Eclairage scientifique : Expliquer

Eclairage scientifique : Expliquer


Pour comprendre le monde qui nous entoure, ses phénomènes et événements, observer ne suffit pas. Spontanément nous identifions des relations régulières entre ces événements, des relations de cause-effet entre phénomènes. Ces capacités sont essentielles pour s’expliquer ce qui se passe dans notre environnement, prévoir, anticiper. Mais il peut aussi nous arriver de nous tromper…


Une tendance naturelle à chercher des explications

Dans la vie quotidienne, nous mobilisons en permanence des relations de causalité pour évoluer dans notre environnement. Par exemple, nous avons appris à relier l’utilisation d’un interrupteur à l’éclairage d’une pièce : sans nous l’expliciter, nous exploitons notre « connaissance » du fait que la manipulation de l’interrupteur est la cause de l’illumination de la lampe.
En plus de ces relations causales ordinaires, nous sommes naturellement amenés à rechercher « la cause » lorsque nous sommes confrontés à des phénomènes ou à des événements inhabituels. La panne d’un appareil nous amène naturellement à nous interroger sur ce qui l’a provoquée. Nous mobilisons alors nos connaissances et nous cherchons à mettre en relation l’événement à expliquer avec d’autres faits : que s’est-il passé juste avant que l’objet ne fonctionne plus ? Les événements pour lesquels nous n’avons pas d’explication nous déstabilisent, les événements indésirables nous poussent encore plus à chercher une explication satisfaisante.

« Laquelle de ces séquences de lettres vous semble-t-elle la moins aléatoire ? »

1. F-P-F-P-F-P
2. F-F-F-F-P-F
3. F-P-F-P-P-P

Ces séquences sont, en réalité, toutes trois complètement aléatoires. Pourtant, nous avons tendance à « préférer » la première, parce que nous croyons y voir « de l’ordre », nous cherchons malgré nous « une raison d’être », pour un état des choses qui n’est dû qu’au hasard !

Une « perception » de la causalité

Au xviiie siècle, le philosophe anglais David Hume propose que nous identifions les relations de cause à effet grâce à des principes simples : un événement précède toujours l’autre (ordre temporel) ; on ne peut pas avoir l’un sans l’autre (association) ; et les deux événements sont du même genre (contiguité).
Dans les années 1940, le psychologue belge Albert Michotte confirme ceci et montre que – si ces critères existent – nous pouvons même voir une causalité… là où il n’en existe pas. Il met en scène deux balles : l’une bleue, l’autre rouge. Lorsque la balle rouge s’approche de la bleue et que celle-ci se met en mouvement à la suite, la plupart des personnes invitées à décrire ce qu’ils observent tendent à percevoir une causalité : « la balle rouge a poussé la balle bleue », « la balle bleue bouge parce que la balle rouge l’a poussée ». Il s’agit d’une illusion de causalité, qui est en réalité le reflet du fait que nous possédons une forme de « perception » de la causalité, spontanée et directe.
Comme la perception d’une couleur ou d’un son, cette perception de la causalité se met en place dès la prime enfance : les bébés de moins d’un an sont déjà sensibles à des indices de causalité, comme l’ordre temporel entre deux événements ou l’action d’un objet sur un autre.

 


Les limites de la recherche naturelle d’explications

Les capacités de raisonnement causal évoluent avec l’âge… mais ce fonctionnement naturel a des limites qu’il n’est pas facile de dépasser. Identifier clairement des relations de cause-effet dans des systèmes ou chaines d’événements n’est pas facile. La procédure qui nous permet de discriminer les variables impliquées dans un certain effet observé est coûteuse, peu naturelle, et nous la mettons rarement en pratique dans notre quotidien. Face à des situations complexes, nous pouvons ainsi être tentés de réduire un phénomène complexe à une seule cause évidente.
Mais comment identifions-nous cette cause ? Souvent, nous repérons des relations de causalité par le fait que deux phénomènes arrivent en léger décalé (à chaque fois que je tourne l’interrupteur, l’ampoule s’allume) ou que deux paramètres varient ensemble. Cependant, conclure à l’existence d’une relation de causalité à partir d’indices temporels ou d’une corrélation peut être trompeur.

Si nous observons une rue, un jour de pluie, nous nous apercevrons que nous rencontrons plus de personnes portant un parapluie qu’un jour de soleil… mais aussi qu’il y a plus de personnes qui portent des bottes de pluie. Il n’y a pourtant pas de lien causal entre le fait de porter des bottes et celui de prendre son parapluie !

Nous pouvons aussi confondre la recherche de la cause d’un événement et sa « raison d’être ». Cette difficulté est par exemple particulièrement aiguë lorsqu’il s’agit d’expliquer en termes de mécanismes physiques ou chimiques les causes d’un comportement ou d’un trait propre à un organisme vivant. Dans ces cas, nous avons plutôt tendance à adopter une vision finaliste : tel organe « sert à » quelque chose, par exemple, ou « on le possède pour tel but ». Le langage courant rend cette distinction d’autant plus confuse que cause et raison peuvent toutes deux être introduites par un « parce que ».

Paul le poulpe a-t-il des pouvoirs extraordinaires ? – ou pourquoi il est important de ne pas se laisser tromper par de fausses impressions…

La confusion entre corrélation et causalité est très répandue, chez les enfants comme chez les adultes. Elle a des conséquences sur nos choix et décisions, donc sur notre vie de tous les jours. Par exemple : certains produits ou pratiques (un régime par exemple) peuvent être annoncés comme bénéfiques pour la santé car les personnes qui les adoptent sont en meilleure santé. Mais a-t-on bien pris le temps de vérifier que ces personnes ne sont pas – par exemple – plus riches (si le régime est coûteux), et donc plus à même de se soigner ou de pratiquer du sport ? Des causes cachées pourraient ainsi nous tromper sur la cause réelle…
La confusion entre corrélation et causalité est aussi à l’origine de superstitions et de croyances en des phénomènes extraordinaires. A l’occasion de la Coupe du monde 2010 de football, « Paul le poulpe » a été traité comme un oracle, car il a su prédire correctement tous les résultats des matchs sur lesquels il a été « interrogé ». Possédait-il des pouvoirs extraordinaires ? Outre le fait que ce genre de « prédiction » ne se déroule pas dans des conditions propres à l’expérimentation, on ignore combien de poulpes et d’autres animaux, dans le monde entier, ont été soumis aux mêmes épreuves, sans obtenir ce résultat. Paul a réussi, certes, mais il fait en réalité partie d’un échantillon beaucoup plus large, où certains animaux – par chance – réussissent, et d’autres (sans doute beaucoup plus nombreux) ne réussissent pas. Comme ce ne sont que ceux qui réussissent (Paul, dans ce cas) qui font la une des journaux, nous pouvons nous faire tromper par l’illusion et conclure que Paul a des pouvoirs magiques, alors que son succès n’est dû qu’au hasard.

 


L’explication scientifique se base sur l’utilisation de critères

Identifier correctement les causes d’un phénomène est d’une grande importance, non seulement théorique ou explicative, mais également pratique : par exemple lorsque l’on veut décider de façon rationnelle une stratégie à suivre (on veut prédire les conséquences des différentes stratégies et choisir la meilleure) ou lorsqu’on cherche à limiter des facteurs de risque (à connaître les causes du danger pour les supprimer).

Avoir recours à des critères

Les scientifiques se sont ainsi efforcés de définir des critères permettant d’identifier une relation comme étant de cause-effet. Pour dépasser les limites précédemment évoquées, ils se contraignent : à multiplier les observations permettant de renforcer le constat de corrélation et de caractériser cette corrélation ; à mener des expérimentations contrôlées permettant de manipuler l’une des variables dans la situation observée et donc d’établir que le comportement de la variable modifie l’effet observé ; à identifier un mécanisme permettant de rendre compte du lien entre la variable et l’effet, donc de préciser le lien causal de façon de plus en plus précise et non ambiguë.

La preuve empirique

Généralement, on considère la preuve empirique (obtenue par le recours à des expériences contrôlées ou à des observations rigoureuses) comme étant la plus à même de prouver l’existence d’un lien causal entre deux événements. On peut soumettre une hypothèse à un test expérimental parce qu’une hypothèse implique des conséquences observables, ou permet de faire des prévisions. Si celles-ci se réalisent, alors on considère avoir un argument en faveur de l’hypothèse. Si elles ne se réalisent pas alors on a des raisons de penser que l’hypothèse est fausse.

On entend souvent que – en sciences – on ne peut que réfuter des hypo­thèses et pas les prouver.
Dans le cas suivant, il semble effectivement possible d’invalider l’hypothèse mais pas de la prouver positivement : « Nous pensons que tous les cygnes sont blancs. Tant que nous voyons des cygnes blancs nous ne pouvons pas être sûrs qu’il n’existe pas, quelque part, un cygne noir. Nos observations devraient couvrir tous les cygnes de la Terre. Mais dès que le cygne noir se présente, nous sommes sûrs que notre première idée était fausse ».
En réalité et dans la pratique, les choses sont plus complexes. Les scientifiques prennent toujours en considération plusieurs facteurs avant d’accepter ou de réfuter une hypothèse. Ils valorisent l’accumulation des preuves, ainsi que la cohérence et la convergence entre théories et hypothèses.

Expliquer un phénomène inaccessible à la « manipulation » directe

En sciences, il n’est pas toujours possible de manipuler directement les phénomènes qu’on étudie. Les scientifiques peuvent alors avoir recours à des modèles.
Le mot « modèle » est ambigu. On l’utilise aussi bien pour désigner une théorie (par exemple le modèle standard en physique des particules, ou le modèle cosmologique) que pour décrire un outil permettant de mettre à l’épreuve des hypothèses, quand l’observation directe est difficile voire impossible. Un modèle est alors une simulation (physique, numérique, mathématique) d’une situation ou d’un aspect du monde. Le modèle peut être modifié à notre guise, et ses réactions confrontées à ce qui est connu de la réalité. Les modèles permettent ainsi de tester des explications et des prédictions impossibles ou difficiles à mettre directement à l’épreuve de la réalité.

Qu’est-ce qu’expliquer en sciences ? Aller au-delà des apparences.

C’est grâce à ce genre de procédure que – en 2005 – Barry Marshall et Robin Warren, deux médecins australiens, obtiennent le prix Nobel pour avoir montré qu’une bactérie (Helicobacter pylori) est la principale cause des ulcères gastriques. Ils ont remarqué que, dans la moitié des biopsies de patients souffrant de ces maladies, la bactérie est présente dans la partie inférieure de l’estomac et que – autour de la bactérie – on peut remarquer la présence d’une inflammation des tissus. Bientôt, ils réussissent à cultiver la bactérie et à observer sa présence chez la plupart des patients souffrant d’ulcères : ils ont constaté une corrélation !
Ils proposent alors que la bactérie joue un rôle causal dans l’étiologie de ces maladies, mais se heurtent à un dogme médical : celui selon lequel l’acidité et le stress seraient à l’origine de la maladie, alors même que les médicaments censés lutter contre acidité et stress ne se révèlent pas efficaces sur le long terme (on sait maintenant que c’est dû au fait que les bactéries ne sont pas éliminées).
Marshall décide alors de tester la théorie de Warren sur son propre estomac : il se prête à des biopsies pour s’assurer que son estomac est sain, puis ingurgite une culture d’Helicobacter pylori. Les symptômes de la gastrite apparaissent bientôt et – avec des antibiotiques – ils disparaissent avant que l’ulcère se déclare. Pendant plus de dix ans, Marshall et Warren se sont heurtés à l’existence d’une ou plusieurs théories établies et les ont défiées en produisant, année après année, de nouvelles études expérimentales. En parallèle, ils se sont appuyés sur les recherches d’autres chercheurs, afin de prouver l’existence d’une relation entre la bactérie et la maladie, et ainsi identifier un mécanisme causal plausible et exclure d’autres causes. Après avoir testé leur hypothèse sur l’Homme (« un » homme), ils l’ont répliquée sur de larges échantillons selon les règles en vigueur pour les tests médicaux, fondés sur la preuve : le test en double aveugle avec randomisation ; puis l’ont vue répliquer par d’autres laboratoires autour du monde.
Ces deux chercheurs ont eu une idée suffisamment originale pour s’opposer à la théorie alors en vigueur, l’ont considérée comme plus plausible et l’ont défendue mais – in fine – l’ont soumise à des méthodes expérimentales rigoureuses, les seules permettant de prouver l’existence d’un lien causal. Au bout de cette longue chaîne de preuves, et de la construction de leur théorie, fut le Prix Nobel.

 


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