Dans l'Internet des Objets, la complexité… c’est quoi ?
Extrait du livre "L'Internet des Objets... Internet
mais en mieux" (2011)
L’idée de « complexité »
est souvent associée / confondue à / avec 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 mélangée 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, quel que 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)
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