1 Blanckaert, 2016, 421-448. 1L’un des nombreux bienfaits que j’ai retiré de la lecture des travaux de Claude Blanckaert touche à sa réflexion sur la modélisation en sciences humaines, notamment dans la conclusion à un livre qu’il a co-dirigé sur ce thème, paru en 20161. Il y traite de la vogue connue par la notion de modèle dans nos disciplines depuis quelques décennies, au détriment de concepts tels que « paradigme », « programme de recherche », « style cognitif », voire « champ scientifique », pour en souligner à la fois l’intérêt et les ambiguïtés. Comme souvent chez Claude, le texte offre plusieurs niveaux de lecture qui en font toute sa richesse : l’un sur la dissémination et le destin d’un terme et les questions que cela pose du point de vue de l’histoire des sciences ; l’autre, plus épistémologique, sur la normativité implicite de l’allégeance à la notion de modèle, et l’idéal, voire le fantasme, qu’elle tend à véhiculer, que cela soit en termes de précision ou d’unité de la science.

2 À commencer par Gaston Bachelard, La formation de l’esprit scientifique, Paris, Vrin, 1993, par exe (...) 3 Blanckaert, 2016, 426. 4 Blanckaert, 2016, 424, 428. 2Claude réinscrit l’entreprise de modélisation (mathématique, systémique, etc.) dans le mouvement propre à la construction de l’esprit scientifique visant à surmonter la tendance de l’esprit humain au raisonnement analogique, soulignée par nombre d’auteurs2. Un modèle s’apparente à une généralité, un « type d’abstraction », qui a connu ses praticiens les plus précoces en économie, en psychologie, puis chez les structuralistes, sans s’y limiter3. Au-delà de sa variante la plus connue, en statistique, le modèle peut être conçu comme un effort de schématisation générale, une épure, un idéal-type à partir duquel penser le changement et la divergence4. Son utilité est tout autant de l’ordre de la connaissance que de la pratique. Il remplit des fonctions de communication entre chercheurs, de pont entre disciplines, permet comparaisons et prévisions, etc.

5 Comme en témoigne cette déclaration de George Cowan, directeur du Santa Fe Institute, établissement (...) 6 Même s’il existe encore des entreprises, telle celle de Bernard Lahire, ambitionnant de fonder les (...) 7 Passeron, 2006, 602. 8 Passeron, 2006, 603. 9 Blanckaert, 2016, 436. 3L’un des arguments courants contre le recours à des modèles en sciences humaines et sociales est que l’analyse du réel est proprement inépuisable, qu’il ne saurait être réduit à quelques variables statistiques, en un mot qu’il serait trop complexe pour voir sa compréhension ramenée à quelques schémas, à la portée par construction trop limitée. Mais ce genre de reproche pourrait bien être le fait de critiques n’ayant qu’une idée assez frustre de la notion de modèle ou qui ne s’arrêteraient qu’aux positions quelque peu rigides de chercheurs persuadés que le seul véritable régime scientifique viable est celui des sciences physiques5. Dans les sciences sociales, que j’aurais tendance à délester, avec Jean-Claude Passeron, de la lourde charge de produire des généralités nomologiques6, un modèle théorique a pour utilité de produire des « généralités descriptives et explicatives dont le sens est de rendre intelligibles de manière sémantiquement plus coordonnée des phénomènes empiriques qu’on n’aurait pas observés sans elle7 ». Son intérêt est jugé à sa capacité d’engendrer « de nouvelles connaissances empiriques en construisant une organisation nouvelle de l’observation historique8 », qu’il n’a évidemment pour objectif (et possibilité) ni de clore ni d’épuiser, comme le rappelle aussi Claude lorsqu’il écrit que « la modélisation peut être comparée à l’une de ces fenêtres ouvertes sur des mondes pluriels » et que « le modèle vaut par ce – parce – qu’il sert9 ».

10 Blanckaert, 2016, 422. 11 Blanckaert, 2016, 435. 4Cependant, pour utile et nécessaire qu’il soit, le recours aux modèles n’est pas dépourvu d’ambiguïté. L’ambition de reconstruction rationnelle, de « stylisation de la pensée » qu’il véhicule, a eu beau accéder, ces dernières décennies, à une forme de domination épistémique, celle-ci n’a fixé ni le sens, ni les usages, ni les transformations du terme même de modèle10. Au fond, comme se plaît à le souligner Claude, il se pourrait bien que celui-ci soit « aussi populaire qu’équivoque11 ». Cela mène à plusieurs questions qui me semblent importantes et en tout cas m’occupent ces jours-ci.

12 Blanckaert, 2016, 423. 13 Blanckaert, 2016, 437. Voir aussi Blanckaert, 1988, 9-47. Cette conception « policière » de l’analy (...) 14 Veyne, 1983, 123. 15 Hesse, 1966 ; Fox Keller, 2004 en biologie du développement ; Holton, 1982 dans les sciences physiq (...) 5La première découle de l’identification par Claude des racines de la popularité d’une notion comme celle de modèle, à savoir sa polysémie « aussi désarmante que productive12 ». Celle-ci renvoie à la relation, à mes yeux essentielle, du travail scientifique à la pensée analogique et métaphorique, faite à la fois d’exploitation et de mise à distance. Comme le souligne Claude, la philosophie et l’histoire des sciences ont longtemps eu tendance à distinguer, au nom peut-être d’une conception, sinon policière, du moins réductrice de leur mission, « la métaphore du modèle, l’analogie de l’homologie […], ce qui est fécond et autant de dangers », sans toujours percevoir que « la fonction messagère de l’analogie » porte à la fois « sur un gain de signification », mais aussi « l’adhésion à cette signification, i. e. à un imaginaire. »13 Le peu d’attention témoigné à cette dimension de l’activité scientifique fait écho au « malaise de notre part devant l’erreur », décrit par Paul Veyne, qui « est le revers de notre propre mythologie de la vérité et de la science14 ». De Mary Hesse à Evelyn Fox Keller, en passant par Gerald Holton et son concept de themata, il existe pourtant toute une littérature sur l’importance de ce que certains théoriciens appellent les « métaphores constitutives de théorie » au cœur même de la production scientifique15.

16 J’emprunte cette terminologie à la Cognitive Metaphor Theory de Lakoff et Johnson, dans laquelle le (...) 17 Sur l’emploi métaphorique des théories de l’information par Watson et Crick dans leurs travaux sur (...) 18 Blanckaert, 2016, 425. 6Ainsi, ce texte de Claude compte parmi mes sources d’inspiration pour certains travaux menés sur la diffusion des neurosciences et mon intérêt plus général pour les métaphores scientifiques. Le recours aux métaphores dans le contexte de la recherche peut être lui-même de nature variée, allant de la métaphore classique combinant « domaine-source » et « domaine-cible16 » à l’analogie théorique, reposant sur l’application métaphorique d’un modèle conceptuel dans un autre domaine que celui pour lequel il a été forgé. Claude rappelle à ce sujet les échanges entre linguistique et génétique, on pourrait aussi parler de ceux entre biologie moléculaire et théories de l’information17. Il est révélateur de constater que le contenu même d’une notion comme celle de modèle, traduisant l’aspiration à une certaine précision, ait subi le même genre d’appropriation, qui conduirait à supposer qu’elle recèle elle aussi une certaine dose d’approximation, qui faciliterait à la fois sa réception dans des milieux divers et sa reformulation au gré des besoins : « le flou d’une notion et de son champ d’application explique son efficacité18 ».

19 Voir à ce sujet le texte classique : Russell, 1988, 145-154. Une traduction en français en a récemm (...) 7La deuxième question dérive de l’extension de cette remarque au-delà du seul cas des métaphores. D’une part, on peut se demander si la « civilisation des modèles » telle que la dénomme Claude, n’inclurait pas, de façon implicite, une forme d’aveuglement ou de refoulement à l’égard d’un autre aspect essentiel de la production des concepts et des connaissances, et de ses modalités sociales d’existence, à savoir le flou, le vague, l’approximation. Ce rapport constitutif au flou ou à l’imprécision est mis en lumière par la centralité des métaphores dans le travail scientifique mais elle pourrait être considérée comme un trait plus général de la pensée, comme l’a proposé Bertrand Russell19.

20 Russell, 1988, 153. 21 Pour un panorama récent des recherches philosophiques sur cette question, qui se sont multipliées d (...) 22 Russell, 1988, 153. Russell prend notamment l’exemple de la signification des unités de mesure. 8On peut ainsi qualifier de « vague » toute représentation où « la relation du système représentant au système représenté n’est pas univoque [one-one], mais plurivoque [one-many]20 », en d’autres termes où l’association entre le signifiant et le signifié n’est pas stable, où au même signifiant correspondent plusieurs signifiés. Cette caractéristique est d’abord celle du langage ordinaire21, mais elle peut aussi concerner les discours à visée scientifique, au point que Russell conclut même que la majeure partie de notre savoir est vague22. Évidemment, plusieurs objections peuvent venir à l’esprit, du fait notamment des extraordinaires progrès réalisés dans les sciences depuis le début du xxe siècle en matière de précision, de mesure, de calcul. À mon sens, un tel constat peut néanmoins encore valoir de nos jours dans un nombre conséquent de domaines, en tout cas ceux sur lesquels j’ai travaillé. Dans son ethnographie d’un laboratoire de neuro-imagerie, l’anthropologue Giulia Anichini a par exemple montré que

> 23 Anichini, 2018, empl. 195. Les chercheurs font appel à du bricolage de données, par exemple quand ils analysent différemment un même lot d’images pour s’approcher de leurs prédictions. Les pratiques de bricolage et d’occultation de certaines données « sensibles » répondent à des objectifs fixés à la fois par le laboratoire et les revues scientifiques23.

24 Anichini, 2018, empl. 3749. 25 Stefanos Geroulanos, The Invention of Prehistory, Empire, violence and our obsession with human ori (...) 9Cette approximation se retrouve dans les concepts eux-mêmes, l’exemple des neurosciences rappelant que « l’innovation scientifique intègre souvent le raisonnement analogique qui, lui-même, implique l’association entre méthodes, solutions, concepts issus de domaines différents et dont témoignent les nombreuses métaphores qui traversent les sciences […]24 ». Le flou semble aussi avoir longtemps été l’apanage des théories sur les origines de l’humanité. Comme l’a montré Stephanos Geroulanos, les difficultés à connaître notre passé le plus ancien ont souvent été liées aux mots et expressions choisis pour en parler, quelques images et métaphores, pétries de projections idéologiques, qui ont durablement encadré la perception générale du passé ancien et de la « nature humaine25 ».

Mais le constat du caractère vague de nos connaissances n’a rien d’alarmant en soi, car cela n’entraîne pas qu’elles soient fausses. Au contraire, plus une connaissance est vague, plus elle a de chances de s’avérer juste, même si la situation idéale est celle d’une représentation à la fois précise et vraie :

> 26 Bertrand Russell, « Vagueness », art. cit., p. 153. Une croyance vague a d’autant plus de chances d’être vraie qu’une croyance précise, parce qu’il y a plus de faits possibles qui peuvent la vérifier. […] Une croyance est précise lorsqu’un seul fait peut la vérifier ; elle est exacte lorsqu’elle est à la fois précise et vraie. La précision diminue la possibilité de vérité, mais augmente souvent la valeur pragmatique d’une croyance si elle est vraie […]. La science essaie perpétuellement de substituer des croyances plus précises aux croyances vagues ; cela rend plus ardu pour une proposition scientifique d’être vraie que pour les croyances vagues des personnes non éduquées d’être vraies, mais cela donne plus de valeur à la vérité scientifique si elle peut être obtenue26.

27 Claude Blanckaert, « Une civilisation des modèles ?... », art. cit., p. 433. 11Ainsi le flou d’une notion ou l’imprécision résultant de son application dans un champ qui lui est étranger n’est pas une tare en soi de notre système de connaissances. C’est une caractéristique qui lui est intrinsèquement liée, mieux : elle constitue l’une des conditions de sa productivité. La plus ou moins grande précision d’un concept ou d’un modèle, les possibilités de métaphorisation qu’il offre, peuvent favoriser sa diffusion au sein du champ scientifique, voire au-delà. On pourrait même sans doute poser l’hypothèse de l’existence de différents types de configurations sociales en fonction de leur degré de tolérance au flou et à l’approximation s’agissant des concepts et des connaissances. Mais le revers indéniable de ces potentialités est la transformation graduelle du signifiant d’origine en une multiplicité de signifiés éloignés les uns des autres, voire contradictoires entre eux, renforçant le flou de sa signification : ainsi, « une notion quoique spécifiée, perd en précision ce qu’elle gagne en audience27 ».

28 Lemerle, 2024. 29 Cf. Lemerle, Moutaud, à paraître. 12Les questions d’audience, de popularité, de champ d’application d’une notion pointées par Claude dans son article renvoient à celles des communautés de réception et d’appropriation, à celles d’intérêt et de capacité à faire prévaloir une certaine interprétation de la notion au détriment d’autres concurrentes. En résumé, elles ouvrent vers une sociologie des usages des notions et connaissances scientifiques, telle que j’essaie de la pratiquer depuis quelques années, principalement pour le moment dans le domaine des neurosciences. En la matière, il ne suffit pas d’énumérer les différentes versions en circulation d’une notion. Il faut aussi tenter d’expliquer pourquoi une métaphore particulière ou une métaphore entendue d’une façon particulière semble dominante à un moment donné, dans un domaine particulier, voire dans le champ académique ou l’espace public. La sociologie de ce type de phénomène renvoie à celle de l’activité, voire de l’activisme, de groupes sociaux porteurs de versions déterminées d’une notion et aux rapports de force qui finissent par bénéficier à l’une ou à l’autre. Mais elle ne doit pas perdre de vue non plus que ces processus se développent aussi grâce au caractère fondamentalement vague de certaines de nos notions, y compris celles, en apparence, les plus scientifiques, qu’il faut donc s’attacher à montrer dans chaque cas concerné. Le caractère polysémique ainsi que les nombreuses connotations culturelles et philosophiques attachées au concept de cerveau reptilien expliquent ainsi en grande partie la popularité d’une notion pourtant fausse, dont la signification métaphorique principale a par ailleurs varié tout au long du dernier demi-siècle28. Le fait que l’on retrouve le même type de phénomène avec la notion de plasticité cérébrale, considérée scientifiquement correcte29, inciterait à explorer davantage ce schéma général que je résumerais ainsi : le vague pourrait bien être une modalité essentielle des connaissances et des concepts, et l’approximation le régime courant de leurs appropriations sociales.