Table des matières - Gilles Daniel

116 Modélisation et simulation multi-agents pour Sciences de l'Homme et de la Société.
formalismes 16 qui est ici mise en avant pour justifier le caractère empirique de la
simulation. Du fait de cette dé-symbolisation on ne peut pas considérer qu’il s’agisse
là d’expériences de « pensée » déléguées à la machine, comme une lecture orientée IA
pourrait le croire. Pas plus qu’il ne s’agit de jeux de hasard délégués, il ne s’agit de
pensées déléguées à la machine, fussent-elles opaques. Ulam va jusqu’à décrire cette
activité de « physicalisation » radicale du formalisme comme une alternative
fondamentale à la manière habituelle d’idéaliser et de symboliser en mathématique,
comme également, et par contre-coup, une alternative à l’idéalisation dans toutes les
mathématisations et modélisations appliquées à des phénomènes empiriques. Pour
Ulam, on peut en effet toujours remplacer un phénomène physique non pas seulement
par cette sorte d’idéalisation intensionnelle qu’est l’idéalisation classique, c’est-à-dire
par un choix très sélectif de paramètres de contrôle moyennés et/ou apurés, mais aussi
par un modèle discrétisé, à grand nombre de paramètres, voire sur un espace
théoriquement infini 17 sur lequel effectuer des expériences de simulation. Cette
idéalisation seconde manière peut être appelée « extensionnelle » dès lors qu’elle
résulte d’une atomisation du phénomène concerné et de la prise en compte large de
tous ses degrés de liberté supposés. Si, dans cette idéalisation, chaque élément est
également simplifié à l’extrême, c’est en contre-partie leur nombre infini, se
manifestant par une extériorisation (car explicitation dans les cellules) des propriétés
physiques, qui explicite les rapports cachés entre les variables de contrôle, de manière
le plus souvent non compressible et non compréhensible. Il y a extériorisation au sens
où il n’y pas de procédure algorithmique ni symbolique uniforme de type supérieur
qui « intérioriserait » en elle comme en un méta-symbole ou méta-ensemble de
symboles, c’est-à-dire qui résumerait mono-axiomatiquement, les symboles de type
inférieur, comme c’est en revanche d’usage dans les modèles logiques ou
mathématiques. Le filtrage numérique ou les procédures de compression
algorithmique restent des modèles mathématiques en ce sens. C’est en quoi
l’épistémologie compressiste néglige de penser l’apport de la simulation numérique
en ce qu’elle préparait déjà les futures approches par individus, objets et agents.
4.A.2.2. Une présentation sans représentation
N’étant ni une conception, ni une représentation, le résultat de ce genre de
simulation est donc, a minima, une présentation. C’est une présentation à visée
d’abord réplicative (comme le montre l’emploi de Monte-Carlo pour le
dimensionnement de la bombe H) et non-prioritairement abstractive (même s’il y a des
constituants abstractifs ou modèles dedans, bien sûr). Les limites du kantisme tiennent
au fait qu’il tend à asseoir le percept dans le concept. Le connaissable est borné par le
16 C'est-à-dire de par la prise en compte simultanée de caractéristiques hétérogènes axiomatisées
d’une part de manière géométrique, d’autre part de manière stochastique.
17 La procédure d’itération de matrice de rangs finis sur un espace infini fonde en effet la
technique de Monte-Carlo ; cela donnera naissance aux automates cellulaires.