1. Quelques opacités computationnelles: de la biologie aux décisions humaines

    En biologie expérimentale et théorique, les approches computationnelles prennent une place croissante. Sur la base d’un exemple, j’aborderai les différentes étapes computationnelles entre l’échantillon et la discussion biologique. L’analyse morphométrique est traditionnellement effectuée directement par un observateur, mais cette méthode est de plus en plus remplacée par l’utilisation d’algorithmes. Il est alors impératif de proposer une critique de ces approches computationnelle que j’esquisserait sur la base d’une comparaison entre ces deux méthodes. Enfin, je montrerai que la notion de symétrie permet, au moins dans certains cas, d’aborder parallèlement ces questions épistémologiques et des problèmes politiques dans l’utilisation des intelligences artificielles.

  5. Enjeux de l’historicité du vivant pour la modélisation mathématique en biologie

    En physique, les objets sont définis théoriquement par les relations qu'il entretiennent les uns avec les autres. Ce sont ces relations qui sont instanciées dans les modèles mathématiques et qui expliquent le lien profond entre physique et mathématiques. Les modèles mathématique en biologie héritent de cet épistémologie. Nous montrerons pourtant que l'historicité des objets biologiques a des conséquences profondes sur la manière dont on peut envisager ces modèles. Ces conséquences portent d'abord sur l'étude d'organismes actuels qui ne peuvent être envisagée sans leurs histoires évolutives. Elles interviennent ensuite dans la modélisation de la variation phénotypique elle même, laquelle semble bien nécessiter des changements d'espace des possibles et une théorie des contraintes biologiques.

  6. Big Data et connaissance biologique

    Big Data et connaissance biologique

    Sciences de la vie, sciences de l’information

    Que peuvent apporter les approches Big Data en biologie? Peuvent-elle être traitée de manière agnostique. Peuvent-elle remplacer la réflexion théorique?

    Abstract

    Certains auteurs affirment que l’analyse des grandes bases de données pourrait remplacer la méthode scientifique. A contrario, nous argumentons que la bonne manière de faire fructifier ces nouveautés techniques est de les encadrer théoriquement. En biologie, en particulier, il nous semble urgent de développer une théorie des organismes.

    Citation
    Longo, G., and Maël Montévil. 2017. “Big Data et Connaissance Biologique.” In Sciences de La Vie, Sciences de l’information, edited by T. Gaudin, D. Lacroix, M.-C. Maurel, and J.-C. Pomerol, 233–38. Paris: ISTE-Editions. https://www.istegroup.com/fr/produit/sciences-de-la-vie-sciences-de-linformation/
    Manuscript Citation Publisher Full text

  7. Les multiples opacités computationnelles en biologie expérimentale et théorique

    En biologie expérimentale et théorique, les approches computationnelles prennent une place croissante. Pour la biologie expérimentale, je discuterai mon expérience dans un laboratoire se focalisant sur la physiologie et le développement des glandes mammaires. J'aborderai les différentes étapes computationnelles entre l'échantillon et la discussion biologique. En particulier, l'analyse morphométrique est traditionnellement faite directement, par un observateur, mais elle est faite de plus en plus par l'utilisation d'algorithmes. La comparaison entre les deux méthodes est instructive. J'aborderai aussi le rôle épistémologique particulier des analyse statistiques. En biologie théorique, j'aborderai plusieurs obstacles dans l'utilisation de modèles computationnels.

  9. Critique de la raison physico-mathématique en biologie : comment comprendre la morphogénèse chez le vivant?

    Dans cette intervention, nous partirons d'un cas particulier de modèle biophysique de morphogenèse chez les plantes. Nous montrerons que ce modèle permet de comprendre certains aspects du phénomène considéré mais laisse de côté plusieurs aspects clef de la compréhension biologique de la situation : l'inscription de la partie considérée dans un organisme et l'inscription de cet organisme dans une histoire évolutive. Nous montrerons alors que le style de raisonnement de la physique, c'est à dire sa manière de comprendre les phénomènes, pose problème en biologie. Nous proposerons enfin quelques directions pour surmonter ces difficultés.

  10. Du siècle du gène à celui de l’organisme : introduction à de nouvelles perspectives théoriques

    Du siècle du gène à celui de l’organisme : introduction à de nouvelles perspectives théoriques

    Sciences de la vie, sciences de l’information

    Nous décrivons trois principes proposés pour une théorie des organismes : l'état par défaut des cellules et les principes de variation et d'organisation.

    Abstract

    Les organismes, qu’ils soient uni ou multi-cellulaires, sont des agents capables de créer leurs propres normes ; ils articulent continuellement leur capacité à créer de la nouveauté et de la stabilité, c’est-à-dire qu’ils combinent plasticité et robustesse. Ici, nous présentons et articulons brièvement les trois principes proposés récemment pour une théorie des organismes, à savoir : l’état par défaut, prolifération avec variation et motilité, le principe de variation et le principe d’organisation. Ces principes modifient profondément les observables biologiques et leur nature théorique par rapport aux cadres des théories physiques. Ce changement radical ouvre la possibilité d’ancrer la modélisation mathématique à des principes proprement biologiques.

    Citation
    Montévil, Maël, G. Longo, and Ana M. Soto. 2017. “Du Siècle Du Gène à Celui de l’organisme : Introduction à de Nouvelles Perspectives Théoriques.” In Sciences de La Vie, Sciences de l’information, edited by T. Gaudin, D. Lacroix, M.-C. Maurel, and J.-C. Pomerol, 76–90. Paris: ISTE-Editions. https://www.istegroup.com/fr/produit/sciences-de-la-vie-sciences-de-linformation/
    Manuscript Citation Publisher Full text

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