Accueil > Thématiques > Sciences > "atelier L" "nouveaux concepts nouveaux outils pour la transformation (...) > Journée du 3 février 2007 : Réseaux, théories, critiques et pratiques

La ‘science des réseaux’ peut elle être utile à la transformation sociale ?

mercredi 21 mars 2007, par Janine Guespin

Ce texte reprend l’exposé que j’ai fait lors de la journée du 3 février, enrichi en fonction des discussions de la journée (j’ai mis en italiques les idées que j’ai retranscrites de ce qui a été dit avec le nom de l’intervenant lorsque c’était possible, mais sans garantie d’exactitude). Ainsi je tente de répondre à certaines réfutations (la science des réseaux n’existe pas) ou à certaines questions (pourquoi l’engouement récent sur les réseaux ?) mais surtout je prends comme exemple certains des problèmes évoqués pendant la journée. Le texte contient de nombreux schémas (il faut être en mode ‘page’ de word pour les voir).

I que peut on appeler la ‘science des réseaux’ ?

Utiliser ce terme nécessite un définition, certaines personnes le récusant (Pour P. Musso par exemple, il ne s’agirait que d’une branche de l’ingénierie.) J’appelle ‘science des réseaux’ l’ensemble du corpus scientifique (récent) provenant essentiellement des mathématiques, de la physique, de l’informatique, des sciences de l’ingénieur, qui traite des propriétés générales des réseaux indépendamment de leur nature (physique ou sociale). Il est donc clair d’entrée de jeu, que cette science ne traite pas de toutes les propriétés de tous les réseaux. L’étude de certains réseaux pourra bénéficier de ces concepts qui deviendront ainsi des outils, permettant soit de s’y retrouver dans un lacis de formes et de propriétés diverses, soit de poser de nouvelles questions. Mais comme tout outil, ils ne sont pas universels, et ce serait une aussi grave erreur de vouloir à tout prix les utiliser que de les négliger en les ignorant.

René Mouriaux nous a présenté les 11 étapes de la signification du mot réseau et date la dernière étape de 1978. Cette dernière étape représente à mes yeux une rupture importante par rapport aux précédentes, et s’est manifestement développée selon la courbe en S du développement des innovations présentée par Yvette Lucas. Depuis le tournant du siècle elle a atteint un très fort développement. Ce qui caractérise la « démarche réseau » est la volonté de prendre en compte les interactions entre des éléments, et non plus ces seuls éléments. Ceci n’est pas nouveau (c’est la démarche dialectique, après tout), mais ce qui l’est, et qui change très profondément les choses, c’est qu’on a pris conscience que les interactions ne sont généralement pas ‘linéaires’. Cette dernière étape est due à l’utilisation des ordinateurs, mais de deux manières. D’une part, cette technologie a permis d’étudier de plus en plus de réseaux réels, (y compris les plus gros d’entre, eux, le web) et ainsi de découvrir des propriétés nouvelles auxquelles les mathématiciens n’avaient pas prêté attention (comme les réseaux dits ‘en loi de puissance’). Mais d’autre part, et à mon avis, surtout, l’informatique, en permettant de développer considérablement l’étude de la dynamique des systèmes non linéaires (SDNL) a rendu possible de commencer à comprendre le fonctionnement dynamique de certains réseaux. C’est là qu’on sort de l’idéologie technologique des réseaux que P.Musso date de 1830/1850, pour rentrer dans ce qui est peut être l’idéologie (dialectique) du complexe. En effet, dans la plupart des cas réels, les interactions entre les éléments, ne sont pas de simples connections (comme les connections internet), mais sont des interactions complexes, dynamiques, dont le comportement commence à pouvoir être analysé grâce précisément aux méthodes permettant de traiter les systèmes dynamiques non linéaires. (Même si je partage pour partie l’avis de P.Musso qu’on n’a pas encore (tous) les concepts pour penser les réseaux.)

La plupart des réseaux sont dynamiques, les éléments sont le siège de modifications, dues à leur nature propre et à la nature des interactions, (dynamique du réseau). Mais aussi, des connections entre les éléments se modifient, des éléments se rajoutent ou se retranchent, bref le réseau lui-même évolue (métadynamique). Il existe quelques règles générales qui permettent de faire certaines prédictions, et l’une d’elle est que la dynamique et la métadynamqiue d’un réseau dépendent de sa structure (ou topologie).

Mais l’intérêt pour les réseaux tire aussi sa source d’une autre réalité, sociale celle là, qui est que l’individualisation s’intensifiant, la ‘forme réseau’ est devenue omniprésente, dans la mesure, où elle met l’accent sur les interactions entre les individus (ou les groupes) et pose par là même de façon plus ou moins explicite de problème, devenu crucial avec l’échec des tentatives de socialisme, des rapports entre l’individuel et le collectif (Serge Guichard). Les exposés et la discussion de l’après midi ont montré à quel point cette conception est devenue importante dans la vie militante, mais aussi à quel point le terme réseau est trop souvent employé sans définition précise, et comme si tout réseau portait en lui des propriétés qui, pour certains sont peut être un peu mythiques (je ne crois pas exagéré de dire que dans certaines acceptions, le terme réseau devient synonyme de démocratie (fonctionnement collectif idyllique sans les freins d’un « appareil ») . Pour le moins cela demande d’y aller voir de plus près). C’est pourquoi cette discussion m’a convaincue que la connaissance des propriétés mises en évidence par la science des réseaux doit aider les militants à mieux savoir ce qu’ils peuvent espérer de la forme réseau, dans quelles conditions, etc.. L’idée est toujours que s’approprier la connaissance de ces propriétés va aider à mieux comprendre et mieux gérer les réseaux notamment militants, en gardant toujours présent à l’esprit que leurs propriétés, (comme l’ont souligné Pierre Zarka et Elisabeth Gauthier) ne se résument absolument pas aux seules généralités que je vais tenter de présenter brièvement ici.

Pour faire cette présentation j’ai choisi de m’appuyer sur le livre de Hughes Bersini (Des réseaux et des sciences, Vuibert 2005)

II Différentes manières de classer les réseaux

Classer les réseaux n’est pas seulement une manie de botaniste. C’est la condition pour comprendre les grandes différences de propriétés qui peuvent exister d’un type de réseau à l’autre. Je distinguerai 4 classes de propriétés.

I fonctionnalité des réseaux.

II structures des réseaux (graphes).

III dynamiques des réseaux.

IV métadynamiques des réseaux

II-1 la fonctionnalité des réseux

Attention, il ne s’agit pas de leur fonction, qui échappe en grande partie à la science des réseaux, sauf peut être pour se demander si une fonction donnée est compatible avec la structure d‘un réseau donné.

Réseaux afonctionnels : il n’ont pas à proprement parler d’existence mais résultent d’une volonté d’effectuer un classement à partir d’une mise en relations. Chaque individu, chaque groupe entretient de nombreuses relations. Il ne se considère pas pour autant obligatoirement comme membre de réseaux, mais l’étude de ces relations, par la technique des réseaux peut apporter des renseignements intéressants, au sociologue comme au mathématicien, voire au militant. Ainsi, lorsque Sylvie Mayer pose la question du rôle des réseaux dans l’évolution de la pensée (sur la constitution pas exemple), il peut s’agir des réseaux reconnus comme tels, et/ou de l’ensemble des interactions et connexions qui ont joué sur cette évolution et permettent de la comprendre.

Réseaux fonctionnels ; ils existent, soit matériellement (réseau routier) soit parce que les participants les reconnaissent comme tels (club, parti, voire groupes d’amis). A ce stade, le mot réseau n’implique rien en ce qui concerne la nature ou la forme des interactions. On le conçoit lorsqu’un collègue demande, « tu pourrais envoyer cette information dans tes réseaux ? »

Réseaux fonctionnels individuels ; la fonction du réseau est d’être utile à chaque membre ou chaque utilisateur du réseau (club, réseau routiers, internet)


Réseaux fonctionnels globaux
. Cette fois ci la fonction du réseau dépasse les intérêts de chaque membre. Il y a une finalité globale, soit pour l’ensemble des membres, soit pour un utilisateur extérieur, et c’est évidemment là que se placent les réseaux militants. Mais là encore il y a des cas de figure très divers.


Réseau fonctionnel global hiérarchique
. La fonction globale du réseau dépend d’un chef ou d’un centre (orchestre, secte, armée).


Réseau fonctionnel global distribué
 : la fonction globale du réseau ne dépend d’aucun membre particulier. Il peut y avoir dans ce cas, émergence de propriétés non prévues suite à la dynamique du réseau. (réseau émergent, la fourmilière par ex.)

Il y a une relation entre la fonctionnalité de ces réseaux et leur structure. Ainsi les réseaux hiérarchiques ont une structure rexconnaissable. Mais ce qui caractérise le réseau fonctionnel global émergent est d’abord sa dynamique (cf II-3). Tous les réseaux non centrés ne sont pas des réseaux émergents. C’est ce type de réseaux qui a rencontré les besoins actuels des militants, et qui est souvent considéré (à tort) comme le seul réseau possible dans les discussions.

II-2 structures des réseaux (graphes).

L’étude de la structure (ou topologie) des réseaux appartient à une branche déjà ancienne des mathématiques, la théorie des graphes. Les réseaux y sont représentés sous forme des éléments (nœuds) et des connexions entre eux (arcs). Un graphe est donc la représentation statique d’un réseau. Il existe un très grand nombre de types ou familles de graphes, et aussi un très grand de nombre de propriétés mathématiques liées à ces structures. Cette grande variété contraste avec la perception dominante actuellement dans le monde militant d’Un Réseau , le plus souvent non qualifié et implicite, et que Chantal Delmas par exemple a décrit comme distribué (non centré), non hiérarchique.

La figure ci-dessous (figure 1) montre quelques types de structures de réseaux ; elle est simplement destinée à illustrer la diversité de celles-ci. Parmi elles, le réseau à connecteurs, découvert il y a peu (vers 2000) par des physiciens étudiant le réseau du web, présente la particularité que la courbe représentant le nombre de nœuds en fonction du nombre de connections qui en partent est une droite en coordonnées logarithmiques, autrement dit, il y a un très petit nombre de nœuds très fortement connectés (les connecteurs principaux), des nœuds moyennement connectés et beaucoup de noeuds très faiblement connectés. On voit qu’en fait elle représente une sorte d’intermédiaire entre le réseau complètement non centré et entièrement connecté (en haut à gauche) et le réseau hiérarchique. Il se trouve que cette structure est très fréquente, non seulement dans les réseaux fabriqués par l’homme (web ou réseaux d’aéroports) mais aussi dans les réseaux biologiques. (Et je gage dans les réseaux militants !) Elle mériterait donc d’être étudiée par ceux-ci. La (figure 2) représente le réseau d’interaction des protéines de la levure. C’est un superbe réseau à connecteurs.

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Figure 1

Encore une fois mon but ici n’est pas de faire une typologie des réseaux mais de monter qu’il en existe de très nombreuses sortes, qui n’ont pas les mêmes propriétés, et que par conséquent, on a intérêt à spécifier autant que faire se peut le type de réseau dont on parle.

Parmi les nombreuses propriétés de ces graphes, j’en citerai 3 qui peuvent avoir une certaine importance pour comparer les réseaux qui nous intéressent.

La connectivité mesure la distance moyenne entre deux nœuds pris au hasard, en terme de nombre minimal de connections qu’il faut franchir pour joindre les deux nœuds, comparé au nombre total de connections. Dans le réseau complet (tous les nœuds connectés entre eux) cette distance est minimale. Certains réseaux (les réseaux aléatoires et les réseaux à connecteurs) présentent un comportement particulier appelé ‘petit monde’, en ce sens que la distance est très faible comparée au nombre de nœuds et de connections. Le plus impressionnant est le web, où l’on a pu mesurer que le nombre de ‘clicks’ pour joindre deux sites au hasard parmi les milliards de sites est de ...19 ! On voit que le réseau hiérarchique au contraire a une forte distance entre les noeuds. . Cette propriété est importante pour mesurer par exemple, la capacité de circulation de l’information dans un réseau.

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Figure 2

Une autre propriété est la robustesse, c’est-à-dire la capacité d’un réseau à résister à la perte d’un noeud ou d’une connexion au hasard. Les réseaux hiérarchiques ou à connecteurs sont très robustes à la périphérie, mais peu robustes si on touche le centre ou un connecteur important. Mais les réseaux à connecteurs permettent d’aller d’un nœud à l’autre par plusieurs chemins, ce qui en augmente considérablement la robustesse et l’efficacité.

Une propriété des graphes explique la courbe en S que l’on trouve toujours (Yvette Lucas citant Grossetti) si on fait les statistiques de propagation d’une innovation. On peut voir cette propagation comme la formation de connexions entre individus d’une population. (Ceux qui utilisent l’innovation peuvent être considérés comme connectés, et ils sont très peu nombreux au début). C’est évidement un réseau afonctionnel où se retrouve une propriétés des réseaux pas ou faiblement connectés. Si on augmente progressivement le nombre de connections aléatoires entre les nœuds, il se forment d’abord de petits agrégats non connectés entre eux (T1), puis brusquement, il se produit une sorte de transition de phase (ou saut qualitatif) et tous les nœuds ou presque se trouvent rapidement connectés (Phases T2 et T3). : l’innovation s’est répandue dans toute la populations selon cette courbe en S. (On peut le réaliser expérimentalement en connectant des bouton deux à deux par des fils, et en regardant combien de boutons on soulève à la fois en soulevant un fil, au fur et à mesure que le nombre de fils augmente. Si les connections sont régulières (collier de bouton), le nombre de boutons connectés est proportionnel au nombre de fils ; mais si on réalise les connections au hasard sur des boutons éparpillés sur une table, on verra que la taille des agrégats reste longtemps faible, puis augmente brutalement pour atteindre l’ensemble des boutons, selon une superbe courbe en S.

On augmente encore la diversité si on prend en compte le fait que les connexions peuvent de plus être orientées, qualifiées et pondérées. Orientée lorsque l’interaction va de A vers B par exemple, mais pas de B vers A (ce qui est très important lorsqu’on se pose le problème de la démocratie). Mais l’interaction peut être qualifiée, si la nature de l’interaction est prise en compte : une interaction peut être positive (A influe positivement sur B si l’action de A favorise celle de B par exemple), négative dans le cas contraire. Enfin l’interaction peut être pondérée si on tient compte de la force de l’interaction ; A peut avoir plus d’influence sur B que sur C.

Ces renseignements deviennent indispensables si l’on veut étudier la dynamique d’un réseau.

II-3 dynamique des réseaux.

On arrive là dans un domaine à la fois passionnant et encore peu étudié. La raison en est que les interactions, dans la plupart des réseaux sont non linéaires, pour des raisons d’ailleurs diverses, dont la plus importantes est que les interactions multiples ne peuvent en général pas être linéaires.

Il n‘est pas possible de résumer ici les propriétés des systèmes dynamiques non linéaires ; je renverrai le lecteur intéressé au premier chapitre du livre ‘émergence complexité et dialectique ; sur la dynamique des systèmes non linéaires’, Lucien Sève et coll. Odile Jacob 2005).

Lorsqu’un réseau se forme, les interactions entre les constituants (qui ne sont pas forcément identiques entre les différents constituants) modifient la dynamique propre de chaque élément de sorte que, après une période d’adaptation qui peut être longue et assez erratique, le réseau arrive dans un état où tous les noeuds ont un même type de comportement. Ce comportement peut être un état d’équilibre ; tous les noeuds ont atteint une sorte de régime stationnaire, tel que les règles données par les interactions sont respectées par tous. Le consensus me parait un bon exemple de ce genre d’état d’équilibre, où la décision prise répond à l’ensemble des règles d’interactions entre tous les partenaires. Il peut y avoir plusieurs manières de respecter ces règles, ce qui fait qu’il peut y avoir plusieurs états d’équilibre possibles. Evidemment un réseau donné est, à un moment donné dans un de ces états. Mais il peut basculer dans un autre, si il est affecté par une perturbation (nous y reviendrons). Inversement, dans une population, les individus peuvent se répartir entre les divers états. On peut penser par exemple à l’état de ce que l’on appelle ‘l’opinion publique’, et que je préfère appeler l’imaginaire collectif (voir ci-dessous).

Si les éléments sont des oscillateurs, leur mise en réseau conduit à rendre les fréquences d’oscillation identiques, si c’est possible, mais ils peuvent battre en phase ou en opposition de phase. Cette mise en oscillations synchrone, chacun de nous l’a rencontrée lors d’un meeting ou d‘un concert lorsque les applaudissements se mettent à l’unisson. C’est un cas simple de comportement spontanément auto organisé émergent.

Enfin, il se peut qu’aucun équilibre ni oscillation synchrone ne soit possible. On a alors un état où tous les nœuds manifestent un comportement chaotique. Hughes Bersini illustre ces états avec un modèle extrêmement simple. (figure 3). Les éléments figurés pas des cercles, chacun capable d’être noir ou blanc, sont en interactions telles que chacun a pour ordre d’être le contraire de celui avec lequel il est en relation. On voit sur la figure ci-dessous, que si on a simplement deux nœuds, il y a deux états d’équilibre possibles, soit le premier nœud est blanc et l’autre noir, soit l’inverse. Si on relie, toujours avec la même règle un troisième cercle au premier, le nouveau venu se met immédiatement à l’opposé de la couleur de son partenaire, et l’équilibre est maintenu. En revanche si la règle ‘être le contraire de celui auquel on est lié’ relie maintenant les trois nœuds, aucun équilibre n’est possible, chaque cercle change erratiquement de couleur au cours du temps. C’est ce que Bersini appelle un chaos frustré. Ce réseau est distribué (le comportement ne dépend pas d’un des éléments), et son comportement est émergent, bien qu’il ne soit généralement pas souhaitable !!!

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Figure 3

Il n’y a pas à ma connaissance de règles générales permettant de prédire la dynamique de n’importe quel réseau. Le cas des réseaux à chaos frustré est cependant probablement assez général et assez repérable. Peut être aurait on pu prédire l’échec de la tentative de candidature unitaire au double consensus (ou le prévenir) si on avait pris conscience dès le début non seulement du mode d’organisation en réseau des éléments constitutifs des collectifs mais surtout des interactions dynamiques entre les éléments, c’est à dire en l’occurrence les coopérations, les compatibilités et les incompatibilités (ou préalables). Une autre règle importante est que tous les éléments connectés d’un réseau sont dans le même état d’équilibre. Si il s’avère que certains éléments sont à l’équilibre tandis que d’autres oscillent ou sont en plein chaos, c’est qu’ils appartiennent en fait à des réseaux différents.

Enfin la présence de rétroactions positives est nécessaire pour obtenir plusieurs états stables possibles, et une rétroaction négative doit permettre l’existence d’oscillations ou de chaos. (Les deux types de rétroaction étant nécessaires à l’émergence de l’autoorganisation). (Pour la description de ce que sont les rétroactions, je vous renvoie au diaporama présenté le 20 mai et qui figure sur la page web de l’atelier, et au livre cité Sève et coll 2005).

II-4 métadynamique des réseaux

Ce terme a été proposé par Bersini pour rendre compte des dynamiques qui affectent non pas le comportement de chacun des éléments d’un réseau, mais le comportement du réseau, en terme de croissance, modifications des interactions, apparition ou disparition d’interactions etc. Les études effectuées par Bersini ont consisté en simulations sur ordinateur de comportements de réseaux plus ou moins inspirés de la biologie (immunologie, cerveau). Ce qu’il a montré, c’est qu’il y a une relation entre la structure d’un réseau, et ses comportements dynamiques et métadynamiques.

Le problème de la métadynamique d’un réseau est particulièrement crucial pour les réseaux militants. Comment croissent ils, ou comment au contraire dépérissent ils ? Changent ils de structure (et de dynamique) au fur et à mesure de leur développement (l’exemple d’Alternative citoyenne, cité par Pierre Zarka serait sûrement intéressant à travailler ?) Autant de questions- et bien d‘autres - auxquelles il serait important de savoir répondre, et qui pourraient susciter des études sur des cas simples, pour savoir si certaines régularités permettent, sinon de prédire l’avenir (c’est de toutes façons impossible avec des systèmes non linéaires), au moins d’éviter des erreurs.

III L’importance de la structure pour la dynamique ou la métadynamique

Pour illustrer la relation entre structure, dynamique et métadynamique je reprendrai l’exemple des cercles blancs et noirs. (figure 4) On voit qu’il y a deux manières de supprimer le chaos frustré, qui nécessitent toutes deux une modification de la structure du réseau. L’une est de supprimer une des trois connexions. (On revient alors au deuxième cas de figure). L’autre est de rajouter un cercle, toujours avec la même règle. (Évidemment on pourrait aussi changer les règles, mais c’est une autre question).

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Figure 4

IV La réponse d’un réseau aux perturbations extérieures.

Un réseau réagit comme un tout aux perturbations venues de l’extérieur

Le but de la politique de transformation sociale n’est il pas de tenter de créer des perturbations qui parviennent à modifier l’ordre existant dans le sens favorable ? En écrivant cela je quitte le domaine des réseaux militants, mais je considère que la société capitaliste est aussi une forme de réseau. En tous cas c’est un système complexe et non linéaire en interactions.

La nature de la réaction d’un réseau aux perturbations extérieures peut concerner la dynamique des nœuds du réseau ou la métadynamique du réseau ou les deux.
Cette réaction dépend à la fois de la nature de la perturbation et de l’état du réseau à ce moment là. La même perturbation peut n’avoir quasiment aucun impact, ou une conséquence très grande sur le même réseau, selon l’état de ce réseau. (On se rappellera par exemple l’effet des manifestations de Seattle sur l’imaginaire collectif antilibéral).

Une perturbation peut modifier temporairement la dynamique du réseau. Celui-ci après un certain temps revient à son équilibre initial. Ou bien il peut se produire une modification qualitative, après la perturbation, le réseau trouve un autre équilibre.

Il y a deux cas de figure très différents. Si l’équilibre précédant la perturbation faisait partie d’une famille d’états stationnaires possibles, la perturbation peut avoir « envoyé » le réseau dans un autre ‘bassin d’attraction’. Cette modification peut - parfois difficilement - être réversible.

Un autre cas de figure correspond à une bifurcation : sous l’influence de la modification de certaines conditions (paramètres de contrôle) qui ont provoqué la perturbation, la nature des états d’équilibre possibles change. Le nouvel état d’équilibre n’était pas un « prééxistant possible » dans le réseau avant la bifurcation. Par exemple, un réseau à l’équilibre peut devenir oscillant ou chaotique, un réseau à un seul bassin d’attraction peut en acquérir deux possibles (ou l’inverse)... La réversibilité de la bifurcation nécessite un retour aux conditions préexistant à la perturbation, ce qui est le plus souvent impossible notamment si le réseau contribue lui-même à modifier ses conditions.

Les éternels ronds noirs et blancs vont encore nous permettre d’illustrer cette idée (figure 5). Ou bien la perturbation fait passer d’un des deux états d’équilibre possible à l’autre (Si un des cercles blancs est peint en noir par exemple). Ou bien la perturbation change la nature des états d’équilibre, ici il y a apparition d’un chaos à la place de deux états possibles si on enlève un des cercles.

On peut aussi tenter de représenter cet état de choses d’une autre façon (figure 6). Le deuxième schéma représente selon les axes X et Y, une sorte de paysage dans lequel peuvent rouler des billes, qui sont à l’équilibre au fond des vallées. L’axe Z représente soit le temps, soit la modification d’un paramètre important. Je prendrai comme exemple la modification de l’imaginaire collectif concernant un problème (Pensons à la nécessité de sauvegarder la planète par exemple). Au début, la population est divisée en deux parties (inégales d’ailleurs), chacun restant sur ses positions (bassin d’attraction) et ne comprenant ou ne connaissant pas la position des autres. Parfois une prise de conscience fait passer une personne d’un bassin à l’autre. Puis, à un moment donné, les conditions ont changé, le réchauffement de la planète est devenu évident, il s’est produit une bifurcation, tout le monde ou presque est devenu sensible au problème, il n’y a plus qu’un seul bassin d’attraction (j’ai dit sensible, je n’ai pas dit prêt à prendre les mesures efficaces, il y aurait là à nouveau deux bassins d’attractions).

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Figure 5

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Figure 6

V Utilité de ces concepts

Tout d’abord, je partage fortement les mises en garde de Pierre Zarka, et d’Elisabeth Gauthier, on ne doit pas tenter de tout expliquer par les réseaux). C’est d’ailleurs le cas de tout outil, et c’est pourquoi, étudier les réseaux et en connaître les propriétés, les points déjà maîtrisés, les inconnues, permet d’échapper à l’idéologie, ou au mythe des réseaux, sans pour autant jeter le bébé avec l’eau sale et se détourner de l’utilisation judicieuse de ces concepts (outils), au nom de leur mésusage. Je n’ai pas la prétention de présenter ici tout ce en quoi une approche par la science des réseaux peut être utile, mais simplement d’indiquer quelques pistes, en résonance avec certaines des interventions de la journée de travail.

V-1 La métaphore

Un premier usage de la science des réseaux peut être de fournir des métaphores plus riches pour penser les situations réelles. Et en effet, les propriétés des réseaux (structures, états d’équilibre, bassins d’attraction, bifurcations, émergence, mais aussi boucles de rétroactions positives nécessaires pour que des propriétés globales émergent) peuvent suggérer des compréhensions, des réflexions, nouvelles. Peuvent elles susciter des actions nouvelles, permettent elles de mieux maîtriser un processus ?

Mon premier sentiment après la discussion est qu’elles pourraient déjà permettre de ne pas prendre le terme ‘réseau’ comme un tout signifiant obligatoirement un réseau distribué, et de savoir qu’un réseau non centré n’a pas toujours les propriétés dynamiques d’un réseau distribué émergent. Ce qui est en discussion dans la question qui a été récurrente, de l’opposition ‘parti/réseau’ ce ne devrait pas être l’existence d’un réseau, car tout parti est un réseau. Mais c’est la structure et surtout la dynamique du réseau qui est en cause. Il est assez facile en effet de caractériser la structure d’un réseau hiérarchique et d’en voir les inconvénients, voire les méfaits (encore faudrait il se méfier et aller y voir de plus près, la forme parti peut avoir évolué et ne plus correspondre à la caricature militaire du réseau hiérarchique). Mais quelles sont la structure et la nature des interactions, d’un réseau distribué capable d’émergence et d’autoorganisation et non de chaos ? C’est là qu’intervient le mythe lorsque l’on croit que Tout Réseau non hiérarchique est par nature capable de générer de l’émergence et surtout de l’autoorganisation. Certains réseaux distribués ne peuvent conduire qu’au chaos comme notre petit réseau à 3 cercles. Le seul fait d’être organisé en réseau non centré n’est pas une garantie de fonctionnement global émergent. Qui plus est, le seul fait d’être global émergent est il en soi un garantie de démocratie renouvelée ? Karine Gantin a pointé un fonctionnement pseudo hiérarchique à forte composante délégataire. Ce qui n’est pas d’ailleurs forcément une tare, car le but d’un réseau est souvent de réussir une tâche, une mission et non d’inventer une forme nouvelle de démocratie. Le cerveau est le meilleur exemple d’un réseau distribué global émergent. Il est merveilleusement efficace. Mais est il vraiment une métaphore utile de la démocratie ?

Il faudrait étudier finement ce qui se passe dans les réseaux militants actuels, ceux qui nous ont été présentés ou d’autres, pour déterminer ce qui s’y passe du point de vue de l’émergence d’une forme nouvelle de démocratie. Je suis convaincue qu’on y apprendrait énormément de choses utiles pour la suite.

Rechercher les formes et les types d’interactions qui favorisent l’émergence d’une nouvelle démocratie ne peut en aucune façon résumer toutes les propriétés de chacun des réseaux, mais peut constituer une connaissance nouvelle et importante sur et pour ces réseaux. Les exemples qui nous ont été présentés ou détaillés (réseaux de précaires par Evelyne Perrin, réseau Frantz Fanon au FSM par Chantal Delmas et Bernard Doray, réseau de coopération avec le Mali, par Yves Laverne, conseils de quartier par Yves Peuziat et d’autres comme les réseaux féministes) pourraient ils servir de point de départ à une telle étude ? Plus on aura étudié de cas concrets, à l’aide des concepts que je propose, plus leur utilisation en tant qu’outil sera devenue efficace.

Un autre type de réseaux, socio-héconomiques cette fois, comme ceux de l’économie sociale et solidaire abordés par Maurice Décaillot, mais je pense aussi aux réseaux des communautés zapatistes dont parle Berbard Doray dans son dernier livre (La Dignité eds la dispute 2006) peuvent ils bénéficier de (et à) cette approche ? Peut on aussi y rechercher des propriétés globales émergentes, et rechercher quelles propriétés concrètes de ces réseaux ont permis l’émergence ? Serait ce utile (si on découvre des régularités) pour favoriser les formes ‘et types d’interactions’ les plus efficaces ?

Un problème traverse toutes ces problématiques, dans l’ordre de l’articulation du local au global, c’est celui qu’Élisabeth Gauthier a qualifié de transnational. La métaphore des réseaux peut elle être utile à ce niveau ?

Dans les deux types de cas évoqués ici, parmi bien d’autres possibles, une étude précise préalable au cas par cas, autour de la question de la structure, de la dynamique et de la métadynamique (qui ne représentent évidemment pas l’ensemble des propriétés des réseaux considérés), est indispensable avant de pouvoir éventuellement en titrer bénéfice et en généraliser ce qui peut l’être.

V-2 Les étapes d’une étude sous forme de réseaux

Mais la connaissance des réseaux permet aussi une autre approche qui consiste à étudier un processus sous forme de réseau, ce qui implique des étapes successives.

1) Construire le graphe des interactions.

C’est une étape précieuse pour se poser un maximum de questions sur un réseau : qui interagit avec qui, quelles directions et quelles formes d’interactions, mais aussi comment évolue le réseau (métadynamique des nœuds et interactions au cours du temps). Généralement ce graphe est un modèle simplifié et il faut se poser la question du niveau de simplification pertinent par rapport à la question que l’on cherche à poser.

Cette étape à soi seule est souvent l’occasion d’une perception nouvelle de la réalité qu’on cherche à comprendre.

J’ai ainsi travaillé de cette manière (bien que de façon très préliminaire encore) à la fois sur les collectifs unitaires pendant la campagne contre le TCE et dans les périodes actuelles, ce qui m’a permis de mettre en évidence certaines différences auxquelles on n’avait pas forcément prêté attention, et de prévoir dès fin décembre, avec une exactitude dont je suis assez fière, certaines des évolutions actuelles (soyons honnête, je n’avais pas prévu Bové). J’ai aussi travaillé sur un réseau ‘afonctionnel’ me permettant de mettre en évidence les interactions qui fondent les sens et l’évolution du terme « antilibéralisme ». Dans les deux cas, le choix des éléments et des interactions détermine les questions que l’on se posera. Ce qui montre qu’il peut être utile, pour le même réseau, de comparer plusieurs graphes différents, selon l’optique choisie.

2) Étudier la dynamique du réseau.

C’est beaucoup plus difficile dans l’état actuel des connaissances. Une étude précise nécessite de connaître non seulement l’existence des interactions, mais leur direction, leur qualification, leur pondération. Et puis d’être capable de faire tourner tout cela dans un modèle mathématique ou au moins une simulation informatique qui permettra de prédire les états possibles (et surtout les états impossibles).

Pour le moment, je pense que l’étude dynamique des réseaux de militance peut être utile à la science des réseaux, qui a encore d’immenses progrès à faire en ce qui concerne la dynamique. Mais plus de cas de réseaux réels seront étudiés, plus la compréhension des autres réseaux devrait être possible.

Dans l’état actuel des choses il y faut une simplification très importante, ce qui peut être très instructif si cela permet de trouver celles des interactions qui sont déterminantes dans la dynamique c’est à dire celles qui sont impliquées dans des circuits de rétroaction. Dans l’action politique et sociale, les rétroactions les plus importantes concernent probablement l’état de l’imaginaire collectif. La phrase ‘quand une idée s’empare des masses’ prend dans ce contexte une importance renouvelée, car elle atteste d’une dynamique non linéaire sous l’impulsion d’une boucle de rétroaction positive entre la propagande militante et l’imaginaire collectif. Pour préciser un petit peu, on peut dire, en restant encore très schématique, que la propagande militante cherche à modifier l’état (aliéné) de l’imaginaire collectif dominant. (Changement de bassin d’attraction, ou bifurcation). Pour cela, on cherche à faire diffuser les idées, à la manière dont diffusent les innovations : plus de personnes auront adhéré à l‘idée de transformation sociale, plus seront nombreux ceux qui la diffusent, c’est bien une boucle de rétroaction positive. On va obtenir une courbe en S, l’état de l’imaginaire collectif va basculer assez brusquement, au dessus d’un certain seuil (s’il bascule !). Le problème majeur des militants sera évidement de raccourcir au maximum la phase T1 (cf exposé d’Yvette Lucas). Mais si on na pas cherché à mettre en évidence une boucle de rétroaction, moteur de la dynamique, on a toutes chances de passer à côté, et d’aboutir à un modèle inefficace, car l’imaginaire collectif n’est pas intuitivement facile à intégrer dans un réseau.

Mon espoir, en lançant l’atelier L, est aussi d’enclencher une dynamique où l’utilité de certains concepts théoriques devenant des outils pour certains d’entre vous enclenchera une boucle de rétroaction positive pour augmenter le nombre des personnes qui sauront s’en emparer... tout en améliorant l’outil.

La recherche des circuits de rétroaction positifs (et négatifs) est donc une étape intermédiaire qui peut être fructueuse pour trouver les moteurs des évolutions (et tenter de favoriser celle que l’on souhaite).

3) suites ?

Une des suites de cette journée pourrait elle être la formation de petits groupes de travail s’intéressant à tel ou tel réseau, notamment du point de vue des concepts que peut apporter la science des réseaux et la dynamique des systèmes complexes en général ? Cela permettrait peut être d’aborder les questions plus théoriques soulevées lors des discussions, d’une façon plus précise grâce à un bagage d’expériences concrètes travaillées collectivement et transdiciplinairement.

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