- Modéliser le social                               - Théorie Réalité Modèle

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Qu'est-ce que l'informatique ?
Formaliser le vivant
Modéliser le social - Théorie Réalité Modèle
 

   

 

   

Modéliser le social

Méthodes fondatrices et évolutions récentes

 Paris, Dunod, 2011, coll. "Psycho Sup", 240p.

 ISBN-13: 978-2100557448,  24 euros.                                        

 

  

Niveau :  L3-Master-Doctorat

  


 PRESENTATION de l'EDITEUR :

       Cet ouvrage très pédagogique informe les étudiants sur les méthodes quantitatives les plus classiques comme les plus récentes en sciences sociales, et notamment sur les différentes pratiques de modélisation et de simulation informatique des systèmes sociaux (sciences sociales computationnelles ou modèles informatiques).

    

 4ème de COUVERTURE


     Avec l’explosion de l’informatique de simulation, la modélisation des systèmes sociaux est sortie des laboratoires de recherche. Elle est déjà le quotidien d’un très grand nombre de professionnels de terrain : architectes, ingénieurs territoriaux, urbanistes, sociologues,
etc.

   C’est donc une occasion inédite pour ces experts en humanités, en sciences de gestion ou en sciences sociales de dialoguer avec précision et sur le terrain – car devant un « construit » commun – avec les techniciens formés à l’informatique, aux mathématiques et aux sciences de la nature. 

     Ce manuel, entièrement conçu pour l’auto-apprentissage, a un but simple : faire se rencontrer les deux cultures en donnant aux uns et aux autres une idée du savoir sur lequel s’appuient leurs interlocuteurs et aussi une idée des limites de ce savoir.

    

APPORT AU LECTEUR EN TERMES D'INSTRUMENTS CONCEPTUELS REUTILISABLES :

(en plus des concepts classiques des sciences sociales et de leurs méthodes : historicité, représentations, holisme, individualisme, agents, acteurs, enquête, champs, habitus, modèle causal...) 

- Caractérisation de la notion de MODELE 

- Liste détaillée et exemplifiée de 20 différents types de MODELES (avec leurs 20 différentes FONCTIONS associées) dans les sciences en général et dans les sciences sociales en particulier

- Définitions des notions de COMPUTATION et de SCIENCE COMPUTATIONNELLE

- Définition de la notion de SIMULATION 

 - Distinction entre MODELE DE SIMULATION et SIMULATION DE MODELE 

- Caractérisation des 3 principaux types de SIMULATION appliqués dans les sciences sociales contemporaines 

 - Mise en perspective du débat contemporain sur la valeur du REALISME dans les modèles de simulation

- A ce titre, également : exposé de quelques raisons précises pour lesquelles les modèles appliqués au social ne sont pas tous de même type que ceux qui sont utilisés en mathématiques financières et ne doivent donc pas faire l'objet d'un amalgame

 

Disponible en librairie à partir du site :

 www.placedeslibraires.fr/detaillivre.php

 

Ou à partir des sites :                                    

 www.dunod.com/sciences-sociales-humaines/psychologie/psychologie-sociale/master-et-doctorat/modeliser-le-social

 www.amazon.fr/Mod%C3%A9liser-social-M%C3%A9thodes-fondatrices-%C3%A9volutions/dp/2100557440/ref=sr_1_4

www.decitre.fr/livres/Modeliser-le-social-methodes-fondatrices.aspx/9782100557448

livre.fnac.com/a3400171/Franck-Varenne-Modeliser-le-social

 

En format Ebook (PDF) placedeslibraires.epagine.fr/detail.php

 

 

TABLE DES MATIERES SYNTHETIQUE

 

  

Sommaire

Introduction

 

I- Trois questions fondatrices pour les sciences sociales

 Science sociale, mathématique sociale et philosophie sociale

 La sociologie comme "physique de l'organisme social : Comte

 La méthode sociologique de Durkheim

II- Un échantillon des méthodes (histoire, sociologie, pédagogie)

 Evolution des méthodes de l'histoire

 Les conflits des méthodes en sociologie

 Méthodes d'une science sociale appliquée : la pédagogie

III- Méthodes d'observation et d'analyse quantitative en sciences sociales

 Les types de données en sciences sociales

 Les méthodes d'observation

 Les méthodes de systématisation

IV- Les méthodes des sciences sociales computationnelles

 Modèles pour l'explication : l'individualisme méthodologique

 Du modèle à la simulation en sciences sociales

 Les modélisations par agents

Conclusion

Bibliographie

   

 

 Argument


  Au-delà de la variété de leurs sources de légitimation, les conceptions historicistes, la sociologie compréhensive, l’approche herméneutique ou encore la théorie de la pratique ont toutes contesté, à des degrés divers, l’approche par modèles formels en sciences sociales.


  Pourtant, aujourd’hui, ces approches anti-modélistes ou simplement critiques - et celles qui en ont repris l’héritage - font irrémédiablement face à l’essor continu de la modélisation, en particulier sous l’espèce nouvelle des sciences sociales computationnelles. Plus exactement, elles n’y font plus face, comme c’était encore le cas il y a vingt ans, c’est-à-dire avant le tournant computationnel, puisque, à la faveur de ce tournant, ces approches critiques sont désormais elles-mêmes absorbées et comme enrôlées dans des dispositifs de simulation à la fois intégratifs, et pour cela plus complexes, moins contraignants et plus souples formellement. Ainsi en est-il des simulations intégratives à base d’agents, agents qui peuvent être à la fois - ou tour à tour - réactifs, perceptifs, cognitifs, interprétatifs, à rationalité plus ou moins instrumentale, axiologique ou limitée, à théorie de l’esprit ou à théorie sociale incorporée, mais qui peuvent être aussi des agents dits « holoniques » conçus pour implémenter jusqu’aux structures sociales intermédiaires telles qu'elles sont conçues et étudiées en sociologie des systèmes et des organisations.


  Conjointement, dans la conception de ces simulations contemporaines, on observe que, de manière cohérente, la pluralité est à l’honneur. Ce sont même de multiples pluralités qui sont aujourd’hui mises en avant : pluralités des niveaux (touts, agrégats, individus...), des échelles (personnes, sociétés, groupes, institutions, réseaux...), des aspects, des formalismes, des points de vue, des disciplines, des intérêts de connaissance (théorique ou pratique), des acteurs (que ces acteurs soient modélisés, modélisateurs ou encore parties prenantes), des types de données et des types de dimensions simultanément prises en compte dans le phénomène social étudié (dimensions temporelle, spatiale, géographique, écologique, biologique, psychologique, émotionnelle, sociale, technologique, épistémique, etc.).


   Par voie de conséquence, la pluralité, déjà reconnue par ailleurs, des épistémologies des sciences sociales paraît pouvoir être mise en œuvre et assumée elle aussi directement par ces seuls nouveaux dispositifs de simulation complexe.

   Or, qu’en est-il exactement ? Le pluralisme épistémologique des sciences sociales, unanimement loué il y a peu encore pour son ouverture et son éclectisme de bonne heuristique, révèle-t-il par là qu’il n’a fait que préparer l’avènement d’une ingénierie sociale à visée exclusivement pragmatique et à fondement peut-être fortement «idéologique» ? Mais comment décrire avec précision la forme que prend cette nouvelle épistémologie appliquée qui n’est déjà plus seulement pluraliste mais qui, à l’image de certains secteurs de la biologie computationnelle, tend à être intégrative voire intégrée ?


    Issu d’un cours de master et conçu pour l’auto-apprentissage, cet ouvrage propose une préparation et une initiation à quelques unes des questions épistémologiques à la fois classiques et renouvelées qui se posent à l’occasion de cette reprise et de cette apparente intégration mutuelle - à la fois excitante mais problématique - d’approches du social naguère nettement hétérogènes voire opposées. Sans prétendre à l’exhaustivité, mais en revenant sur quelques sources majeures des méthodes des sciences sociales (tantôt favorables aux modèles, tantôt hostiles), puis en présentant en regard les principales spécificités des simulations computationnelles en sciences sociales (notamment leur capacité à intégrer pour partie des approches distinctes et jusque là réfractaires), cet ouvrage a pour objectif d’armer conceptuellement une réflexion informée et critique qui prendrait pour objet ces nouvelles formes de modélisation en sciences sociales.

 

 

 

Extraits du livre Modéliser le social :

 

AVANT-PROPOS

   

 

  Ce livre est un instrument pour le débutant en sciences sociales, l’étudiant en formation pluridisciplinaire (en sciences politiques ou en humanités, par exemple), ou le chercheur et modélisateur, déjà en exercice, mais formé dans des disciplines éloignées des sciences sociales (les mathématiques, la physique, l’informatique) et devant rapidement collaborer dans des domaines mixtes (comme l’urbanisme, la géographie humaine, la géomatique, les sciences sociales computationnelles) avec des collègues formés en sciences sociales. De fait, il peut naturellement intéresser le philosophe des sciences, l’historien des sciences contemporaines ou le didacticien.  

   Il existe de bons ouvrages de méthodologie des sciences sociales formalisées, mais ils s’adressent souvent aux spécialistes. Ils sont tantôt consacrés à la présentation et à la justification épistémologique d’une méthode favorisée par leurs auteurs, tantôt consacrés au travail plus pragmatique et scolaire (tout à fait nécessaire, par ailleurs) de rendre concrètement applicable telle ou telle méthode quantitative, d’enquête ou de modélisation statistique, mais cela sans grand regard épistémologique, comparatif ou critique.  

  À l’heure de l’essor considérable des techniques de modélisation computationnelle du social, à l’heure où, de par l’effet structurant de ces nouvelles techniques, la pluridisciplinarité entre les sciences dures (mathématiques, informatique) et les sciences sociales (géographie, sociologie, économie, histoire, pédagogie…) s’impose de plus en plus (pour le meilleur ou pour le pire), cet ouvrage fait le choix de revenir d’abord sur les fondements critiques des sciences sociales. Il choisit ainsi de présenter aux non-spécialistes, comme aux débutants, une information et une réflexion comparatives générales au sujet de ce qui anime et justifie les méthodes des sciences sociales, dans leurs techniques diverses, jusqu’aux techniques de modélisation computationnelle les plus récentes.

   Cet ouvrage est l’adaptation d’un cours de Master délivré en espagnol, en 2009-2010, à des étudiants non spécialistes de l’IAEU (Instituto de Altos Estudios Universitarios – institut inter-universitaire de formation en ligne regroupant les universités de Madrid-Alcala, de Grenade, de Léon, de Huelva ainsi que l’université européenne Miguel-de-Cervantès – www.iaeu.es/caratula/).                                

 

 

  

 

EXTRAIT DE L'INTRODUCTION

 

  L’esprit général qui anime ce manuel est celui d’un questionnement ouvert, pluraliste, et à la perspective double : épistémologique et méthodologique. Pour mettre en oeuvre ce pluralisme, nous aurons le souci d’informer les étudiants au sujet des méthodes les plus classiques comme les plus récentes, notamment au sujet des différentes pratiques de modélisation et de simulation informatique des systèmes sociaux (sciences sociales computationnelles).

   Cet ouvrage a pour premier objectif d’informer et de faire réfléchir les étudiants, les praticiens ou les chercheurs tant sur les méthodes propres aux sciences sociales que sur ce qui les justifie. Quant à la mise en oeuvre pratique de chaque méthode envisagée, il renvoie régulièrement aux ouvrages qui les traitent de manière plus technique (dans les « lectures conseillées » de chaque chapitre).

     Le second objectif, plus concret, est de rendre les étudiants ou praticiens capables de s’orienter par eux-mêmes dans l’ensemble des méthodes qui se proposent à eux, en fonction de ce que peuvent être le contexte et la problématique spécifiques de leurs centres d’intérêts ou de leurs recherches. C’est la raison pour laquelle ce manuel a fondamentalement été conçu pour l’autoformation. Les fins de chapitre comportent des QCM d’autoévaluation dont on trouve les réponses en annexe. À côté de ce dispositif d’évaluation immédiate, chaque partie donne lieu à des questions de révision de fond qui, cette fois-ci, ne sont pas des QCM, mais des questions ouvertes dont on trouvera également des corrigés types en annexe.

 

 

 

TABLE DES MATIERES DETAILLEE

 

Avant-propos

Introduction


Partie 1 : Trois questions fondatrices pour les sciences sociales

 

Chapitre 1. Sciences, méthodes et épistémologie
1. Sciences et méthodes
2. Méthodologie et épistémologie

Chapitre 2. Science sociale, mathématique sociale
et philosophie sociale
1. Qu’est-ce qu’une science sociale ?
2. Probabilité et connaissance de l’incertain
3. La mathématique sociale

Chapitre 3. La sociologie comme « physique de
l’organisme social » : Comte
1. La loi des trois états
2. Hétérogénéité des faits, unité de la méthode, homogénéité des
doctrines
3. Classification des sciences et place de la sociologie
4. La sociologie : anatomie sociale et dynamique sociale
5. La sociologie : ni philosophie sociale, ni philosophie de l’histoire
6. Le holisme : société et individus

Chapitre 4. La méthode sociologique de Durkheim
1. La méthode générale
2. L’existence objective des faits sociaux
3. La méthode sociologique comme attitude mentale
4. La question des représentations collectives
5. La méthode d’analyse statistique
6. Un exemple d’application de la méthode statistique : le suicide
7. Durkheim, holisme et individualisme

Questions de révision sur la partie 1

 

Partie 2 : Un échantillon des méthodes (histoire, sociologie, pédagogie)

Chapitre 5. Sciences sociales « pures », sciences sociales « appliquées »
1. Objectif de cette partie
2. Sciences sociales et intérêt de connaissance : Habermas

Chapitre 6. Évolution des méthodes en histoire
1. L’entrée dans l’historicité : apports du marxisme
2. L’école méthodique en histoire
3. L’école des Annales

Chapitre 7. Les conflits des méthodes en sociologie
1. Comprendre n’est pas expliquer
2. La méthode du type idéal selon Weber
3. La théorie de la pratique selon Bourdieu

Chapitre 8. Méthodes d’une science sociale appliquée :
la pédagogie
1. Méthodes de légitimation des recommandations pédagogiques
2. La reconnaissance de la spécificité de l’objet :
la différence enfant/adulte
3. Non-directivité et auto-organisation pédagogique
4. Théorisation de l’objet : théories de l’apprentissage
5. Ce que c’est qu’apprendre : non « représenter » mais « faire »
6. Reconnaissance de la complexité de la relation à l’objet

Questions de révision sur la partie 2

 

Partie 3 : Méthodes d’observation et d’analyse quantitative en sciences sociales

Chapitre 9. Biométrie, psychométrie et sociologie
1. Les problèmes de l’aléa et de la multiplicité des causes
2. Le problème de l’imbrication des causes
3. Méthodes statistiques et hypothèses
4. Le problème de la validation des hypothèses

Chapitre 10. Les types de données en sciences sociales
1. Qualitatif, singulier, subjectif et quantitatif
2. Variables ordonnées ou non ; continues ou discontinues
3. Des données aux variables : les variables sont relatives
au « modèle d’analyse »

Chapitre 11. Les méthodes d’observation
1. Enquêtes de terrain
2. Enquêtes par entretien
3. Enquêtes par sondages
4. Les tests dans les sciences sociales
5. L’analyse quantitative des documents

Chapitre 12. Les méthodes de systématisation
1. Un phénomène social a-t-il des causes, des raisons
ou des fonctions ? (Boudon)
2. Description, classification et formulation d’hypothèse
3. L’analyse comparative
4. Introduction d’un modèle causal (Durkheim)
5. L’analyse multivariée
6. L’analyse géométrique des données (AGD)

Questions de révision sur la partie 3

 

Partie 4 : Les méthodes des sciences sociales computationnelles

Chapitre 13. Le tournant computationnel des sciences sociales
1. Qu’est-ce qu’une « science computationnelle » ?
2. Réactualisation des débats et nouvelle pluridisciplinarité

Chapitre 14. Modèles pour l’explication : l’individualisme
méthodologique
1. L’individualisme méthodologique contemporain
2. Explication et compréhension des systèmes d’interaction
3. Systèmes fonctionnels
4. Systèmes d’interdépendances
5. Petit intermède sur la crise des modèles financiers de 2008
6. Critiques de l’individualisme méthodologique,
tournants cognitiviste et neuronal

Chapitre 15. Du modèle à la simulation en sciences sociales
1. Modèle et simulation : distinctions conceptuelles
2. Le passage micro/macro en économie et démographie :
la micro-simulation
3. Automates cellulaires et simulation de sociétés artificielles


Chapitre 16. Les modélisations par agents
1. Des automates cellulaires aux agents
2. Un exemple : la simulation de l’émergence
des sociétés organisées (EOS)
3. Bilan sur les apports méthodologiques des modèles à agents
4. Critiques des modèles à agents et réponses

Questions de révision sur la partie 4

 

Conclusion générale


Corrigés des QCM d’autoévaluation
Corrigés des questions de révision
Bibliographie générale
Index des auteurs
Index des matières

 

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Théorie Réalité Modèle

 Epistémologie des théories et des modèles face au réalisme dans les sciences

         

 

  • Paris, Editions Matériologiques, 2012
  • Collection "Sciences & Philosophie"
  • Langue : français
  • ISBN : 978-2-919694-13-6
  • Format : 17x24 cm
  • Support : PDF
  • Publication : août 2012
  • Nombre de pages : 259
  • Prix : 13 euros

  Disponible sur :    www.materiologiques.com/Theorie-realite-modele

 ou sur NUMILOG : www.numilog.com/LIVRES/FICHES/138491.Livre

 Un extrait est accessible ici : www.materiologiques.com/Theorie-realite-modele

 Recension dans L'Oeil de Minerve (novembre 2015) par Arnaud Rosset :

blog.crdp-versailles.fr/oeildeminerve/index.php/post/09/10/2015/Franck-Varenne%2C-Th%C3%A9orie%2C-r%C3%A9alit%C3%A9%2C-mod%C3%A8le.-%C3%89pist%C3%A9mologie-des-th%C3%A9ories-et-des-mod%C3%A8les-face-au-r%C3%A9alisme-dans-les-sciences%2C-%C3%89ditions-mat%C3%A9riologique%2C-lu-par-Arnaud-Rosset. 

     Les théories scientifiques sont-elles vraies ? Nous donnent-elles une juste représentation de la réalité ? Ou bien ne sont-elles que des fictions commodes permettant uniquement la prédiction et le calcul ? Et qu'en est-il des modèles ?

  C'est toute la question du réalisme scientifique.

 

Présentation de l'éditeur :

 

       Dans cet ouvrage, Franck Varenne pose la question du réalisme scientifique, essentiellement dans sa forme contemporaine, et ce jusqu’aux années 1980. Il s’est donné pour cela la contrainte de focaliser l’attention sur ce que devenaient sa formulation et les réponses diverses qu’on a pu lui apporter en réaction spécifique à l’évolution parallèle qu’ont subie les notions de théories et surtout de modèles dans les sciences, à la même époque. Même si, bien sûr, on ne peut pas attribuer le considérable essor des modèles au XXe siècle au projet qu’auraient eu les scientifiques de régler cette question, en grande partie philosophique, du réalisme – car les modèles scientifiques ont bien d’autres fonctions et ils proviennent de bien d’autres demandes techniques, cognitives et sociales –, son choix épistémologique a consisté à suivre la littérature contemporaine désormais classique, tant scientifique que philosophique, sur les théories puis sur les modèles afin d’une part, d’en rapporter l’évolution générale, mais, d’autre part aussi, afin de l’interroger de proche en proche, et systématiquement, sur ce qu’elle entend à chaque fois réévaluer ou remettre en débat au moyen de cette question persistante du réalisme et de la réalité en science. Au-delà de l’enquête historique, cette étude se révèle donc également comparative. Elle présente l’intérêt de mettre en évidence des similitudes de forme remarquables (identités, symétries, inversions, déplacements) entre des séquences argumentatives produites par des auteurs différents, dans des contextes distincts, au sujet de cette capacité qu’aurait – ou non – la science à rendre véritablement compte de la réalité.

     Ainsi, via l’analyse épistémologique historique et comparative qu’en propose Franck Varenne, la question cruciale de la médiation du réel par nos outils concep-tuels ou expérientiels reçoit dans ce livre l’éclairage d’auteurs contemporains dont les conceptions sont, pour certaines encore, méconnues du lecteur non anglophone : Peter Achinstein, Max Black, Ludwig Boltzmann, Nancy Cartwright, Pierre Duhem, Ian Hacking, Mary Hesse, Evelyn Fox Keller, Imre Lakatos, Ernst Mach, Ernest Nagel, Henri Poincaré, Willard V.O. Quine, Bas van Fraassen, etc.

Franck Varenne est maître de conférences en philosophie des sciences à l’université de Rouen et chercheur au Gemass (UMR 8598 – CNRS/Paris Sorbonne). Ses recherches portent sur l’épistémologie des modèles et des simulations. Il a notamment publié Du modèle à la simulation informatique (Vrin, 2007), Modéliser le social (Dunod, 2011). Il a également publié dans Simulation, dans Journal of Artificial Societies and Social Simulation ou encore dans la Revue d’histoire des sciences.

 

SOMMAIRE

 

DEDICACES & REMERCIEMENTS … 7

AVANT-PROPOS … 9

INTRODUCTION … 13

1 | Première analyse de l’expression « réalisme scientifique » … 13

2 | Les autres réalismes … 14

2.1 | Réalisme ontologique ou métaphysique

2.2 | Réalisme sémantique  

2.3 | Réalisme éthique 

3 | Types de réalismes scientifiques … 17

3.1 | Réalismes dans les sciences formelles 

3.1.1 | Réalisme en mathématique ou «platonisme »

3.1.2 | Réalisme en logique 

3.2 | Réalismes dans les sciences empiriques 

3.2.1 | Réalisme des théories 

3.2.2  | Réalisme des entités 

3.2.3 | Réalisme structurel 

3.2.4 | Réalisme des espèces 

4 | Contexte récent de la réapparition de ce problème philosophique … 22

Partie I | THEORIE ET REALITE … 27

1 | Situation de la théorie physique à la fin du XIXe siècle … 27

1.1 | La thermodynamique ou physique de la chaleur et la mécanique statistique 

1.2 | L’électricité et le magnétisme 

2 | Les statuts cognitifs des théories … 37

2.1 | La notion de réalité physique 

2.1.1 | La réalité physique est ce qui est publiquement perceptible 

2.1.2 | Est réel tout référent de terme non logique intervenant dans la formulation d’une théorie corroborée 

2.1.3 | Est réaliste tout terme utilisé par plusieurs lois expérimentales

2.1.4 | Est réel tout ce qui cause ou est causé de manière déterminée et invariable 

2.1.5 | Est réel tout ce qui est invariant et persiste au-delà de certaines transformations physiques ou formelles

2.1.6 | Commentaire général 

2.2 | Trois statuts cognitifs distincts pour les théories 

2.2.1 | Le descriptivisme 

2.2.2 | L’instrumentalisme 

2.2.3 | Le réalisme 

2.3 | Conséquences de cette position défensive du réalisme sur l’analyse de l’explication scientifique 

3 | «  Sauver les phénomènes  »  : Pierre Duhem et le réalisme … 77

3.1 | La revendication d’une filiation, celle de l’astronomie  : Sauver les phénomènes 

3.2 | Théorie physique et traduction de l’expérience 

4 | Le réalisme structurel de Poincaré … 100

4.1 | Un conventionnalisme antinominaliste 

4.2 | Le réalisme structurel 

4.2.1 | La question du caractère artificiel des faits scientifiques 

4.2.2 | La question du caractère artificiel des lois scientifiques 

5 | La critique de Quine  : réalisme des entités et antiréalisme des espèces … 120

5.1 | Référence et correspondance 

5.2 | Réalisme des entités et réalisme scientifique 

5.3 | Situation de Quine  : une épistémologie monoformaliste et statistique 

Partie II | MODELE ET REALITE … 131 

Introduction | Ambiguïtés du terme de «  modèle  » … 131

1 | Étymologie et essai de caractérisation … 133

2 | «  Images mentales  » et modèles chez Boltzmann … 142

2.1 | «  Images mentales  » (Boltzmann) contre «  symboles mentaux  » (Mach) 

2.2 | L’article «  Model  » de 1902 

2.2.1 | La conception boltzmannienne du processus de pensée 

2.2.2 | Les raisons qui ont fait que l’usage des modèles s’est répandu récemment 

2.2.3 | Bilan sur les «  images mentales  » dans la connaissance selon Boltzmann 

3 | Les arguments spécifiques de Duhem contre les modèles … 157

4 | Intermède sur les modèles dans l’empirisme logique de Nagel … 161

5 | Modèles et conception sémantique des théories  : Bas van Fraassen … 162

6 | Une critique de la vision sémantique étroite  : Peter Achinstein … 180

7 | Les premières approches pragmatistes … 185

7.1 | Modèles et métaphores  : Max Black (1958) 

7.2 | Modèles et analogies dans les sciences  : Mary B. Hesse (1963) 

8 | Styles scientifiques, métaphores et modèles  : Evelyn Fox Keller et le tournant sociologiste de l’épistémologie … 197

8.1 | «  Style de raisonnement  » et «  discours  » 

8.2 | Le cas du «  discours de l’action génique  » 

9 | Réalisme local dans les modèles et les expériences  : Ian Hacking (1983) … 204

9.1 | La position de Hacking comme réaction à la solution de Lakatos 

9.2 | L’anthropologie cognitive de Hacking  : le réel comme «  attribut de la représentation  » 

9.3 | Le vrai sens du problème du réalisme selon Hacking 

9.4 | Conséquences pour les modèles  : Cartwright et Hacking 

CONCLUSION | Feuilletages, recouvrements et iconoclasmes … 233 

GLOSSAIRE … 241

BIBLIOGRAPHIE … 249

 

franck.varenne
8/03/11