et physique, le possible est ce qui ne contredit pas la connaissance établie par la théorie physique. On peut ainsi se rendre compte que, au sens strict, le possible est une notion plutôt subjective qui appartient plus naturellement au contexte logico-épistémologique qu’au contexte physique ou réel dans la mesure où le possible est déterminé par rapport à l’état de la connaissance à un moment donné. D’autre part, le potentiel, ce qui n’est pas en acte mais qui pourrait l’être ou qui le sera étant donné les structures et les conditions métaphysiques de la réalité, est clairement une notion ontologique comme la contingence.

24Systématiquement opposé au nécessaire, le contingent est ce qui est ou peut arriver autrement. La notion de contingence implique que, dans une situation donnée, il y a plus d’une solution, plus d’une voie ou plus d’une sortie cohérentes avec un état de choses donné. De ces deux contextes, le logico-épistémologique et l’ontologique, c’est le dernier qui intéresse au premier chef, et le logico-épistémologique est considéré comme étant dérivé de la condition ontologique.

25La meilleure explication n’est pas seulement un argument, un arrangement serré de prémisses et de conclusions où les prémisses décrivent les phénomènes et les conditions qui rendent compte du phénomène à expliquer décrit par la conclusion. L’explication la plus apte à éveiller en nous le sentiment de comprendre, de mettre l’esprit au repos, est une démonstration dans le sens pratique, spatial, dans lequel, par exemple, un musicien ou un gymnaste fait une démonstration de ce qu’il sait faire, ou dans le sens où une armée déploie ses forces.

26Connaître quelque chose, du point de vue du mécanisme, veut dire connaître le nécessaire pourquoi de la chose, saisir l’articulation de son intelligibilité intime, intrinsèque, son logos, sa structure mathématique, ses lois de production et d’évolution. Le logos ou la raison de la chose fait partie essentielle de son être.

27Des premiers penseurs grecs nous avons hérité l’idée que la meilleure explication révèle une nécessité. L’explication a une portée ontologique, la hiérarchie de ses énoncés dévoile la profondeur de la nature. Je propose donc la classification suivante, en commençant par l’énoncé le plus proche du sensible :

  1. — L’énoncé particulier exprimé en première personne du singulier, valable hic et nunc du type : « je vois des taches sur un papier ».

  2. — L’énoncé impersonnel concernant des événements observables, par exemple : « il y a des ondes radio qui arrivent au laboratoire ».

  3. — La généralisation empirique qui décrit une régularité présente dans les phénomènes, par exemple l’observation de A. Hewich et Jocelyn Bell que certains objets célestes (des étoiles de neutrons ou pulsars) émettent des ondes radio par « bouffées » régulières.

  4. — La loi expérimentale mathématiquement exprimée grâce à la découverte de grandeurs qui varient ensemble, par exemple la loi de la chute des corps.

  5. — L’énoncé universel produit de l’imagination spéculative contrôlée par l’observation qui postule l’existence d’inobservables comme le champ gravitationnel, le champ magnétique ou les quarks.

  6. — Les principes métaphysiques tels que celui de causalité, de raison suffisante ; les tendances naturelles à la stabilité, à la simplicité ou à l’économie d’énergie, à l’uniformité, à l’analogie, à répéter les mécanismes qui réussissent ; les grands principes de conservation.

28Expliquer veut dire monter dans l’échelle de la nécessité, passer des lois phénoménologiques, proches de l’observation, à des lois qui font appel à des inobservables régis par la nécessité la plus pure. Je tiens cela pour une certitude démontrée par l’évolution effective des théories mathématiques et physiques.

29Au déterminisme dans le développement des structures de la physique mathématique correspond la nécessité naturelle. Une fois qu’au moins une partie de cette nécessité est appréhendée, le pouvoir génératif des structures mathématiques peut continuer son chemin indépendamment de l’expérience. Le mathématicien est capable de tirer des constructions, parfois subtiles, de son propre fonds. Il n’est pas nécessaire que chaque pas symbolique soit associé à un élément naturel. On voit comment cette procédure d’abstraction peut être continuée au point de perdre tout contact avec le système réel étudié, mais le pouvoir explicatif est préservé si à un moment donné les résultats de l’abstraction sont vérifiés, si on s’arrange pour « toucher » la réalité.

30À la forme la plus parfaite de nécessité qui gouverne un système physique correspond le déterminisme physico-mathématique ou déterminisme laplacien selon lequel la connaissance de la situation des systèmes ainsi que celle des forces suffiraient pour tout prédire ou rétrodire, grâce au pouvoir de l’analyse.

31Le déterminisme physico-mathématique demande des conditions de production très strictes. Le système doit être défini dans l’espace et dans le temps. Son état à un moment donné, y compris éventuellement la mémoire des états précédents, doit être adéquatement représenté par la valeur d’un nombre réduit de propriétés, les grandeurs inconnues, qui dépendent d’un nombre fini de variables indépendantes. Ensuite, l’évolution du système, l’ensemble de ses transformations, doit être décrit par un ensemble d’équations (ou lois) correspondant au nombre de grandeurs inconnues. Finalement, on doit connaître les conditions aux limites imposées aux frontières du système et les actions à distance qui s’exercent sur le système à partir de l’extérieur (les rapports du système avec son environnement).

32Ainsi, le déterminisme physico-mathématique est la thèse que ce qui est complètement déterminé est la solution des équations et les états du système représentés par ces solutions, et cela est valable pour chaque instant futur et en tout point du domaine spatio-temporel du système. Voici une différence entre les systèmes réversibles et les systèmes irréversibles : bien que dans les deux cas les états futurs soient déterminés, les états passés sont déterminés seulement pour les systèmes réversibles.

33Le déterminisme physico-mathématique, sommet du déterminisme, permet de se faire une idée de la manière dont la description de la nécessité peut se dégrader. Par exemple, on peut ignorer les lois qui règlent les transformations subies par un système, ou bien, même si elles sont connues, elles peuvent ne pas être mathématisables.

34Si la mathématisation est la seule difficulté majeure, si les autres conditions du déterminisme physico-mathématique sont remplies, c’est-à-dire si le système peut être isolé, parfaitement décrit, si les conditions initiales sont discernables et restent stables, etc., alors on peut parler d’un déterminisme expérimental.

35Quand les systèmes sont relativement complexes, les définitions sont données en moyennes statistiques et les lois sont de nature statistique, alors on peut parler de déterminisme physique statistique d’origine expérimentale. Évidemment, la situation se dégrade beaucoup plus quand il y a impossibilité de reproduire les conditions initiales. Cela entraîne l’impossibilité de reproduire les états précédents et la mémoire du système. C’est ce qui arrive aux systèmes fluctuants ; c’est ce qui arrive par ailleurs en mécanique quantique d’après les limites imposées à la description par les relations d’indétermination de Heisenberg.

36Il est implicite dans cette façon de voir la nécessité et le déterminisme que la nécessité naturelle ou ontologique est une chose, et que le déterminisme épistémologique en est une autre. Ce serait trop prétentieux que de croire que nous avons en nous, à un moment donné de l’histoire de la connaissance, la faculté infaillible de dicter quel système est régi par la nécessité, et quel système est indéterminé. Il y a des situations complexes pour lesquelles nous n’avons pas développé d’algorithme efficace (à temps polynomial). Étant donné notre ancrage dans le monde, notre façon de percevoir et de penser, notre incapacité à un moment donné à prédire l’évolution d’un système n’implique rien concernant le déterminisme ou l’indéterminisme réel. De plus, il peut arriver à une phénoménologie d’être décrite simultanément ou successivement par des théories mathématiques différentes qui impliquent différents degrés de détermination, pourtant la nécessité réelle d’une phénoménologie donnée est une seule.

37Le penseur mécaniste qui postule que la nature est régie par la nécessité et non par le hasard (concept, ce dernier, obscur et multivoque), n’est pas obligé de renoncer à la contingence et au potentiel. La contingence peut être conçue comme la possibilité pour un système d’évoluer d’une façon ou d’une autre, de suivre une voie ou une autre. Elle est liée aux circonstances, aux conditions particulières de réalisation du système, c’est-à-dire aux conditions initiales, au jeu de forces qui s’exerce à l’interface du système et de son environnement, aux influences à distance. Cette conception de la contingence est un écho de la conception de hasard de A. Coumot comme la rencontre de séries causales indépendantes.

38La contingence peut être placée, bien que non exclusivement, à l’origine d’un processus déterminé par les causes efficientes. À mesure que la recherche progresse, le biologiste décrit avec davantage de détails l’évolution physique d’un organisme comme une chaîne de causes efficientes, mais il ne sait pas pourquoi ou comment le processus s’est mis en route. À ce point initial, l’explication biologique strictement déterminée par la cause efficiente touche fond et se perd dans l’incertitude.

39Mais ne restons pas avec l’idée que la contingence est un autre nom pour notre ignorance des causes efficientes. La contingence est une brisure de la nécessité par où peut se faire glisser un principe organisateur. Le fait positif et évident qui justifie le discours métaphysique sur la contingence et le potentiel est qu’il existe des entités ou des organismes dont les composants ont une action orientée par la forme globale (cause formelle ou finale) : comment nier que la nature résout en série des problèmes très difficiles de mathématique, de physique ou de chimie pour former, par exemple, l’œil ? L’observation que parfois un système a devant lui plusieurs solutions, que le système peut emprunter des voies différentes (comme nous choisissons dans une ville le chemin pour nous rendre d’un endroit à un autre), ne présuppose pas que le choix soit fait au hasard. Un principe guide le choix.

40La nature est intelligente, ou, si l’on veut, la matière est intelligente car elle est une capacité à adopter une forme, à suivre un objectif. La science moderne en général ne rend pas justice à la lucidité de la matière-seul l’homme paraît intelligent. Dans la sélection d’une voie, un système peut être guidé par un principe naturel ou cause formelle ou finale (cette ambiguïté : cause formelle ou finale, est due au fait que la géométrie tend à assimiler la cause finale à la cause formelle). Dans la vision mécaniste, ce principe montre que la nature tend à suivre les voies les plus aisées, les plus simples ou les plus économiques. Les Anciens voyaient là la preuve de la perfection divine de l’univers. Ce sont des manifestations du Principe de Moindre Action, idée qui ne cesse d’inspirer les savants dans la recherche des lois.

41L’histoire est longue, pleine de résultats positifs admirables, exemples de la façon dont la métaphysique peut précéder utilement la recherche. Elle débute avec les travaux d’Héron d’Alexandrie sur la réflexion de la lumière (1er siècle apr. J.-C.) : la lumière suit le chemin le plus court. Au XVIIe siècle, Fermat généralise et corrige le résultat de Héron : la lumière directe, réfléchie ou réfractée, suit la brachystochrone, le chemin qu’elle peut parcourir dans le temps le plus court. L’idée de la lex parcimoniae est encore généralisée par Maupertuis qui voit en elle le principe le plus général de la nature. Ceux qui ont le plus contribué au développement de la mécanique rationnelle (parmi eux, Hamilton, Jacobi, Lagrange) reprennent l’idée : les lois mécaniques du mouvement sont telles que l’intégrale d’action (le produit de l’énergie par le temps) du système en mouvement, calculée entre deux états de celui-ci, est stationnaire. Plus près de nous, on sait que le Principe d’Action Stationnaire a inspiré le formalisme de la mécanique quantique de Feynman. Selon les physiciens, le Principe de Moindre Action englobe, au moins, la totalité des lois continues de la nature.

4. CONCLUSION

421. — Le mécanisme est le squelette métaphysique de la science ; cela signifie que la science est un système d’idées articulées et organisées autour d’un nombre réduit de catégories mécanistes fortes parmi lesquelles on trouve : le mouvement, la matière et la forme, l’espace et le temps, la force, la causalité, le déterminisme, le mathématisme.

432. — Le mécanisme, comme tout programme de recherche, possède un noyau qu’on essaie de protéger ; il est défini par la recherche d’unité, d’abstraction, de mathématisation, de nécessité et de vérification.

443. — La nature et la signification des catégories mécanistes ne sont pas parfaitement claires ; elles se clarifient en chemin, à mesure que la connaissance progresse. L’obscurité relative des concepts fondamentaux du mécanisme et les tentatives de les rendre intelligibles rendent compte de leur évolution. Cela explique pourquoi le penseur mécaniste doit faire le plus grand cas des objections : elles l’aideront à ne pas perdre de vue que son objet est le monde réel dans lequel nous vivons.

454. — Le mécanisme n’est pas une philosophie du « comme si » : il est littéralement une métaphysique réaliste qui postule qu’il y a une réalité ultime dont la raison est connaissable.

465. — L’attitude mécaniste est une tradition métaphysique, la plus satisfaisante du point de vue de la connaissance.

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Notes

1 Théorie de l’intelligibilité, Éditions Universitaires du Sud, 1994.

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