Explication versus prédiction : quelques précisions

Suite à ce billet et à certains commentaires, j’aimerais préciser plusieurs points sur la relation entre explication et prédiction dans le cadre de l’enquête scientifique. Pour d’ores et déjà clarifier mon propos, je précise qu’il ne s’agit pas de dire que la prédiction n’a pas d’importance d’un point de vue scientifique mais plutôt que 1) il faut s’entendre sur les différents sens du terme de « prédiction » et que 2) en aucun cas la prédiction ne peut être le seul critère à partir duquel juger une théorie scientifique.

Il faut déjà préciser que le rapport entre explication et prédiction ne peut être dissocié de la « thèse de la symétrie » proposée par le philosophe Carl Hempel et qui découle du modèle déductif-nomologique de la structure de l’explication scientifique proposé par lui et Paul Oppenheim. En substance, ce modèle dit que toute explication scientifique consiste dans l’association d’explanans (les expressions rendant compte du phénomène étudié) divisés en deux sous-ensembles (des conditions de départ et une ou plusieurs « lois » générales) à partir desquels il sera déduit un explanandum (l’expression décrivant le phénomène étudié). Hempel tire de ce modèle l’idée qu’explication et prédiction sont logiquement équivalentes : prédire consiste à disposer des explanans et à annoncer l’occurence de l’explanandum avant de l’avoir observé (remarquons que l’explanandum n’a pas à se situer nécessairement dans le futur), tandis qu’expliquer consiste à remonter de l’explanandum pour retrouver les explanans. Par conséquent, dans le cadre du modèle D-N (qui relève typiquement du positivisme logique) toute théorie scientifique doit nécessairement prédire et expliquer simultanément, au moins en principe. Cette conception de l’explication scientifique a suscité une importante discussion dans les années 60 où il en est ressortie que si l’équivalence entre prédiction et explication était valide sur un plan logique, elle n’avait aucun sens sur un plan pragmatique. Pour comprendre cela, il faut bien définir ce que l’on entend par « prédiction », chose que les contributeurs au débat autour de la thèse de la symétrie ont mis du temps à faire.

Certains auteurs proposent de distinguer trois formes de prédictions revenant à poser trois questions différentes (voir ici par exemple) :

* Quel type de comportement de la part du système étudié peut-on attendre en fonction de conditions initiales définies et d’un calibrage donné des paramètres ? On pourrait appeler ça la « prédiction logique » ;

* Quel type de comportement un système donné va-t-il exhiber dans un futur proche, sachant que les paramètres et les états précédents peuvent avoir été mesurés de manière plus ou moins précise ? On pourrait ici utiliser le terme de « prédiction dynamique » ;

* Quel état final un système donné va-t-il atteindre dans un futur proche, avec la même précision que précédemment ? On pourrait parler de « prédiction téléologique ».

A strictement parler, seule la « prédiction logique » relève de la prédiction au sens de Hempel et de la thèse de la symétrie. Comme je l’ai déjà dit, ici l’équivalence entre explication et prédiction peut être acceptée de telle sorte que, dans ce sens, toute théorie scientifique doit permettre de faire des prédictions et peut être évaluée sur cette base. Le problème, ainsi que c’est indiqué dans l’article mis en lien, c’est que l’on voit facilement que si toute « bonne » explication scientifique doit permettre de faire des prédictions logiques, rien n’indique qu’elle permettra de faire des prédictions dynamiques et encore moins téléologiques « justes ». Il y a plusieurs raisons à cela mais la plus évidente est que le monde naturel et le monde social sont des systèmes ouverts, autrement dit des systèmes où le nombre de variables causalement efficaces tend vers l’infini.

Evidemment, les sciences de la nature ont ici un avantage important grâce à l’expérimentation, laquelle consiste précisément à fermer artificiellement le système pour mieux isoler l’impact causal d’un ou de quelques facteurs. Les sciences sociales n’ont pas cette possibilité et, bien qu’il s’agisse seulement d’une différence de degré et non d’une différence de nature, cet élément rend la mise en place de tests de falsification en sciences sociales beaucoup plus compliquée. Surtout, les « résultats » sont nécessairement marqués d’incertitude. Cela est de toute façon vraie pour toutes les sciences, comme l’indique la thèse de Duhem-Quine selon laquelle il est logiquement (et non seulement pragmatiquement) impossible de tester une hypothèse scientifique de manière isolée, pour la bonne et simple raison que toute hypothèse repose elle-même sur des hypothèses auxiliaires. Appliqué aux prédictions, on voit les problèmes que cela pose : pour toute théorie faisant des prédictions (des trois types) fausses, il faudrait pouvoir isoler là ou les hypothèses erronées. Le problème est que selon la thèse de Duhem-Quine cela est impossible. Il reste alors deux solutions : soit on abandonne la théorie dans son ensemble, soit on la conserve malgré tout parce que l’on estime qu’elle dispose quand même d’un pouvoir explicatif (heuristique) potentiellement intéressant.

La première solution (qui correspond au falsificationnisme naïf, celui que n’a jamais défendu Popper) est clairement impratiquable et n’a aucun sens et l’histoire des sciences montre sans ambiguité que c’est toujours la seconde solution qui a prévalu, pour des raisons d’ailleurs pas toujours « nobles ». On peut comprendre pourquoi en revenant sur nos trois types de prédictions. Clairement, une théorie faisant des prédictions logiques erronées ne devraient pas être conservée puisqu’il y alors tout lieu de penser que l’explication qu’elle propose est fausse. Mais ce n’est pas si simple. Prenons un exemple. La « loi de l’offre et de la demande » est certainement la proposition la plus célèbre de la science économique. Cette loi prédit (prédiction logique) que, suivant un certain nombre d’hypothèses (notamment concernant la rationalité des agents), lorsque le prix d’un bien augmente, la demande pour ce bien doit diminuer et vice-versa. L’explication est que, dans le cadre des explanans de la loi de l’offre et de la demande, les agents égalisent le rapport entre l’utilité marginale et le prix de chaque bien. Si l’utilité marginale est décroissante, la baisse relative du prix d’un bien doit logiquement se traduire par une augmentation de sa demande, jusqu’à que les rapports utilité marginale/prix de chaque bien s’égalisent de nouveau. Au-delà du fait que cette proposition théorique ne permet pas de faire des prédictions quantitatives mais seulement qualitatives, que se passe-t-il si l’on observe que cette prédiction n’est pas respectée (il y a des cas bien connus) ? Doit-on en induire que la loi de l’offre et de la demande est fausse ou plutôt que la spécification des explanans est incomplète ? On a là un problème à la fois logique et pratique : le problème est logique car la loi de l’offre et de la demande est impossible à tester de manière isolée (thèse de Duhem-Quine) et pratique car il est tout simplement impossible d’être sûr d’avoir spécifier correctement les explanans lors de l’étude d’un phénomène donné. Autrement dit, il est très difficile de savoir si notre théorie achoppe au niveau d’une prédiction dynamique ou téléologique (auquel cas, on peut conserver la théorie, cf. infra) ou si elle échoue à faire des prédictions logiques (auquel cas il ne faudrait pas nécessairement abandonner toute la théorie mais seulement quelques hypothèses). Les philosophes des sciences qui se sont intéressés à ce problème, Popper compris, avaient bien compris cela. Chez Popper, cela se traduit par une conception conventionnaliste des théories scientifiques (la communauté scientifique s’organise autour de conventions pour définir les critères de préservation ou d’abandon des théories), chez Lakatos on a l’idée que chaque programme de recherche protège son noyau dur de toute réfutation décisive via une « ceinture protectrice » et des « heuristiques » positifs et négatifs. Il faut préciser que, chez Lakatos tout du moins, il ne s’agit pas d’épistémologie normative, mais plutôt d’une observation faite à partir des pratiques effectives des scientifiques. C’est comme cela que la science s’organise et évolue.

En économie, un célèbre débat a opposé dans les années 50 les économistes Terence Hutchison et Fritz Machlup. Hutchison a été le premier à importer le falsificationnisme poppérien dans les débats de méthodologie économique, dès 1937. Hutchison défendait l’idée qu’en vertu du principe de réfutation, toutes les hypothèses de la théorie économique devaient être falsifiables. Machlup lui opposera de manière convaincante l’idée que non seulement cela est impossible mais également néfaste et que certaines hypothèses (comme le principe de rationalité) peuvent en principe être « protégées », l’important étant que les conclusions des théories soient testées. Il s’agit d’une autre manière de dire que l’incapacité d’une théorie à faire des prédictions téléologiques ou dynamiques ne doit pas conduire nécessairement à leur abandon.

Je terminerai enfin en faisant remarquer qu’il existe de multiples exemples de théories où tout le monde s’accorde qu’elles ont un pouvoir explicatif important et qui échouent à faire des prédictions autres que logiques. Joshua Epstein, qui défend une position radicale de ce point de vue, en donne quelques exemples. Le cas le plus illustratif est évidemment celui de la théorie de l’évolution qui, si elle permet d’expliquer les mécanismes présidant à l’évolution des espèces animales, ne peut prédire l’évolution future des espèces, pas plus qu’elle ne peut prédire, sans des hypothèses complémentaires (et qui peuvent donc s’avérer fausses), la manière précise (dates, lieux, etc.) dont les espèces ont évolué par le passé. A contrario, il est aisé de concevoir des prédictions qui se vérifient alors même qu’elles sont basées sur des explications fausses.

Encore une fois, il n’est pas de mon intention de dire ici que la capacité prédictive d’une théorie scientifique n’a aucune importance ou que les économistes n’ont rien à se reprocher concernant la crise financière. Concernant ce dernier point, il m’est d’avis que la « défaillance » relève d’abord d’un point de vue de sociologie de la science plus que d’un problème interne à la théorie économique. Sur le premier point, je voulais montrer qu’il est tout simplement faux de dire que le seul but de l’activité scientifique est de prédire et que par conséquent il faut juger les théories uniquement par rapport à ce critère. Oui, les propositions émanant des théories scientifiques doivent être falsifiables. Mais cela ne veut pas dire qu’une théorie qui a un potentiel prédictif modéré a forcément une faible valeur explicative et que la réfutation des prédictions est un procédé non-équivoque pour sélectionner les théories scientifiques. Cet argument repose à la fois sur des considérations logiques et des considérations historiques.