CYBERNÉTIQUE - Cybernétique et sciences sociales

CYBERNÉTIQUE - Cybernétique et sciences sociales

La cybernétique est une science générale des organismes ou systèmes indépendante de la nature physique des organes qui les constituent. Elle se place à côté de la mathématique, ou de la philosophie, mais elle conserve cependant un objet spécifique: les organismes.

La cybernétique se propose de dégager et d’étudier ce qu’il y a de commun aux différents organismes et aux systèmes constitués de parties ou éléments connectés les uns aux autres. La constitution des sciences sociales et des sciences humaines, qui s’intéressent plus à la totalité qu’aux éléments, a mis au premier plan l’un des domaines les plus importants d’application de la cybernétique. Celle-ci recherche en quoi le tout est plus grand que la somme de ses parties, en quoi par exemple le fonctionnement d’un groupe social n’est pas logiquement réductible à la somme des propriétés des individus constituants, mais doit donner lieu à une science des groupes en tant que telle.

La cybernétique est liée de façon étroite à la théorie de l’information à partir de la remarque, fondamentale, qu’un message est, en fait, un organisme particulier constitué par un listing d’éléments assemblé selon certaines règles, le code . Il apparaît alors que la quantité d’information du message est liée étroitement à la grandeur appelée complexité du système. Ainsi, les sciences humaines, sciences des groupes humains et de leurs propriétés (sociologie, économie, etc.), sont régies par cette science générale des organismes, c’est-à-dire en fait par la cybernétique.

La première tâche qu’ont eu à accomplir les cybernéticiens en ce domaine a été de prendre conscience de la généralité de ce concept d’organisme en mettant en « forme canonique » la variété considérable des systèmes qu’ils étaient amenés à étudier: groupes humains, séquences d’actes constituant une tactique et reliés les uns aux autres par des règles logiques, groupes de groupes humains (structures hiérarchiques), organismes producteurs (entreprises), systèmes économiques (lieu d’échange de biens entre des groupes nominatifs, nation, firme, etc.). Cette tâche de généraliste a été aidée par le développement, corrélatif à celui de la cybernétique ou de la théorie de l’information, de l’emploi de schémas, organigrammes, graphes, etc., développant une faculté de connaissance qui est la schématisation .

Pour constituer un schéma correct d’un organisme existant, on doit définir avec soin à quel niveau d’observation on se propose de l’étudier et énoncer les caractères généraux des éléments qui s’interconnectent.

1. Théorie et méthodes

L’une des méthodes les plus importantes de la cybernétique repose sur le concept de simulation ou de modèle et sur cette idée qu’un schéma représentatif particulier peut être commun à deux ou plusieurs types physiques d’organismes distincts. Ainsi l’organigramme (flow chart ) des interactions entre parties de programme d’une machine à calculer pourra être rendu similaire à celui d’un système économique particulier; nous dirons alors que la machine à calculer est un modèle simulant le système économique.

Dans ces conditions, et avec un certain nombre d’hypothèses restrictives, on peut penser que l’évolution ultérieure des grandeurs caractéristiques du modèle sera la même que celle du système physique de départ. On remarquera que le terme de modèle est pris par le cybernéticien dans une acception un peu différente de celle qu’adopte le théoricien de l’économie mathématique, qui se contente d’appeler « modèle » le système d’équations régissant éventuellement un tel schéma.

La méthode des modèles est une des premières applications, par exemple, de la cybernétique à l’étude des mécanismes économiques; elle remonte à Walras, Keynes, Tustin, etc. La méthode analogique est l’une des méthodes les plus fréquemment utilisées en cybernétique, et il est connu que cette science a été construite par Wiener à partir de l’évidence d’une analogie établie entre un système complexe biologique (le cerveau) et un mécanisme électronique construit de main d’homme.

Une des applications les plus fondamentales de la cybernétique aux sciences sociales est l’établissement d’une véritable théorie de la société comme système; à l’origine de celle-ci, la sociométrie de Moreno (cf. Who Shall Survive , 1933; trad. franç., Fondements de la sociométrie , 1954), qui fut le premier à essayer de construire des graphes de relation entre les êtres humains constituant un groupe. L’être humain est tout d’abord considéré dans ses propriétés fonctionnelles les plus simples, sous le nom d’atome social , comme une sorte de « boîte noire » possédant un certain nombre de propriétés reliant des grandeurs d’entrée (réception de messages) et des grandeurs de sortie (émission de messages). Conformément à cette attitude, l’atome social sera identifié par son nom (ou son numéro), par la nature des messages et la quantité statistique qu’il reçoit à l’entrée, par l’indication de leur origine, par la quantité et la nature de ceux qu’il émet à la sortie, ainsi que par leur destination, enfin par sa « fonction sociale » qui sera réduite pour commencer à un rapport entre la quantité des messages reçus et la quantité des messages envoyés. Cette analyse fonctionnelle de l’être social, une fois faite, est représentée par un graphe très simple (un cercle recevant et envoyant des flèches d’épaisseur plus ou moins grande selon l’intensité des relations constituées). On étudie ensuite les types de structures possibles par assemblage de 1, 2, n types d’atomes en « molécules sociales » ou microgroupes. C’est l’objet propre de la sociométrie.

Moreno, au départ, ne s’intéressait qu’aux relations de communication entre individus, mais le sociocybernéticien est conduit à distinguer une plus grande variété par généralisation successive des activités auxquelles il réduit dès l’abord l’être social. Il distinguera par exemple plusieurs plans d’activité donnant lieu à des structures distinctes qu’il aura à étudier: le plan fonctionnel , régi par le rôle de travail effectué dans le groupe social; le plan émotionnel , correspondant à l’activité de choix spontané de l’individu en dehors de son rôle économique strict; enfin le plan hiérarchique , défini éventuellement par un potentiel de décision ou de transmission d’ordre: « qui donne des ordres ? à qui? » Toute une sociocybernétique se développe selon ces bases, définissant d’abord des molécules sociales simples, telles que les « réseaux en chaîne » (A communique avec B, qui communique avec C, etc.), les « systèmes centrés », où les communications diffusent secondairement à partir d’un individu primaire L (leader ), les « systèmes hiérarchiques », constitués de couches successives plus ou moins éloignées d’une source de communications avec l’extérieur, etc.

Quand le nombre d’atomes sociaux ou de « boîtes noires » présents dans le groupe étudié devient très grand, les individus ne sont pas toujours facilement isolables, le graphe ou sociogramme est impossible à tracer, et l’on a recours à d’autres méthodes dont la plus importante est la sociomatrice des relations entre les individus. Si l’on considère, au lieu d’individus, des groupes plus compliqués, possesseurs d’une identité observable (firme, entreprise, tribu, nation...) et que l’on étudie non plus les communications, mais les quantités de marchandises échangées, on retrouve les matrices de Leontiew, bien connues dans la comptabilité nationale, qui sont les outils de base d’une cybernétique économique.

La théorie cybernétique de l’entreprise repose d’abord sur le concept de feed-back . Une entreprise est, sociométriquement, un système généralement pyramidal (hiérarchique) de directeurs, de chefs, de sous-chefs, de contremaîtres, d’ouvriers, etc., constituant des « couches de relation » de plus en plus larges dans lesquelles les messages sont transmis depuis le centre (ou le sommet) jusqu’à la périphérie (ou la base). À chaque niveau se constitue une intelligibilité globale, une perception des messages reçus depuis la couche précédente, mais il est évident que, dans cette chaîne de transmission linéaire, plus on s’éloigne de la source, plus les chances d’erreurs, de mauvaise interprétation ou de distorsion des messages sont nombreuses. Pour y remédier, l’organisation moderne applique le principe du feed-back: elle relève par l’intermédiaire d’un « système de conscience » (dont l’enquête d’opinion fournit un exemple à grande échelle) l’image des messages reçus à ce niveau et renvoie cette image (Sollwert ) à l’étage ou aux étages supérieurs pour la comparer avec ce qui avait été rééllement émis (Istwert ), et en tirer un signal d’écart (erreur ) qui servira à corriger ou à conditionner le devenir ultérieur. Les procédés de feed-back imaginables sont souvent très complexes: réaction d’un étage à un autre, réaction entre plusieurs étages, réaction relativement à tel ou tel caractère particulier des messages, des produits ou des grandeurs échangés, etc.

L’entreprise cybernétique comporte donc un flux centrifuge d’informations et tout un système de renvois ou de corrections, qui en assurent la stabilité s’ils sont suffisamment intenses et correctement déterminés dans leurs temps d’action. L’étude de la nature physique et psychologique de ces renvois est la tâche des ingénieurs en organisation. On conçoit que l’organisme cybernétique ainsi constitué puisse, à la limite, devenir « ultrastable », c’est-à-dire entièrement indépendant des erreurs de transmission ou bien du contenu même des messages qui lui parviennent et soit exclusivement déterminé par la valeur fixée a priori des paramètres de son état interne ou Sollwert . C’est le cas de l’ultrastabilité .

On a cherché à construire des modèles sur ordinateur de certains des phénomènes ainsi observés dans les groupes complexes, et l’on est conduit à les classer par ordre de complexité (équipes de travail, entreprises, marchés, sociétés urbaines, nations).

Enfin une grande part des applications de la cybernétique aux sciences sociales repose sur le fait que l’être humain est inséré dans un réseau complexe de relations, soit celles du travail (postes de travail partiellement automatisés et processus de décision), soit celles de flux de messages qu’il reçoit du monde extérieur (culture et canaux culturels). L’application de la théorie des groupes économiques aux données culturelles permet de saisir et de prévoir une politique culturelle.

2. La notion de complexité et ses applications

L’existence d’une propriété de complexité inhérente à un arrangement ou à un groupe d’objet est ressentie par tous d’une façon confuse. La théorie des systèmes généraux (cybernétique) cherche à classer ou à ordonner les systèmes dans une hiérarchie de complexité, indépendamment de la grandeur géométrique des éléments qui constituent chaque système: la complexité d’un central téléphonique est plus grande que celle d’une montre.

La complexité apparaît comme une dimension universelle de l’univers des systèmes, qui ne dépend pas seulement du nombre d’éléments qui constituent chacun d’eux, non plus que de leur densité, c’est-à-dire de leur nombre moyen en un emplacement donné (densité linéaire, superficielle ou volumique).

Une étude psycho-mathématique plus approfondie de cette notion (cf. von Neumann, Moles, von Ashby) montre que la complexité d’un ensemble organisé d’éléments (organisme) est liée directement à ce qu’on pourrait appeler l’originalité de la configuration topologique de ces éléments (pattern ). En d’autres termes, elle est liée au contenu d’information H du schéma qui représente ce système ou cet organisme sur le papier, c’est-à-dire au contenu du message que notre intelligence extrait de la réalité brute observée: plan, organigrammes, schémas, etc. ne sont que des représentations intelligibles d’un système, mais ils conservent, s’ils ont été correctement établis, une quantité d’originalité dans l’assemblage des éléments qu’ils représentent, identique à celle de l’organisme de départ.

Cette remarque nous permet de donner une définition de la complexité C, égale au contenu d’information H d’un groupe de N éléments appartenant à n catégories ou types assemblés en un système par des interrelations, conformément à l’algorithme classique de Shannon:

pi est la fréquence d’occurrence normale attendue de l’élément i dans le flux de messages qui parviennent à l’observateur depuis son environnement; la complexité C mesurée en bits (binary digits ) est le nombre des questions binaires posées adéquatement qui définiraient les relations respectives des éléments sans ambiguïté.

Nombre d’organismes sont caractérisés essentiellement par les liaisons qui existent entre leurs éléments et l’imprévisibilité des types de liaison. Des procédés mathématiques permettent, partant d’un réseau relié par des connections, de le transformer en un autre réseau où les connections prennent la place des éléments, et réciproquement (théorème de Thévenin). La complexité du deuxième réseau sera la même que celle du premier.

La complexité d’un système ou d’un organisme apparaît donc comme une dimension universelle de celui-ci, indépendante de la nature physique de ses éléments (définition de la cybernétique). Cette dimension croît naturellement avec le nombre N d’éléments qui le constituent, mais aussi avec l’imprévisibilité de l’occurrence d’un élément particulier j à la suite d’un autre élément i dans un quelconque processus d’exploration.

Un certain nombre de remarques ou « théorèmes » confèrent une valeur pratique à ce type de définition.

La complexité d’un organisme est perçue par un récepteur donné comme une fonction d’un ensemble d’espérances préétablies d’occurrences, qui varie naturellement selon la culture des individus (probabilité subjective) ou dans un système assez vaste selon leur fréquence relative d’occurrence (probabilité objective). Elle apparaît comme une dimension psychologique majeure de la perception et comme un facteur latent de la perception esthétique (Noll).

Un système est d’autant plus intelligible que l’être humain peut projeter sur celui-ci, ou distinguer, plus de formes (Gestalt ). Cela revient à dire qu’il a d’autant plus d’intelligibilité qu’il est mieux prévisible, que les séquences d’éléments y sont plus prévisibles, notion que la théorie de l’information exprime par la redondance :

La redondance est donc une mesure de l’intelligibilité d’un organisme plus ou moins complexe. On a montré que la compréhension de cet organisme variait précisément en fonction de sa redondance. De même, les fonctions d’un organisme sont de façon générale assurées avec d’autant plus de sécurité que celui-ci est plus redondant, c’est-à-dire qu’il comporte plus de relations transversales, de relations prévisibles entre ces éléments: la théorie des organismes parle, en ce cas, de redondance structurelle . Celle-ci est liée en d’autres termes au nombre de contraintes ou règles de code régissant la sélection ou l’ordonnancement des éléments. Un exemple simple est la répétition des réseaux d’éléments « en parallèle », c’est-à-dire qui contribuent à une même tâche.

Il y a une limite à la capacité de l’opérateur humain de percevoir la complexité d’un message donné par unité de temps. Au-dessus de cette limite, le schéma de l’organisme apparaît à cet opérateur comme un ensemble désordonné d’éléments sur lequel il renonce à projeter des formes, c’est-à-dire qu’il ne « comprendra » plus.

Ces remarques mettent en évidence le rôle de la dimension de complexité qui apparaît comme une dimension spécifique de l’univers des organismes. Elles conduisent à réduire un message à l’idée même d’organisme ou de système.

La notion de complexité apporte dans l’univers des organismes un progrès comparable à celui qu’offre dans l’univers des messages le concept d’information mesurable. Elle se définit comme une fonction relative aux probabilités de distribution et s’applique toutes les fois que dans un organisme un tel ensemble de probabilités est définissable. On peut en donner plusieurs exemples selon les types d’attitudes (set of expectation ).

Elle s’applique, par exemple, à la définition constructive du système: « Le système est constitué de... ». Un système, un organisme, une machine, une construction, une organisation humaine ou matérielle sont tous les exemples typiques de mise en liaison d’éléments reconnaissables, définis intrinsèquement par leur nom, et reliés conformément à certaines règles de contrainte (les lois de l’organisation, les règles du code, les lois de structure du système). On peut par conséquent parler d’une complexité structurelle (C^s ) de l’assemblage des éléments, si tout au moins la probabilité d’apparition de chacun de ces éléments est elle-même connue stable et peut être insérée dans un répertoire (magasins d’accessoires, assortiments, etc.). On parlera par exemple de la complexité d’une machine à écrire, d’un ordinateur, d’une fusée, d’un central téléphonique, d’un moteur d’automobile, d’un district urbain, d’un bureau. La complexité structurelle est une grandeur liée à l’organisme dans la mesure où l’on peut décrire objectivement ses éléments et où leur fréquence d’occurrence dans celui-ci est représentative d’un ensemble plus vaste (théorème: « ergodique »).

Un système, un organisme, une séquence d’actions, une tactique, un mode de comportement peuvent aussi être considérés comme un ensemble de fonctions qu’ils sont capables d’accomplir et pour lesquelles l’industrie a imaginé le concept de cahier des charges : « Le système est fait pour... » Quand une dactylo se sert de sa machine à écrire, elle effectue un certain nombre d’actions élémentaires qu’il est possible de répertorier et d’étudier isolément: l’analyse de ce qu’on appelle les « postes de travail » correspond très précisément à cette attitude. Certaines de ces actions sont fréquentes, d’autres sont rares et elles peuvent être « listées » dans un répertoire d’éléments fonctionnels de probabilité d’occurrence connue dans une utilisation normale de l’organisme. L’adaptation de l’individu à cette tâche est régie par le fait qu’il existe une limite de la capacité de l’opérateur humain à appréhender un message plus ou moins complexe. On sera donc conduit à définir à propos du même organisme que celui précédemment envisagé une complexité fonctionnelle liée à l’entropie des actions qu’il est susceptible d’accomplir ou de permettre; et celle-ci apparaît comme une deuxième dimension de l’univers des organismes matériels qui s’ajoute à la complexité structurelle définie plus haut.

On sera alors amenés à établir une carte du monde des organismes dans laquelle chacun d’entre eux a des specimens bien connus, tels machines à écrire, téléphone, récepteur de télévision, moulin à légumes automatique, etc., qui sont représentés par point sur un diagramme dont l’abcisse est la complexité structurelle et l’ordonnée la complexité fonctionnelle. On y remarque par exemple que le développement de notre civilisation conduit à augmenter la complexité totale (c’est-à-dire à s’éloigner de l’axe du diagramme), mais en tendant à rendre proportionnelles les complexités structurelle et fonctionnelle (fig. 1).

Une application importante de ce type de considération d’étude est proposée par l’étude des besoins dans leurs rapports avec le marché (fig. 2). Dans la société de consommation, l’homme ayant un certain nombre de besoins plus ou moins diversifiés est confronté avec un certain nombre d’objets, de services ou de produits qui lui sont offerts par le marché. Deux dimensions caractéristiques définissent ce processus:

La première est la complexité statistique des éléments du display , l’assortiment de la multiplicité des types de produits qui sont proposés à l’homme par la société. Nous l’appellerons complexité de l’assortiment (C^a ) dans la mesure où nous savons mesurer les fréquences d’occurrence des types de produits qui sont proposés par le marché.

Par ailleurs, dans la vie normale du citoyen d’une civilisation donnée, il existe une certaine constance statistique dans ses besoins , qui peut être définie en fonction de sa culture, de la civilisation dans laquelle il vit, de l’évolution historique de sa situation dans la pyramide sociale, etc. Ces besoins sont répertoriables et se manifestent avec des fréquences différentes. On peut donc, en suivant le même algorithme, définir une seconde dimension, la complexité des besoins (C^b ).

Une civilisation particulière, ou un sous-ensemble quelconque de celle-ci, pourra donc être représentée par un point sur un diagramme dont les deux dimensions sont la complexité de l’assortiment C^a (ce que la société propose à l’individu sur un marché type idéal) et la complexité des besoins C^b (ce que l’individu moyen demande à la société), ces deux grandeurs n’ayant bien entendu qu’une valeur statistique.

La distance à l’origine de ce diagramme est plus ou moins caractéristique du degré d’évolution d’une civilisation fabricatrice; la diagonale de ce diagramme peut être prise comme norme d’une civilisation intégrée où l’assortiment est adéquat aux besoins. Les écarts entre les sous-groupes d’une civilisation donnée et le point moyen caractérisent une diversité des distributeurs s’ajoutant aux notions classiques de quantités disponibles et de prix, et apportant une appréhension numérique statistique de facteurs de diversité jusqu’ici ignorés par l’économie ou l’organisateur et qui paraît essentielle à la perception sociale actuelle.

Encyclopédie Universelle. 2012.