Pensée systémique
Le terme « pensée systémique » est largement utilisé et n'a pas de sens unique et universellement accepté. Différentes écoles y placent des accents différents, il est donc important de séparer immédiatement le terme lui-même du concept concret.
Interprétations courantes du terme
Dans la théorie générale des systèmes de Ludwig von Bertalanffy, l'approche systémique est associée à la considération du tout, à l'interaction des parties, aux niveaux d'organisation, aux frontières du système et aux propriétés qui ne peuvent être entièrement expliquées par des éléments individuels.
Dans la dynamique des systèmes de Jay Forrester, et plus tard de Donella Meadows et d'autres chercheurs, l'accent est mis sur les stocks, les flux, les retards et les boucles de rétroaction. Le système s'explique par la manière dont sa structure interne engendre un comportement observable au fil du temps.
Dans la tradition managériale de Peter Senge, la pensée systémique est comprise comme la capacité de voir non pas des événements isolés, mais des structures, des interrelations et des schémas récurrents que ces événements créent.
En cybernétique, liée principalement à Norbert Wiener et au développement ultérieur de la direction, le contrôle, l'information, la rétroaction, la stabilité et la régulation du système par rapport à son état et à ses objectifs deviennent centraux.
En ingénierie des systèmes, la pensée systémique signifie généralement la capacité de considérer un objet simultanément comme un système global et comme faisant partie d'un système plus vaste, en tenant compte des exigences, des interfaces, des contraintes, du cycle de vie et de l'impact des changements d'une partie sur les autres.
Dans la science de la complexité (complexity science), l'attention se déplace vers la façon dont le comportement du tout émerge de l'interaction de multiples éléments ou agents. Ici, la non-linéarité, l'auto-organisation, l'adaptation, l'émergence et la limitation fondamentale de la prédiction du comportement des systèmes complexes à travers les propriétés de parties individuelles sont importantes.
Dans la méthodologie des systèmes souples (Soft Systems Methodology) de Peter Checkland, la pensée systémique est utilisée non seulement pour analyser des systèmes techniques, mais aussi pour traiter des situations humaines complexes où différents participants peuvent définir différemment le problème lui-même et les limites du système considéré.
Dans la pensée systémique critique (Critical Systems Thinking), la question est en outre soulevée de savoir qui définit les frontières du système, quels intérêts sont pris en compte, quelles hypothèses sont ancrées dans le modèle et ce qui est exclu de l'examen.
Toutes ces interprétations peuvent être considérées comme des concepts indépendants utilisant le même terme « pensée systémique ». Elles se recoupent partiellement, mais ne sont pas identiques.
Notre concept de pensée systémique
Dans notre concept de « Pensée systémique », nous utilisons ce terme dans le sens suivant.
La pensée systémique est une manière d'envisager les objets, les connaissances, les compétences, les processus et les méthodes comme des systèmes qui possèdent leur propre structure, leurs propres capacités, besoins, limitations et règles d'interaction avec d'autres systèmes.
En même temps, un système peut être autosuffisant. Il n'est pas obligé de faire partie d'un système plus vaste pour rester un système. Mais si nous voulons l'utiliser comme élément d'un autre système, une tâche distincte surgit : comprendre s'ils sont compatibles et si un système est correctement intégré dans l'autre.
C'est fondamental : un bon système en soi peut être un mauvais composant d'un autre système. Une connaissance correcte peut être mal appliquée. Une méthode fonctionnelle peut être utilisée dans un contexte inapproprié. Une compétence utile peut s'avérer inutile ou nuisible si elle est intégrée dans le mauvais système.
Capacités et besoins du système
Pour décrire un système, il est utile de l'examiner à peu près de la même manière que l'on envisage une fonction ou un composant en programmation fonctionnelle.
Le système a des capacités — ce qu'il sait faire, ce qu'il peut fournir, quelles tâches il est capable de résoudre.
Et le système a des besoins — quelles ressources, entrées, conditions, autres systèmes ou contraintes doivent être respectés pour qu'il puisse fonctionner.
Par conséquent, lorsque l'on essaie d'intégrer un système dans un autre, il est important de se demander non seulement « que sait-il faire ? », mais aussi :
- de quoi a-t-il besoin en entrée ;
- quelles ressources consomme-t-il ;
- que fournit-il vers l'extérieur ;
- quelles contraintes impose-t-il ;
- quelles interfaces sont nécessaires ;
- avec quels systèmes est-il compatible ;
- qu'est-ce qui cessera de fonctionner si on le retire ;
- quelles nouvelles opportunités apparaissent si on l'ajoute.
L'exemple du moteur
Un moteur peut être considéré comme un système indépendant. Il possède une structure interne, des exigences en matière de carburant, de refroidissement, d'alimentation, de charge mécanique et d'autres conditions de fonctionnement.
Dans une voiture, le moteur devient une partie d'un système plus vaste avec le système de carburant, l'électricité, la transmission, le refroidissement et d'autres sous-systèmes. Si le moteur est retiré, la voiture en tant que système perd l'une de ses capacités clés et cesse de remplir sa fonction principale.
Mais le moteur lui-même ne cesse pas d'être un système. On peut l'intégrer dans une autre composition — par exemple, l'utiliser dans un bateau ou un générateur. Cependant, pour ce faire, le nouveau système doit subvenir à ses besoins et utiliser correctement ses capacités.
C'est précisément là que se manifeste la pensée systémique : il ne suffit pas de savoir que le moteur « fonctionne ». Il faut comprendre où, avec quoi et dans quelles conditions il fonctionnera en tant qu'élément d'un autre système.
Les systèmes peuvent être examinés à différents niveaux
Un même système réel admet de multiples niveaux d'examen.
Pour le conducteur d'une voiture, le modèle suivant peut suffire :
clé → démarrage → le moteur tourne → la voiture peut rouler.
Si la voiture ne démarre pas, ce niveau ne suffit plus. Il faut descendre plus profondément : batterie, alimentation, contacteur d'allumage, démarreur, système de carburant, système d'allumage et autres éléments.
Mais même lors d'une réparation, il n'est pas nécessaire de tout analyser. Si le démarreur ne réagit pas du tout à la rotation de la clé, la vérification de la roue n'appartient pas à la chaîne causale actuelle.
La pensée systémique ne signifie donc pas « tout prendre en compte absolument ». Elle signifie choisir le niveau suffisant et les bonnes limites d'examen pour une tâche spécifique.
Les systèmes existent indépendamment de l'exhaustivité de notre compréhension
La réalité n'est pas tenue de tenir dans notre modèle.
Un orage se forme indépendamment du fait que nous comprenions ou non tous les processus de son origine. Un volcan entre en éruption indépendamment de la qualité de nos prévisions. Les atomes et les structures plus fondamentales continuent d'exister et d'interagir indépendamment de la complétude avec laquelle nous comprenons leur structure.
N'importe quel système peut potentiellement être examiné de manière toujours plus large — incluant l'environnement, la société, la planète, l'univers — et toujours plus profonde — en passant à des structures et des mécanismes plus petits.
Nous ne connaissons pas les frontières ultimes de cette décomposition. Nous ne savons pas ce qui se trouve « au-delà » de l'univers, et nous ne sommes pas certains d'avoir atteint le niveau le plus fondamental de la matière en physique.
Il en découle un principe important : le caractère incomplet de la connaissance sur un système n'annule pas l'existence et le fonctionnement du système lui-même.
Que signifie penser de manière systémique dans la pratique
Pour une tâche spécifique, il faut déterminer :
- quel système nous examinons actuellement ;
- ce qu'il sait faire et pourquoi nous en avons besoin ;
- quelles sont ses besoins et ses limitations ;
- quels autres systèmes interagissent avec lui ;
- si nous voulons l'utiliser de manière autonome ou l'intégrer dans un système plus vaste ;
- quelle profondeur d'analyse est suffisante pour la tâche en cours ;
- quelles parties du système appartiennent réellement à la chaîne causale actuelle ;
- où s'arrête notre connaissance et où commence le domaine que nous ne comprenons pas encore ou que nous ne pouvons pas contrôler.
Cette approche est également applicable à la technique, à la programmation, aux connaissances, à l'apprentissage, aux organisations, à l'économie, à la biologie et à d'autres domaines.
Pourquoi c'est important pour les connaissances
La connaissance peut également être considérée comme un système ou comme un composant d'un autre système de compréhension.
En soi, la connaissance peut être correcte. Mais si une personne l'applique sans tenir compte du contexte, des limitations et des liens avec d'autres connaissances, le résultat peut être erroné.
Par conséquent, dans notre système, il ne suffit pas de transmettre des informations correctes à une personne. Il faut comprendre exactement où elles s'intègrent, quelles opportunités elles offrent, quelles connaissances préalables elles exigent et quelle tâche elles aident à résoudre.
C'est précisément en ce sens que la pensée systémique est pour nous la base du travail avec les concepts : un concept est important non seulement par son contenu, mais aussi par la manière dont il est utilisé au sein d'un système spécifique de compréhension et d'activité humaine.
