| Abstract
| - Trente chercheurs, de sciences sociales et de sciences de l’information, étaient réunis une semaine fin janvier 2014 pour les journées de Rochebrune, « rencontres interdisciplinaires sur les systèmes complexes naturels et artificiels », qui ont lieu chaque année depuis 1992. Le thème choisi, « Multi-trans-interdisciplinarité », ouvrait explicitement un bilan de ces journées. Nous retenons de ce bilan une série d’interrogations. Quels sont les liens qui se tissent entre les disciplines et quels sont les objectifs de construction à plusieurs points de vue ? Comment valoriser les différences de langages et de méthodes entre disciplines ? À quelles conditions les modèles peuvent-ils intégrer des connaissances hétérogènes ? La recherche d’unification, source d’innovations et d’enrichissement, présente également les risques d’un lissage des disciplines, d’une perte de spécificité du langage, et d’une domination par les sciences de l’information. À la fois outil technique et cadre conceptuel, les systèmes complexes apportent des entrées multiples pour la construction, l’intégration ou la confrontation interdisciplinaire.
- Debates around interdisciplinary research took place in 2014 in different places with different protagonists. Their controversies enriched the prospective reflection engaged by the Natures Sciences Sociétés journal and the NSS-Dialogues association. In particular, thirty researchers from the social and information sciences gathered in Rochebrune to discuss interdisciplinarity during one week in January 2014 under the “complex system” label. What are the links between disciplines and the targets of these multiple viewpoint constructions? How can we enhance the differences between the disciplines’ languages and methodologies? What conditions models have to respect for integrating heterogeneous knowledge? The Rochebrune meeting provided an opportunity to compare different approaches in interdisciplinary research on complex systems: co-construction of a shared ontology, shared conceptual framework, shared model, data science... Using complex systems modeling seems promising, but the neutrality of the modelers is still in discussion. To promote innovation through interdisciplinary research, should we rather tend towards one shared viewpoint, or is it possible to take into account several perceptions to enrich our vision of the world?
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