Définition Wikipédia de : Sciences exactes
Liste :
L'expression science exacte désigne dans un même ensemble les sciences de la nature (chimie, physique, sciences de la vie...) et les sciences formelles (mathématiques, informatique théorique, physique théorique...). Outre cette définition par extension (discutable), on peut donner une définition par compréhension (tout aussi discutable) : l'expression sciences exactes s'applique aux sciences pour lesquelles la notion de vérité, d'exactitude, ne pose pas trop de problèmes, car d'une part les notions de base sont bien définies et universelles (partagées par tous les chercheurs du domaine), et car d'autre part les "énoncés/affirmations/théorèmes/principes" de bases sont aisément vérifiables (via des expériences reproductibles à l'identique, via une preuve mathématique, etc.).
Suite de l'article :
Notons que toutes les sciences précitées ont leurs pendants en sciences appliquées et que l'on quitte alors le domaine des sciences exactes. À l'inverse, de nombreuses sciences (sociologie, économie, linguistique, musicologie, ...) comportent des branches qui reposent sur des approches rigoureuses, utilisant éventuellement des méthodes comparables à celles des sciences exactes.
Chapitre : Limites de l'expression "sciences exactes"
L'expression "sciences exactes", comme l'expression "sciences dures", est problématique dans l'opposition implicite et non questionnée qu'elle établit : à quelles sciences devraient-elles s'opposer ? À des sciences "inexactes" ? À des sciences "molles" ? Quelles seraient ces sciences ? Les sciences humaines et sociales ?
La notion de "preuve" relevant d'une gageüre en sciences humaines et sociales, on doit donc adapter la notion de "vérité scientifique", "d'exactitude", dans ces domaines, et c'est ce qui explique que l'expression "sciences exactes" peut être employée comme le reflet d'un fait objectif, sans avoir d'aspect dépréciatif.
L'aspect implicitement péjoratif que l'on ne peut néanmoins s'empêcher de trouver à cette expression n'a pas empêché son usage extrêmement courant en épistémologie ou en sociologie des sciences, et l'expression est aussi fréquemment employée dans les cadres institutionnels et académiques, par des scientifiques de tous domaines.
Les épistémologues français René Thom et Jules Vuillemin analysèrent, d'un point de vue critique, la notion de science exacte qui, d'après eux, s'applique strictement aux mathématiques pures et à la physique théorique. En effet, chacun peut refaire les calculs d'un physicien théoricien et vérifier s'il a fait une erreur ou pas, en revanche, vérifier si le modèle qu'il a utilisé pour décrire l'univers est bien le "bon modèle" (ce qui serait plus du ressort de la physique expérimentale) est une chose qui peut s'avérer impossible : soit son modèle n'est pas le bon (ce qui peut être le cas même si ses calculs sont justes!), et on trouvera vraisemblablement un jour une expérience/observation dont le résultat sera incompatible avec son modèle ; soit son modèle est le bon, et on ne trouvera jamais d'incompatibilité entre le monde réel et son modèle. Là où cette alternative a priori évidente devient paradoxale, c'est que, même s'il s'écoule trois siècles sans que personne n'ait rien à redire sur un modèle, on ne pourra jamais être certain que c'est le "bon modèle" : rien ne nous dit qu'un an plus tard, des chercheurs ne vont pas mettre à jour un phénomène incompatible avec ce modèle apprécié de tous pendant 3 siècles ! Un tel bouleversement a d'ailleurs des précédents historiques (théorie d'Isaac Newton, puis celle d'Einstein, puis celle du modèle standard, puis...).
En adéquation avec la vision de ces épistémologues, on ne peut donc pas dire : c'est le "modèle final", mais tout au plus, c'est "le meilleur modèle sur le marché, c'est-à -dire le modèle qui colle le mieux aux expériences". Toutefois, au fil des décennies, les scientifiques développent des connaissances qui leur permettent d'avoir des a priori justifiant leur croyance au fait que tel modèle soit "le bon", le degré de confiance que la communauté mettra en ces croyances autorisera à parler de "sciences exactes" pour des disciplines qui pourraient néanmoins contenir au final des parts d'inexactitude (un exemple historique est la théorie de Joseph Fourier de la chaleur). C'est ainsi que les sciences de la nature sont considérées comme exactes.
Quant à l'informatique, il s'agit d'un cas un peu à part dans l'histoire des sciences car c'est le seul exemple de science qui, dans sa majeure partie, s'attache à étudier un "monde réel" qui correspond directement au modèle "théorique" : l'ordinateur. L'homme, pour avoir construit l'objet, en connaît donc a priori le fonctionnement et n'a pas ainsi à faire du reverse engineering, en se posant la question typique des autres sciences de la nature : mon modèle est-il le bon ? Cette question a en effet été résolue en informatique par Turing, et il est en général aisé d'amender le modèle théorique de la machine de Turing (qui une capacité de stockage infinie) en un modèle correspondant plus pragmatiquement aux limitations de tel ou tel microprocesseur dans le monde réel. Ce n'est en général que dans l'utilisation de l'informatique pour résoudre des problèmes extérieurs que la question de la modélisation refera surface (par exemple : étude du trafic internet, ou applications à d'autres sciences). Bien évidemment, des comportements complexes pouvant naître à partir de modèles simples, on peut être amené à créer de nouveaux modèles "restreignant le premier", afin de simplifier l'analyse de tel ou tel comportement, et de comparer ces modèles simplifiés entre eux (par exemple pour l'étude des réseaux).
Comme il n'y a pas encore de consensus universel sur les domaines que la science informatique englobe ou non (rédaction de logiciels ? électronique ? intelligence artificielle ? interaction homme-machine ? ergonomie ? ), certains pourront alors refuser d'inscrire l'informatique au rang des "sciences exactes", en se contentant d'y mettre "l'informatique théorique".
Chapitre : Articles connexes
Sciences dures • Sciences positives • Astronomie • Chimie • Cosmologie • Cryptologie • Géométrie • Logique • Mathématiques • Physique
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