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Peut-on parler de causalité en sciences sociales? Les approches contrefactuelle et mécaniste Daniel Courgeau (INED)

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1 Peut-on parler de causalité en sciences sociales? Les approches contrefactuelle et mécaniste Daniel Courgeau (INED)

2 La causalité a soulevé et continue de soulever de nombreux débats en sciences physiques, biologiques et sociales. Il y a eu de nombreuses thèses concurrentes mais je ne vais aborder dans ce court exposé que les deux actuellement prépondérantes: la théorie contrefactuelle et la théorie mécaniste. I. La théorie contrefactuelle 1. Principes de cette théorie On trouve des prémisses de cette théorie chez Hume en 1748: Si le premier objet navait pas été, le second naurait jamais existé. On trouve des prémisses de cette théorie chez Hume en 1748: Si le premier objet navait pas été, le second naurait jamais existé. Mais il nexplora jamais cette approche se contentant de la théorie classique. Mais il nexplora jamais cette approche se contentant de la théorie classique.

3 Cest Cest Lewis qui la développa dès 1973: elle va utiliser une théorie des mondes possibles et considère quils sont aussi concrets que celui dans lequel nous vivons. Ainsi Pascal écrit: Le nez de Cléopâtre sil eut été plus court toute la face de la terre aurait changé. On peut alors définir la dépendance contrefactuelle comme suit: Un événement e dépend de façon contrefactuelle dun événement c si et seulement si c nétait pas survenu, e ne serait pas arrivé. On peut alors définir la dépendance contrefactuelle comme suit: Un événement e dépend de façon contrefactuelle dun événement c si et seulement si c nétait pas survenu, e ne serait pas arrivé. Cette théorie a été lobjet dintenses discussions entre philosophes tout au long de ces quarante dernières années. Je ne verrai ici en détail que lapplication de cette théorie à la probabilité et aux sciences sociales et les critiques qui lui ont été faites dans ces domaines. Cette théorie a été lobjet dintenses discussions entre philosophes tout au long de ces quarante dernières années. Je ne verrai ici en détail que lapplication de cette théorie à la probabilité et aux sciences sociales et les critiques qui lui ont été faites dans ces domaines.

4 2. Lapplication aux probabilités et aux sciences sociales Larticle publié par Holland en 1986 en fournit une illustration dans le cas des probabilités et peut être étendu sans peine aux autres sciences sociales. Larticle publié par Holland en 1986 en fournit une illustration dans le cas des probabilités et peut être étendu sans peine aux autres sciences sociales. Soit un individu u auquel on peut appliquer soit un traitement t, soit un traitement classique c. Si Y t (u) est sa réponse au traitement et Y c (u) sa réponse au contrôle, alors leffet, supposé causal, du traitement relatif au contrôle est : Y t (u) - Y c (u). Soit un individu u auquel on peut appliquer soit un traitement t, soit un traitement classique c. Si Y t (u) est sa réponse au traitement et Y c (u) sa réponse au contrôle, alors leffet, supposé causal, du traitement relatif au contrôle est : Y t (u) - Y c (u). Mais, comme il nest pas possible dappliquer simultanément au même individu le même traitement, il est impossible dobserver leffet du traitement sur un individu donné. Mais, comme il nest pas possible dappliquer simultanément au même individu le même traitement, il est impossible dobserver leffet du traitement sur un individu donné.

5 Le statisticien va essayer de tourner la difficulté en travaillant sur une population à laquelle il impose de strictes conditions. Supposons quil constitue deux groupes par tirage au hasard, tels que pour deux individus pris dans chacun des groupes, u 1 et u 2, Y t (u 1 ) =Y t (u 2 ) et Y c (u 1 ) =Y c (u 2 ), c'est-à-dire que ces deux groupes sont strictement comparables. Alors on peut dire que leffet causal du traitement est : Y t (u 1 ) -Y c (u 2 ) Il en résulte que, sil peut constituer ces deux groupes par randomisation, il peut penser mettre en évidence un effet causal du traitement, avec une certaine plausibilité. Il en résulte que, sil peut constituer ces deux groupes par randomisation, il peut penser mettre en évidence un effet causal du traitement, avec une certaine plausibilité. Si une telle expérience peut être réalisée en épidémiologie, des considérations dordre éthique et matériel lempêchent en sciences sociales. Cela na cependant pas empêché de nombreux chercheurs à lappliquer à des études pour les quelles des conditions moins strictes permettraient, à leur avis, de répondre au problème de causalité (Rubin, 1974, 1977). Si une telle expérience peut être réalisée en épidémiologie, des considérations dordre éthique et matériel lempêchent en sciences sociales. Cela na cependant pas empêché de nombreux chercheurs à lappliquer à des études pour les quelles des conditions moins strictes permettraient, à leur avis, de répondre au problème de causalité (Rubin, 1974, 1977).

6 3. Critique de lanalyse contrefactuelle en démographie Dans un premier exemple Smith (1990) indique : Comment le chercheur peut-il savoir que les variables convenables ont été incorporées dans létude expérimentale ? Les caractéristiques prises en compte ici ne sont pas forcément celles quil faudrait considérer, car le phénomène étudié na pas été suffisamment théorisé. Dans un premier exemple Smith (1990) indique : Comment le chercheur peut-il savoir que les variables convenables ont été incorporées dans létude expérimentale ? Les caractéristiques prises en compte ici ne sont pas forcément celles quil faudrait considérer, car le phénomène étudié na pas été suffisamment théorisé. Pour le second exemple, il reprend une condition donnée par Holland en 1986 comme fondamentale : il ny a pas de causalité sans manipulation. Dans ce cas on voit difficilement quelles interventions pourraient permettre déviter les risques liés dans ce cas au séisme. Plus généralement nombre de caractéristiques intervenant dans ces types de modèles rend ce critère de manipulation impossible à réaliser. Pour le second exemple, il reprend une condition donnée par Holland en 1986 comme fondamentale : il ny a pas de causalité sans manipulation. Dans ce cas on voit difficilement quelles interventions pourraient permettre déviter les risques liés dans ce cas au séisme. Plus généralement nombre de caractéristiques intervenant dans ces types de modèles rend ce critère de manipulation impossible à réaliser.

7 Ainsi Smith écrit en 1997 : Le critère de manipulabilité pour linférence causale a été difficile à assimiler dans une discipline qui a coutume dindiquer les effets causaux du sexe, de la race, et de lâge, entre autres, sur les phénomènes étudiés. Il parait important déviter au maximum ces caractéristiques dans les analyses : ainsi lors dune analyse biographique des migrations internes en 1985, jai montré que leffet de lâge, si prisé par nombre de démographes, disparaissait entièrement dés que lon faisait intervenir des caractéristiques de lindividu sur lesquelles une action politique serait possible. Il parait important déviter au maximum ces caractéristiques dans les analyses : ainsi lors dune analyse biographique des migrations internes en 1985, jai montré que leffet de lâge, si prisé par nombre de démographes, disparaissait entièrement dés que lon faisait intervenir des caractéristiques de lindividu sur lesquelles une action politique serait possible. Cependant Smith va trop loin à mon avis lorsquil dit : Nous mesurons au niveau micro, mais nous intervenons au niveau macro. Il en conclut que les analyses au niveau individuel ne sont guère dintérêt pour laction. Cependant Smith va trop loin à mon avis lorsquil dit : Nous mesurons au niveau micro, mais nous intervenons au niveau macro. Il en conclut que les analyses au niveau individuel ne sont guère dintérêt pour laction.

8 Lexemple de lanalyse de la migration des agriculteurs norvégiens (2003) va nous montrer pourquoi cette conclusion nest pas correcte. Si lon désire agir sur la mobilité des agriculteurs, lanalyse au niveau macro pousserait à augmenter les primes de migration, pour les agriculteurs vivant dans des zones où ils sont en faible proportion. Si lon désire agir sur la mobilité des agriculteurs, lanalyse au niveau macro pousserait à augmenter les primes de migration, pour les agriculteurs vivant dans des zones où ils sont en faible proportion. Mais lanalyse multiniveau montre quune telle mesure serait sans effet, car leur probabilité de migrer est en fait la même quelle que soit la région où ils vivent. Mais lanalyse multiniveau montre quune telle mesure serait sans effet, car leur probabilité de migrer est en fait la même quelle que soit la région où ils vivent. Se placer aux divers niveaux permet donc de bien comprendre pourquoi lanalyse au niveau macro nous a trompés pour prendre une décision politique, car elle suppose le comportement individuel indépendant des régions où il vit. Se placer aux divers niveaux permet donc de bien comprendre pourquoi lanalyse au niveau macro nous a trompés pour prendre une décision politique, car elle suppose le comportement individuel indépendant des régions où il vit.

9 4. Critique de lanalyse contrefactuelle en probabilité Dawid en 2000 a poussé la critique de cette approche en probabilité avec des arguments, à mon avis, très pertinents. Dawid en 2000 a poussé la critique de cette approche en probabilité avec des arguments, à mon avis, très pertinents. Dawid montre en premier lieu, quen recherchant leffet des causes par la méthode contrefactuelle, lanalyse est alors basée sur une attitude quil appelle un fatalisme : Dawid montre en premier lieu, quen recherchant leffet des causes par la méthode contrefactuelle, lanalyse est alors basée sur une attitude quil appelle un fatalisme : Elle considère les différentes réponses potentielles Y i (u), lorsque le traitement i est appliqué à lunité u, comme des attributs prédéterminés de lunité u, attendant seulement dêtre retrouvés par lexpérience.... Notez que, parce que lunité u est considérée comme individuelle et non répétable, il ny a jamais aucune possibilité de tester empiriquement cette hypothèse fataliste, qui peut ainsi être considérée comme métaphysique. Elle considère les différentes réponses potentielles Y i (u), lorsque le traitement i est appliqué à lunité u, comme des attributs prédéterminés de lunité u, attendant seulement dêtre retrouvés par lexpérience.... Notez que, parce que lunité u est considérée comme individuelle et non répétable, il ny a jamais aucune possibilité de tester empiriquement cette hypothèse fataliste, qui peut ainsi être considérée comme métaphysique.

10 En second lieu, en recherchant les causes des effets, lintérêt va maintenant porter sur le fait suivant : pour un individu u 0 donné, lapplication du traitement, t, a-telle ou non causé la réponse observée. Il montre que cette inférence est encore plus problématique que la précédente : Il apparait que, pour sattaquer à cette question, il ny a dautre alternative que de comparer la valeur observée y 0 à la quantité contrefactuelle Y c (u 0 ), la réponse qui aurait dû résulter de lapplication de c à u 0. De façon semblable, linférence au sujet de leffet individuel t (u0) = y 0 - Y c (u 0 ) est exigée. Cependant, le fait que cette inférence soit souhaitable, nimplique pas, en-soi, quelle soit possible. Il en conclut que cette approche contrefactuelle peut conduire dans la plupart des cas à des inférences qui ne sont pas justifiées sur la base de données empiriques et sont donc non scientifiques. Il en conclut que cette approche contrefactuelle peut conduire dans la plupart des cas à des inférences qui ne sont pas justifiées sur la base de données empiriques et sont donc non scientifiques.

11 II. La théorie mécaniste 1. Principes de cette théorie La conception mécanique de la nature a pris forme au XVII ème siècle. Psillos définit son approche par: Tous les phénomènes naturels résultent des interactions mécaniques des entités matérielles selon des lois mécaniques. La conception mécanique de la nature a pris forme au XVII ème siècle. Psillos définit son approche par: Tous les phénomènes naturels résultent des interactions mécaniques des entités matérielles selon des lois mécaniques. A la fin du XX ème siècle elle sapplique aux phénomènes physiques, biologiques et sociaux. On peut distinguer deux écoles. A la fin du XX ème siècle elle sapplique aux phénomènes physiques, biologiques et sociaux. On peut distinguer deux écoles. La première restreint les mécanismes à un modèle causal. Glennan écrit: Un mécanisme sous-jacent à un comportement est un système complexe qui produit ce comportement par linteraction dun certain nombre de parties selon des lois causales directes. La première restreint les mécanismes à un modèle causal. Glennan écrit: Un mécanisme sous-jacent à un comportement est un système complexe qui produit ce comportement par linteraction dun certain nombre de parties selon des lois causales directes.

12 La seconde leur adjoint le concept dorganisation. Illari et Williamson écrivent: Un mécanisme pour un phénomène se compose dentités et dactivités organisées de telle sorte quelles soient responsables du phénomène. 2. Lapplication aux sciences sociales et à la probabilité La première étape est dobserver les phénomènes à expliquer. Cest ce que fait depuis 350 ans le démographe en explicitant son objet au travers de paradigmes: La première étape est dobserver les phénomènes à expliquer. Cest ce que fait depuis 350 ans le démographe en explicitant son objet au travers de paradigmes: Sous le paradigme transversal, les faits sociaux ont une existence indépendante des individus et sexpliquent par les caractéristiques du moment de la société. Sous le paradigme transversal, les faits sociaux ont une existence indépendante des individus et sexpliquent par les caractéristiques du moment de la société. Sous le paradigme longitudinal, on va sattacher à étudier larrivée dun événement au cours de la vie dune génération, dans une population qui conserve tous ses caractères tant que le phénomène se manifeste. Sous le paradigme longitudinal, on va sattacher à étudier larrivée dun événement au cours de la vie dune génération, dans une population qui conserve tous ses caractères tant que le phénomène se manifeste.

13 Sous le paradigme biographique, on considère quun individu parcourt tout au long de sa vie une trajectoire complexe, qui dépend à un instant donné de sa trajectoire antérieure et des informations acquises dans le passé. Sous le paradigme biographique, on considère quun individu parcourt tout au long de sa vie une trajectoire complexe, qui dépend à un instant donné de sa trajectoire antérieure et des informations acquises dans le passé. Enfin le paradigme multiniveau permet de dépasser lopposition entre holisme et individualisme méthodologique en considérant différents niveaux dagrégation. Enfin le paradigme multiniveau permet de dépasser lopposition entre holisme et individualisme méthodologique en considérant différents niveaux dagrégation. Cette approche apporte une synthèse des paradigmes précédents. Comme lindique Granger: le fait humain ne peut certes être scientifiquement connu quà travers une pluralité de géométrals, mais à condition toutefois que soit découverte lopération contrôlable qui le restitue à partir deux stéréoscopiquement. Cette approche apporte une synthèse des paradigmes précédents. Comme lindique Granger: le fait humain ne peut certes être scientifiquement connu quà travers une pluralité de géométrals, mais à condition toutefois que soit découverte lopération contrôlable qui le restitue à partir deux stéréoscopiquement. Dans lexemple précédent des agriculteurs, la contradiction que lon pense observer entre analyse au niveau agrégé et au niveau individuel nest quune mauvaise interprétation de lanalyse agrégée, quune analyse multiniveau vient corriger. Dans lexemple précédent des agriculteurs, la contradiction que lon pense observer entre analyse au niveau agrégé et au niveau individuel nest quune mauvaise interprétation de lanalyse agrégée, quune analyse multiniveau vient corriger.

14 Lapproche mécaniste permet daller plus loin. Sa seconde étape consiste à inférer de ces paradigmes les fonctions du mécanisme générateur des phénomènes à expliquer et à modéliser lorganisation des fonctions de ce mécanisme. En démographie il sagit de rechercher la combinaison des trois fonctions fécondité, mortalité et migration. Pour le moment cette combinaison nous manque pour les sciences de la population. Pour le moment cette combinaison nous manque pour les sciences de la population. La troisième étape va modéliser la combinaison causale du mécanisme social qui génère le phénomène étudié à partir de la combinaison des fonctions inférées à la seconde étape. La troisième étape va modéliser la combinaison causale du mécanisme social qui génère le phénomène étudié à partir de la combinaison des fonctions inférées à la seconde étape. On pourra enfin mettre en évidence les causes du mécanisme: ce seront celles qui remplissent ses fonctions par certaines de leurs opérations. Elles peuvent varier selon le milieu contrairement aux fonctions du mécanisme. On pourra enfin mettre en évidence les causes du mécanisme: ce seront celles qui remplissent ses fonctions par certaines de leurs opérations. Elles peuvent varier selon le milieu contrairement aux fonctions du mécanisme.

15 Les probabilités et les sciences sociales sont nées presque ensemble au XVII ème siècle et sont inséparables. Mais les probabilités sont maintenant solidement axiomatisées, même si elle revêtent des formes différentes: objectives, subjectives ou logiques. La probabilité répond bien aux critères de lapproche mécaniste. Comme le disent Glymour et Cheng: les modèles probabilistes sont des manifestations des mécanismes causaux. Est-il dès lors possible de pousser plus avant une théorie mécaniste des sciences de la population? Est-il dès lors possible de pousser plus avant une théorie mécaniste des sciences de la population? Elles ont commencé à exister lorsque lon na plus considéré la vie dun individu comme un secret des dieux. Lindividu statistique est la notion qui fonde ces sciences. Elles ont commencé à exister lorsque lon na plus considéré la vie dun individu comme un secret des dieux. Lindividu statistique est la notion qui fonde ces sciences.

16 Ainsi Jaques Bernoulli, fondateur des probabilités écrit: si par exemple par une expérience faite sur trois cent hommes semblables à Titus, de même âge et de même complexion, tu observais que deux cent dentre eux ont déjà trouvé la mort avant dix ans, tu pourras conclure quil y aura deux fois plus de chances que Titus meure avant dix ans, quil puisse franchir ce terme. Il montre clairement le rôle que peut jouer lindividu statistique, semblable à Titus, pour fonder les sciences de la population. Cette notion est liée à celle déchangeabilité de de Finetti. Une autre base pour ces sciences se trouve dans les modèles de simulation. Ces modèles partent dhypothèses sur les comportements humains, pour en inférer le comportement dune population. Une autre base pour ces sciences se trouve dans les modèles de simulation. Ces modèles partent dhypothèses sur les comportements humains, pour en inférer le comportement dune population. Mais en labsence dune théorie solide sous-jacente, que fournirait lapproche mécaniste, ils ne permettent pas encore dassurer leurs résultats. Mais en labsence dune théorie solide sous-jacente, que fournirait lapproche mécaniste, ils ne permettent pas encore dassurer leurs résultats.

17 3. Avantages de lapproche mécaniste Elle permet de savoir si les variables convenables ont été introduites dans létude et ouvrirait à des mesures politiques efficaces, sans utiliser les effets de sexe, dâge, etc. Elle permet de savoir si les variables convenables ont été introduites dans létude et ouvrirait à des mesures politiques efficaces, sans utiliser les effets de sexe, dâge, etc. Elle évite lerreur de Smith, qui préconise de travailler au niveau macro. Seule une analyse multiniveau permet de raisonner correctement. Elle évite lerreur de Smith, qui préconise de travailler au niveau macro. Seule une analyse multiniveau permet de raisonner correctement. Elle évite lattitude fataliste de celui qui utilise lapproche contrefactuelle. Dans la mesure où lon a découvert les mécanismes en jeu, les assomptions arbitraires posées par lanalyse contrefactuelle nont plus de raison dêtre. Cet avantage est renforcé par le meilleur repérage des causes. Elle évite lattitude fataliste de celui qui utilise lapproche contrefactuelle. Dans la mesure où lon a découvert les mécanismes en jeu, les assomptions arbitraires posées par lanalyse contrefactuelle nont plus de raison dêtre. Cet avantage est renforcé par le meilleur repérage des causes.

18 4. Critiques de lapproche mécaniste Nombre dauteurs considèrent que le premier problème posé par cette approche est lié aux faits de forme négative. Nombre dauteurs considèrent que le premier problème posé par cette approche est lié aux faits de forme négative. Par exemple un moment dinattention dune personne surveillant un enfant peut être la cause de sa mort. Ces auteurs soutiennent que lon ne peut trouver un mécanisme pour relier ces faits, alors quon ne peut douter que le premier en soit la cause. Par exemple un moment dinattention dune personne surveillant un enfant peut être la cause de sa mort. Ces auteurs soutiennent que lon ne peut trouver un mécanisme pour relier ces faits, alors quon ne peut douter que le premier en soit la cause. Franck fait valoir quun fait de forme négative est néanmoins un événement. Dans ce cas si lon observe que linattention a été à lorigine de laccident la relation était causale; si non elle nest pas causale. Franck fait valoir quun fait de forme négative est néanmoins un événement. Dans ce cas si lon observe que linattention a été à lorigine de laccident la relation était causale; si non elle nest pas causale. Nombre dauteurs ont mis en évidence une circularité dans la définition dun mécanisme causal. Mais lorsquon y adjoint le concept dorganisation, la circularité disparaît. Nombre dauteurs ont mis en évidence une circularité dans la définition dun mécanisme causal. Mais lorsquon y adjoint le concept dorganisation, la circularité disparaît.

19 III Conclusion générale Deux concepts de causalité différents: Deux concepts de causalité différents: Le premier, contrefactuel, considère que deux événements sont causalement reliés si et seulement si un changement dans lun introduit une différence appropriée pour lautre. Cest le concept de boite noire que lon utilise ici pour définir la notion de dépendance qui permet de prévoir et dessayer de contrôler larrivée dun événement. Le premier, contrefactuel, considère que deux événements sont causalement reliés si et seulement si un changement dans lun introduit une différence appropriée pour lautre. Cest le concept de boite noire que lon utilise ici pour définir la notion de dépendance qui permet de prévoir et dessayer de contrôler larrivée dun événement. Le second, mécaniste, considère que deux événement sont causalement reliés si et seulement si, ils sont reliés par un mécanisme. Il va alors observer le mécanisme à lintérieur de la boite noire pour définir la notion de production qui permet dexpliquer larrivée de lévénement étudié. Le second, mécaniste, considère que deux événement sont causalement reliés si et seulement si, ils sont reliés par un mécanisme. Il va alors observer le mécanisme à lintérieur de la boite noire pour définir la notion de production qui permet dexpliquer larrivée de lévénement étudié.

20 Lattitude des philosophes devant ces théories est très variée: Ceux que lon peut nommer les monistes vont considérer quune seule de ces théories est valable. Ceux que lon peut nommer les monistes vont considérer quune seule de ces théories est valable. Ceux que lon peut nommer les pluralistes vont considérer ces théories comme complémentaires et concluent quaucune ne prévaut sur lautre. Ceux que lon peut nommer les pluralistes vont considérer ces théories comme complémentaires et concluent quaucune ne prévaut sur lautre. Enfin dautres ont cherché à englober ces théories dans une théorie plus générale de la causalité, par exemple épistémique (Williamson) Enfin dautres ont cherché à englober ces théories dans une théorie plus générale de la causalité, par exemple épistémique (Williamson) On peut conclure que la causalité est au cœur de bien des débats en sciences sociales et en philosophie. Jespère vous avoir fait partager mes questions sur ce problème, qui est à la fois si passionnant et si difficile à résoudre. On peut conclure que la causalité est au cœur de bien des débats en sciences sociales et en philosophie. Jespère vous avoir fait partager mes questions sur ce problème, qui est à la fois si passionnant et si difficile à résoudre.

21 Avant de terminer, je tiens à remercier vivement le philosophe Robert Franck, qui dirige avec moi la Methodos Series chez Springer, pour sa lecture critique et approfondie dune première version de cette communication. Mais bien entendu les propos tenus ici restent sous mon entière responsabilité. Je vous remercie pour votre attention.


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