HEURISTIQUE

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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 dans un domaine scientifique et la recherche consiste à mettre en œuvre des procédés rationnels destinés à les résoudre. Cela signifie que, dans de telles positions épistémologiques, le concept même de rationalité est réinterprété. Il ne s'agit plus d'une rationalité méthodologique, analytique, centrée sur la structure conceptuelle et propositionnelle des sciences, mais d'une rationalité comportementale, instrumentalisée sur l'adaptation à des « situations-problèmes ». À l'instar des espèces naturelles qui doivent résoudre des problèmes au cours de leur évolution, l'activité scientifique – la logique de la découverte s'avère, dans ces conditions, être une logique collective – représente un mouvement évolutionniste autonome, suffisamment indépendant des hommes dans sa nature pour posséder une forme d'objectivité et de rationalité (T. Kisiel). Une découverte n'a pas d'autre statut que celui d'une activation du processus d'évolution. Là encore, toute l'interrogation épistémologique est tournée vers le développement de la science et se réduit à une heuristique générale qui, pour être évolutionnaire, n'en est pas moins une théorie de la rationalité de la découverte.

Ce qui rassemble le sujet de la psychologie cognitive, l'espèce naturelle et les sciences, c'est de représenter chacun à leur manière ce que Herbert Simon, le pionnier de ces théories, nomme des general problem solvers. Ce qui est à chaque fois mobilisé, ce sont « des processus informationnels élémentaires », assemblés et organisés hiérarchiquement et exécutés séquentiellement ; « ils font largement appel à des procédures de recherche de type essai-erreur et à des schémas heuristiques généraux ». Ce modèle du problem-solving a donné naissance à des projets d'heuristique générale dont l'exemple le plus marquant et le plus récent est celui de Larry Laudan. La notion de base n'est plus la « découverte », mais le « problème résolu », qui est « l'unité de base du progrès scientifique ». Il va également reformuler les deux axes indiqués par Lakatos pour l'heuristique : « le but des sciences est de maximiser la gamme des problèmes empiriques résolus » (ce qui correspond à l'heuristique positive) et « de minimiser le spectre des anomalies et les problèmes conceptuels » (ce qui renvoie à l'heuristique négative).

Heuristiques de sélection en intelligence artificielle

Dessin : Heuristiques de sélection en intelligence artificielle

Heuristiques de sélection en intelligence artificielle : espaces de deux démonstrations d'un théorème (*2,45 des "Principia mathematica" de B. Russell et A. N. Whitehead), à partir des mêmes théorèmes initiaux. Des programmes identiques ont engendré les deux espaces, à cette différence... 

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On a reproché à ces conceptions orientées autour de la résolution de problèmes comme logique de découverte de réduire indûment l'heuristique à la mise en œuvre de processus informationnels qui pouvaient difficilement rendre compte de l'activité réelle de découverte. L'objection vaut tant qu'il n'est pas possible, pour dire vite, de réduire la connaissance à la cognition, tant que l'activité scientifique complexe ne se décrit pas selon des procédures de computation ni de stratégies essais-erreurs. Mais il faut retenir de cette version moderne de l'heuristique générale qu'elle a surtout servi d'arme de guerre contre le fondationnalisme épistémologique plus préoccupé par la légitimation du savoir que par son développement. On l'a évoqué à plusieurs reprises, les tentatives « hégémoniques » de l'heuristique au sein de l'épistémologie représentent un courant fort vivace. Il semble que peu d'arguments plausibles aient été avancés pour éliminer l'idée que l'activité scientifique se décompose selon deux moments (ou deux contextes) que l'on nomme respectivement de « justification » et « heuristique ». La séduction exercée par les épistémologies essentiellement heuristiques semble bien compréhensible si l'on considère les difficultés liées aux problèmes des fondements dans les sciences, le sentiment juste que la dimension ouverte, inventive de la science, a été négligée, et l'observation de la pratique scientifique effective, dont le slogan de Dewey We live forward (« Nous vivons en avant ») cité dans The Need for a Recovery of Philosophy, 1917, semble être la maxime.

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Heuristique : l'espace d'un problème

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Karl Popper

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  • : assistant au Conservatoire national des arts et métiers, membre du Laboratoire sur les sciences de la communication du C.N.R.S., secrétaire de rédaction de la revue Agora, éditions du C.N.R.S.

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Pour citer l’article

Jean-Pierre CHRÉTIEN-GONI, « HEURISTIQUE », Encyclopædia Universalis [en ligne], consulté le 08 décembre 2021. URL : https://www.universalis.fr/encyclopedie/heuristique/