La logique inductive étudie les arguments risqués à l'aide des probabilités. Il existe différents types d'arguments risqués, notamment "l'inférence à la meilleure explication" et les arguments s'appuyant sur le témoignage. Ce livre d’introduction, qui se veut accessible au plus grand nombre, présente au fil des chapitres des mises au point sur les concepts élémentaires de la logique inductive, un exposé des enjeux associés au probable et une initiation à la théorie de la décision. Le lecteur découvrira quelques grandes figures illustrant le domaine et disposera d’un aperçu sur les divers points de vue qui s’y affrontent. En fin de chapitre, sont proposés des exercices d’applications sur les notions examinées. – Première Partie, «Logique» : Chap. 1, Logique; Chap. 2, Qu’est-ce que la logique inductive ? – Deuxième Partie, «Comment calculer les probabilités» : 3, Le sophisme du joueur; 4, Notions probabilistes élémentaires; 5, Probabilité conditionnelle; 6, Règles fondamentales de probabilité; 7, La formule de Bayes. – Troisième Partie, «Comment combiner probabilités et utilités» : 8, Espérance; 9, Maximiser l’espérance; 10, Décision en contexte d’incertitude. – Quatrième Partie, «Les divers types de probabilité» : 11, Que veux-tu dire ?; 12, Interpréter la probabilité. – Cinquième Partie, «Probabilité épistémique» : 13, Probabilités personnelles; 14, Cohérence; 15, Apprendre par expérience. – Sixième Partie, «Probabilité fréquentiste» : 16, Stabilité; 17, Approximations normales; 18, Signifiance et puissance; 19, Confiance et conduite inductive. – Septième Partie, «Probabilité en philosophie» : 20, Le problème philosophique de l’induction; 21, Un mode de contournement du problème de l’induction : l’apprentissage par expérience; 22, Une conduite inductive pour contourner le problème de l’induction. M.-M. V.

Cet ouvrage réunit des communications prononcées dans le cadre du séminaire «Penser la science», créé en 1997 à l’Université libre de Bruxelles, lors des deux sessions menées sous la direction d’Isabelle Stengers, intitulées respectivement «Penser l’incertitude» (1997) et «Qu’est-ce que l’événement ?» (1999). Pour traiter de tels sujets, l’objectif – pluridisciplinaire – demandait en effet d’ouvrir le dialogue avec des représentants de pratiques scientifiques différentes, justifiant ainsi une structuration du volume en quatre sections : –1. Physique et cosmologie; – 2. Chimie et biologie; – 3. Sciences humaines; – 4. Philosophie. – L’idée de probabilité, souvent associée à notre «ignorance», présente une autre acception qui est liée aux fondements de la physique et qui ne peut, quant à elle, être réduite à cette ignorance. La reconnaissance de cette «probabilité intrinsèque», résultante indissociable des progrès récents de la physique mathématique, permet de mieux comprendre aujourd’hui pourquoi l’idée d’Univers appelle une réflexion sur des thèmes tels que l’ordre et l’incertitude. M.-M. V.

Cet ouvrage est consacré à l’étude de la constitution du calcul des probabilités. Grâce à l’adoption d’une perspective anthropologique se référant aux travaux de philosophes et d’historiens des sciences, l’auteur cherche à comprendre ce qui a pu motiver les hommes qui nous ont précédés à s’intéresser au hasard, à ses diverses conceptions (mythiques, philosophiques ou scientifiques), ainsi qu’aux questions relatives aux formes de catégorisation de la modalité (comme le possible et l’impossible, la nécessité et la contingence ou le probable). Cette recherche se développe ensuite dans le sens d’un approfondissement de l’étude des rapports entre hasard et religions, puis entre aléas, religions, droit et économie, pour déboucher sur l’analyse des processus qui ont rendu possible, durant la Renaissance, la neutralisation des interdits théologiques et juridiques liés aux réflexions sur le hasard et les jeux de hasard. Il est ainsi montré que la construction progressive du savoir probabiliste s’est inscrite dans le cadre général du développement de la «pensée spéculative prudente». L’auteur étudie l’émergence d’une théorie de la décision au XVIIe siècle, à travers l’élaboration d’une solution au «problème des partis», puis trace l’histoire du concept de probabilité aux XVIIIe et XIXe siècles, à la lumière des controverses sur l’applicabilité du calcul des probabilité au XIXe siècle et son développement au XXe siècle avec l’élaboration d’une axiomatisation de la théorie probabiliste. – Chap. 1, «Quelques questionnements anthropologiques et philosophiques» (L’origine du mot hasard; Hasard et expériences quotidiennes; L’absence de hasard ou sa négation; De quelques conceptions du hasard dans la pensée grecque; Le possible et l’impossible, la nécessité et la contingence; La rhétorique du probable. La probabilité; L’aléatoire et ses rapports au fortuit, au probable et au contingent; La pensée du hasard au Moyen Âge). – Chap. 2, «Émergence d’une théorie de la décision en situation d’incertitude et de risque au XVIIe siècle» (Le “problème des partis”; Capitalisme et prise de risque; Les solutions au “problème des partis”; Le passage du sacré au laïc; Christiaan Huygens et la notion d’espérance; La “science des signes”; Gottfried Leibniz : la connaissance et la probabilité). – Chap. 3, «Le concept de probabilité aux XVIIIe et XIXe siècles» (Jakob Bernoulli et les probabilités quantitatives; Abraham de Moivre et les “probabilités binomiales”; Thomas Bayes et “l’évaluation des évaluations”; Georges Buffon et la probabilité négligeable; Les doutes de Jean d’Alembert; Gabriel Cramer et la logique du probable; La rationalisation des décisions humaines; Probabilités et théories associationnistes; Du rationalisme empirique à la rationalité analytique; Siméon-Denis Poisson et la loi de probabilité des événements rares; La physique social d’Adolphe Quetelet). – Chap. IV, «Les controverses sur l’applicabilité du calcul des probabilités au XIXe siècle» (Antoine Destutt de Tracy et le projet de Condorcet; Auguste Comte et “la prétendue théorie des probabilités”; Risueno d’Amador et l’impossible calcul des probabilités; Antoine Augustin Cournot et la réhabilitation probabiliste). – Chap. V, «Le développement du calcul des probabilités» (Joseph Bertrand et le “choix au hasard”; La description du monde à la fin du XIXe siècle; L’axiomatisation de la théorie probabiliste; Quelques formes contemporaines de rationalité stochastique). M.-M. V.

– 1. La préparation d’une décision : Dénombrer et énumérer; Énumérer et décrire; – 2. Structure de l’ensemble des conséquences et règles de choix; – 3. Calcul des espérances; – 4. Construction de l’instrument de calcul; – 5. Propriétés élémentaires des probabilités; – 6. L’incertitude n’est pas toujours probabilisable.

– Introduction; – Pompe monétaire et acyclicité des préférences : Forme classique de l’argument; Validité de l’argument dans le cas d’agents sophistiqués au comportement conséquentialiste; Le cas des agents sophistiqués et non conséquentialistes; – Application à la décision dans l’incertitude : Incohérence dynamique de préférences invariantes; Incohérence dynamique et rationalité économique; Une approche non conséquentialiste : le choix résolu; – Conclusion.

Les AA. étudient ici le comportement non conséquentialiste dans le contexte d’une série de tâches de raisonnement ou de prises de décision. L’hypothèse est que la présence d’une incertitude incite les sujets à donner à diverses raisons ou considérations une importance différente de celle qu’ils leur accorderaient en l’absence d’incertitude, et que c’est cela qui induit des violations du “principe de la chose certaine” (PCC). – [Texte traduit par J.-P. Dupuy].

Cet article se veut à la fois commentaire et démonstration des thèses développées précédemment par J.-P. Ponssard. Il s’attache à examiner le raisonnement de joueurs en situation d’incertitude stratégique, incertitude liée à la multiplicité d’équilibres, et propose des outils permettant de traiter de telles situations. Ces outils sont regroupés sous le vocable de langage. Un langage se décompose en un principe de calcul d’une part, et un principe lexicographique d’autre part. Le premier spécifie la manière de calculer les équilibres. Le second indique comment sélectionner un ou plusieurs équilibres parmi ceux obtenus à la première étape.

Ce travail développe une perspective critique sur la théorie qui sous-tend les pratiques de développement des produits et des procédés industriels contemporains. Sa préoccupation centrale est le problème de l’ambiguïté et de l’incertitude qui se manifestent particulièrement fort dans la conception et le développement industriels. – Une première section résume l’approche de l’organisation du développement des produits qui est dominante dans la littérature, et identifie ses principales limitations; – La deuxième section propose une approche alternative de la conception industrielle et plus généralement du traitement de l’incertitude et de l’ambiguïté. Cette alternative est interprétative et orientée par les processus; – La dernière section tente de réconcilier ces différentes vues et examine leurs implications pour la gestion de la conception et du développement des produits, et plus généralement pour les débats sur les structures organisationnelles compétitives. – [Texte traduit par Pierre Livet. – Original anglais publié dans Industrial and Corporate Change, vol. 3, n° 2, 1994, pp. 405-434].

Ce texte a fait l’objet d’une première publication dans les Cahiers d’Épistémologie, 9008, Montréal, 1990, pp. 1-17; et en version italienne : «Forme di razionalita pratica», Epistemologia, a cura di S. Galvan, Genova, 1992, pp. 63-80. – Trois notions de la rationalité; – Rationalité et équilibre économique; – Rationalité et incertitude; – Conclusion.

Ce chapitre développe une extension de l’approche (standard) de Savage à la prise de décision dans l’incertain, au cadre de la théorie non-classique de la mesure, c’est-à-dire au cadre mathématique de la mécanique quantique. Il montre que la théorie de la décision dans l’incertain de Savage peut être formulée en termes d’une structure algébrique très générale appelée un ortho-treillis.

Schrödinger’s first proposal for the interpretation of quantum mechanics was based on a postulate relating the wave function on configuration space to charge density in physical space. Schrödinger apparently later thought that his proposal was empirically wrong. We argue here that this is not the case, at least for a very similar proposal with charge density replaced by mass density. We argue that when analyzed carefully, this theory is seen to be an empirically adequate many-worlds theory and not an empirically inadequate theory describing a single world. Moreover, this formulation—Schrödinger’s first quantum theory—can be regarded as a formulation of the many-worlds view of quantum mechanics that is ontologically clearer than Everett’s.

"How does it come about then, that great scientists such as Einstein, Schrödinger and De Broglie are nevertheless dissatisfied with the situation? Of course, all these objections are levelled not against the correctness of the formulae, but against their interpretation. […] The lesson to be learned from what I have told of the origin of quantum mechanics is that probable refinements of mathematical methods will not suffice to produce a satisfactory theory, but that somewhere in our doctrine is hidden a concept, unjustified by experience, which we must eliminate to open up the road. (Born [1954], pp. 8, 11)" "It is truly surprising how little difference all this makes. Most physicists use quantum mechanics every day in their working lives without needing to worry about the fundamental problem of its interpretation. (Weinberg [1992], p. 66)". – This paper endorses the view that it may be of no relevance to the acceptability of the Everett interpretation of quantum mechanics as a physical theory whether or not an informed observer can be uncertain about the outcome of a quantum measurement prior to its having occurred. However, it is suggested that the very possibility of post-measurement, pre-observation uncertainty has an essential role to play in both confirmation theory and decision theory in a branching universe. This is supported by arguments which do not appeal to van Fraassen’s Reflection Principle.

What is science? How is scientific knowledge affected by the society that produces it? Does scientific knowledge directly correspond to reality? Can we draw a line between science and pseudo-science? Will it ever be possible for computers to undertake scientific investigation independently? Is there such a thing as feminist science? In this book the author addresses questions such as these using a technique of 'cognitive play', which creates and explores new links between the ideas and results of contemporary history, philosophy, and sociology of science. New ideas and approaches are applied to a wide range of case studies, many of them from controversial and contested science. This book will be of interest to historians and sociologists of science, to anyone interested in science studies, and to educated general readers with an interest in the history, philosophy, and social context of science. – Contents : Preface. – 1. Introduction; – Part I. The Nature of Science: – 2. Levels of cognitive activity; – 3. Facts in frameworks; – 4. Rationality, irrationality and relativism; – 5. Knowledge and reality; – 6. A new account of the scientific process. – Part II. Does Science Have Distinctive Qualities?: – 7. What, if anything, is distinctive about science?; – 8. How is good science distinguished from bad science?; – 9. A theory of the pathologies of science. – Part III. Changing Science in a Changing World?: – 10. What are acceptable variations of present science?; – 11. And in the long term? – Appendix; Includes bibliographical references (343-359) and index.

Cet article étudie la manière dont la philosophie de l'organisme de Whitehead pense les rapports entre l'ordre et le désordre dans la genèse de l'individu et le développement des sociétés. – Notes, p. 19. F. F.

Dans cet ouvrage de 1937, Bachelard pose les jalons d'une « philosophie de la microphysique », i.e. de la mécanique quantique. La pensée qui la soutient est paradoxale, puisqu'elle contrevient à notre expérience ordinaire de la localisation des objets dans l'espace et nous révèle encore une fois la valeur inductive de la pensée scientifique, et plus particulièrement de la pensée mathématique. Si « le réel n'est jamais ce qu'on pourrait croire » mais « toujours ce qu'on aurait dû penser » (G. Bachelard, La Formation de l'esprit scientifique, Paris, Vrin, 1938) ; penser l'espace à l'échelle microphysique est une véritable gageure, car cela suppose une conversion totale de notre rapport à la réalité : le réel, de nouveau, n'est plus un point de départ, mais le terme d'une conquête théorique : « La réalité maxima est au bout de la connaissance, non point l'origine de la connaissance. » (p. 23) Dans le premier chapitre, Bachelard discute les thèses réalistes concernant la théorie de l'expérience de la localisation. La critique acérée qu'il leur inflige, dans une déconstruction du réalisme naïf de l'expérience première, lui permet ainsi d'introduire le problème de la localisation du réel tel que le pose en mécanique quantique le principe de Heisenberg (chap. II). En effet à cette échelle « l'expérience de localisation ne correspond jamais à un simple contact ; c'est toujours un choc. Ce n'est jamais une vision gratuite ; c'est toujours un échange énergétique. » (p. 35-36) Dès lors, ce que nous apprend la microphysique, c'est qu'au niveau de l'élément, il est impossible de séparer géométrie atomique et dynamique énergétique. En d'autres termes, ce que réalise la microphysique, c'est la synthèse de deux doctrines qui étaient jusqu'alors opposées : l'atomisme et l'énergétisme. Le fondement de la microphysique, Bachelard le nomme postulat de non-analyse. Son énoncé peut être circonscrit dans la formule suivante : « l'espace réel n'est pas susceptible d'une analyse absolue, purement géométrique » (p. 42). Le chapitre III pose ainsi le problème de la détermination des formes des micro-objets, conformément à la méthode axiomatique qui prend pour principe directeur de la recherche le postulat de non-analyse. Or la description active des micro-objets « ne peut que réaliser un schéma résumant des expériences multiples » (p. 72) : elle est donc essentiellement statistique. Dès lors, ce que révèle la microphysique, c'est que la méthode objective prime l'objet : la mise en oeuvre de cette méthode de production des phénomènes se fait au moyen d'outils mathématiques – les opérateurs – qui forment, comme l'écrit Bachelard, « un plan pour la réalisation des lois mathématiques » (p. 99), reliant ainsi les réalités mathématiques et les probabilités physiques (chap. IV). L'enjeu de la microphysique, c'est donc de démontrer « l'adéquation des vérités rationnelles et des vérités empiriques » (p. 109-110). En étudiant dans le chapitre V le rôle des espaces théoriques (espaces généralisés, espaces de configuration, espaces abstraits) dans la microphysique, Bachelard démontre comment la pensée abstraite, au terme d'une construction phénoménotechnique, « réussit à s'incorporer une donnée physique, sans rien perdre de sa valeur axiomatique » (p. 126). – Chapitre I : Réalisme et localisation ; chap. II : Le principe d'incertitude de Heisenberg et la localisation microphysique ; chap. III : Le principe de Heisenberg et la forme assignable aux corpuscules ; chap. IV : Les opérateurs mathématiques ; chap. V : Le rôle des espaces abstraits dans la Physique contemporaine ; Table des matières, p. 141.

F. F.

Scientific accounts of existence give chance a central role. At the smallest level, quantum theory involves uncertainty and evolution is driven by chance and necessity. These ideas do not fit easily with theology in which chance has been seen as the enemy of purpose. One option is to argue, as proponents of Intelligent Design do, that chance is not real and can be replaced by the work of a Designer. Others adhere to a deterministic theology in which God is in total control. Neither of these views, it is argued, does justice to the complexity of nature or the greatness of God. The thesis of this book, first published in 2008, is that chance is neither unreal nor non-existent but an integral part of God's creation. This view is expounded, illustrated and defended by drawing on the resources of probability theory and numerous examples from the natural and social worlds. – Contents : 1. What is the problem?; 2. What is chance?; 3. Order out of chaos; 4. Chaos out of order; 5. What is probability?; 6. What can very small probabilities tell us?; 7. Can 'Intelligent Design' be established scientifically?; 8. Statistical laws; 9. God's action in the quantum world; 10. The human use of chance; 11. God's chance; 12. The challenge to chance; 13. Choice and chance; 14. God and risk.

Contre le fonctionnalisme et le courant néocartésien, cet article défend la thèse d'une relation non contingente entre douleur et comportement expressif, non seulement d'un point de vue conceptuel mais aussi à partir d'observations de terrain. Dans un premier temps, ce sont les deux courants cités qui sont examinés et critiqués en partie. Dans un deuxième temps, les auteurs décrivent une situation médicale particulière où le diagnostic de douleur ne peut recourir à l'auto-évaluation des personnes et où la douleur ne se présente pas sous la forme d'un trauma visible sur le corps. La question est alors: comment le spécialiste de la douleur juge-t-il de la douleur de l'autre? Le ressort de l'analyse réside dans le modal "pouvoir",dans "il peut avoir mal quand même", qui exprime soit l'incertitude/la certitude subjective, soit l'incertitude/la certitude objective. P. F.

Coping with uncertainty is a necessary part of ordinary life and is crucial to an understanding of how the mind works. It is a vital element in developing artificial intelligence that will not be undermined by its own rigidities. There have been many approaches to the problem of uncertain inference, ranging from probability to inductive logic to nonmonotonic logic. This book seeks to provide a clear exposition of these approaches within a unified framework. – Table of contents : Preface. – 1. Historical background; 2. First order logic; 3. The probability calculus; 4. Interpretations of probability; 5. Nonstandard measures of support; 6. Nonmonotonic reasoning; 7. Theory replacement; 8. Statistical inference; 9. Evidential probability; 10. Semantics; 11. Applications; 12. Scientific inference.