Raisonnement déductif et inductif

Comment le raisonnement logique est-il utilisé pour élaborer des théories ?

Les scientifiques utilisent une combinaison de planification minutieuse, de pensée créative et de raisonnement logique pour trouver des informations et des explications aux phénomènes naturels. Bien qu'il y ait divers éléments dans la conduite d'une enquête scientifique, des caractéristiques essentielles distinguent la science des autres façons de décrire et d'expliquer les phénomènes naturels.

Les méthodes scientifiques sont des processus rigoureux qui impliquent de faire des observations, de définir des problèmes, de formuler des explications logiques sous forme d'hypothèses, de tester ces hypothèses par le biais d'expériences et de tirer des conclusions.

Les scientifiques communiquent ces résultats aux autres membres de la communauté scientifique. Lorsqu'une explication est testée et soutenue par d'autres résultats, elle peut devenir une théorie. Cependant, au fur et à mesure que de nouvelles informations sont recueillies, les théories peuvent être révisées.

Les scientifiques utilisent un raisonnement logique pour mener à bien leurs enquêtes scientifiques.

Quelle est la définition du raisonnement déductif et du raisonnement inductif ?

Il existe deux types de raisonnement logique : le raisonnement déductif et le raisonnement inductif. Leur définition est présentée ci-dessous.

La figure 1 ci-dessous montre la différence fondamentale de schéma logique entre les deux types.

Quels sont les exemples de raisonnement déductif et inductif ?

Discutons d'exemples de raisonnements déductifs et inductifs.

Pour chaque type de raisonnement logique, nous commencerons par des scénarios que tu pourrais rencontrer dans ta vie quotidienne. Nous verrons ensuite comment ces formes de raisonnement logique sont utilisées dans la recherche scientifique.

Exemples de raisonnement déductif

Le raisonnement déductif commence par des prémisses générales à partir desquelles nous devons arriver à une conclusion spécifique.

Imaginons que je te demande si Bob est tenu d'assister au cours aujourd'hui.

Tu pourrais répondre de la façon suivante :

• Tous les élèves doivent assister au cours aujourd'hui.

• Bob est un élève.

• Par conséquent, Bob est tenu d'assister au cours aujourd'hui.

Une façon d'envisager le raisonnement déductif est d'utiliser l'énoncé "si...alors". Dans le cas de Bob : Si tous les élèves doivent assister au cours aujourd'hui, et que Bob est un élève, alors Bob doit assister au cours aujourd'hui.

Voici un exemple que tu pourrais rencontrer en biologie :

• Tous les organismes vivants sont constitués de cellules.

• Tous les êtres humains sont des organismes vivants.

• Par conséquent, tous les humains sont constitués de cellules.

Dans le cadre d'une enquête scientifique, la formulation et la vérification d'hypothèses impliquent généralement un raisonnement déductif. Les déductions sont essentiellement des prédictions de ce qui se passera si une hypothèse spécifique est correcte. Lorsqu'une hypothèse est testée, nous voyons si les résultats sont conformes aux attentes.

Par exemple, les canards nouvellement éclos ont tendance à se lier avec le premier adulte qu'ils voient. Ils resteront près de cet adulte, augmentant ainsi leurs chances de survie. Dans la nature, il s'agit généralement de leur mère.

On peut se poser la question suivante : si un canard nouvellement éclos voit d'abord un humain adulte, établira-t-il un lien avec cet humain (Fig. 2) ?

Nous pouvons arriver à la déduction suivante :

• Tous les canards nouvellement éclos établissent un lien avec le premier adulte qu'ils voient et restent près de lui.

• Le premier adulte qu'un groupe de canards nouvellement éclos voit est Bob.

• Par conséquent, les canards nouvellement éclos resteront proches de Bob.

Nous pouvons alors formuler l'hypothèse comme suit :

• Si un groupe de canards nouvellement éclos voit Bob, alors ils resteront près de Bob.

Cette hypothèse peut être testée à l'aide d'une série d'expériences. Aussi étrange que l'hypothèse puisse paraître, des expériences ont été menées sur ce même sujet. Les résultats confirment l'hypothèse : les canetons nouvellement éclos restent près des humains, à condition qu'ils émettent des signaux acoustiques (un appel "kom kom kom") et visuels spécifiques (mouvement de la main ou de la personne entière pour s'éloigner des canards).

Comme indiqué plus haut dans la définition, une déduction n'est vraie que si les prémisses sont correctes. Si les prémisses sont incorrectes, les déductions le seront aussi, même si le raisonnement logique est valide. C'est pourquoi le raisonnement déductif est plus souvent appliqué en mathématiques et en physique, où les prémisses peuvent être exprimées sous forme d'équations ou d'axiomes.

Considère ce qui suit :

• Tous les carrés ont quatre côtés.

• Tous les triangles sont des carrés.

• Par conséquent, les triangles ont quatre côtés.

Nous savons que la conclusion de cet exemple n'est pas logique. Mais pourquoi ? Bien que le raisonnement soit valide, l'argument est basé sur une fausse prémisse: que tous les triangles sont des carrés. Par définition, les triangles ont trois côtés et les carrés quatre côtés.

Bien sûr, les fausses prémisses sont plus difficiles à identifier dans une recherche réelle.

Dans notre exemple précédent, par exemple, la première prémisse selon laquelle tous les canards nouvellement éclos se lient et suivent le premier adulte qu'ils voient était, en soi, une conclusion que les chercheurs ont faite après avoir observé peut-être des milliers de canards, une généralisation extrapolée à partir de cas observés. En bref, les chercheurs ont supposé que ce comportement est valable pour tous les canetons.

C'est pourquoi les sciences complexes utilisent généralement le raisonnement déductif en combinaison avec le raisonnement inductif, que nous aborderons dans la section suivante.

Exemples de raisonnement inductif

Alors que le raisonnement déductif va du général au particulier, le raisonnement inductif part d'observations particulières pour arriver à une conclusion générale.

Disons que tu veux éviter les embouteillages aujourd'hui. Tu as remarqué qu'au cours des trois derniers mois, la circulation a tendance à être dense entre 8 heures et 10 heures du matin. Tu en conclus que pour éviter les embouteillages, tu dois conduire plus tôt que 8 heures ou plus tard que 10 heures.

Avec le raisonnement inductif, les conclusions sont tirées à partir d'observations minutieuses et de l'analyse d'une quantité relativement importante de données. Il est important de noter que la force du raisonnement inductif provient de la quantité et de la qualité des preuves à l'appui.

Par exemple, à partir de ton interaction avec dix chiens amicaux de ton quartier, tu ne peux pas affirmer avec force que tous les chiens du monde sont amicaux.

Le raisonnement inductif est courant dans les sciences descriptives. Par exemple, en se basant sur une série d'expériences rigoureuses au cours desquelles tous les morceaux de cuivre observés ont conduit l'électricité, les chercheurs peuvent affirmer avec force que tous les cuivres conduisent l'électricité.

La théorie de l'évolution par sélection naturelle de Darwin est un exemple de la façon dont le raisonnement inductif peut être utilisé pour expliquer des phénomènes complexes. Plutôt que de s'appuyer sur des principes généraux, Darwin a fait une généralisation à partir de nombreux éléments de preuve spécifiques, notamment :

• La comparaison de l'anatomie de différents organismes

• Observations sur le terrain dans les îles Galapagos

• Observations de l'élevage sélectif

Les observations de Darwin peuvent être résumées comme suit :

• Il existe une variation génétique entre les individus au sein d'une population.

• Les individus doivent se faire concurrence en raison de ressources limitées et d'autres facteurs externes.

• Les individus présentant des traits favorables ont plus de chances de survivre et de se reproduire.

• Dans les générations suivantes, davantage d'individus auront ces traits bénéfiques.

• Au fur et à mesure que ces traits s'accumulent, la population évolue.

À partir de ces observations, Darwin a théorisé que la capacité différentielle des organismes à survivre et à se reproduire entraîne un changement dans la composition génétique de la population au fil du temps.

La complexité du monde naturel rend le raisonnement inductif nécessaire car certains phénomènes sont difficiles à déduire des "premiers principes" (ou "principes corrects").

Les déductions inductives ne sont pas tirées d'un nombre déterminé d'étapes logiques (par exemple, A=B, B=C, donc A=C) ; au lieu de cela, elles impliquent des ensembles ouverts tels que l'extrapolation d'événements passés à des événements futurs (la circulation sera dense de 8 heures à 10 heures) ou de cas observés à des cas non observés (le comportement des canards observés doit être le comportement de tous les canards).

C'est pourquoi les déductions inductives ne peuvent pas être prouvées sans aucun doute, mais elles peuvent être étayées par des tests expérimentaux et faire l'objet d'un consensus scientifique, c'est-à-dire que de nombreux scientifiques pensent que l'hypothèse explique bien les données connues et qu'elle résiste aux tests expérimentaux.

Différence entre le raisonnement inductif et le raisonnement déductif

Résumons les différences entre le raisonnement déductif et le raisonnement inductif dans le tableau suivant (tableau 1) :

Tableau 1. Ce tableau met en évidence les différences entre le raisonnement déductif et le raisonnement inductif.

Similitudes entre le raisonnement inductif et le raisonnement déductif

Alors que le raisonnement déductif tend à être utilisé lorsque les prémisses peuvent être exprimées sous forme d'équations et d'axiomes, et que le raisonnement inductif tend à être appliqué dans les sciences descriptives, les frontières entre les deux sont souvent floues.

De nombreux travaux scientifiques combinent les deux approches. Les chercheurs soumettent leurs hypothèses à un processus continu de test et de révision, à mesure qu'ils se rapprochent de leur meilleure estimation des lois qui régissent les phénomènes naturels.