Le constat de l’extraordinaire pléthore des données issues de plusieurs domaines de la biologie récente, notamment la biologie des systèmes, conduit l’auteur à analyser notre capacité à traiter ces masses de données afin de leur conférer intelligibilité et pertinence. Après avoir présenté quelques exemples de biologistes des systèmes produisant à la fois des résultats sur leurs objets d’études et sur leurs interprétations du rôle épistémique des modèles et des simulations, l’article indique une typologie éclairante de ces derniers : il existerait (i) des modèles prédictifs mais non explicatifs (par défaut d’attribution de mécanismes causaux), (ii) des modèles prédictifs et explicatifs mais pas ou peu compréhensibles, en ce qu’ils n’ont pas la capacité d’exhiber un schéma causal clair, entre un état initial et un état final, (iii) des modèles porteurs d’intelligibilité qualitative mais peu calculatoires.