Quand Einstein dévoile sa méthode sur notre blog

C'est en lisant un texte de Damour (2005) que je suis tombé sur ce graphique dessiné par Albert Einstein, résumant sa vision épistémologique.

Le E représente les faits, les résultats empiriques. D'après cet ensemble d'observation, on peut avoir une idée de recherche, c'est à partir de cette idée que nous allons poser des axiomes, noté A, sur lesquels nous voulons/pensons qu'elle repose. A ce stade il n'y a pas encore de liens logiques entre A et E, juste des intuitions. Entre A et S, le boulot devient technique, il faut obtenir à partir de A et de façon logique les propositions S. Et enfin l'étape ultime est de vérifier si ces résultats collent bien à la réalité. Si ce n'est pas le cas, la recherche vers la vérité continue et l'on peut écarter une voie de recherche. Pour ne citer que celui par qui la lumière fut, c'est à dire Edison "I have not failed. I've just found 10,000 ways that won't work", ou pour paraphraser Mafeco, même les résultats invalidés sont intéressants! C'est là une vision poperrienne des choses. On peut noter avec amusement qu'Einstein lui-même n'était pas un méga fan de ces aller-retours entre théorie et empirie contrairement à ce que son dessin stipule. Lorsque sa théorie fut testée et vérifiée (voir econoclaste), un journaliste lui demanda ce qu'il aurait dit si l'expérience avait invalidé sa théorie, voici sa réponse "j’en demande pardon à Dieu, mais cela n’aurait rien changé, la théorie est juste". En fait, il est vrai qu'une théorie peut ne pas être vérifiée à un moment donné sans pour autant être invalidée. Tous ceux qui travaillent avec les données connaissent de plus les problèmes de mesure, les biais, les problèmes d'identification etc...      

Comme nous l'a enseigné Darwin, l'environnement influence les spécialisations, aussi l'économiste d'antan faisant face à des données peu fines et à des traitements informatiques peu puissants a investi avec ferveur le côté théorique. Aujourd'hui avec l'apparition des logiciels "presse bouton" et la profusion de données, c'est l'inverse qui semble dominer, on teste un peu tout et n'importe quoi. Evidemment il ne faut pas généraliser, même dans des domaines où le terrain E compte énormément, les leaders ne s'y trompent pas. A titre d'exemple j'ai particulièrement apprécié ces lignes de Banerjee et Duflo (2008):

"To be interesting, experiments need to be ambitious, and need to be informed by theory. This is also, conveniently, where they are likely to be the most useful for policymakers. Our view is that economists' insights can and should guide policy-making. They [...] are often in a position to midwife the process of policy discovery, based on the interplay of theory and experimental research. It is this process of "creative experimentation", where policymakers and researchers work together to think out of the box and learn from successes and failures, that is the most valuable contribution of the recent surge in experimental work in economics."

Il devrait y avoir dans les années qui viennent un retour de balancier qui je l'espère mettra sur le même plan analyse théorique et empirique.

Nota Bene

Voir Rationalité limitée pour des posts sur l'épistémologie bcp moins limités.

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  Biblio

Barnerjee, A., Duflo, E., 2008. The Experimental Approach to Development Economics. MIT miméo.

Damour, T., 2005. Einstein 1905-1955 : son approche de la physique. Séminaire Poincaré, p. 1-25.