Dans les Coulisses de la Science (Science Backstage FR)
Comment les scientifiques apprennent-ils de nouvelles choses sur le monde?

Comment les scientifiques apprennent-ils de nouvelles choses sur le monde?

Résumé :

  • Les scientifiques utilisent un formalisme appelé la méthode scientifique pour acquérir de nouvelles connaissances sur le fonctionnement du monde.
  • La méthode scientifique consiste à poser une question, à formuler une hypothèse, à la tester et à la réévaluer en fonction du résultat du test.
  • Les hypothèses scientifiques ne peuvent jamais être prouvées, mais peuvent toujours être réfutées.
  • Si une hypothèse a été largement testée, elle devient une théorie scientifique qui peut potentiellement être appliquée à des problèmes pratiques.

Nous vivons à une époque où l’information est aussi abondante que jamais dans l’histoire de l’humanité. Avec une recherche rapide en ligne, nous pouvons trouver des réponses à presque toutes les questions ; allant de ‘Quel temps fera-t-il demain ?’ à ‘Quel âge a notre planète ?’. Cependant, si nous nous rapprochons de la pointe de nos connaissances collectives, les réponses sont de plus en plus difficiles à trouver et nécessitent souvent beaucoup plus d’efforts que de consulter nos téléphones.

Dans cet article, nous allons explorer comment les scientifiques procèdent pour acquérir de nouvelles connaissances sur le fonctionnement de notre monde et pourquoi de telles connaissances peuvent être puissantes.

How do scientists learn new things about the world?_1

Dans la plupart des disciplines scientifiques, de nouvelles connaissances sont acquises en suivant un formalisme connu sous le nom de méthode scientifique. Il existe sous une variété de formes différentes mais peut être résumé en quatre parties principales : (1) Caractérisation d’un problème et formulation d’une question de recherche, (2) construction d’une hypothèse et dérivation de prédictions, (3) test expérimental de ces prédictions, et (4) réévaluation de l’hypothèse à la lumière des résultats expérimentaux [1].

Pour illustrer ce formalisme assez abstrait, on peut imaginer le scénario suivant : Nous aimerions avoir des toasts au petit déjeuner. Cependant, nous remarquons que notre grille-pain ne fonctionne pas et nous visons à en rechercher la raison. Par conséquent, nous formulons notre question de recherche : « Pourquoi le grille-pain ne fonctionne-t-il pas ? » et construire l’hypothèse ‘Le grille-pain est cassé.’. De cela, nous pouvons déduire la prédiction que le grille-pain devrait continuer à ne pas fonctionner lorsque nous le branchons sur une autre prise, ce qui peut facilement être testé expérimentalement. L’utilisation du grille-pain à partir d’une prise différente peut avoir l’un des deux résultats, qui décidera de la manière dont nous réévaluerons notre hypothèse. Si le grille-pain fonctionne maintenant, nous devrons changer notre hypothèse en « La première prise est en panne », tandis que si le grille-pain ne fonctionne toujours pas, nous pouvons considérer cela comme une preuve que notre hypothèse est correcte [2]. Pour agir scientifiquement de manière rigoureuse, nous essaierions alors de reproduire nos découvertes, en continuant à tester le grille-pain sur un certain nombre d’autres prise, en demandant à d’autres scientifiques de reproduire nos résultats et en demandant à des experts d’évaluer chaque aspect de notre raisonnement dans un processus appelé “évaluation par les pairs”.

Il est important de noter que même si nous réussissons les trois étapes ci-dessus, nous ne pouvons pas prouver que le grille-pain est cassé ; nous pouvons facilement imaginer des scénarios où le grille-pain ne fonctionne pas sur différentes prises, sans être pour autant defectueux, par exemple une panne de courant. En fait, la méthode scientifique ne fournit jamais la preuve d’une hypothèse, mais offre plutôt un moyen de la tester et potentiellement de la réfuter [1].

Comment les scientifiques apprennent-ils de nouvelles choses sur le monde?_2

Si une hypothèse particulière peut résister à des tests approfondis par la communauté scientifique, elle devient une théorie acceptée. Cela signifie que, bien qu’elle puisse encore être réfuté à tout moment par de nouvelles preuves, elle est considérée comme «vrai» dans un sens pratique, ainsi, de nouveaux travaux se basent dessue pour faire avancer une question particulière. De telles théories sont ce que les scientifiques recherchent car elles sont les éléments constitutifs de notre compréhension du monde. Beaucoup d’entre elles peuvent même être utilisées pour prédire des événements réels ou hypothétiques, par exemple ce qui se passera si nous donnons un certain médicament à un patient ou imprimons un certain circuit sur une puce de silicium. De telles prédictions peuvent être formalisées comme suit : (a) nous connaissons ou pouvons imaginer un ensemble d’observations, et (b) nous connaissons une théorie qui s’y applique. À partir de ces deux composantes, nous pouvons prédire que (c) suit. Un exemple célèbre pour cela serait (a) Socrate est humain, (b) tous les humains meurent, et donc (c) Socrate mourra. Cependant, en réalité, de telles prédictions ne sont souvent pas déterministes mais probabilistes, telles que : (a) le patient tousse, (b) un médicament spécifique guérit la toux dans 70 % des cas, et donc (c) le patient sera guéri avec une probabilité de 70%. Ce formalisme – bien que sous des formes plus complexes – est couramment utilisé dans des disciplines comme l’ingénierie ou la médecine et a largement contribué à leur succès [1, 3].

Apprendre quelque chose de vraiment nouveau sur le monde est difficile. Pour éviter les théories erronées ou insuffisantes, les scientifiques observent, émettent des hypothèses, testent et réévaluent en permanence. De cette façon, nous élargissons les horizons de nos connaissances en tant qu’humanité, ce qui signifie finalement que nous pouvons trouver de meilleures réponses à plus de questions aujourd’hui par rapport à hier lorsque nous sortons nos téléphones.

Références:

  1. Poser H. Wissenschaftstheorie. 2nd ed. Stuttgart: Phillip Reclam jun. GmbH&Co. KG; 2012. https://www.reclam.de/detail/978-3-15-018995-5/Poser__Hans/Wissenschaftstheorie. Accessed January 24, 2022.
  2. OpenStaxCNX. Biology.; 2020. http://cnx.org/contents/185cbf87-c72e-48f5-b51e-f14f21b5eabd@14.1.
  3. Hempel CG, Oppenheim P. Studies in the Logic of Explanation. https://doi.org/101086/286983. 2015;15(2):135-175. doi:10.1086/286983