Des résultats en demi-teinte

Qu’est-ce qui est finalement simulé à l’issue de ce programme ? Rien d’autre qu’un échantillon de fleurs plus ou moins pollinisées et dont on peut vérifier qu’il correspond aux distributions empiriques. Il s’agit donc de la « reconstitution d’un échantillon de fleurs » comme l’indique la dernière case de l’organigramme. En fait, la discussion et la conclusion de cet article de 1980 s’étendent bien davantage sur ce que les auteurs ont appris lors de la constitution des sous-modèles que sur ce que la combinaison finale de ces sous-modèles leur aurait enseigné. Au contraire du modèle de croissance du caféier de 1976 par exemple, la simulation n’est donc pas présentée ici comme une source directe d’informations. Les auteurs reviennent beaucoup plus sur les limites de cette approche par modélisation fragmentée qui leur a par exemple imposé de faire beaucoup d’hypothèses d’approximation, même et surtout au niveau des micro-événements. De plus, les conclusions les plus importantes, et qui sont d’ordre biologique ou agronomique, ne sont pas tirées des résultats globaux de la simulation. Ils sont certes importants mais ils ont été glanés çà et là lors du calibrage de tel ou tel sous-modèle. Par exemple, on y a appris que la pollinisation croisée est plus intense à Bingerville qu’à Divo parce que les insectes de Bingerville restent moins longtemps mais passent plus souvent dans les fleurs. Ce qui peut donc expliquer la pollinisation médiocre qui caractérise la cacaoyère de Divo ¹⁶³⁷ . Or ce résultat était connaissable dès la seconde étape de l’analyse avant toute synthèse simulante.

La synthèse logico-mathématique que figure la simulation, sans être dépourvue de toute fonction argumentative, n’est donc là au mieux que pour confirmer a posteriori la pertinence des analyses ponctuelles et micro-événementielles. Certes, avec les sous-modèles introduits, il est possible de prévoir avec précision la répartition du pollen sur les styles. Ce qui, là aussi, est un gain en connaissance tout à fait considérable, il est vrai. Mais, au vu des expressions mathématiques finalement disponibles, ce calcul est faisable analytiquement sans recourir à la simulation. Si bien que la conclusion de cet article est très courte ¹⁶³⁸ . Les auteurs insistent finalement surtout sur la méthode d’analyse qui peut s’appliquer dans différents contextes de pollinisation et aider à en caractériser quantitativement les facteurs–clés. Une seule phrase évoque la simulation pourtant très lourde qui en est issue : « La méthode permet de restituer par simulation la pollinisation naturelle. » ¹⁶³⁹ La simulation, en ce domaine, a prouvé qu’elle n’était peut-être pas l’approche nécessaire ni la plus directe.