Dissertation « Que sait la science? »

« Dissertation « Que sait la science? » Introduction: En 2020, face à une pandémie mondiale sans précédent, l’humanité a assisté à l’essor spectaculaire des vaccins à ARN messager, technologie novatrice reposant sur des décennies de recherche en biologie moléculaire.

Cette avancée spectaculaire repose sur une combinaison de savoirs théoriques, de techniques expérimentales et d’outils numériques sophistiqués.

Pourtant, cette prouesse pose une question fondamentale : qu’est-ce que la science sait réellement ? Ses découvertes sont-elles des vérités objectives et universelles, ou des constructions contextuelles, dépendantes des moyens qui les produisent ? La science est souvent perçue comme le socle d’un savoir able et cumulatif.

Elle revendique une méthode rigoureuse, qui lui permet d’expliquer les phénomènes naturels et de prédire leur évolution.

Depuis Galilée et Newton, son ambition est claire : comprendre le monde par des lois universelles et abstraites, capables de s’appliquer dans des contextes variés. Cependant, cette image de la science comme quête d’un savoir universel est aujourd’hui remise en question.

L’essor des technologies numériques et des données massives a transformé ses méthodes et ses objectifs.

Chris Anderson, dans La n de la théorie, af rme que les corrélations suf sent désormais, remettant en cause la nécessité de comprendre les relations causales.

Cette évolution interroge : peut-on encore parler de vérité scienti que lorsque les modèles théoriques cèdent le pas à l’ef cacité prédictive ? Pour clari er cette ré exion, il est essentiel de dé nir les termes clés de notre sujet.

La science est une démarche rationnelle et systématique visant à expliquer les phénomènes naturels, à travers l’observation, l’expérimentation et la théorisation.

Elle se distingue par sa prétention à l’objectivité et à la reproductibilité de ses résultats.

Le savoir, savoir scienti que, désigne les connaissances validées par une méthodologie rigoureuse, qui prétendent re éter des vérités sur la nature et ses lois. Ainsi cette formulation interroge non seulement l’étendue du savoir produit par la science, mais aussi sa nature et sa légitimité. À partir de ces dé nitions, plusieurs paradoxes émergent. D’une part, la science repose sur une méthode éprouvée, qui articule observation, expérimentation et théorisation.

Cette démarche lui a permis de produire des savoirs universels, comme les lois de Newton ou la théorie de l’évolution.

Pourtant, ces savoirs ne sont jamais dé nitifs.

Comme le souligne Bachelard, "la vérité scienti que est, par essence, complexe et recti able".

La science progresse par approximations successives, en remettant en cause ses propres certitudes.

D’autre part, la montée en puissance des outils numériques et des données massives modi e profondément la nature de la recherche scienti que, créant une science de plus en plus fragmentée. PBQ: ● Le savoir scienti que est il encore universel? ● La science peut elle encore prétendre à un savoir objectif et universel ou ses résultats ne sont ils que des constructions relatives et contingentes? ● La science produit elle un savoir objectif et intemporel, ou ses connaissances sont elles intrinsèquement limites et conditionnées par ses moyens? Pour répondre, il est crucial d’examiner les fondements et les transformations de la méthode scienti que.

Nous montrerons d’abord comment la science, en s’appuyant sur une méthodologie rigoureuse, a prétendu produire des vérités universelles. Nous explorerons ensuite les critiques philosophiques et méthodologiques qui en révèlent les limites.

En n, nous analyserons la science comme une construction évolutive, profondément marquée par son contexte technologique et sociopolitique. Partie 1: Une méthode rigoureuse au service d’un savoir universel: A.

La révolution expérimentale et l’émergence de la méthode scienti que La naissance de la science expérimentale, souvent associée à des gures comme Galilée et Newton, marque un tournant fondamental dans l’histoire du savoir.

Contrairement aux approches spéculatives et métaphysiques, la science moderne repose sur une démarche empirique qui interroge activement la nature par des expériences contrôlées.

Galilée illustre cette fi fi fi fi fi fi fi fi fl fi fi fi fi fi fi fi rupture en utilisant des dispositifs arti ciels, comme le plan incliné, pour isoler et étudier les lois du mouvement. Gaston Bachelard insiste sur cette dimension constructiviste : « La science n’est pas une lecture du monde, elle est une reconstruction conceptuelle et active.

» (Le Nouvel Esprit scienti que).

Ce passage d’une observation passive à une expérimentation méthodique transforme la relation entre l’humain et la nature.

Désormais, la nature n’est plus un objet de contemplation mais un système à interroger et à manipuler. Dans un contexte contemporain, cette logique expérimentale est prolongée par des outils numériques sophistiqués comme la dynamique des uides numériques (CFD).

Cet outil permet de modéliser des phénomènes complexes tels que les turbulences ou les réactions thermiques dans les moteurs d’avion, en s’appuyant sur des équations différentielles comme celles de Navier-Stokes.

Par exemple, lors de la conception de moteurs à réaction, la CFD permet de simuler des températures extrêmes et des pressions élevées, impossibles à reproduire dans des conditions physiques réelles par la simple observation. Cependant, comme le souligne le rapport NASA Langley la CFD ne peut se substituer entièrement aux expérimentations physiques ; elle doit être validée par des tests empiriques.

»Cela montre que, malgré ses avancées, l’expérimentation reste le fondement de la connaissance scienti que, même dans l’ère numérique. B.

L’inductivisme et la généralisation des lois scienti ques L’inductivisme, théorisé par Francis Bacon et dominant jusqu’au XIXe siècle, repose sur l’idée que la science progresse en accumulant des observations particulières pour formuler des lois générales.

Cette méthode, décrite par Bacon comme une "ascension méthodique du particulier vers l’universel", a été fondamentale dans la construction des premières théories scienti ques.

Chalmers dans son ouvrage Qu’est ce que la science? décrit l’inductivisme par la règle générale suivante « Si un grand nombre de A ont été observés dans des circonstances très variées, et si l'on observe que tous les A sans exception possèdent la propriété B, alors tous les A ont la propriété B.

» ainsi « La science est une construction bâtie sur des faits », écrit J.J.Davies dans son livre On the Scienti c Method, qu’ils soient obtenue par observation ou par expérimentation. Cependant l’inductivisme naïf des premières sciences expérimentales, tel qu’observé dans les travaux d’Aristote, était limité par une dépendance excessive à l’observation brute.

Chalmers explique que cette approche a été dépassée par des méthodes plus sophistiquées, intégrant des hypothèses théoriques pour guider les observations.

Ainsi, comme le note Chalmers, « même les observations les plus élémentaires sont imprégnées de théorie.

». Chalmers insiste sur le fait que la science ne progresse pas par une simple accumulation d’observations isolées.

Au contraire, les observations sont toujours orientées par des hypothèses ou des modèles théoriques préexistants.

Il écrit : « Toute observation scienti que dépend d’une grille de lecture théorique qui détermine ce que le scienti que choisit de voir et comment il l’interprète.

» Par exemple les travaux de Galilée sur les phases de Vénus, qui ont con rmé le modèle héliocentrique de Copernic.

Ces observations n’ont été possibles que grâce à une hypothèse théorique préalable, selon laquelle Vénus orbitait autour du Soleil.

Ce cas montre que l’observation ne peut être totalement neutre : elle est toujours éclairée par une théorie sousjacente. Malgré les critiques et les limites de l’inductivisme que nous explorons plus en détails dans la seconde partie de se devoir, il reste néanmoins un outil crucial de production du savoir scienti que. C.

La modélisation théorique et les applications concrètes Si l’inductivisme a marqué une étape importante, la science moderne repose également sur la construction de modèles théoriques capables d’uni er des phénomènes disparates et de prédire des comportements futurs.

Isaac Newton, avec ses lois de la gravitation, illustre cette ambition.

Ces lois permettent de comprendre aussi bien la chute des corps que les mouvements planétaires, montrant que des principes universels peuvent relier des phénomènes très différents. Aujourd’hui, cette démarche trouve un écho dans des applications concrètes comme les vaccins à ARN messager que j’ai déjà évoqué en introduction.

Ces vaccins, développés dans un temps record, reposent sur une compréhension ne des mécanismes moléculaires de la cellule, combinée à des essais expérimentaux rigoureux.

La modélisation théorique des interactions biologiques a permis de cibler précisément le fonctionnement des ARN messagers, rendant ces vaccins à la fois ef caces et adaptables. fi fi fi fi fi fi fi fi fl fi fi Un autre exemple, issu de l’article La revanche des neurones de Dominique Cardon, concerne l’évolution des sciences cognitives grâce au connexionnisme.

Contrairement au cognitivisme, qui modélise l’esprit comme une suite de processus logiques, le connexionnisme repose sur des réseaux neuronaux capables d’apprendre à partir de corrélations.

Geoffrey Hinton, gure clé de cette révolution, af rme : « Ces modèles ne nécessitent pas de théories explicites mais permettent de simuler des comportements complexes en se basant uniquement sur des données.

»Cette évolution, bien que prometteuse, soulève des questions sur le rôle de la théorie dans la science moderne.

Comme le souligne Hinton, « dans l’ère des algorithmes, la corrélation pourrait suf re là où la causalité était autrefois nécessaire.

» Cela montre que, même dans ses applications les plus modernes,.... »