On trouve une présentation complété et détaillée de ce numéro  et du sommaire sur le site de la Revue internationale de systémique complexe et d’études relationnelles. On reprend ici pour informations la présentations des résumés des premiers articles

Le comité de rédaction

Les sciences sociales et la simulation

Franck Varenne - Les simulations computationnelles dans les sciences sociales

Les sciences sociales entrent résolument – quoique partiellement – dans l’ère computationnelle. Ce constat n’a pas encore de sens précis si on ne l’accompagne d’une analyse discriminante des fonctions épistémiques de la computation dans les différents recours aux ordinateurs pour la modélisation et la simulation en sciences sociales. De par l’introduction de ces nouvelles manières de formaliser (séduisantes car apparaissant comme plus directes et plus ergonomiques), la double question du réalisme des formalismes et de la valeur de preuve des traitements computationnels se pose à nouveaux frais. Cette expansion tous azimuts des simulations computationnelles conduit certains observateurs enthousiastes à penser que l’on a là un nouveau fondement commun pour toutes les sciences sociales. En clarifiant et en distinguant certains des usages épistémiques de différentes simulations computationnelles dans les sciences sociales, cet article montre cependant qu’il vaut mieux s’en tenir à une position médiane et soutenir que l’apport en est principalement méthodologique

Pierre Livet - La simulation : des déplacements de notre épistémologie

En sciences sociales, seules des simulations peuvent nous donner une idée de la manière dont des formes collectives résultent d’interactions complexes. Mais plus elles sont complexes – en particulier en intégrant les effets des représentations des formes collectives par les acteurs – plus les simulations peuvent diverger, d’où une indétermination. Or nous sommes plus sensibles à ce qui est pour nous reconnaissable (formes plus stables, mieux différenciées). Combiner ces deux tendances nous amène à privilégier non pas une correspondance avec une réalité elle aussi complexe, mais la capacité des simulations à permettre entre elles des comparaisons qui puissent nous offrir des moyens de les critiquer les unes par les autres. Nous conservons à l’esprit, en parallèle, les scénarios divergents qui restent les plus différentiables tout en restant attentif à des divergences d’abord négligées

Enrico Scalas - Simulation informatisée en humanités et sciences sociales

dans les sciences humaines et sociales est consacré aux simulations multi-agents. Les ingrédients d’une simulation multi-agents sont essentiellement au nombre de deux : agents et interactions. Les Agents avec leurs propriétés interagissent entre eux et les interactions peuvent être soit directes soit indirectes. Par analogie avec les systèmes physiques, la pertinence de l’équilibre statistique en économie peut être aussi analysée

Jean-Louis Dessalles - Et si la coopération était un mythe? Un pilier des sciences sociales ébranlé par la simulation

De nombreux auteurs voient dans la coopération le ciment des sociétés humaines. Plus que les autres animaux, les humains seraient capables de renoncer à des bénéfices immédiats pour en faire profiter autrui, dans l’espoir d’une réciprocité future. Or, cette hypothèse est mise à mal par la simulation : les agents qui ne coopèrent pas, ou qui coopèrent moins, en ressortent gagnants. J’explore une autre hypothèse, inspirée par la modélisation du langage. Les actes qui nous semblent coopératifs seraient en réalité des signaux. Les individus ne se montrent pas prosociaux par calcul, mais pour afficher des qualités qui se trouvent être essentielles, dans notre espèce, pour se faire accepter en tant qu’ami et ainsi constituer un réseau social.

Arnaud Banos - La simulation à base d’agents en sciences sociales : une « béquille pour l’esprit humain »?

L’un des intérêts de la simulation informatique est de nous permettre d’explorer et d’essayer ainsi de comprendre des phénomènes contre intuitifs. Ce faisant, elle comporte aussi des dangers que le modélisateurs/simulateur doit savoir maîtriser. Le propos de ce court texte est de montrer que danger et enrichissement de la recherche vont de pair dans l’exercice de simulation. Ainsi, l’utilisation d’un appareillage formalisé est tout autant de nature à appauvrir qu’à enrichir notre tentative de compréhension des phénomènes sociaux. Le modèle de simulation joue alors un rôle heuristique très utile pour susciter de la complexité (enrichissement de notre vision) à partir de la simplicité (pauvreté du modèle). La souplesse du modèle et de son utilisation, permettant de refaire plusieurs fois l’expérience, de varier les angles d’approche, d’ajouter ou retrancher des paramètres donne au chercheur une grande capacité à maîtriser la complexité qu’il est alors capable d’instiller dans son investigation