Début du projet : 2017
Chercheur de l’UQAM impliqué
Christophe Malaterre, Département de philosophie, UQAM
Qu’est-ce qu’expliquer en science? Quel est le rapport entre explications et théories scientifiques? Comment la complexité des systèmes étudiés et la mise en œuvre de modèles computationnels sophistiqués (e.g. apprentissage machine, IA) changent-elles la nature de la connaissance et de l’explication scientifique? Les modèles philosophiques de l’explication scientifique jouent un rôle central dans de nombreux débats concernant aussi bien l’émergentisme et le pluralisme que le réductionnisme ou encore la question de l’unité de la science. Ce projet de recherche porte plus spécifiquement sur les limites du modèle mécaniste de l’explication en biologie, notamment en regard de la complexité croissante des systèmes étudiés (p.ex. en microbiologie ou en écologie) et de la mise en œuvre de techniques de modélisation de plus en plus sophistiquées (p.ex. empirical dynamic modeling, apprentissage profond, et plus généralement IA). Il vise à analyser la question de l’explainability des modèles issus de l’IA, tout particulièrement lorsqu’ils sont utilisés en science, non seulement en tant qu’outils de découverte, mais aussi, et surtout, en tant que nouvelles formalisations théoriques.
Partenaire financier
Chaire de recherche du Canada en Philosophie des Sciences de la vie
Nombre d’étudiant.e.s impliqué.e.s
2
Partenaires académiques hors du réseau des Universités du Québec
Timothée Poisot, Professeur, Département des Sciences Biologiques, Université de Montréal
S’agit-il d’un projet de recherche à développer d’ici 2020?
Oui.