Genèse et concepts de l’approche systémique (3/5)

Genèse et concepts de l’approche systémique (3/5)

Nous avons vu précédemment que la science moderne avait progressivement forgé notre façon de voir le monde et de nous organiser pour le comprendre, limitant notre capacité à embrasser la complexité du réel.
Vers le milieu du siècle dernier, la rencontre de plusieurs disciplines parmi lesquelles la biologie, les mathématiques ou encore l’informatique, fait émerger une nouvelle approche épistémique, c’est-à-dire une façon de comprendre comment se forme notre vision du monde et s’organise notre savoir. 

Cette approche vise à sortir de la simple vision mécaniste, qui néglige les aspects organisationnels et les interactions entre phénomènes et de rechercher un langage commun entre les disciplines pour trouver des modèles explicatifs récurrents (patterns) dans des domaines variés.

Une ébauche de théorie [1] voit le jour en partant des constats suivants :

– Les propriétés d’un élément sont inexplicables par l’unique étude de ses parties (= « le tout est plus que l’ensemble des parties »). Ainsi, on ne peut expliquer le fonctionnement cognitif d’une personne par le seul examen du fonctionnement de ses cellules nerveuses. On parle de propriétés émergentes.
Par extension, les interactions entre un élément et son environnement (le contexte) entraînent l’apparition de nouvelles propriétés pour cet élément.

– Les causalités (liens de cause à effet) ne sont pas toujours linéaires (A => B) et un effet peut rétro agir sur sa cause ( A => B => action sur A), pour amplifier ou en atténuer l’effet initial. On parle de causalité circulaire.

Après la seconde guerre mondiale, une nouvelle discipline, la cybernétique approfondit ces concepts.
La cybernétique (du grec « Kubernesis » : gouverner), est l’étude des mécanismes de régulation des systèmes (naturels ou artificiels) par la communication, le transfert d’informations. Il s’agit de la science du traitement qualitatif de l’information. On y trouve une analogie entre systèmes nerveux, machines ou d’autres systèmes a priori très différents mais qui partagent entre eux une communauté de structures logiques. Dans tous les cas, on observe des mécanismes de contrôle qui fonctionnent par la rétroaction via l’information. La finalité est de conserver l’équilibre du système, en favorisant la prise de décision la plus pertinente.
Le thermostat est un exemple schématique de régulation par l’acquisition d’informations de l’environnement (température extérieure) pour maintenir l’équilibre thermique du système (une pièce).

Durant la même période, la théorie de l’information de Shannon apporte des compléments quantitatifs en étudiant la manipulation effective de l’information.

Puis JW Forrester, informaticien et théoricien des systèmes, élargit la compréhension des systèmes en créant « la dynamique des systèmes », appliquée aux entreprises ou encore aux villes et ambitionne de « modéliser le monde ». Ses travaux seront utilisés pour la modélisation du fameux rapport du club de Rome (“Limits to growth”) dans les années 70, qui fut un tournant dans la prise de conscience de l’insoutenabilité de nos modèles de développement.

Loin de vouloir nier les apports indéniables de l’approche analytique « classique », la Systémique vise à en combler les lacunes en proposant une méthodologie qui prenne en compte la complexité du réel ainsi que l’environnement des organisations.
Passons en revue les concepts fondamentaux sur lesquels s’appuie cette approche.

Concepts fondamentaux

Système

De nombreux penseurs de la systémique, depuis le précurseur Bertalanffy jusqu’aux contemporains Le Moigne ou De Rosnay, ont écrits leur propre définition de ce que l’on entend par « système ». La définition qui suit est une synthèse de leurs propositions :

« Un système est un ensemble d’éléments en interaction dynamique mutuelle, constituant une entité organisée en niveaux hiérarchisés et traversée par des flux d’énergie, de matière et d’informations ».

Il est important de souligner qu’un système n’existe pas en soi, il s’agit d’une construction mentale que l’être humain adopte pour comprendre le réel et son interaction avec lui.

On peut distinguer 4 types de systèmes :

Complexité

Selon Jacques Mélèse, polytechnicien spécialiste de l’approche systémique des organisations, la complexité serait « l’incapacité que l’on a de décrire tout le système et son comportement à partir de la connaissance de ses parties ».

Ce qui caractérise la complexité est la présence d’un grand nombre d’éléments communiquant entre eux par des interactions non linéaires. Il en résulte :

  • Une auto organisation (par exemple une cellule composées de molécules)

  • L’émergence de propriétés non présentes dans les éléments du système (une molécules d’eau – H2O a des propriétés différentes de celles de ses composants H – hydrogène et O – oxygène). C’est ce que signifie l’expression “le tout est plus que les parties”.

  • Inversement, les parties peuvent être “plus que le tout” (un individu peut avoir des “propriétés” ou “fonctions” inhibées par le fonctionnement du système dans lequel il évolue – la société).

Il existe différents degrés de complexité, ces degrés étant définis par le nombre d’éléments du système et le nombre de relations entre ces éléments.

L’économiste Kenneth Boulding a proposé plusieurs niveaux de complexité parmi lesquels on peut lister :

 

Les interactions.

Il s’agit de la nature des relations que les éléments du système entretiennent.

1- Relation “classique” de cause à effet (causalité linéaire).

2- Effet retard : les effets d’une action ne sont pas toujours immédiats et doivent être mesurés dans le temps.

3 – Rétro actions (causalité circulaire)

     a) Rétro action négative : elle atténue une cause initiale et donc l’effet final. 
          Les rétro actions négatives permettent de maintenir un système à l’équilibre en le régulant.

      b) Rétro action positive : elle amplifie une cause initiale et donc l’effet final.
           Les rétro actions positives entraînent un déséquilibre du système en empêchant sa régulation.

         Ici, un exemple de quelques boucles de rétro actions positives sur le système climatique.         

         (1) L’albédo est la capacité des glaciers à renvoyer la lumière du soleil vers l’espace et donc de limiter
               le réchauffement climatique.
         (2) Le permafrost est la partie de la planète (Sibérie et Canada) dont le sol est constamment gelé.
               Elle renferme une grande quantité de gaz à effet de serre (GES : CO2 et méthane).

Totalité

Les caractéristiques constitutives d’un système ne peuvent s’expliquer à partir des caractéristiques des parties qui le composent prises isolément. Certaines propriétés ou fonctions propres au système étudié émergent à partir d’un certain degré de complexité (voir plus haut). 

Les flux

Les systèmes sont traversés par des flux de trois natures : matière, énergie et informations.
Illustrons cela avec l’histoire des machines. Initialement, les outils impliquaient des flux de nature mécanique et obéissaient aux lois de la physique classique. Il s’agissait souvent d’amplifier ou de transmettre une force musculaire.
Puis les flux sont devenus de nature énergétique, obéissant aux lois de la thermodynamique (machine à vapeur) les systèmes permettant la conversion d’un type d’énergie en un autre. Enfin, les flux devinrent non plus un prolongement des muscles de l’homme mais de son système nerveux : il s’agit des flux informatiques, obéissants aux lois de la cybernétique. Les systèmes artificiels utilisent, transforment ou transportent désormais de l’information en plus de l’énergie.
Toutes les activités humaines ont suivi une logique similaire : les guerres ont employé des outils mécaniques, des machines avides d’énergie, elles sont désormais des guerres de l’information.

L’ensemble des flux permettent des échanges avec l’extérieur (système ouvert), cet environnement pouvant être vu comme un supra système. Les entrées dans le systèmes (intrants) résultent de l’influence de l’environnement sur le système. Les sorties (extrants) entraînent des actions du système sur l’environnement.

Incertitude

L’impossibilité de connaître de façon quantifiée et complète l’ensemble des paramètres et des conditions initiales du système et de son environnement nous impose d’accepter d’évoluer dans l’incertitude et l’indétermination.

Equifinalité

Le même état final peut être atteint à partir de conditions initiales différentes et par des itinéraires différents.

Evolution des systèmes

La loi de Carnot nous dit que tout système évolue vers le plus grand désordre, autrement dit vers l’entropie la plus élevée. C’est notamment le cas des systèmes fermés qui n’échangent aucun flux avec l’extérieur. Le système tend alors vers l’état de distribution le plus probable, c’est à dire l’état de chaos.

Dans le cas des systèmes ouverts, par exemple un être vivant, le système évolue vers une structure complexe qui favorise la néguentropie, c’est à dire retarde l’entropie (localement dans l’espace et le temps), et ce grâce aux échanges de flux avec l’extérieur. Le système peut alors trouver des situations “d’équilibres dynamiques successifs” (Le Moigne) par des boucles de rétroactions, des stocks ou des effets retard pour maintenir son homéostasie (stabilité). Si tel n’est pas le cas, il s’effondre.

Reste que tous ces concepts sont difficilement intelligibles et la prise de décision difficile dans certains cas d’usage s’ils ne sont pas articulés de façon lisibles pour le cerveau humain. C’est l’ambition de la modélisation que de rendre la systémique compréhensible et applicable.

[1] : General System Theory (Bertalanffy, 1968)