![\"Inventeur](\"http:\/\/www.lefigaro.fr\/medias\/2009\/09\/02\/fec909a6-97a1-11de-8ec2-49bb667c1281.jpg\")
<\/div>\nToutefois, un syst\u00e8me chaotique n’est pas un syst\u00e8me sauvage qui fait n’importe quoi n’importe comment. Sous son d\u00e9sordre apparent, se cache un ordre tr\u00e8s strict. Un syst\u00e8me chaotique ob\u00e9it aux principes physiques qui s’appliquent \u00e0 tous les autres syst\u00e8mes. Mais il est d’une part impossible de pr\u00e9voir son comportement sur le long terme et, d’autre part, inversement, de savoir quel \u00e9tait pr\u00e9cis\u00e9ment son \u00e9tat dans le pass\u00e9. On parle pour cela de \u00absensibilit\u00e9 aux conditions initiales\u00bb, largement popularis\u00e9e par la fameuse expression de \u00abl’effet papillon\u00bb.<\/p>\n
C’est en 1972 qu’Edward Lorenz donne une conf\u00e9rence scientifique intitul\u00e9e : \u00abPr\u00e9dictibilit\u00e9 : le battement d’ailes d’un papillon au Br\u00e9sil provoque-t-il une tornade au Texas ?\u00bb L’image va faire le tour du monde et donner toute son ampleur aux th\u00e9ories du chaos (ce mot ne sera d’ailleurs \u00abcr\u00e9\u00e9\u00bb que trois ans plus tard par deux autres math\u00e9maticiens).<\/p>\n
Anc\u00eatre des ordinateurs<\/h3>\n
Mais pendant sa conf\u00e9rence, Lorenz demande aussi \u00e0 ses auditeurs de r\u00e9fl\u00e9chir \u00e0 deux autres questions. En premier lieu, si un battement d’ailes peut induire une tornade, chaque battement d’ailes de ce papillon et de ses innombrables cong\u00e9n\u00e8res provoque-t-il le m\u00eame effet ? Enfin, un battement d’ailes de papillon peut-il emp\u00eacher la formation d’une tornade ?<\/p>\n
M\u00e9t\u00e9orologue et math\u00e9maticien, Edward Lorenz travaillait au Massachusetts Institute of Technology. Il poss\u00e9dait l’un des tout premiers ordinateurs, qui ne s’appelait d’ailleurs pas encore comme cela. Une \u00e9norme machine \u00e9lectronique dot\u00e9e de tubes \u00e0 vide faisant un bruit terrible et tombant en panne tr\u00e8s souvent. Lorenz avait mis au point un des premiers simulateurs m\u00e9t\u00e9orologiques. En t\u00e2tonnant, il avait fait un mod\u00e8le atmosph\u00e9rique int\u00e9grant douze \u00e9quations mettant en relation temp\u00e9rature, pression et vitesse du vent. Et il faisait tourner sa machine pour obtenir des simulations de situations m\u00e9t\u00e9orologiques.<\/p>\n
Chaque minute quand elle marchait, sa machine mod\u00e9lisait une journ\u00e9e m\u00e9t\u00e9o. Ce qu’il trouvait lent. Un jour, \u00e0 l’hiver 1961, voulant acc\u00e9l\u00e9rer le processus, il lan\u00e7a ses programmes au milieu de leur ex\u00e9cution en tapant des donn\u00e9es chiffr\u00e9es \u00e0 la main. Et avec seulement trois d\u00e9cimales au lieu de six. Apr\u00e8s \u00eatre all\u00e9 boire un caf\u00e9 pour \u00e9chapper aux cliquetis de la machine, il constata que le r\u00e9sultat n’\u00e9tait pas du tout celui attendu.<\/p>\n
Son premier r\u00e9flexe est d’incriminer la machine. Puis, Lorenz r\u00e9fl\u00e9chit. Et vit que l’\u00e9cart provenait du fait qu’il avait enlev\u00e9 des d\u00e9cimales, pensant que c’\u00e9tait si minime qu’il n’y aurait pas de diff\u00e9rence. Il n’aura de cesse dans les ann\u00e9es suivantes d’explorer ce nouveau champ scientifique en utilisant les math\u00e9matiques.<\/p>\n
Des syst\u00e8mes dynamiques difficilement pr\u00e9visibles<\/h3>\n
Conduisant ainsi \u00e0 une red\u00e9couverte de pr\u00e9d\u00e9cesseurs oubli\u00e9s. Comme le grand math\u00e9maticien fran\u00e7ais Henri Poincar\u00e9 \u00e0 la fin du XIXe si\u00e8cle. Lequel avait d\u00e9j\u00e0 touch\u00e9 du doigt dans ses travaux sur la m\u00e9canique c\u00e9leste le probl\u00e8me des conditions initiales. Jacques Hadamard, lui aussi math\u00e9maticien fran\u00e7ais (qui aurait servi, dit-on, de mod\u00e8le au savant Cosinus du fait de sa distraction), avait \u00e9galement explor\u00e9 une partie du probl\u00e8me.<\/p>\n
Une des caract\u00e9ristiques de cette th\u00e9orie, c’est qu’elle est totalement transversale dans tous les domaines scientifiques, que ce soit la physique, l’astronomie, la biologie, l’\u00e9conomie ou les sciences sociales. Partout se trouvent ces syst\u00e8mes dynamiques trop difficilement pr\u00e9visibles : croissance ou d\u00e9croissance de populations animales, r\u00e9partition de capitaux et flux financiers, syst\u00e8mes stellaires et plan\u00e9taires.<\/p>\n
Elle est aussi compl\u00e8tement redevable au d\u00e9veloppement de l’informatique. \u00c0 la fois parce que les ordinateurs ont permis de visualiser simplement ces \u00e9tats \u00abchaotiques\u00bb et qu’ils ont permis, gr\u00e2ce \u00e0 leur puissance de calcul, d’expliquer certains ph\u00e9nom\u00e8nes naturels sur lesquels les chercheurs s’arrachaient les cheveux. Et qui ont \u00e9t\u00e9 \u00abr\u00e9solus\u00bb par la th\u00e9orie du chaos. Et un syst\u00e8me chaotique n’est pas forc\u00e9ment complexe. Un pendule ou une balan\u00e7oire peuvent ainsi parfois montrer des comportements chaotiques. Mais encore une fois, chaotique ne veut pas dire \u00abirraisonn\u00e9\u00bb.<\/p>\n