Les correlations, c’est “Mont Lepreux couvert, neige cet hiver”. Ca peut même être prédictif. Mais ce n’est pas plus explicatif qu’une explication religieuse.

Les petabyte ont une autre incarnation : les simulations informatiques. Et là c’est un problème différent, la “réalité” de ce que l’on simule n’est pas garantie, contrairement à une expérience. Les simulations ont a été une révolution en physique. Une révolution qui irrigue de plus en plus profondément la discipline au fur et à mesure de l’augmentation de puissance des machines.

Il y a 20 ans, on a découvert grâce aux simulation que des sphères dures, c’est à dire le modèle de particule le plus simple après le gaz parfait, cristallisaient. Ca a surpris tout le monde et la communauté n’a commencé à vraiment y croire que lorsqu’on a pu le redémontrer via un modèle expérimental de sphères dures (des colloïdes).

Encore maintenant, on a pas une chaine logique la simulation dit que donc c’est vrai, donc publication. Un simulateur publie autant qu’un experimentateur car une simulation c’est facile mais si on découvre quelque chose de trop nouveau on ne vous croie pas, donc on n’est pas publié. En tout cas c’est ce que me dit mon collègue simulateur pour me consoler quand mes expériences foirent ^_^

Sur Barabasi : je pense qu’il est un très bon communiquant. C’est pour ça qu’il s’en sort bien, et c’est l’un des problèmes du domaine, car comme les biologistes ne sont pas trop familiers avec la théorie, il y a une certaine sélection de la science bling-bling. Je ne suis pas sûr que Barabasi restera dans l’histoire du domaine.

Cela dit, j’ai omis de modérer, car, à notre époque…

Une machine sans l’esprit, c’est une voiture sans chauffeur.
Un esprit sans machine, c’est une voiture sans essence.

(La métaphore est pourrie et qui plus est de très très mauvais goût. Excusez !)

Bref, la machine est un “plus” substantiel à l’application de certaines tâches et devrait être utilisée dans le but d’assister l’esprit dans ses recherches, mais sans le diminuer

Je n’ai pas l’habitude d’aller vers les extrêmes : l’idéal, ce serait une formation égalitaire et complète. Mais en France, on est habitué au pour/contre et pas au avec. C’est con.

Par contre, particulièrement en biologie, il devient tellement facile de collecter des données que cela devient une fin en soi, et qu’on va vers l’extrême inverse, en oubliant le modèle théorique ou même numérique.

Pas d’inquiétude, je ne suis même pas encore rentré en école que je suis déjà old school. Rien de tel que l’intuition et l’intelligence humaine.

Je retourne à ma bière.

http://www.wolframalpha.com/

Je détourne un peu la citation de Rabelais, qui disait “Science sans conscience n’est que ruine de l’âme”. Il parlait plutôt de notions de bien et de mal, mais adaptée au contexte actuel… Le plus large périphérique de stockage du monde, assisté de ses milliers d’algorithmes, n’atteindra pas de but et n’aura pas de sens sans l’intuition humaine. Je dirais même, sans une intuition humaine qui s’est forgée au fur et à mesure de l’apprentissage de la théorie de sa, ou ses disciplines.

Là où c’est intéressant, c’est que ce genre de machine, entre les mains d’un théoricien accompli qui à force de chercher sait où trouver, décuplera les possibilités d’évolution des sciences et des autres domaines. Elle pourra établir les parallèles que l’humain a occulté, fournir des milliers de listes sur demande, aider à confirmer ou infirmer une direction de recherche, le tout en une minute alors que certains cherchent des années puis se plantent à cause d’un simple maillon faible dans la chaîne de leur réflexion.

Ca me laisse songeur…. Jusqu’où ira le concept d’unité homme/machine ?

Et le nouvel outil est très tentant, et il permet de jouer avec les données, de les étudier sous toutes les coutures et de faire plein de zoulis graphiques. Il y a déja une décennie, les SIG (Systèmes d’Information Géographiques) trustaient toutes les publications (et tous les postes) en Géographie. De même, en informatique, en ce moment, on voit beaucoup de papiers qui sont du style : “j’ai mesuré plein de données, j’ai fait une PCA/une compression en ondelettes, et j’ai un modèle du phénomène, mais j’ai rien compris à ce que je fais”.

Ceci étant, on en revient. Certes, comme tu dis, les papiers “analyse pétabyte” permettent de faire nombre. Mais ils ne permettent pas de comprendre, et donc ils n’ont pas une durée de vie limitée. Alors qu’un papier avec une bonne analyse théorique, précisément parce qu’il permet de comprendre les choses, a un impact bien plus grand (tiens, t’as pas linké vers le billet sur les chasseurs-cueilleurs ?)

Et puis, l’outil informatique peut être utilisé par tout le monde : une grosse théorie, plus un modèle, plus une simulation numérique qui s’approche du réel égale un gros papier avec un impact fort.

Enfin, je me demande si une partie de ces papiers avec plein de données ne remplacent pas les cahiers de paillasse. Ça serait la version moderne de “si je mélange ça et ça, ça donne ça, et j’ai pas compris pourquoi mais je pense que ça peut vous intéresser de le savoir”.

Autrement dit, et c’est un point important : il faut avoir une théorie pour comprendre les données, mais il faut parfois aussi accumuler les données expérimentales avant d’avoir l’intuition qui donnera naissance à la théorie (ouais, mais il faut aussi avoir une théorie pour savoir quelles sont les données expérimentales qu’il faut observer…)