L’idée de « complexité » est souvent associée à d’autres notions comme la théorie du chaos, les théorèmes d’incomplétude de Gödel, le principe d’incertitude de Heisenberg, les fractales, les limites du calcul informatique ou de la modélisation, etc. Il n’existe pas de définition universellement acceptée. En outre, elle est souvent confondue avec celle de « complication ». Une explication courante évoque la multiplicité des entités ou acteurs de même nature ou de nature différente, l’hétérogénéité et la multiplicité des liens entre ces acteurs ainsi que l’impossibilité – pour l’observateur externe ou l’analyste – de prédire l’évolution, dans le temps, de ce « tout ».

Nos schémas mentaux nous permettent de donner du sens à ce que nous observons et d’agir (ou réagir) en conséquence. Donner du sens, comprendre, relève de la recherche d’un « équilibre cognitif » qui peut être rompu si des évolutions imprévues de la réalité ou des changements notables dans nos observations ne peuvent être comprises ou interprétées. Cette recherche de l’équilibre cognitif qui consiste à diminuer l’impression de chaos ou à le maîtriser est un thème récurrent des mythes fondateurs (Ces « mythes » qui expriment la plupart des valeurs « constitutives » de nos sociétés modernes) : la Bible, l’épopée de Gilgamesh, les théogonies grecques et latines ou l’Odyssée en font largement état. Après sa victoire contre les divinités premières, le « Cosmos » de Zeus est l’exemple même du chaos maîtrisé. La recherche de l’équilibre cognitif est donc une caractéristique de la vie humaine et sans doute l’une de ses finalités premières.

Le bon sens populaire évoque alors le terme de « complexité » pour caractériser les phénomènes difficilement explicables et mêle ainsi « complexité » avec ce qui ne serait que « complication ». Mais cette définition est très subjective : ici, tout n’est question que de schémas mentaux ou de connaissance. Ce qui peut sembler « compliqué » et vide de sens pour l’un ne le sera pas nécessairement pour un autre. De la même façon, un programme informatique – selon la façon dont il aura été développé – saura donner, ou non, du sens à une information, une évolution du contexte opérationnel, et « processer » (traiter l’information) en conséquence. Dans le cas contraire, l’information sera traitée comme une erreur ou une exception.

Par ailleurs, il est également courant de dire qu’un objet, un système ou un phénomène, quels qu’ils soient, sont « complexes » dès l’instant où leur description ou leur modélisation ne peut être exhaustive ou complète. En l’occurrence, toute représentation de la réalité étant nécessairement réductrice, la plupart des choses ou des phénomènes peuvent être considérés comme complexes selon cette définition.

Dans les structures ou ensembles récursifs, le principe de Descartes - le fondement même des approches analytiques où la décomposition conduit à une simplification - ne s’applique plus. Les structures fractales en sont le parfait exemple, dans lesquelles les sous-ensembles se caractérisent par le même degré de complication que l’ensemble. Ainsi, pour l’analyste, quelque soit le niveau de zoom, le système étudié semble toujours aussi compliqué et résiste à une analyse fonctionnelle. Cette récursivité, qui permet d’expliquer par exemple l’effet papillon dans les modèles météorologiques, est souvent à l’origine de la définition de « complexité ». En l’occurrence, s’agit-il de complexité… ou de complication ?

En proposant un modèle inspiré des travaux de la cybernétique et de la théorie des systèmes formels, L’analyse décisionnelle des systèmes complexes (voir : http://fr.wikipedia.org/wiki/Analyse_d%C3%A9cisionnelle_des_syst%C3%A8mes_complexes) donne une définition très simple, unificatrice, et précise : qu’un objet ou un système est complexe lorsqu’il est composé « d’acteurs autonomes susceptibles de concourir à la satisfaction d’une finalité commune. » (Bucki,Aborder la complexité, [http://iegd.institut.online.fr/ART01-B-ADSc-complexite-fr.htm, 2008).


Philippe Gautier (http://www.business2any.com)