Complexity : A Guided Tour

Ce livre, paru en 2010 (et non encore disponible en français à ce jour), est une remarquable synthèse des travaux scientifiques menés jusqu'alors dans le champ des systèmes complexes. Après une tentative de finir ce qu'est un système complexe, l'auteur résume (mais sans trop simplifier) quelques siècles de découvertes scientifiques qui ont préparé le terrain à une véritable science de la complexité : la dynamique classique, la théorie des systèmes chaotiques, la thermodynamique, les "machines de Turing", les automates cellulaires, la théorie darwinienne de l'évolution,... . Après avoir montré que plusieurs mesures de la complexité d'un système avaient été proposées sans qu'aucune n'ait pleinement prouvé sa pertinence, l'auteur aborde la théorie des fractales (largement due au français Benoit Mandelbrot) puis ouvre la partie du livre sans doute la plus intéressante consacrée au "network thinking". Etudier les systèmes complexes comme des réseaux est une tendance qui s'est particulièrement développée à partir des années 1990 (notamment grâce aux possibilités de simulation offertes par les ordinateurs) pour tenter des comprendre des systèmes aussi différents que le Web, la propagation des maladies, le système immunitaire des animaux, le comportement des colonies de fourmis, l'évolution des espèces, etc. L'auteur expose les principaux résultats obtenus (notamment sur les "small-world networks" et les "scale-free networks" qui ramène aux fractales) sans cacher les difficultés qui demeurent et qui justifient que certaines théories soient contestées.

C'est un livre très didactique et ne demande aucune connaissance particulière si ce n'est quelques notions mathématiques de base et c'est à mon avis un exploit que d'avoir pu résumer ces théories sans les caricaturer. L'auteur est elle-même chercheur et professeur en Intelligence Artificielle et curieusement c'est le chapitre où elle présente ses propres travaux (sur la modélisation du raisonnement par analogie) où elle m'est apparu la moins convaincante (et d'ailleurs où le lien avec la complexité en général est le moins évident, ceci expliquant peut-être cela).

La conclusion permet à l'auteur d'affirmer que l'enthousiasme pour cette science encore jeune ne doit pas faire oublier que beaucoup reste à faire pour affermir ses bases, et en particulier lui donner un langage unificateur comme Newton a sur le faire pour la mécanique ou Carnot pour la thermodynamique. Mais trouver le langage adéquat nécessite avoir la vision adéquate de l'objet de la science. Or il semble bien que personne n'a encore ici la "bonne" vision...
En plus de dresser un panorama le plus complet possible de cette science des systèmes complexes, Melanie Mitchell fait preuve d'une modestie plutôt rare chez les chercheurs et illustre ainsi une certaine éthique de la recherche scientifique.

Il reste à souhaiter que ce livre soit rapidement traduit en français.