Bilan : une évolution quantitative et une évolution qualitative dans les rapports de la biologie aux mathématiques

Pour finir sur ce tour d’horizon succinct, nous pouvons faire remarquer que l’émergence du calculateur numérique en biologie a causé en premier lieu deux types d’évolutions étroitement imbriquées :

• D’abord quantitative. Certains calculs lourds, concevables jusque là mais inenvisageables du point de vue pratique, devenaient accessibles en quelques heures ou quelques secondes. La masse des données que doivent souvent manipuler les sciences du vivant n’a donc plus suscité les mêmes reculades ou les mêmes stratégies d’évitement par l’abstraction prématurée ou la spéculation. La complexité du donné a pu être abordée avec beaucoup plus de générosité.
• Qualitative ensuite. En effet, dès le début des années 1960, un certain nombre de biologistes expérimentateurs considèrent que, grâce à ce nouvel instrument, la biologie peut atteindre le stade auquel elle tend depuis si longtemps : le stade empirique. C’est surtout les pratiques de simulation qui jouent selon eux ce rôle de faire franchir à la biologie cette étape décisive. Les simulations sont en effet conçues non comme des analyses, des dissections de données, mais comme des synthèses de données (ou plutôt de construits) à partir d’idéalisations sur les éléments ou micro-événements en jeu. Or, c’est une fonction intégrative et non plus d’analyse que l’ordinateur manifeste dans ces sortes d’usages. Alors que l’analyse de données travaille l’expérimenté pour lui faire avoir une valeur directement comparable et homogène au théorique, la synthèse de données travaille le conçu ou l’intuitionné parcellaire pour lui faire atteindre une valeur quasi-empirique. Ainsi la simulation permet-elle d’« explorer des myriades d’hypothèses scientifiques » ⁷³⁶  :

‘« C’est seulement dans les dernières décennies que les sciences de la vie ont émergé d’un stade impressionniste et spéculatif pour aller vers un stade orienté empiriquement. Tandis qu’il y a des signes que ce nouveau point de vue mène déjà à des analyses théoriques (dont certaines sont hautement impressionnantes), la majeure partie des efforts bioscientifiques vont probablement demeurer empiriques encore quelque temps. L’ordinateur [computer] a clairement contribué à la « poussée » finale de ces sciences dans l’actuelle ère empirique, et, selon toutes probabilités, il va réduire le temps nécessaire à accumuler et synthétiser le grand nombre de données descriptives dont on aura besoin avant de pouvoir développer des théories adéquates. » ⁷³⁷ ’

Il y aurait donc bien une sorte de saut qualitatif chargé d’un fort enjeu pour la biologie : elle pourra fonder enfin son autonomie intellectuelle et pratique du fait de cet instrument nouveau. Mais cet avis est plutôt rare à l’époque. Et nombreux sont les biologistes théoriciens qui pensent que les avancées seront plutôt d’ordre théorique, que l’ordinateur présente plutôt une sorte de paradigme universel et suggestif. Cela est dû en effet à sa faculté étonnante de traiter tout type d’information, de faire modèle pour toute science, de transférer tout uniment non seulement des formalismes et des logiques mais des algorithmes. La biologie théorique trouverait ainsi à se fonder en fusionnant avec d’autres secteurs des sciences, tant de la nature que de l’homme, pour former comme une grande théorie des systèmes cybernétiques ou régulés ⁷³⁸ . C’est cette approche, d’origine indépendante et plus ancienne que le calculateur numérique, puisque développée chez L. von Bertalanffy avec les théoriciens des systèmes ou chez les théoriciens de l’information et de la régulation comme Henry Quastler ⁷³⁹ , c’est-à-dire au cœur même d’une préférence pour les formalismes différentiels dès lors qu’ils semblent en effet se répondre et se confondre par–delà la diversité des objets d’étude, que l’émergence de l’ordinateur et de la cybernétique réveille cependant et met de nouveau en avant. Or, c’est bien cette perspective programmatique, unitaire et privilégiant le théorique, que semblent vouloir mettre en doute ceux qui préfèrent au contraire le caractère opérationnel que les modèles par ordinateurs donnent aux sciences du vivant, comme c’est le cas, on peut le comprendre, des biologistes et médecins du NIH.

Toutefois, en ce qui concerne la représentation formalisée de la morphogenèse, un certain nombres de biologistes théoriciens vont se sentir fortement menacés par les usages d’abord calculatoires et théoriques de la simulation : elle leur impose un changement de formalismes en même temps qu’un changement de statut épistémique pour le formalisme. La mathématisation mi-abstractive / mi-réaliste que savent manipuler les ordinateurs décontenance quelque peu ces mathématiciens de la biologie. Beaucoup vont décider que la simulation est une modélisation prédictive directement concurrente de la théorie parce qu’ils la jugent essentiellement et définitivement tournée vers le calcul approché. Elle doit être bannie, selon eux, parce qu’elle substitue à peu de frais le calcul insignifiant et mécaniste à la conception et à la compréhension effective des phénomènes. En tant que rivale de la théorie, elle ne serait pas de la bonne science. Ainsi, un front de résistance à la simulation va se développer dès les années 1950, notamment avec Rashevsky, que l’on retrouve ici comme tête de file pour ce qui concerne la formalisation de la morphogenèse.