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Les modèles mentaux

17 Mai 2015   (1049 mots)

Acquérir de nouvelles connaissances, ce n’est pas uniquement savoir de nouvelles choses. C’est comprendre, tisser des liens avec des connaissances précédentes, tisser des liens et établir des relations. Mais comment, face à la multitude de domaines du savoir, établir ces liens ?

C’est justement le but des modèles mentaux. Les modèles mentaux sont tout simplement des schémas de pensée, des modes de représentations du monde extérieur. Ils aident à comprendre notre environnement. Ces modèles mentaux ne sont pas des recettes à appliquer systématiquement. Ce sont des outils, à choisir consciemment.

FarnamStreetBlog, un blog passionnant que je lis depuis quelques mois, a justement commencé à établir une liste de modèles. Je propose ici le mien, qui en est inspiré mais complété. A noter que c’est un work in progress.

Les modèles que j’ai retenus se rapportent à 8 domaines scientifiques ou de connaissance :

• Les mathématiques
• La physique
• La biologie
• La chimie
• Les sciences de l’ingénieur
• L’économie
• Le “business”
• La psychologie

Chaque modèle doit bien sûr être étudié en profondeur, afin d’être en mesure de comprendre ce qui le caractérise, et en quoi il peut être utile. La liste ci-dessous n’est donc que cela : une liste, une ébauche qu’on peut utiliser pour identifier des modèles intéressant à travailler.

Quelques billets sur ce blog tenteront par la suite de donner quelques exemples d’application de ces modèles.

Physique

• Lois de Newton :
  • Tout corps en mouvement rectiligne uniforme voit son trajet inchangé en l’absence de forces extérieures
  • Le mouvement est le résultant de la somme des forces exercées sur un système
  • Tout action entraine une réaction de même intensité dans la direction opposée
• Quantité de mouvement : la quantité \(\vec p = m \vec v\) est conservée dans les chocs élastiques
• Mécanique quantique : le monde de l’infiniment petit n’est pas déterministe, mais gouverné par des lois de probabilité.
• Masse critique, qui entraine une réaction en chaîne. C’est le point qui lorsqu’il est atteint entraine un phénomène critique et irréversible.¹
• Point d’équilibre
• Relativité Générale : c’est la géométrie elle-même de l’espace qui est courbe.

J’ajoute ici quelques modèles qui sont liés à la méthode scientifique mais pas uniquement à la physique :

• Rasoir d’Ockham : la solution retenue parmi plusieurs modèles décrivant la réalité est celle qui est la plus simple
• Méthode de déduction scientifique, permettant l’acquisition rigoureuse de connaissance (observation, hypothèse, expérience, connaissance).

Chimie

• Autocatalyse : une réaction chimique peut produire son propre catalyseur, menant à une augmentation de la vitesse de réaction
• Thermodynamique, et notamment la notion d’*entropie

Biologie

• Théorie de l’évolution : de manière schématique, la survie du plus adapté. Noter qu’il ne s’agit pas du plus fort ou du plus rapide par exemple.
• Hypothèse de la Reine Rouge : (le nom provient de l’Autre Côté du Miroir, de Lewis Carroll, mais le concept a été inventé par Leigh Van Valen) pour survivre une évolution doit en permanence évoluer, même pour maintenir sa position dans une niche écologique, en réaction aux évolutions des autres espèces.

Mathématiques

• Différence entre corrélation et causalité
• Induction et Déduction. Deux types de raisonnement fonctionnent dans un sens différent : du particulier au général dans le premier cas, du général au particulier dans le second cas. L’induction est généralisation d’un raisonnement et apporte une connaissance nouvelle. La déduction consiste en l’utilisation d’une loi à un cas particulier.
• Probabilité bayésienne et mise à jour de la connaissance. De manière schématique, la méthode bayésienne donne une fondement probabiliste à la stratégie : connaissances initiales + nouvelles données = nouvelles connaissances.
• Loi de puissance : rapport inversement proportionnel entre deux variables, comme par exemple la fréquence d’un événement et la probabilité de son occurrence. Exemple : la puissance des tremblements de terre et leur probabilité
• Loi des grands nombres : plus un échantillon est important, plus ses caractéristiques se rapprochent de celle de l’ensemble de la population

Ingénierie

• Pensée systémique et boucles de rétroaction. Domaine passionnant et large, qui mériterait un article entier ou un livre².
  • Un exemple de l’application de ce modèle à une compréhension du monde : un écosystème et la biodiversité associée doit être considéré comme un système. Dégrader de manière significative l’un de ses composants peut conduire à une dégration de l’ensemble, via une boucle de rétroaction négative. Concevoir qu’il est possible d’agir sur un écosystème sans en considérer les conséquences globales est typique du biais d’optimisme.
• Redondance : ne pas oublier de « prendre de la marge » dans les conceptions d’ingénieur

Economie

• Utilité et utilité marginale décroissante
• Offre et demande
• Coût marginal
• Coût d’opportunité, et notamment coût des options non réalisés, lors d‘un choix
• Economie d’échelle
• Elasticité
• Discrimination prix
• Coûts irrécupérables (sunk cost)
• Aléa moral (moral hazard)
• Théorie des jeux et bien sûr dilemme du prisonnier
• Tragédie des biens communs : si un bien est partagé, le risque que les utilisateurs lui apportent moins d’attention, ce qui peut mener à une dégradation, est fort.

Business

• 5 forces de Porter
• PESTL : Politique, Economique, Social, Technologie, Law
• Les 4 composants d’un business model : proposition de valeurs, générateur de cash, ressources, processus
• Innovation disruptive

Psychologie

• Biais décisionnels (très nombreux, listes à compléter) :
  • Oubli de la fréquence de base : pour juger de la probabilité d’un événement, on se concentre uniquement sur les informations immédiatement disponibles, en oubliant la probabilité d’occurrence de base de l’événement.
  • Rationalité limitée : notre cerveau établit un jugement à partir des informations qui sont à sa disposition, et oublie qu’il peut exister d’autres paramètres
  • Excès de confiance : confiance trop importante accordée à notre capacité à prédire l’avenir, à comprendre le monde qui nous entoure, à généraliser une expérience…
• Système 1 / Système 2 (Daniel Kahneman)

Notes