L’idée qu’il faut un nouveau « contrat social pour la science » pour faire face à la nouvelle situation planétaire, que la routine n’est plus de mise, que le monde au sortir du xx^e siècle est fondamentalement différent de celui dans lequel l’entreprise scientifique actuelle a vu le jour, fait son chemin au cœur même de l’« establishment » scientifique (Lubchenco, 1997). La nécessité de mettre l’accent sur les articulations entre les systèmes sociaux, politiques, économiques, biologiques, physiques, chimiques et géologiques se fait impérieuse ; des explications intersystémiques dynamiques sont recherchées là où dominaient autrefois des modèles statiques et réductionnistes (comme l’a souligné le Conseil d’administration de l’aaas – Jasanoff et al., 1997).

L’insatisfaction que suscitent les modes de recherche actuels est manifeste dans de nombreux domaines. Ainsi, selon le Groupe consultatif pour la recherche agricole internationale (gcrai), il n’y a à ce jour aucun modèle de recherche agréé qui embrasse tout à la fois les dimensions physiques, biologiques et humaines de la durabilité (agricole) à long terme. La conception d’un tel modèle lui paraît être un objectif d’une importance véritablement internationale (gcrai, 1993, p. 8).

La Conférence mondiale sur la science organisée à Budapest en juin 1999 autour du thème « La science pour le xxi^e siècle » a rassemblé plus de 1 800 délégués venus de 155 pays.

Les conclusions de cette Conférence sont consignées dans deux documents principaux : la Déclaration sur la science et l’utilisation du savoir scientifique, et l’Agenda pour la science – Cadre d’action (cius, 1999) [1].

Ces documents évoquent abondamment la nécessité d’instaurer une nouvelle relation entre la science et la société, de renforcer la coopération et l’enseignement scientifiques, d’établir un lien entre les connaissances scientifiques modernes et le savoir traditionnel, de développer la recherche interdisciplinaire, de soutenir la science dans les pays en développement, de réfléchir à l’éthique de la pratique de la science et de l’utilisation des connaissances scientifiques, ainsi que d’autres questions importantes.

Les participants ont préconisé un renforcement et une démocratisation de la science et souligné la nécessité de conférer à celle-ci un rôle nouveau dans la société, mais ils sont restés étrangement muets sur le fait que la science puisse elle-même avoir besoin d’évoluer (à peine ont-ils mentionné la nécessité d’une intégration et notamment d’une recherche interdisciplinaire entre les sciences exactes et naturelles et les sciences sociales).

À lire ces documents, on a l’impression que leur principal message consiste à dire que les problèmes de la science tiennent essentiellement à la façon dont la science est utilisée, mal utilisée et surtout sous-utilisée, mais que le modèle qui fonde cette activité est parfait tel qu’il est, qu’il vaut pour le nouveau siècle comme pour le siècle passé et pour le développement durable comme pour la compréhension fondamentale et la résolution de problèmes concrets.

Nous pensons qu’il est aujourd’hui utile et opportun de se demander dans quelle mesure la science dominante actuelle (méthode et pratique) est un instrument propre à guider la poursuite du développement durable. Nous ne prétendons pas que la science dans son entier ait besoin de changer, mais nous sommes convaincus qu’il faut étudier dans quelle mesure (et dans quelles situations) le problème de la science tient à la non-application (ou mauvaise application) des règles d’investigation en vigueur, et dans quelle mesure (et dans quelles situations) les règles scientifiques elles-mêmes doivent être modifiées, voire remplacées. Tout cela sans nous écarter de ce qui fait l’essence de la pensée scientifique, et qui consiste, selon la Déclaration sur la science adoptée par la Conférence mondiale (cius, 1999), à « savoir examiner les problèmes sous différents angles et à rechercher des explications aux phénomènes naturels et sociaux, en les soumettant constamment à une analyse critique ». Nous prétendons qu’il s’agit là d’une exigence d’ordre épistémologique qui découle des progrès mêmes de la science, abstraction faite des considérations (également pertinentes) touchant aux valeurs sociales.

Les produits et les moyens de communication de la recherche se transforment en conséquence. L’ancienne distinction entre « découverte » et « invention », qui fonde le système des brevets, s’estompe. Non seulement les formes vivantes sont brevetées en bloc, mais l’identification d’une fonction éventuelle d’une séquence d’adn suffit pour en faire une « invention », propriété de qui la revendique. En outre, les revues « publiques » traditionnelles, soumises à l’examen par les pairs, cessent d’être la principale source de communication. Les résultats des travaux sont communiqués par le biais d’avis consultatifs ou de la « littérature grise », lorsqu’ils ne sont pas classés confidentiels dans les établissements, voire totalement passés sous silence au nom du secret professionnel qui lie l’avocat à l’égard de son client. Les tâches d’assurance de la qualité au moyen de l’examen traditionnel par les pairs n’ont plus guère de sens dans ces conditions. Un genre de littérature critique s’est développé, certains auteurs adressant leurs critiques au scientifique (Huber, 1991), d’autres réfléchissant aux problèmes soulevés par le nouveau contexte (Jasanoff, 1990 ; Crossen, 1994).

Les modes de production des connaissances reconnus comme légitimes connaissent une diversification analogue. La démocratisation du savoir passe par le recours, non plus seulement aux jurys qui évaluent avec compétence la qualité des éléments de preuve techniques (Jasanoff, 1998), mais aussi aux groupes d’intérêt particuliers du Web qui peuvent aider à maîtriser tel ou tel aspect d’un problème (maladie, contamination, pollution, oppression, discrimination, exploitation) jusque-là ésotérique, du ressort des seuls spécialistes. En outre, des formes de savoir sont revendiquées dans des contextes encore plus divers, notamment chez les populations autochtones et dans les thérapies complémentaires et « traditionnelles », qui disposent de plus en plus du soutien politique et commercial de divers publics. La science moderne, avec la méthodologie qui lui est propre et la place qu’elle occupe dans la société, est en train de se repositionner dans le cadre de cet ensemble plus dense.

Cette évolution de la science ne s’est pas faite indépendamment du déroulement des processus historiques dans les domaines économique, technologique, social, culturel et environnemental. Les changements reflètent et à leur tour marquent la pratique sociale et l’image publique de la science ainsi que la question de l’« assurance de la qualité » de la compréhension et de la recherche scientifiques. La proposition d’une « science postnormale » (Funtowicz et Ravetz, 1992, 1993, 1999) répond ainsi au besoin de critères sociétalement pertinents pour l’assurance de la qualité.

Mais les changements influent aussi dans certains cas sur les règles et critères de vérité scientifiques. La tension et l’évolution de la prédominance entre les courants analytique et intégrateur des sciences écologiques (Holling, 1998) en sont un exemple. Les points qui les distinguent concernent entre autres les hypothèses fondamentales de causalité, les critères de vérité et d’acceptabilité épistémologique et les critères d’évaluation (voir tableau 1).

Tableau 1
Comparaison des deux courants des sciences écologiques

Caractéristique	Analytique	Intégrateur
Optique	- étroite et ciblée- infirmation par l’expérience- parcimonie de rigueur	- large et exploratoire- faisceau de preuves convergentes- réquisit : la simplicité comme objectif
Organisation perçue	- interactions biotiques- environnement fixe- échelle unique	- interactions biophysiques- auto-organisation- plusieurs échelles avec interaction entre les échelles
Causalité	- unique et dissociable	- multiple et dissociable en partie seulement
Hypothèses	- hypothèses uniques et hypothèses nulles- rejet des hypothèses fausses	- plusieurs hypothèses contradictoires- séparation des hypothèses contradictoires
Incertitude	- éliminer l’incertitude	- intégrer l’incertitude
Statistiques	- statistiques standard- expérimentales- prise en compte de l’erreur de type I (dans la vérification de l’hypothèse, rejet de la proposition lorsqu’elle est vraie)- évaluation par les pairs recherchée	- statistiques non standard- prise en compte de l’erreur de type II (non-rejet de la proposition lorsqu’elle est fausse)- évaluation, jugement par les pairs
Objectif de l’évaluation	- accord unanime à terme	- parvenir à un consensus partiel
Risque	- réponse parfaitement juste à une question fausse	- question parfaitement juste mais réponse inutile
Source : Holling (1998).

Le courant analytique met l’accent sur l’aspect investigation et est issu des traditions des sciences expérimentales où l’on choisit une optique assez étroite pour poser les hypothèses, rassembler les données et concevoir des tests critiques pour rejeter les hypothèses non valides. À cause de cette base expérimentale, l’échelle choisie doit généralement être petite dans l’espace et courte dans le temps.

Le courant intégrateur part du principe que la connaissance d’un système est toujours incomplète. La surprise est inévitable. Il y aura rarement accord unanime chez les pairs – seulement un faisceau de plus en plus convaincant d’arguments vérifiés. Non seulement la science est incomplète, mais le système lui-même est une cible mobile qui évolue sous l’effet des impacts de la gestion et de l’expansion progressive de l’échelle des influences humaines sur la planète.

Ces aspects évolutifs (procédures fondamentales, pratique sociale, image publique, assurance de la qualité) sont extrêmement importants pour la recherche intéressant la formulation de politiques, qui vise à répondre à des questions telles que la concentration autorisée de polluants, les risques sanitaires et, bien évidemment, la production et l’utilisation de la science aux fins du développement durable – en bref, l’avènement d’une science soucieuse de durabilité.

La quête d’un développement durable remet profondément en question notre façon de poser les problèmes, de chercher des solutions et de prendre des mesures.

La science, sur le plan aussi théorique que pratique, a toujours très bien su résoudre ce que Weaver (1948) appelait des « problèmes de simplicité » et des problèmes de « complexité désorganisée », mais il lui faudra sans doute évoluer, sur ces plans comme sur celui de son utilisation à des fins de formulation des politiques, afin de faire face à nombre de situations et de questions actuelles ou émergentes, plus complexes et « embrouillées », qui sont caractéristiques des problèmes de la « complexité organisée ».

L’affaire de la maladie de la « vache folle [2] », situation « embrouillée » par excellence, a brusquement mis à nu les insuffisances de l’approche scientifique traditionnelle. Pendant des années, les chercheurs et conseillers attitrés ont assuré le gouvernement britannique que la probabilité de transmission de l’agent infectieux aux humains était très faible. Ils n’ont pas formulé d’observations sur les types d’enjeux décisionnels en cause dans l’action politique, où l’inquiétude du public et les dépenses de l’État étaient les principaux dangers perçus. Le risque (et partant le coût) d’une épidémie au sein de la population humaine, non pris en compte par les experts, a finalement été officiellement nié. Lorsque les cas humains du nouveau variant de mcj [3] ont été confirmés et rattachés à la mcj, aussi bien les experts que les responsables politiques ont admis qu’une épidémie de cette maladie dégénérative était un « risque non quantifiable ». La situation leur a échappé et l’écœurement des consommateurs a mis en péril non seulement le bœuf britannique, mais aussi peut-être toute l’industrie de la viande européenne.

À cette étape, il fallait prendre une décision « dure » quant au nombre de bêtes à abattre, en partant d’une estimation très « molle » du nombre nécessaire pour rassurer les consommateurs de viande. En même temps, des critiques indépendants, traités avec rudesse dans le passé, ont été admis au dialogue. Sans le vouloir, le ministère britannique de l’Agriculture, de l’Alimentation et des Pêches avait créé une situation caractérisée par une incertitude systémique extrême, de vastes enjeux décisionnels et une communauté de pairs élargie et légitimée (Funtowicz et al., 1999).

Tous ces changements peuvent être compris sous un angle systémique, en tant que relevant du caractère évolutif de la science et des nouvelles contradictions qui se font jour en son sein. Ce n’est pas un hasard si le style analytique réductionniste extrême appartient à la recherche au service du « savoir-faire industriel » ; car ainsi les aspects contextuels de la science, notamment ses effets sur l’environnement humain et naturel, peuvent être considérés comme des « externalités », qu’on laisse aux déontologues et aux responsables de la réglementation le soin de régler comme ils peuvent. À l’inverse et par opposition, une nouvelle conscience de la science, systémique et humaniste, assimilant incertitude et attachement aux valeurs, et embrassant des communautés de pairs élargies, prend la défense du « savoir relevant du domaine public » à l’heure où le secteur universitaire est réduit à l’impuissance. La question devient claire dans des cas comme celui des organismes génétiquement modifiés, où les incertitudes flagrantes concernant l’environnement sont soit négligées, soit prises en compte, ainsi que dans celui du génie biomédical, où la « santé » se réduit à la guérison d’une maladie, et le traitement des risques médicaux et moraux est tout aussi polarisé entre les participants au débat.

D’une part, le monde traverse une période de très grande turbulence qui marque la naissance et l’intensification de profondes transformations économiques, sociales, politiques et culturelles liées à la révolution technico-économique en cours. En outre, la rapidité et l’ampleur de l’évolution du globe, l’imbrication croissante des systèmes sociaux et naturels à l’échelle planétaire et la complexité croissante des sociétés et de leurs impacts sur la biosphère augmentent l’incertitude et l’imprévisibilité, faisant planer de nouvelles menaces (mais aussi ouvrant de nouvelles perspectives) pour l’humanité.

D’autre part, les tendances actuelles ne paraissent pas s’inscrire dans une perspective durable (ni sur le plan écologique, ni sur le plan social). La nécessité de changer de cap a été officiellement reconnue au Sommet Planète/Terre en juin 1992. Pourtant, la nouvelle direction à prendre n’est pas encore clairement définie ; en outre, la plupart des débats et des recommandations demeurent très cloisonnés.

La complexité des situations et des problèmes n’a cessé de croître au cours des dernières décennies (Gallopín, 1999, Munn et al., 1999) pour diverses raisons, dont les suivantes :

Du point de vue de la science, cela signifie qu’il faut une intégration à un niveau beaucoup plus large (et plus profond), qui ne se réduise pas à la promotion d’un style de recherche interdisciplinaire, mais institue une approche de système complexe, et dans la pratique et dans la méthode de la science.

L’approche systémique est une manière de penser en termes de connexion, de relations et de contexte. En d’autres termes, les propriétés essentielles d’un organisme, d’une société ou de tout autre système complexe sont celles de l’ensemble, découlant des interactions et des relations entre les parties. Les propriétés des parties ne sont pas intrinsèques mais ne peuvent être comprises que dans le contexte de l’ensemble. La pensée systémique se concentre non pas sur les éléments constitutifs fondamentaux, mais sur les principes d’organisation fondamentaux. Elle est « contextuelle », ce en quoi elle s’oppose à la pensée analytique.

Pour considérer un système d’un point de vue scientifique, il faut en premier lieu identifier et comprendre les interrelations causales les plus importantes ; les articulations entre les différents facteurs et les différentes échelles font que le changement d’un élément peut avoir des répercussions sur d’autres éléments du système. Il faut, en second lieu, comprendre la dynamique du système. Outre la structure des éléments constitutifs et des articulations, l’analyse des forces qui engendrent le comportement du système est essentielle et suppose que l’on étudie comment différents éléments constitutifs et processus interagissent fonctionnellement pour susciter les réactions du système et les propriétés émergentes, comment le système s’adapte et se transforme lui-même.

Nous n’ignorons pas qu’il existe une masse grandissante d’excellents travaux de recherche axés sur les systèmes. Cependant, la recherche systémique n’est pas la norme, mais l’exception en science moderne. Pour les raisons invoquées plus haut, il est clair qu’une science soucieuse de développement durable doit être fondamentalement systémique, considérant le tout et non simplement les parties, et adopter un style de recherche interdisciplinaire. En outre, les systèmes intéressant le développement durable sont des systèmes complexes, au sens exposé plus loin.

La complexité des systèmes auxquels on a affaire dans le domaine de la science pour le développement durable est un des arguments les plus déterminants en faveur d’une évolution du mode de production et d’utilisation de la science.

Par système, on entend la conceptualisation d’une portion de réalité sous forme d’ensemble d’éléments liés entre eux. Ces éléments peuvent être des molécules, des organismes, des machines ou des pièces de celles-ci, des entités sociales, voire des concepts abstraits. Les interrelations, imbrications ou couplages [4] entre les éléments peuvent également revêtir des formes très différentes (transactions économiques, flux de matière, d’énergie ou d’information, relations causales, etc.). Le comportement et les propriétés du système ne résultent pas seulement des propriétés de ses éléments constitutifs, mais aussi dans une grande mesure de la nature et de l’intensité des interrelations dynamiques entre eux. Cela vaut en particulier pour les systèmes socio-écologiques [5], qui peuvent être considérés comme les unités de base du développement durable.

On peut définir un nombre infini de systèmes à partir d’une même portion de réalité, selon le point de vue, l’objectif et l’expérience passée. Par ailleurs, chacun de ces points de vue ou systèmes, pour peu qu’il soit soigneusement conçu, aura une correspondance avec son prolongement dans la réalité.

Nous distinguons les systèmes complexes des systèmes simplement compliqués et ceux-ci des systèmes simples [6]. Un système est dit « simple » lorsqu’il peut être correctement appréhendé à partir d’un point de vue ou d’une description unique ou à l’aide d’un modèle courant (par exemple analytique), donnant une description satisfaisante ou une solution générale grâce à des opérations répétitives (par exemple, gaz parfait, mouvement mécanique).

Un système est dit « compliqué » lorsqu’on ne peut pas l’appréhender de manière satisfaisante en utilisant un modèle courant, quoiqu’on puisse en améliorer la description ou la solution par des approximations, des calculs ou des simulations. Cependant, on peut encore le caractériser à partir d’un point de vue unique (par exemple un système de plusieurs boules de billard en mouvement, des automates cellulaires, la configuration des communications dans un grand commutateur).

La nécessité d’utiliser au moins deux points de vue ou descriptions irréductibles pour caractériser un système constitue à notre avis le point de démarcation fondamental entre systèmes « complexes » et systèmes compliqués. Les systèmes complexes ont ceci de commun avec les systèmes compliqués que l’on ne peut les appréhender à l’aide d’un modèle général par des opérations répétitives.

Il n’est pas inutile de revenir sur la définition de la complexité, et différentes conceptions existent, mais il y a un point sur lequel nous voulons insister, c’est que la complexité n’est pas le résultat automatique d’une augmentation du nombre des éléments et/ou des relations dans un système. Les systèmes complexes présentent en général un certain nombre de caractéristiques qui font qu’ils sont plus difficiles à comprendre et à gérer que les systèmes simples et compliqués :

Bien que l’on puisse trouver dans certains systèmes compliqués, voire simples, quelques-unes de ces caractéristiques (notamment la non-linéarité ou l’incertitude), le fait est qu’un système complexe a de fortes chances de les posséder toutes.

L’attention accordée à ces propriétés des systèmes complexes n’est pas seulement nécessaire pour le progrès de la recherche scientifique ; mais l’existence et la nature mêmes de ces propriétés sont intéressantes et importantes en tant qu’objet de cette recherche.

Par ailleurs, l’attention que l’on porte aux propriétés des systèmes complexes soulève des difficultés pour les conventions établies en matière de pratique scientifique et d’avis d’expert au sein de la communauté scientifique. On peut pousser loin la compréhension des types de potentialités que recèle un système. Mais l’« espace des résultats possibles » est alors caractérisé ex ante par une indétermination inhérente et ex post par des irréversibilités. La connaissance au sens de pénétration et de compréhension n’est absolument pas synonyme de capacité de prévision. De même, avoir conscience d’un risque ne signifie pas que l’on soit en mesure d’intervenir pour l’atténuer ou le maîtriser.

On peut donner de cela plusieurs exemples, certains tirés de l’actualité, comme les émissions de gaz à effet de serre dans l’atmosphère et la perturbation du climat ; les processus de clonage où la transmission de l’« âge biologique » de la cellule est un phénomène complexe ; les médicaments dont les « effets secondaires » sont imprévisibles dans le temps et d’une espèce à l’autre ; l’épissage génétique et les éventuelles conséquences sur la biologie des populations (y compris une éventuelle fécondation croisée de souches génétiquement modifiées et de souches non modifiées de plantes alimentaires d’intérêt commercial) ; les expériences sur le cycle du combustible nucléaire ; les nouveaux produits chimiques ou dérivés fabriqués pour les besoins de l’industrie.

Le caractère flou des possibilités de production ou, en d’autres termes, la (relativement) nouvelle prise en compte des irréversibilités profondes que suppose l’aventure scientifique, a des conséquences assez lourdes pour la formulation des choix sociétaux (Funtowicz, Ravetz et O’Connor, 1998 ; Funtowicz et O’Connor, 1999). Nous ne chercherons pas à passer en revue l’abondante littérature consacrée ces trente dernières années aux incertitudes et aux risques technologiques. Une idée s’en dégage, à savoir que l’investigation scientifique pourrait promouvoir une attitude réflexive à l’égard du risque, sur la base du raisonnement suivant :

Beaucoup de scientifiques soutiendront qu’il n’y a là rien de nouveau et que l’ignorance ou les lacunes dans les connaissances ont toujours été admises dans le projet scientifique. Ce qui est en cause, cependant, ce n’est pas tant le fait d’admettre que l’on ne sait pas tout que l’importance à accorder aux forces du changement à l’œuvre dans des situations où l’on ne sait pas maîtriser les résultats ultimes.

Il y a eu dans le passé (et le fait demeure largement répandu aujourd’hui) un processus idéologique important qui a épargné à la pratique scientifique la peine d’avoir à étudier à fond ce caractère d’incontrôlabilité inhérente. En premier lieu, on avait tendance à définir le domaine de la science comme celui où « résident les solutions ». En second lieu, et en étroite relation avec ce qui précède, il y a eu une démarche idéologique consistant à privilégier fortement le but recherché, le résultat souhaité, par rapport aux « effets secondaires » (susceptibles d’avoir des aspects désagréables ou non souhaitables).

En résumé, les progrès de la science étaient perçus comme relevant de la perfectibilité de la condition humaine. Tout effet incontrôlé du changement est considéré comme un symptôme de l’imperfection des connaissances actuelles et/ou de leur application, l’idée étant que l’accumulation de connaissances va réduire les incertitudes, accroître la capacité de contrôle et aider à corriger les erreurs passées.

On voit ici à l’œuvre une conception instrumentale de la science et, à un niveau plus profond, une idéologie de domination. Cette idéologie partisane se substitue à ce que l’on serait en droit de considérer comme un esprit plus authentiquement scientifique qui considérerait l’effet incontrôlé non seulement comme étant inévitable mais aussi peut-être comme constituant l’essence même du processus d’apprentissage-connaissance.

Nous considérons que l’identification et l’expérimentation des changements qu’il faut introduire dans les méthodes scientifiques, les critères de vérité et de qualité et les cadres conceptuels sont en soi un objet de recherche scientifique légitime et intéressant.

L’étude des changements nécessaires prendra du temps et nécessitera la participation de chercheurs de différentes disciplines des sciences exactes et naturelles et des sciences sociales. Nous nous contentons ici de signaler quelques-unes seulement des conséquences pratiques de notre analyse.

Nous invoquons une propriété systémique fondamentale. Cela ne veut pas dire que tout travail de recherche doit procéder ainsi ; bien souvent, on peut sans craindre de se tromper ignorer les imbrications et le contexte. Mais nous soutenons que le scientifique a le devoir d’envisager dès le départ les impacts potentiels de ses travaux de recherche et de déterminer dans quelle mesure le caractère systémique, imbriqué, de la réalité peut assurément être négligé. On voudra bien noter que cet argument est fondé sur des bases scientifiques et non sur des valeurs sociales ou des préférences individuelles.

Plus précisément, du moins en ce qui concerne les produits toxiques, les déchets actifs à long terme ou les produits nouveaux ayant un potentiel de perturbation permanent (tels que les produits issus de recombinaisons génétiques), tout scientifique ou innovateur qui entreprend de promouvoir un produit nouveau ou une solution nouvelle devrait examiner l’importance éventuelle de l’« erreur de type II » (incapacité de rejeter une hypothèse fausse) et justifier publiquement la décision de n’en pas tenir compte, attendu que l’absence de preuve de danger n’est pas la preuve de l’absence de danger.

Le rasoir d’Occam est un bon exemple d’une règle scientifique susceptible d’évoluer dans la nouvelle science soucieuse de durabilité. Cette règle qui, dans son énoncé courant, dit qu’il ne faut pas multiplier, au-delà de ce qui est nécessaire, le nombre d’éléments requis pour expliquer une chose, demeure valable dans un monde systémique complexe, mais il faudra peut-être élargir considérablement la définition de « ce qui est nécessaire » pour prendre en compte les imbrications entre l’objet étudié et d’autres éléments de la réalité.

Un bon usage à instituer en matière de recherche scientifique consisterait à toujours définir le système dans le cadre duquel on isole ou délimite le problème étudié, puis de rechercher les interrelations pertinentes. Autrement dit, il faut prendre soin d’examiner comment la question/le problème est lié à d’autres variables, questions ou systèmes (liaisons horizontales et verticales ou d’une échelle à l’autre), dans l’espace et dans le temps. Alors seulement pourra-t-on à bon escient ignorer le reste du système (si les articulations sont négligeables [8]) ou décider comment et dans quelle mesure inclure le système entier dans la recherche.

La complexité des systèmes et sous-systèmes en cause dans la recherche sur le développement durable, avec leurs capacités d’auto-organisation et l’incertitude irréductible qui les caractérise, commande de renoncer aux recettes et aux règles rigides pour rechercher des principes généraux et des questions susceptibles d’orienter les recherches.

Dans la définition de la question ou du problème et de son évolution éventuelle, il faut inclure tous les facteurs importants, même ceux qui ne sont pas quantifiables. On peut utiliser différents critères de vérité et modes d’analyse scientifiques et non scientifiques pour traiter différents facteurs, mais s’ils ne sont pas inclus dans la définition initiale du problème, il est peu probable qu’ils puissent l’être par la suite (en tout cas ce sera difficile). Mieux vaut avoir une réponse approximative pour l’ensemble du problème/question qu’une réponse précise pour un élément isolé.

Lorsqu’on traite une question ou un problème, il faut distinguer clairement entre la base de connaissances (incluant les incertitudes scientifiques) et les décisions politiques (qui intégreront les valeurs sociales).

Il faut s’assurer que la conceptualisation scientifique du problème comporte dès le début du processus scientifique l’identification des indicateurs intéressant les choix politiques. Les décideurs et les parties prenantes doivent être associés à la définition initiale du problème.

Il faut envisager le répertoire éventuel des comportements du système tout entier, aussi largement que possible (et ne pas se borner au comportement historique). À partir de là, il faut se préparer à l’inédit, au changement structurel et à la surprise.

Il faut valoriser l’information produite par les réponses du système aux politiques et aux actions humaines.

Nous ne plaidons certes pas pour un relâchement de la rigueur scientifique ; au contraire, nous pensons qu’une science soucieuse de durabilité, outre qu’elle revêt une grande importance sur le plan pratique et sociétal, devrait être d’autant plus rigoureuse qu’elle sera mieux informée du caractère complexe et imbriqué de la réalité, réalité qu’à son tour elle s’attache à nous dévoiler.

Traduit de l’anglais