Aborder le mécanisme sans référer préalablement à Descartes est encore difficile, même de nos jours. Pourtant, le mécanisme a connu une constante évolution depuis le XIXème siècle et, surtout, il a ressurgi depuis plusieurs décennies dans nos sciences et notre philosophie des sciences. C'est pour essayer de palier, bien modestement, ce retard que ce mémoire est consacré au néo-mécanisme, la version contemporaine du mécanisme. Il ne faut pas croire que cette résurgence est un simple fait historique: nous sommes d'avis que le néo-mécanisme apporte des positions articulées, cohérentes et originales concernant l'ontologie (réductionnisme non-éliminativiste) et l'épistémologie (théorie de l'explication scientifique). Ce mémoire expose, dans le premier chapitre, comment les principes de base du néo-mécanisme, soit le réalisme et le naturalisme pragmatiste, se sont forgés en réaction aux thèses philosophiques des empiristes logiques concernant la théorie de l'explication scientifique et la nature de la causalité. Les chapitres deux et trois présentent, respectivement, deux théories néo-mécanistes exhaustives, c'est-à-dire une théorie qui couvrent les aspects ontologique, épistémologique et méthodologique. Nous verrons, au chapitre deux, comment la première théorie exhaustive du néo-mécanisme, développée par Glennan, Bechtel et Richardson, s'est construite en continuité avec les projets ontologique et épistémologique de Simon et Wimsatt en traitant la notion de mécanisme sous une perspective systémique et les explications mécanistes sous une perspective méthodologique et heuristique (une stratégie de recherche scientifique). Cette première « vague » de néo-mécanistes affirme que le néo-mécanisme est la forme la plus répandue des explications scientifiques tant son application est diffusée. Le troisième chapitre présente la seconde théorie exhaustive du néomécanisme (Machamer/Darden/Craver). Leur théorisation du concept de mécanisme et de l'explication mécaniste s'est faite en référence à la neurobiologie et la biologique moléculaire -la seconde « vague » de néo-mécanistes ne prétend donc pas que le néo-mécanisme soit une théorie générale de l'explication scientifique. Ces néomécanistes ouvreront les premiers débats sur des enjeux internes à la doctrine néomécaniste.

Si les scores psychotechniques ne sont pas des mesures, leur utilisation par les chercheurs an neuropsychologie pour tester des hypothèses de recherche et par les neuropsychologues pour effectuer des bilans mémoire manque de légitimité scientifique. Le chercheur en neuropsychologie qui, à l'aide d'une étude de cas, veut départager deux approches théoriques concurrentes, doit plutôt se demander si les théories prédisent des probabilités de réussite aux items des tests appartenant à des intervalles de valeurs disjoints. Cela suppose que la notion de probabilité de réussite d'un item par le patient soit empiriquement fondée (absence d'apprentissage). Si l'apprentissage a lieu, en particulier chez un patient cérébrolésé, le problème scientifique est différent : il s'agit de découvrir ce qui permet cet apprentissage. Le clinicien, praticien des tests neuropsychologiques, participe quant à lui à une institution diagnostique, contrainte à opérer une sélection des patients qui pourront bénéficier d'examens plus approfondis de leur cerveau. Dans cette perspective, les scores psychotechniques nourrissent un dispositif sociotechnique dont la légitimation ne devrait pas être seulement scientifique mais aussi politique. Le scientisme qui détermine les conditions actuelles de validation des tests non seulement masque la dimension politique de ce dispositif, mais encore empêche les chercheurs de réfléchir à ce que mesurer signifie (le scorage d'une performance n'est pas équivalent au mesurage d'une quantité théorique). La méthodologie de cette réflexion s'appuie (I) sur une série de travaux standards (validation de test, étude de cas) et (II) sur une analyse approfondie de la notion de testabilité des hypothèses de recherche utilisées par les chercheurs en neuropsychologie, ainsi que des hypothèses qui sous-tendent la mesurabilité d'une grandeur théorique. / The use of psycho-technical scores by neuropsychology researchers to test research hypotheses and neuropsychologists to perform memory assessments lacks scientific legitimacy if these scores are not measurements. A neuropsychology researcher who wants to decide between two competing theoretical approaches, by means of a case study, rather should consider whether the theories predict the probability of success in test items belonging to disjoint ranges. This implies that the notion of probability of success of an item by the patient is empirically based (absence of any learning). If learning takes place, especially in a patient with brain-injury, the scientific problem is different since it is to discover what make learning possible. The clinician, the practitioner of neuropsychological tests, participates in his turn to a diagnostic institution obliges to make a selection of patients who will benefit from further examination of their brains. In this perspective, the psycho-technical scores feed a socio-technical system whose legitimacy not expected to be merely scientific but also political. Scientism determining the current conditions of test validation not only masks the political aspect of this system, but also prevents researchers to think about what measuring means (the scoring of a performance is not equivalent to measuring a theoretical quantity). The methodology for this reflection is based on (i) a series of standard studies (validation testing, case study) and (ii) a thorough analysis of the notion of testability of research hypotheses used by neuropsychology researchers, and assumptions underlying measurability of a theoretical quantity.

Ce travail concerne principalement la notion de modularité hiérarchique et son utilisation pour expliquer la structure et le comportement dynamique des systèmes complexes au moyen de modèles modulaires hiérarchiques, ainsi qu'un concept de ma proposition, l’antimodularité, relié à la possibilité de la détection algorithmique de la modularité hiérarchique. Plus précisément, je mets en évidence la portée pragmatique de la modularité hiérarchique sur la possibilité de l’explication scientifique des systèmes complexes, c’est-à-dire, systèmes qui, selon une description de base choisie par l’observateur, peuvent être considérés comme composés de parties élémentaires discrètes interdépendantes. Je souligne que la modularité hiérarchique est essentielle même au cours de l’expérimentation visée à découvrir la structure de ces systèmes. Mais la détection algorithmique de la modularité hiérarchique se révèle être une tâche affectée par la démontrée intraitabilité computationnelle de la recherche de la meilleure description modulaire hiérarchique, et par l’excessive cherté computationnelle même des méthodes de détection approximatives de la modularité. L’antimodularité consiste en le manque d’une description modulaire appropriée aux exigences de l’observateur, manque dû ou à l’absence de modularité dans la description basique choisie du système, ou à l’impossibilité de produire algorithmiquement une description hiérarchique valide, en raison des dimensions excessives du système à évaluer en relation à la cherté computationnelle des méthodes algorithmiques. Je souligne, de plus, que la modularité et l’antimodularité dépendent du choix pragmatique d’une spécifique description de base du système, choix fait par l’observateur sur la base de ses objectifs explicatifs. Je montre comment l’antimodularité entrave la possibilité d’appliquer au moins trois types bien connus d’explication: mécanique, déductive-nomologique et computationnelle. Un quatrième type, l’explication topologique, reste par contre indemne. Ensuite j’évalue la présence de modularité dans les systèmes biologiques, avec ses possibles conséquences, et l’éventualité d’encourir dans l’antimodularité en biologie et en autres sciences: éventualité assez probable, au moins dans la biologie des systèmes. Je me permet enfin quelques spéculations métaphysiques et historiques plutôt libres. D’un point de vue métaphysique, l’antimodularité semble suggérer une position possible, selon laquelle les espèces naturelles sont modules qui ont été détectés et, en raison de l’intraitabilité computationnelle de la détection de la meilleure description modulaire hiérarchique, il est improbable qu’ils constituent la meilleure façon possible de décrire le monde, parce que la modularité des espèces naturelles assez probablement ne reflète pas la meilleure modularité possible du monde. D’un point de vue historique, l’utilisation croissante des méthodes computationnels pour la détection de la modularité ou pour la simulation de systèmes complexes, en particulier dans certains domaines de la recherche scientifique, suggère la possibilité d’imaginer une multiplicité de disciplines scientifiques émergentes, guidées par une production croissante et auto-alimentante d’explications potentiellement inintelligibles pour les capacités cognitives humaines. Cela, à mon avis, constituerait un changement historique dans la science, qui, s’il n’a pas déjà eu lieu, pourrait bien être sur le point de se produire. / This work is mainly concerned with the notion of hierarchical modularity and its use in explaining structure and dynamical behavior of complex systems by means of hierarchical modular models, as well as with a concept of my proposal, antimodularity, tied to the possibility of the algorithmic detection of hierarchical modularity. Specifically, I highlight the pragmatic bearing of hierarchical modularity on the possibility of scientific explanation of complex systems, that is, systems which, according to a chosen basic description, can be considered as composed of elementary, discrete, interrelated parts. I stress that hierarchical modularity is also required by the experimentation aimed to discover the structure of such systems. Algorithmic detection of hierarchical modularity turns out to be a task plagued by the demonstrated computational intractability of the search for the best hierarchical modular description, and by the high computational expensiveness of even approximated detection methods. Antimodularity consists in the lack of a modular description fitting the needs of the observer, a lack due either to absence of modularity in the system’s chosen basic description, or to the impossibility, due to the excessive size of the system under assessment in relation to the computational cost of algorithmic methods, to algorithmically produce a valid hierarchical description. I stress that modularity and antimodularity depend on the pragmatic choice of a given basic description of the system, a choice made by the observer based on explanatory goals. I show how antimodularity hinders the possibility of applying at least three well-known types of explanation: mechanistic, deductive-nomological and computational. A fourth type, topological explanation, remains unaffected. I then assess the presence of modularity in biological systems, and evaluate the possible consequences, and the likelihood, of incurring in antimodularity in biology and other sciences, concluding that this eventuality is quite likely, at least in systems biology. I finally indulge in some metaphysical and historical speculations: metaphysically, antimodularity seems to suggest a possible position according to which natural kinds are detected modules, and as such, due to the computational hardness of the detection of the best hierarchical modular description, they are unlikely to be the best possible way to describe the world, because the modularity of natural kinds quite probably does not reflect the best possible modularity of the world. From an historical point of view, the growing use of computational methods for modularity detection or simulation of complex systems, especially in certain areas of scientific research, hints at the envisioning of a multiplicity of emerging scientific disciplines guided by a self- sustained, growing production of possibly human-unintelligible explanations. This, I suggest, would constitute an historical change in science, which, if has not already occurred, could well be on the verge of happening. / Questo lavoro riguarda principalmente il concetto di modularità gerarchica e il suo impiego nello spiegare la struttura e il comportamento dinamico di sistemi complessi mediante modelli modulari gerarchici, nonché un concetto di mia proposta, l’antimodularità, legato alla possibilità del rilevamento algoritmico di modularità gerarchica. Nello specifico, evidenzio la portata pragmatica della modularità gerarchica sulla possibilità di spiegazione scientifica dei sistemi complessi, cioè sistemi che, secondo una descrizione di base scelta dall’osservatore, possono essere considerati come composti da parti elementari discrete interrelate. Sottolineo che la modularità gerarchica è essenziale anche nel corso della sperimentazione volta a scoprire la struttura di tali sistemi. Il rilevamento algoritmico della modularità gerarchica si rivela essere un compito affetto dalla dimostrata intrattabilità computazionale della ricerca della migliore descrizione modulare gerarchica, e affetto dal comunque elevato costo computazionale anche dei metodi di rilevamento approssimati della modularità. L’antimodularità consiste nella mancanza di una descrizione modulare adatta alle esigenze dell’osservatore, mancanza dovuta o all’assenza di modularità nella descrizione di base del sistema scelta dall’osservatore, o all’impossibilità di produrre algoritmicamente una sua descrizione gerarchica valida, per le dimensioni eccessive del sistema da valutare in rapporto al costo computazionale dei metodi algoritmici. Sottolineo che modularità e antimodularità dipendono dalla scelta pragmatica di una certa descrizione di base del sistema, scelta fatta dall’osservatore sulla base di obiettivi esplicativi. Mostro poi come l’antimodularità ostacoli la possibilità di applicare almeno tre tipi noti di spiegazione: meccanicistica, deduttivo- nomologica e computazionale. Un quarto tipo di spiegazione, la spiegazione topologica, rimane sostanzialmente immune dalle conseguenze dell’antimodularità. Valuto quindi la presenza di modularità nei sistemi biologici, e le sue possibili conseguenze, nonché l’eventualità di incorrere nell’antimodularità in biologia e in altre scienze, concludendo che questa eventualità è abbastanza probabile, almeno in biologia dei sistemi. Infine, mi permetto alcune speculazioni metafisiche e storiche piuttosto libere. Dal punto di vista metafisico, l’antimodularità sembra suggerire una posizione possibile secondo cui i generi naturali sono moduli che sono stati rilevati, e in quanto tali, a causa dell’intrattabilità computazionale del rilevamento della migliore descrizione modulare gerarchica, è improbabile che essi siano il miglior modo possibile per descrivere il mondo, perché la modularità dei generi naturali molto probabilmente non rispecchia la migliore modularità possibile del mondo. Da un punto di vista storico, il crescente utilizzo di metodi computazionali per il rilevamento della modularità o per la simulazione di sistemi complessi, in particolare in alcuni settori della ricerca scientifica, suggerisce la possibilità di immaginare una molteplicità di discipline scientifiche emergenti, guidate dalla produzione di spiegazioni potenzialmente inintelligibili dal punto di vista cognitivo umano, produzione che potrebbe iniziare ad autoalimentarsi, portando potenzialmente ad una crescita inarrestabile. Suggerisco che questo scenario cos- tituirebbe un cambiamento epocale nel campo della scienza, che, se non è già avvenuto, potrebbe benissimo essere sul punto di realizzarsi.

Dans ce travail, nous proposons d’interroger la notion d’innéité des facultés de l’esprit, dans l’histoire de la philosophie et dans le débat contemporain. Nous commençons par montrer que toute hypothèse concernant l’innéité des facultés de l’esprit – qu’elle soit innéiste ou empiriste – pose un problème explicatif que nous nommons le « problème de la tautologie ». C’est en dévoilant les présupposés épistémologiques de chaque hypothèse que nous révélons la présence de ce problème au sein du débat classique sur les idées innées, mais aussi au cœur du débat contemporain amorcé par les travaux en linguistique de Noam Chomsky. L’identification d’une faculté innée spécifique ou d’une capacité générale semble toujours découler de choix métaphysiques ou épistémologiques a priori. En ce sens elle n’est jamais justifiée de façon satisfaisante. C’est pourquoi, une position intermédiaire (constructiviste) apparaît plus convaincante. En outre, l’analyse des différentes définitions de l’innéité souligne la nécessité de renoncer non pas à la notion même d’innéité certains philosophes contemporains le pensent, mais à l’attribution d’un contenu a priori à l’innéité. Nous pensons que l’innéité est un terme épistémique auquel il est seulement possible d’attribuer de façon a priori un statut formel. L’innéité doit donc être redéfinie comme une condition du développement. Le terme condition permet en effet, d’une part, de souligner le statut épistémique de l’innéité qui est un terme relatif à une explication, celle du développement ; d’autre part, d’insister sur le fait que l’innéité n’est pas dénuée de consistance ontologique. Le développement cognitif n’aurait tout simplement pas lieu sans elle. Nous défendons ainsi l’idée qu’il est possible de minimiser le « problème de la tautologie » par une redéfinition de la notion d’innéité et par l’élaboration d’une méthodologie propre à établir l’innéité de certaines facultés de l’esprit sans la présupposer et qui prend en compte le développement cognitif. Pour finir, nous appliquons la méthodologie proposée à l’exemple de la faculté de langage et nous essayons de défendre une hypothèse précise concernant son innéité. / In this work, we examine the notion of innateness of faculties of mind, in the history of philosophy as well as in the contemporary debate. Firstly, we show that any hypothesis on innateness of faculties of mind – whether innatist or empiricist – raises an explanatory problem that we called “the tautology problem”. Identifying epistemological presuppositions of each hypothesis leads us to reveal the presence of this problem within both the classical debate on innate ideas and the contemporary debate on innate mind structure initiated by Chomsky’s linguistic work. Assumptions on domain-specific innate faculty or general capacity always seem to follow from a priori metaphysical or epistemological options. If so, they are not satisfactory justified. The constructivist position appears to be an intermediary relevant way, with conditions to be defined. Furthermore, analysis of different definitions of innateness reveals the necessity to renounce to attribute an a priori content to innateness (and not to renounce to the concept of innateness as some contemporary philosophers argue). We think that innateness is an epistemic term to which it is only possible to attribute a priori a formal status. We claim then that innateness must be redefined as condition of development because the term condition underlines on the one side the epistemic status of innateness, which is an explanatory-dependent term; on the other side its propensity to have an ontological plausibility: cognitive development does not occur without something innate. Thus, we advance that it is possible to minimize “the tautology problem” by redefining innateness and by elaborating a methodology capable of establishing innateness of some faculties of mind without presupposing, taking into account cognitive development. To conclude, we apply the advanced methodology to the example of the faculty of language and try to defend an assumption about its innateness.