| Titre | La notion de modèle dans les sciences sociales: anciennes et nouvelles significations | |
|---|---|---|
| Auteur | Michel Armatte | |
 |
Revue | Mathématiques et sciences humaines |
| Numéro | no 172, hiver 2005 Modèles et méthodes mathématiques dans les sciences sociales : apports et limites | |
| Résumé |
La notion de modèle joue un rôle fondamental aussi bien dans les sciences physiques que dans les sciences sociales. En s'appuyant sur les travaux de différents colloques et de travaux plus récents du centre Koyré, l'auteur dresse une fresque des différentes acceptions de la notion de modèle qui passe par la physique de Maxwell et Boltzmann à la fin du XIXe siècle, par les débats du Cercle de Vienne et la théorie des modèles en logique mathématique dans les années 1930-1950, puis par l'explosion de la notion plus empirique de modèle dans les sciences sociales aux deux moments clés des années trente et de l'immédiat après guerre avec le développement des mathématiques appliquées, de l'informatique, de la recherche opérationnelle, et de la modélisation structurelle. Une rupture importante apparaît dans les années 1970 qui invite à considérer que la modélisation des systèmes complexes ne trouve plus appui sur une théorie scientifique mais sur une multitude de savoirs que le modèle et plus encore le logiciel sont à même d'intégrer en fonction d'objectifs de connaissance et d'intervention. Dès lors c'est davantage la modélisation comme activité sociale et politique, inscrite dans des logiques d'acteurs et de décision collective, qui doit être considérée plutôt que le modèle comme objet médiateur purement cognitif entre théorie et observation. Source : Éditeur (via OpenEdition Journals) |
|
| Résumé anglais |
The model is today a crucial notion in the social and physical sciences. Revisiting several philosophical or historical works on models, the author gives elements for a genealogy of this category, ranging from its use by Maxwell and Boltzmann in physics to the debates of the Vienna circlce on model theory in mathematical logic, and later, the irruption of the notion in the field of social sciences around World War 2, due to the progress made in applied mathematics, computer science and simulations as well as in structural modelling and operational research. The study of complex objects such as ecosystems, the climate or the world economy, which can not be represented within the framework of a single theory, have necessitated a plurality of approaches to knowledge, some of which are theoretical, others empirical. The model, and the software that is used must seek to integrate these various elements of knowledge, while taking into account the aims of the modelling activity; arbitrages, decisions about actions and the management of systems. Rather than a cognitive mediator between theory and observation, modelling has come to be a social and political activity, intrinsically linked to the motivations of the participating actors and to collective decisions. Source : Éditeur (via OpenEdition Journals) |
|
| Article en ligne | http://msh.revues.org/2962 |
