Agenda de l'ENS de Lyon

Métareprésentation et déférence. Que peut nous apprendre une analyse sémantique quant à la nature des croyances religieuses?

La plupart des anthropologues considèrent que les croyances symboliques, et en particulier les croyances religieuses, sont relativement obscures pour les sujets-mêmes qui les entretiennent, ne sont qu'à demi comprises (Sperber, 1997 ; Boyer, 2001 ; Bloch, 2005). Si l'état mental de croyance est caractérisé fonctionnellement par sa sensibilité aux faits et aux preuves, par ses rapports inférentiels aux autres états mentaux et par son rôle comme guide du comportement, alors se pose la question de savoir si l'on peut croire quelque chose que l'on ne comprend pas. Pour résoudre ce problème, Sperber (1997) propose de concevoir les croyances religieuses comme des croyances réflexives, dont le contenu est métareprésenté à l'esprit. Cette position est prédominante en anthropologie cognitive de la religion. Cependant, si l'on considère, avec Récanati (1997, 2000), que l'opacité et la métareprésentation sont deux phénomènes sémantiques orthogonaux, alors la notion de croyance réflexive ne suffit plus à résoudre le problème. Nous présenterons les arguments sémantiques en faveurs de l'une et de l'autre de ces deux positions et tirerons les conséquences de ces analyses quant à la nature des croyances religieuses.

Julie Jebeile Philosophie (IHPST, Paris I) De l'ambivalence des idéalisations et des abstractions dans la compréhension scientifique Dans la plupart des disciplines scientifiques, comprendre un phénomène, qu'il soit naturel ou social, suppose que l'on soit capable d'en fournir un modèle formel dont on puisse également reconnaître les conséquences inférentielles. Autrement dit, un phénomène peut être considéré comme compris lorsque le modèle que l'on a su tirer de lui est à la fois une bonne représentation - c'est-à-dire une représentation à partir de laquelle sont produites des inférences en accord avec l'expérience - et une représentation intelligible, au sens où l'esprit humain parvient à déduire ces inférences par lui-même, sans avoir recours à la machine. Cette double condition ne poserait pas de problème en soi si les exigences de fiabilité et d'intelligibilité étaient indépendantes l'une de l'autre. Mais ce n'est pas le cas. Les procédés visant à établir un modèle fiable et intelligible usent en effet des mêmes outils mathématiques, à savoir les idéalisations et les abstractions. Or, ces outils ne peuvent généralement pas garantir à la fois la fiabilité et l'intelligibilité d'un modèle. Ainsi, par exemple, simplifier une équation facilite son intelligibilité, mais toutes les simplifications ne sont pas acceptables si l'on attend d'un modèle qu'il nous livre des prédictions correctes. Inversement, ajouter tel détail peut enrichir la représentation du phénomène étudié et, en même temps, peut la rendre trop compliquée pour l'agent qui souhaite en saisir la portée. Partant de cette ambivalence, je propose d'examiner dans cet exposé sous quelles conditions la fiabilité et l'intelligibilité d'un modèle sont possibles et conciliables. En d'autres termes, je me demande dans quels cas un modèle scientifique est non seulement explicatif, mais aussi accessible à la compréhension humaine.