Compter les hypothèses que chaque explication requiert

Quand deux explications collent aux faits, comptez sur combien d'hypothèses non vérifiées repose chacune.

Why it works

Chaque hypothèse dans une explication est un endroit indépendant où l'explication peut échouer. Une explication avec cinq hypothèses a cinq endroits où la chaîne peut se briser ; une avec deux hypothèses en a deux. Compter les hypothèses rend concrètes les différences de probabilité — les erreurs indépendantes se multiplient, donc l'écart entre les explications s'élargit rapidement.

How to do it

1. Écrivez les explications concurrentes sous forme de chaînes explicites : « ceci est vrai SI A, B et C. »
2. Comptez les hypothèses non vérifiées dans chaque chaîne.
3. Demandez lesquelles de ces hypothèses sont réellement vérifiables avec les preuves actuelles.
4. Privilégiez l'explication avec le moins d'étapes non vérifiées tout en restant ouvert à réviser.

Données probantes

La préférence pour la parcimonie est fondamentale en philosophie des sciences (Sober, Quine) et encodée dans la probabilité bayésienne : les modèles plus simples reçoivent une probabilité a priori plus élevée parce qu'ils font moins de paris indépendants. La formalisation est bien établie dans la sélection statistique de modèles (AIC, BIC pénalisent les paramètres inutiles). Les Rasoirs d'Ockham de Sober distinguent les plusieurs justifications distinctes de la parcimonie, clarifiant que compter les hypothèses n'est un a priori défendable que sous des conditions probantes spécifiques. (mechanistic)

La parcimonie est un a priori, pas une garantie. La nature est parfois véritablement complexe ; les explications plus simples peuvent aussi être fausses. Le rasoir guide les points de départ, pas les conclusions.

Sources

• Sober, Elliott (2015). Ockham's Razors: A User's Manual. Cambridge University Press.
• Schwarz, Gideon (1978). "Estimating the Dimension of a Model." The Annals of Statistics, 6(2), 461–464.
• Akaike, Hirotugu (1974). "A New Look at the Statistical Model Identification." IEEE Transactions on Automatic Control, 19(6), 716–723.

Erreur fréquente

Traiter la simplicité comme une carte maîtresse indépendamment des preuves — rejeter une explication complexe mais bien étayée parce qu'elle semble compliquée.