A propos de modèles et de représentations

Ce matin lors d'un cours il m'est venu une idée nouvelle,  à propos de la discussion des systèmes dispersés.

Nous étions en train de discuter le
fait que dans une représentation, la taille des objets doit être connue,  sans quoi on induit des fausses chez nos interlocuteurs et, en particulier, j'ai discuté la relation entre la taille d'une bulle d'air dans un blanc d'œuf battu neige et la taille d'une molécule de protéine. J'ai fait cette discussion en prenant du temps pour faire le calcul.

Mais je me suis rendu compte, en regardant un peu plus tar la présentation d'un collègue, qu'elle comportait  des images sans ces considérations d'échelle, de taille...  et comme on voit mieux la paille dans l'oeil du voisin que la poutre dans le sien, je me dis maintenant  que cela vaudrait la peine que, systématiquement, pour un schéma comme pour photo au microscope, j'indique quantitativement la
taille des objets qui sont considérés. Au fond,  rien n'empêche de mettre des traits de rappel et les indications quantitatives sur le côté de l'image, ou bien en légende.

Et  c'est ainsi que je prends la résolution de toujours donner ces informations quantitatives quand je présenterai des schémas  :  ce sera une belle amélioration.

La bonne foi est fructueuse : analysons nos erreurs

Alors que je sors d'une séance expérimentale avec un étudiant intelligent et intéressé, je le vois faire des erreurs qui sapent son travail, annihilent ses efforts.
Plus exactement, l'envie de faire bien l'a conduit à se lancer trop vite dans la partie expérimentale, et c'est ainsi que des phénomènes non anticipés se sont ajoutés à ceux qu'il voulait analyser.  

L'analyse de son échec ne vise pas à lui mettre la tête dans la boue, mais à lui permettre d'éviter ce type d'erreurs pour le futur.

Car on ne considère pas assez qu'une expérimentation est moins un travail technique local d'une sorte d'ascèse, de recherche d'amélioration personnelle, et c'est d'ailleurs ainsi que l'expérimentation prend tout son intérêt.

À la réflexion, je m'aperçois que nous avons déjà rencontré souvent des erreurs du type de celle d'hier, et cela a  a constitué la base de ce que nous avons donné des "DSR", des documents structurants de recherche qui visent précisément à éviter les erreurs, à nous prémunir contre les complexités inattendues, à nous permettre de mieux anticiper.

La première leçon, la leçon la plus immédiate de l'analyse de l'erreur d'hier, c'est que nous devons avoir un programme expérimental clair avant de nous lancer. Ce programme doit être fondé sur une analyse, de même que dans un calcul, s'impose un libellé clair et explicite des objectifs, puis un schéma sur lequel apparaissent les grandeurs d'intérêt.  L'expérimentation doit commencer par l'établissement d'un modèle théorique qui sera exploré expérimentalement.
Au fond, que l'on calcule que l'on expérimente, il y a des quantités à considérer, et rien ne vaut un schéma faire apparaître, les identifier

J'y reviens : on aurait beau jeu de critiquer l'étudiant pour une sorte de légèreté, car je suis presque sûr que, sans la méthode que je propose, la plupart des étudiants seraient tombés dans le piège.
J'ai bien raison de dire que le diable est caché derrière tout geste expérimental, tout calcul