Raisonnement

La philosophie traite le raisonnement comme un sujet complexe et multifacette et selon différentes perspectives. Les philosophes, depuis Aristote jusqu'aux logiciens modernes, ont étudié les structures formelles du raisonnement. Aristote a formalisé le syllogisme, une forme de raisonnement déductif. La logique formelle analyse les relations entre les prémisses et les conclusions et établit des règles pour déterminer la validité des arguments. En épistémologie, le raisonnement est essentiel pour comprendre comment nous acquérons des connaissances et justifions nos croyances. Descartes et ses successeurs ont vu dans le raisonnement déductif un moyen d'atteindre des certitudes indubitables, tandis que d'autres, comme Hume, ont mis en lumière les limites du raisonnement inductif et la problématique de l'inférence causale. Les philosophes pragmatistes, tels que Charles Sanders Peirce et William James, ont mis l'accent sur le raisonnement abductif (ou inférentiel) et son rôle dans la formation d'hypothèses. Pour eux, le raisonnement est une activité dynamique et contextuelle, étroitement liée à l'action et aux conséquences pratiques. Dans l'éthique, le raisonnement sert à évaluer les actions et les décisions. Des théories éthiques comme le déontologisme de Kant et l'utilitarisme de Bentham et Stuart Mill reposent sur des formes spécifiques de raisonnement moral pour déterminer ce qui est juste ou bon. Les traditions phénoménologique et herméneutique, représentées par des penseurs comme Husserl et Ricoeur, examinent comment le raisonnement est enraciné dans l'expérience vécue et la compréhension interprétative. Ici, le raisonnement est vu comme un processus d'interprétation des significations et des intentions. Il a aussi des philosophes comme Nietzsche et les penseurs postmodernes, qui ont critiqué les prétentions du raisonnement à l'objectivité et à l'universalité. Ils soulignent les dimensions historiques, culturelles et linguistiques qui influencent et conditionnent nos processus de raisonnement.

Les différents types de raisonnements logiques

Le raisonnement déductif est un processus logique par lequel une conclusion est tirée de prémisses générales de manière nécessairement vraie, si les prémisses sont elles-mêmes vraies (Les valeurs de vérité). 

Le raisonnement déductif commence donc par des prémisses ou des affirmations générales qui sont acceptées comme vraies. La conclusion tirée du raisonnement déductif est nécessairement vraie, à condition que les prémisses soient également vraies et que le raisonnement soit correctement appliqué.

Exemples de raisonnements déductifs.

• Syllogisme classique. - Prémisse 1 : tous les humains sont mortels; prémisse 2 : Socrate est un humain;  conclusion : donc, Socrate est mortel. Dans cet exemple, la conclusion (Socrate est mortel) découle nécessairement des deux prémisses. Si les prémisses sont vraies (tous les humains sont mortels et Socrate est un humain), alors la conclusion doit aussi être vraie.

• Raisonnement conditionnel. - Prémisse 1 : s'il pleut, alors la rue est mouillée; prémisse 2 : il pleut; conclusion : Donc, la rue est mouillée. Dans cet exemple, la conclusion découle logiquement de la combinaison des deux prémisses conditionnelles. Si les prémisses sont vraies, la conclusion est inévitable.

En logique formelle, le raisonnement déductif est représenté à l'aide de formules et de règles de déduction, telles que le modus ponens (si P alors Q, P donc Q) et le modus tollens (si P alors Q, non Q donc non P).

Importance du raisonnement déductif.
Dans les disciplines telles que les mathématiques et les sciences, le raisonnement déductif est essentiel pour prouver des théorèmes et valider des hypothèses. Il permet de garantir que les conclusions dérivées sont fondées de manière rigoureuse sur des prémisses acceptées.

En philosophie et en logique, le raisonnement déductif est utilisé pour construire des arguments valides et pour analyser la cohérence des systèmes de pensée.

Dans les contextes de décision et de planification, le raisonnement déductif aide à établir des stratégies et à tirer des conclusions basées sur des principes établis.

Raisonnement inductif.
Le raisonnement inductif repose ordinairement sur des données empiriques ou des expériences concrètes. C'est un processus par lequel on tire des conclusions générales à partir d'observations ou d'exemples spécifiques. 

Le raisonnement inductif commence par l'observation de cas particuliers ou spécifiques. À partir de ces observations spécifiques, on forme une généralisation ou une hypothèse sur un ensemble plus large. Les conclusions inductives sont probables mais pas certaines. Elles sont basées sur les preuves disponibles et peuvent être révisées en fonction de nouvelles observations.

Exemples de raisonnement inductif.

• Observation des animaux. -  Observation : j’ai vu plusieurs corbeaux et tous étaient noirs; conclusion Inductive : tous les corbeaux sont probablement noirs. Ici, la conclusion que tous les corbeaux sont noirs est basée sur l'observation de plusieurs corbeaux noirs. Cependant, cela ne garantit pas que chaque corbeau est noir, mais cela est plausible en fonction des observations.

• Étude des tendances de consommation. - Observation : les ventes de produits biologiques ont augmenté chaque année au cours des cinq dernières années; conclusion inductive : les ventes de produits biologiques continueront probablement à augmenter dans les années à venir. Ce raisonnement est basé sur la tendance observée dans les ventes, ce qui permet de prédire que cette tendance se poursuivra. Cependant, des facteurs inattendus pourraient influencer cette tendance.

• L'induction simple consiste à tirer une conclusion générale à partir d'un nombre limité d'observations. Exemple : après avoir vu plusieurs pommes tomber au sol, on conclut que les pommes tombent toujours au sol lorsqu'elles sont lâchés.

• L'induction statistique consiste à utiliser des données statistiques pour faire des généralisations sur une population entière. Exemple : si une enquête révèle que 80 % des personnes dans une ville aiment un certain restaurant, on peut conclure, avec une bonne chance d'avoir raison, que ce restaurant sera apprécié par une personne donnée dans cette ville.

• L'induction par analogie consiste à tirer des conclusions basées sur les similitudes entre deux situations ou objets. Exemple : si un médicament fonctionne bien pour traiter une maladie similaire, il est raisonnable de penser qu'il pourrait aussi être efficace pour traiter une autre maladie similaire.

Limites du raisonnement inductif.
Les conclusions inductives sont probabilistes et peuvent être incorrectes si les observations ne sont pas représentatives ou si des facteurs inattendus surviennent. Si l'échantillon d'observation est trop petit ou non représentatif, les généralisations peuvent être erronées.

Le raisonnement inductif peut être influencé par des biais, où les conclusions sont basées sur des observations qui confirment les attentes préexistantes plutôt que sur une analyse objective.

Raisonnement abductif.
Le raisonnement abductif, également appelé inférence à la meilleure explication, est un type de raisonnement introduit et formalisé par Charles Sanders Peirce. Contrairement aux raisonnements déductif et inductif, le raisonnement abductif se concentre sur la formation d'hypothèses pour expliquer des observations surprenantes ou inattendues.

Le raisonnement abductif commence par une observation surprenante ou inexpliquée et cherche à formuler une hypothèse qui pourrait expliquer cette observation. Exemple : si vous voyez de la fumée s'élevant d'une forêt, vous pouvez abduire qu'il y a peut-être un incendie. Les conclusions abductives sont provisoires et incertaines. Elles ne garantissent pas la vérité de l'hypothèse, mais la considèrent comme une explication plausible qui mérite d'être testée. Exemple : vous pouvez découvrir plus tard que la fumée était causée par un campement et non par un incendie, nécessitant ainsi une révision de l'hypothèse initiale. Parmi plusieurs hypothèses possibles, le raisonnement abductif cherche celle qui explique le mieux les données disponibles. Cette hypothèse doit être la plus simple, la plus cohérente et la plus économique. Exemple : Si plusieurs causes potentielles de la fumée sont envisagées (incendie, barbecue, fumée de cheminée), l'hypothèse de l'incendie pourrait être préférée si elle correspond mieux aux autres signes observés (par exemple, une grande quantité de fumée).

• Observation. -  Une anomalie ou un fait surprenant est observé.       Exemple : une personne arrive à un rendez-vous avec une chemise mouillée. 

• Génération d'hypothèses. - Plusieurs hypothèses sont générées pour expliquer cette observation.  Exemple : la personne a pu être prise sous une averse, avoir renversé de l'eau sur elle ou être tombée dans une piscine.

• Sélection de l'hypothèse la plus plausible. - L'hypothèse qui semble la plus probable et qui explique le mieux l'observation est choisie. Exemple : s'il pleut dehors, l'hypothèse qu'elle a été prise sous une averse est sélectionnée comme la meilleure explication.

• Test et vérification. - L'hypothèse choisie est testée par des observations et des expériences supplémentaires pour vérifier sa validité. Exemple : en interrogeant la personne, on peut confirmer ou infirmer l'hypothèse initiale.

Les médecins utilisent le raisonnement abductif pour diagnostiquer des maladies à partir de symptômes observés. Un ensemble de symptômes peut amener un médecin à formuler une hypothèse sur la maladie sous-jacente.

Les détectives utilisent l'abduction pour développer des hypothèses sur ce qui s'est passé dans un crime basé sur les indices trouvés. Les traces de pas, les empreintes digitales, et les témoignages conduisent à l'élaboration de scénarios sur la manière dont le crime a été commis.

Raisonnement analogique.
Le raisonnement analogique est un type de raisonnement qui consiste à établir des conclusions ou des hypothèses sur la base de similitudes entre deux ou plusieurs objets, situations, ou systèmes. Il repose sur l'idée que si deux choses sont similaires dans certains aspects, elles le sont possiblement aussi dans d'autres aspects. En d'autres termes, il utilise des analogies pour tirer des conclusions ou faire des prévisions.

Le raisonnement analogique s'appuie sur les similarités entre des objets ou situations pour inférer des propriétés ou des comportements d'un objet ou situation à un autre. Il compare deux éléments (ou plus) et cherche à transférer des connaissances ou des conclusions d'un élément à l'autre sur la base de leurs ressemblances. Les conclusions tirées par raisonnement analogique sont probables mais pas certaines, car elles dépendent des similitudes perçues.

Exemples de raisonnements analogiques.

• Analogies scientifiques. -  Le système circulatoire humain est comparé à un réseau de canalisations d'eau. Donc, tout comme un système de canalisations d'eau peut être bloqué par des débris, le système circulatoire peut également être obstrué par des caillots sanguins. Dans cet exemple, la comparaison entre deux systèmes (le système circulatoire et les canalisations d'eau) aide à comprendre le concept de l'obstruction dans le système circulatoire.

• Innovation technologique. - Les ailes d'un oiseau sont comparées aux ailes d'un avion. Donc, comme les ailes des oiseaux permettent le vol grâce à la portance, les ailes d'un avion doivent également être conçues pour maximiser la portance pour le vol. Ici, l'analogie entre les ailes des oiseaux et celles des avions a contribué au développement de la conception des ailes d'avion pour améliorer la performance aérienne.

• Analogies structurales. - Comparaison des structures ou systèmes pour tirer des conclusions. Par exemple, comparer le fonctionnement d'un écosystème à celui d'une machine complexe.

• Analogies fonctionnelles. - Comparaison des fonctions ou des rôles de différents objets ou systèmes. Par exemple, comparer le rôle du système nerveux à celui des réseaux de communication.

• Analogies conceptuelles. - Comparaison des idées ou concepts abstraits pour comprendre de nouveaux concepts. Par exemple, utiliser l'analogie entre une bibliothèque et un disque dur pour expliquer le stockage de données.

Limites du raisonnement analogique.
Si les objets ou situations comparés ne sont pas suffisamment similaires, les conclusions peuvent être incorrectes ou trompeuses. Les analogies peuvent mener à des généralisations excessives si les différences importantes entre les éléments comparés sont ignorées.

Les analogies peuvent également être influencées par des biais, où l'on cherche des similitudes qui confirment les attentes préexistantes plutôt que d'examiner objectivement les différences.

Raisonnement par déduction partielle.
Le raisonnement par déduction partielle est un type de raisonnement qui combine des éléments de la déduction et de l'induction pour arriver à des conclusions probables à partir de prémisses généralement acceptées. Contrairement au raisonnement déductif, où la conclusion est nécessairement vraie si les prémisses le sont, le raisonnement par déduction partielle se concentre sur des conclusions qui sont très probables mais pas absolument garanties. Ce raisonnement peut être utilisé lorsque les informations disponibles sont partielles ou lorsque la certitude totale n'est pas atteignable.

Le raisonnement par déduction partielle commence par des prémisses qui sont généralement acceptées comme vraies, mais qui ne sont pas nécessairement universelles ou totalement couvertes. La conclusion tirée est très probable en fonction des prémisses, mais elle n'est pas nécessairement certaine. Le raisonnement aboutit à une conclusion plausible, mais pas inévitable. Il utilise des éléments inductifs en se basant sur des observations ou des tendances pour renforcer la conclusion. Les conclusions sont probables mais peuvent être sujettes à révision en fonction de nouvelles informations ou preuves.

• Prédiction basée sur des tendances. - Prémisse 1 : au cours des dernières années, les ventes de smartphones ont augmenté de 10 % par an; prémisse 2 : le marché des smartphones continue de croître en raison de l'innovation technologique et de la demande croissante; conclusion partielle : Les ventes de smartphones devraient probablement continuer à augmenter cette année, bien que les chiffres exacts puissent varier. Ici, la conclusion est très probable, mais elle n'est pas garantie, car des facteurs imprévus pourraient influencer les ventes.

• Diagnostic médical. - Prémisse 1 : une personne présente des symptômes de toux persistante, de fièvre et de fatigue; prémisse 2 : ces symptômes sont couramment associés à une infection virale telle que la grippe; conclusion partielle : il est probable que la personne ait la grippe, mais un diagnostic médical complet est nécessaire pour confirmer la maladie exacte. Dans cet exemple, le raisonnement aboutit à une conclusion probable sur la base des symptômes observés et des connaissances médicales générales, mais la certitude nécessite une vérification supplémentaire.

• Planification stratégique. - Prémisse 1 : lors des trois dernières campagnes publicitaires, une augmentation de 15 % des ventes a été observée à la suite de la publicité ciblée; prémisse 2 : les campagnes publicitaires ciblées ont continué à montrer un bon retour sur investissement; conclusion Partielle : une nouvelle campagne publicitaire ciblée pourrait probablement entraîner une augmentation des ventes, bien que les résultats exacts puissent varier en fonction des nouvelles conditions du marché. Le raisonnement repose dans ce cas sur une tendance observée et des prémisses généralement acceptées pour prédire une augmentation probable des ventes, avec une reconnaissance de l'incertitude possible.

Limites du raisonnement par déduction partielle.
Les conclusions sont probables mais ne garantissent pas la certitude. Les nouvelles informations ou les facteurs non considérés peuvent changer les résultats. La qualité de la conclusion dépend fortement de la qualité et de la pertinence des prémisses. Des prémisses incorrectes ou incomplètes peuvent conduire à des conclusions erronées.

Ce type de raisonnement peut nécessiter une évaluation complexe des tendances et des données pour arriver à des conclusions probables, ce qui peut être difficile à gérer dans des situations avec de nombreuses variables.

Raisonnement conditionnel.
Le raisonnement conditionnel est un type de raisonnement logique basé sur des propositions conditionnelles, souvent formulées sous la forme "Si P, alors Q" (noté Pâ†'Q), où P est la condition (ou prémisse) et Q est le résultat (ou conclusion) qui dépend de cette condition. Ce type de raisonnement analyse la validité d'une conclusion en fonction de l'application de la condition. Si la condition est remplie, alors la conclusion est attendue. Deux formes classiques de raisonnement conditionnel sont le modus ponens et le modus tollens :

• Modus ponens. - Si P alors Q, P est vrai, donc Q est vrai.

• Modus tollens. - Si P alors Q, Q est faux, donc P est faux.

Exemples de raisonnements conditionnels.

• Modus ponens. Proposition conditionnelle : s'il pleut, alors le sol sera mouillé;   observation : il pleut; conclusion : donc, le sol est mouillé. Dans cet exemple, la conclusion est tirée directement en appliquant la condition donnée (la pluie) à la conséquence attendue (le sol mouillé).

• Modus tollens. - Proposition conditionnelle : si l'électricité est coupée, alors la lumière ne fonctionne pas; observation : la lumière fonctionne; conclusion : donc, l'électricité n'est pas coupée. Ici, la conclusion est tirée en utilisant l'information que la conséquence (lumière fonctionnelle) est vraie, donc la condition (coupure de l'électricité) doit être fausse.

• Raisonnement hypothético-déductif. - Proposition conditionnelle : si un médicament est efficace, alors il réduira les symptômes d'une maladie; observation : les symptômes de la maladie ne sont pas réduits après la prise du médicament; conclusion : donc, le médicament n'est probablement pas efficace. Ce raisonnement conditionnel aide à tirer des conclusions sur l'efficacité du médicament en fonction des résultats observés. 

Limites du raisonnement conditionnel.
Si la condition n'est pas remplie, la conclusion ne peut pas être validée. Cela peut conduire à des incertitudes ou à des conclusions incorrectes si les conditions ne sont pas bien établies. Si la proposition conditionnelle est incorrecte ou mal formulée, les conclusions tirées seront également erronées. Les situations réelles peuvent impliquer des conditions complexes ou multiples, rendant l'analyse conditionnelle plus difficile et moins précise.

Raisonnement causal
Le raisonnement causal est un type de raisonnement qui vise à établir une relation de cause à effet entre deux ou plusieurs événements ou phénomènes. Il consiste à identifier et à comprendre les causes d'un effet observé ou les effets d'une cause donnée. Ce type de raisonnement est fondamental pour l'analyse scientifique, la prise de décision et la résolution de problèmes complexes.

Le raisonnement causal cherche à identifier ce qui a causé un certain effet ou à déterminer les conséquences d'une cause spécifique. Il établit des liens directs ou indirects entre les variables ou les événements pour démontrer comment une variable (la cause) influence une autre variable (l'effet). Pour qu'un lien causal soit valide, la cause doit généralement précéder l'effet dans le temps. Le raisonnement causal repose sur des preuves empiriques ou des observations pour soutenir la relation de cause à effet. Dans les expériences et les études, il est important de contrôler les variables pour isoler l'effet de la cause.

• Médecine. - Observation  : les personnes exposées au tabagisme ont un taux plus élevé de cancer du poumon; hypothèse : le tabagisme est la cause du cancer du poumon; analyse : des études montrent que les substances chimiques dans la fumée de tabac endommagent les cellules pulmonaires, ce qui peut conduire au cancer; conclusion, le tabagisme est une cause majeure du cancer du poumon. Ici, la relation causale est établie en analysant les preuves et en comprenant les mécanismes biologiques sous-jacents.

• Économie. - Observation : une baisse des taux d'intérêt est associée à une augmentation des investissements des entreprises; hypothèse : une baisse des taux d'intérêt stimule les investissements des entreprises; analyse : lorsque les taux d'intérêt sont bas, le coût des emprunts diminue, ce qui rend les investissements plus attractifs pour les entreprises; conclusion : les baisses des taux d'intérêt causent une augmentation des investissements des entreprises. Ce raisonnement est fondé sur la relation entre les taux d'intérêt et les comportements d'investissement, soutenue par des données économiques et des théories financières.

• Environnement. - Observation : les niveaux de pollution augmentent avec l'industrialisation; hypothèse : l'industrialisation cause une augmentation de la pollution; analyse : les processus industriels émettent des polluants dans l'air et l'eau, contribuant ainsi à une augmentation des niveaux de pollution; conclusion : l'industrialisation est une cause de l'augmentation de la pollution. Dans ce cas, le raisonnement causal se base sur la compréhension des impacts environnementaux des activités industrielles.

• Causalité Directe. - Une cause immédiate et directe entraîne un effet spécifique. Exemple : Une erreur de pilotage peut directement causer un accident d'avion.

• Causalité indirecte. - Une cause peut influencer un effet par l'intermédiaire d'une ou plusieurs autres variables. Exemple : Une politique économique peut influencer l'emploi en modifiant les conditions du marché du travail.

• Causalité bidirectionnelle. - Deux variables peuvent s'influencer mutuellement. Exemple : Le stress peut entraîner des problèmes de santé, et les problèmes de santé peuvent augmenter le stress.

Limites du raisonnement causal.
Les relations causales peuvent être multifactorielles. Cela rend difficile l'identification de la cause unique d'un effet. Des variables non contrôlées peuvent aussi influencer les résultats et masquer les véritables relations causales.

Certaines expériences ou études causales peuvent être difficiles ou impossibles à réaliser en raison de contraintes éthiques ou pratiques.

Lorsqu'on entreprend un raisonnement causal, il est nécessaire de bien distinguer la notopn de corrélation (liens observés) avec avec celle de causalité (relations de cause à effet). Une corrélation ne prouve pas nécessairement une relation causale.

Raisonnement par élimination.
Le raisonnement par élimination, également connu sous le nom de raisonnement par exclusion, est une méthode logique utilisée pour déduire la vérité ou la meilleure option parmi plusieurs possibilités en éliminant les options impossibles ou moins probables. Cette approche est particulièrement utile lorsqu'il est difficile de prouver directement une conclusion, mais où certaines options peuvent être systématiquement exclues.

Le raisonnement par élimination commence par dresser une liste de toutes les options ou hypothèses possibles pour un problème ou une question donnée. Il examine chaque option pour déterminer si elle est compatible avec les preuves ou les conditions disponibles. Les options qui sont incompatibles ou moins probables sont éliminées. Une fois les options impossibles ou improbables éliminées, la ou les options restantes sont considérées comme les plus probables ou correctes.

Exemples de raisonnements par élimination.

• Résolution de problèmes. - Problème : un détective enquête sur un vol. Trois suspects sont présents : Alice, Arnault et Thierry. Le vol a eu lieu à une heure précise, et le témoin a vu quelqu'un en train de sortir par une fenêtre. Options : Alice, Arnault, Thierry. Élimination : Alice a un alibi solide qui prouve qu'elle était ailleurs à ce moment-là; Arnault était en réunion avec plusieurs témoins et ne pouvait pas être au lieu du vol; Thierry était seul à la maison et a une fenêtre cassée qui correspond à la description donnée par le témoin.Conclusion : Thierry est le principal suspect en raison des preuves restantes après avoir éliminé les autres suspects.

• Diagnostic médical. - Symptômes : le patient présente des douleurs abdominales, de la fièvre et des nausées. Options diagnostiques : appendicite; infection urinaire; gastro-entérite; ulcère. Élimination : une analyse d'urine montre qu'il n'y a pas d'infection urinaire; les tests sanguins montrent que le patient n'a pas de signes d'infection généralisée typiques des ulcères; les symptômes sont compatibles avec les deux options restantes, mais les tests d'imagerie montrent une inflammation localisée dans la région de l'appendice. Conclusion : l'appendicite est le diagnostic le plus probable après élimination des autres possibilités.

• Choix de carrière. -  Options de Carrière : médecin, enseignant, ingénieur, artiste. Critères : pas de formation médicale; pas d'intérêt pour l'éducation; intérêt marqué pour les sciences et les mathématiques; aisance dans les arts et la créativité. Élimination : médecin (en raison du manque de formation); enseignant (en raison du manque d'intérêt pour l'éducation). Conclusion : artiste et ingénieur sont les meilleures options de carrière restantes après élimination des autres possibilités (Léonard de Vinci).

Limites du raisonnement par élimination.
Le raisonnement par élimination repose sur la qualité et la complétude des informations disponibles. Des informations manquantes peuvent mener à une conclusion incorrecte. Lorsque les options sont nombreuses ou les informations sont complexes, le processus d'élimination peut devenir difficile et sujet à erreur.

Ce type de raisonnement peut être influencé par des biais ou des préjugés dans la sélection et l'évaluation des options à éliminer.

Si certaines options ne sont pas bien définies ou mal comprises, l'élimination peut ne pas être efficace.

Les raisonnements rhétoriques

Quelques types de raisonnements rhétoriques.
On peut définir différentes sortes de raisonnements rhétoriques à partir des élémernts sur lesquels ils s'appuient :
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Dans la pratique, les orateurs, écrivains, politiciens, avocats et publicitaires utilisent  une combinaison de ces techniques pour persuader leur public. L'efficacité d'un raisonnement rhétorique dépend de la compréhension de l'auditoire, du contexte et de la maîtrise des techniques par l'orateur.