Popper n'était pas un scientifique. C'était un mec qui passait sa vie le cul sur une chaise à imaginer des situations idéales. La science en marche, c'est le merdier.
Malgré tout, Popper avait raison. Ce que tu décris (et tu le fais très bien par ailleurs) n'infirme pas le fait que, une fois que tu as donné les limites de ta recherche (expérience faite dans une forêt spécifique, pour une espèce d'oiseaux spécifique) devrait être reproductible. Je suis parfaitement d'accord pour dire que des phénomènes externes peuvent avoir influé sur les observations, même si on refait les expériences avec les mêmes paramètres initiaux (cf. l'exemple du camion Phildar). Ceci étant dit, ce que dit Popper, c'est qu'il doit être possible de formuler une hypothèse qui contredit celle qu'on est en train d'étudier, par exemple en donnant une autre explication possible pour un phénomène, et qu'ensuite on doit pouvoir la mettre en œuvre et observer les résultats.
La notion de démarche scientifique de Popper n'est qu'un idéal à atteindre : on fait du mieux qu'on peut. Mais la vérité, c'est que même en informatique qui (comme je l'ai écrit ailleurs dans ce journal) est effectivement plus « déterministe » que beaucoup d'autres domaines de recherche, on a quand même un nombre impressionnant de résultats qui sont du genre « voilà notre super algorithme de la mort. Et voilà nos résultats obtenus sur une machine X. On a juste omis tous les résultats qui étaient moins bons, mais on dit quand même que notre méthode est généralisable. Ah oui aussi, on montre les bons résultats, mais on est infoutu d'expliquer en quoi notre algorithme permet d'aller plus vite que les autres. On ne fait que constater. » À la décharge de beaucoup de ces papiers, lorsqu'on a 10-15 pages pour décrire (1) l'algo, (2) l'état de l'art, (3) la méthodologie expérimentale, (4) potentiellement, fournir une version abrégée d'une preuve formelle, etc., il ne reste plus beaucoup de place pour faire une étude approfondie de « pourquoi ça marche ». D'ailleurs il m'est déjà arrivé d'écrire un papier qui utilisait une méthode empirique pour accélérer un type de calcul parallèle, puis de passer ~6 mois à comprendre pourquoi ça marche bordel, et d'écrire un deuxième papier sur le sujet.
[^] # Re: Pas spécialement stressant
Posté par lasher . En réponse au journal Psychologie, science et reproductibilité. Évalué à 7.
Malgré tout, Popper avait raison. Ce que tu décris (et tu le fais très bien par ailleurs) n'infirme pas le fait que, une fois que tu as donné les limites de ta recherche (expérience faite dans une forêt spécifique, pour une espèce d'oiseaux spécifique) devrait être reproductible. Je suis parfaitement d'accord pour dire que des phénomènes externes peuvent avoir influé sur les observations, même si on refait les expériences avec les mêmes paramètres initiaux (cf. l'exemple du camion Phildar). Ceci étant dit, ce que dit Popper, c'est qu'il doit être possible de formuler une hypothèse qui contredit celle qu'on est en train d'étudier, par exemple en donnant une autre explication possible pour un phénomène, et qu'ensuite on doit pouvoir la mettre en œuvre et observer les résultats.
La notion de démarche scientifique de Popper n'est qu'un idéal à atteindre : on fait du mieux qu'on peut. Mais la vérité, c'est que même en informatique qui (comme je l'ai écrit ailleurs dans ce journal) est effectivement plus « déterministe » que beaucoup d'autres domaines de recherche, on a quand même un nombre impressionnant de résultats qui sont du genre « voilà notre super algorithme de la mort. Et voilà nos résultats obtenus sur une machine X. On a juste omis tous les résultats qui étaient moins bons, mais on dit quand même que notre méthode est généralisable. Ah oui aussi, on montre les bons résultats, mais on est infoutu d'expliquer en quoi notre algorithme permet d'aller plus vite que les autres. On ne fait que constater. » À la décharge de beaucoup de ces papiers, lorsqu'on a 10-15 pages pour décrire (1) l'algo, (2) l'état de l'art, (3) la méthodologie expérimentale, (4) potentiellement, fournir une version abrégée d'une preuve formelle, etc., il ne reste plus beaucoup de place pour faire une étude approfondie de « pourquoi ça marche ». D'ailleurs il m'est déjà arrivé d'écrire un papier qui utilisait une méthode empirique pour accélérer un type de calcul parallèle, puis de passer ~6 mois à comprendre pourquoi ça marche bordel, et d'écrire un deuxième papier sur le sujet.