4. Heuristique et résolution de problèmes
On l'a déjà évoqué, les sciences cognitives ont redonné un sens aux techniques heuristiques dans la mesure où elles visent à élucider les mécanismes cognitifs fondamentaux. Tout système « intelligent » lato sensu présente des conduites qui lui permettent d'acquérir des connaissances en vue d'élaborer des comportements adaptés aux situations auxquelles il est soumis. L'invention ou la découverte ne représentent plus qu'une procédure de résolution de problèmes. L'innovation ne surgit que parce qu'il y a des problèmes à résoudre et, puisqu'ils sont posés à des systèmes intentionnels au sens de Daniel Dennett (The Intentional Stance), la procédure devient une stratégie. La stratégie heuristique constitue un opérateur – c'est-à-dire un ensemble de règles – qui, appliquées aux contraintes et données du problème, est susceptible de fournir une réponse optimale. Dans le cas le plus favorable, le traitement de l'information est possible via une stratégie algorithmique. Cela signifie qu'il est possible d'appliquer un calcul qui converge avec certitude vers une solution. Nous retrouvons l'écho d'une heuristique déductiviste. Dans les situations plus ordinaires, force est de recourir à des stratégies heuristiques au sens de la psychologie cognitive, c'est-à-dire à des techniques de résolution incertaines dont l'usage n'est justifié que par le constat d'une efficacité antérieure dans des problèmes analogues (P. Lindsay et D. N. Norman).
Cette façon d'appréhender la cognition possède une contrepartie récente dans les réflexions sur l'épistémologie de la découverte. Quelques auteurs récents ont tenté d'interpréter le thème constitutif de l'heuristique générale, à savoir la logique de la découverte comme un processus rationnel de résolution de problème. La science se développe en résolvant des problèmes. Il ne s'agit naturellement pas de retourner aux mécanismes psychologiques individuels. Des problèmes – par exemple des anomalies – surgissent d […]
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