Séminaire d'Epistemologie & Biologie Théorique 2009-2010

Séminaire d'Epistémologie & Biologie Théorique


'Nouvelles perspectives sur le vital'

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Organisation :

 

Paul-Antoine Miquel

Université de Nice

& CEPERC, UMR CNRS, 6059, Université de Provence,


Franck Grammont

Equipe Systèmes Dynamiques, Interactions en Physique, Biologie et Chimie. Laboratoire J.A. Dieudonné (UMR CNRS 6621)

& Pôle de Biologie Systémique, Université de Nice.

 

Lieu :

 

Conférences  le mercredi à 17 h 30  au laboratoire J.A. Dieudonné, salle de conférences

Université de Nice, Parc Valrose, 06108, Nice Cedex 2

 

 

 

 

 

7 Octobre 2009- G. Gandolfo* (UNSA) : 'Modèle et réalité : une perspective épistémologique'

 

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25 Novembre 2009 L. Boiteau* (UMR 5247, CNRS, Montpellier) 'Sur l'émergence de la vie, le regard du chimiste'

 

16 Décembre 2009 G. Longo* (Laboratoire et Département d'Informatique CNRS et ENS, Paris) : 'Criticité étendue et cycles biologiques'

 

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18 Janvier 2010 Ana Soto* ( Tufts University, Boston, Séance à Aix en Provence) : 'Sur le concept de société cellulaire en biologie'

 

 

 

 

3 Février 2010 A. Lesne* (Institut des Hautes ´Etudes Scientifiques, Bures sur Yvette ; LPMC, Paris VI) : 'Sélection naturelle et approches fonctionnelles: l'exemple de l'allostérie'.

 

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19 Février 2010 D. Lecourt* (Paris VII ; Centre G. Canguilhem) 'Le vitalisme de Canguilhem, une exigence ou une méthode ?' Attention conférence le Vendredi à 17 heures

 

 

3 Mars 2010

Th. Paul * (CNRS, Dépt Maths et applications, ENS, Paris) "A propos du formalisme intrinsèque de la mécanique quantique et ses  ramifications hors de la microphysique"?

 

 

31 Mars 2010 Les systèmes adaptatifs obéissent-ils au Principe de la Production Maximale d'Entropie? Exemple d'application à la plasticité phénotypique

Patrick Coquillard

(Laboratoire Interactions Biotiques et Santé Végétale, IBSV/INRA/CNRS UMR 6243)

 

Le principe de production maximale d'entropie des systèmes loin de l'équilibre thermodynamique (MaxEnt) est une découverte de la seconde moitié du XXe siècle. Il semble à première vue en désaccord avec le second principe de la thermodynamique qui, tel qu'énoncé par Clausius, indique que "pour tout système adiabatique, l'entropie finale du système est supérieure ou égale à celle de l'état initial". Plus encore, en 1947, Prigogine établit le Principe d'Entropie Minimale qui stipule que " tout système en état stationnaire, mais loin de l'équilibre thermodynamique, a une production d'entropie minimale " (MinEnt). En raison de ces contradictions apparentes, le MaxEnt malgré ses succès applicatifs est resté peu connu jusqu'à ce jour. En réalité, ces deux conceptions ne sont pas contradictoires (d'après des travaux récents) mais s'adresseraient à deux phases différentes de la dynamique du système rejoignant un état stationnaire, l'une rapide (MaxEnt) et l'autre locale et lente (MinEnt). Enfin, la seconde loi de la thermodynamique peut être obtenue comme un corolaire du MaxEnt. En 1957 E. T. Jaynes démontra le théorème du MaxEnt et sa méthode de résolution dans le cadre de la théorie de l'information et de la physique statistique.

Nous nous intéressons dans ce cadre à la capacité d'adaptation de systèmes en état quasi stationnaires car soumis à des variations environnementales fluctuantes dans le temps. Pour conserver sa capacité de réponse optimale, le système doit conserver une part de variance comme paramètre de la fonction de réponse, tout en minimisant le cout énergétique associé à cette réponse et à la variance. Nous donnons un exemple d'un tel système biologique (réponse de 3 gènes liés par épistasie) et en appliquant le MaxEnt, montrons que la réponse optimale (rapport cout/bénéfice minimal) correspond bien à l'entropie différentielle maximale du système sous la contrainte d'un cout énergétique fixe.

Il en ressort que sous la pression de la sélection naturelle, les organismes devraient converger vers ces solutions au cours des générations de façon à optimiser les "trade-offs" d'allocation de ressources carbonées. Ainsi, en estimant sur des organismes la variance des réponses obtenues en divers états de paramètres environnement, on devrait être en mesure de prédire l'amplitude des variations auxquelles ils sont susceptibles de faire face avec succès.

 

Argument : Dans sa thèse de doctorat (1964), Gilbert Simondon effectuait une distinction conceptuelle cruciale entre l'individuel et le vital. L'individuel, dont le paradigme était le cristal, se définissait par la capacité ponctuelle d'un système d'agir sur lui-même, au sens où il avait comme en un point critique un avant et un après (contrainte chronologique) et un dedans et un dehors (contrainte topologique). Le vital était déjà conçu comme le fait que le processus d'individuation soit retardé, que ce point critique se transforme en ligne de criticité, fournissant ainsi au vivant, non seulement un temps et un espace propres, mais une « histoire » et une « géographie » propres. Cinquante ans plus tard, à travers les notions de « criticité étendue » et « d'anti-entropie », F. Bailly et G. Longo (2008, 2009) ont repris ce projet en tentant de le formaliser partiellement. Il engage ainsi une perspective déjà ouverte par la biologie des origines de la vie : élargir le physico-chimique, plutôt que de tracer une ligne de démarcation entre le vital et le physique. Leurs théories constituent des extensions, dans le sens de la logique, de certaines théories physiques ; dans certains cas, elles sont fondées sur des dualités conceptuelles par rapport à la physique quantique.

 

Que vaut une telle perspective, encore largement spéculative ? Quelles nouvelles exigences épistémologiques et quels nouveaux paysages ontologiques dessine-t-elle ? Telles sont les questions auxquelles nous tenterons d'apporter certaines réponses au cours du séminaire de cette année.


Références:

 

  • Bailly F., Longo G. Mathématiques et sciences de la nature. La singularité physique du vivant, Hermann, Paris, 2006.
  • Bailly F., Longo G. Biological Organization and Anti-Entropy. In J. Biological Systems, Vol. 17, No. 1, pp. 63-96, 2009.  (téléchargéable, http://www.di.ens.fr/users/longo/ )
  • Ganti T., "The principles of Life" Oxford University Press, 2003.
  • Kauffman Stuart, Investigations, Oxford Un. Pr., 2000.
  • Kauffman Stuart, 'Simulation of a Chemical Autonomous Agent', Zeitschrift für Physikalisches Chemie, 216, 1-9, 2002.
  • Lecourt D., Georges Canguilhem , PUF/Que sais je ?, Paris, 2008.
  • Lecourt D.,L'Amérique entre la Bible et Darwin, 1992, 3e réed. Quadrige/PUF, 2007.
  • Lesne A, Victor JM. Chromatin fiber functional organization : some plausible models. Eur Phys JE 2006 ; 19 : 279-90.
  • Lesne A, Victor JM. Robustness: confronting lessons from physics and biology, Biological Reviews, 2008,  83, 509-532.
  • Miquel P.A., Soto A, Sonnenschein C. 'Physicalism and downward causation in developmental and cancer biology", Acta Biotheoretica, 56, N° 4, 2008: 257-274.
  • Morange M., La vie expliquée, Paris, O. Jacob, 2004.
  • Nicolis, G., Prigogine, I., 1989. Exploring Complexity, New York, Freeman.
  • Soto A, Sonnenschein C (2004), 'Emergentism as a default: Cancer as a
  • problem of tissue organization'; J. Biosci. 30: 103-118
  • Simondon, G (1964) L'individu et sa genèse physico-biologique, Paris, Million, 1995.

 

 

Mardi 11 Mai 2010 à 17h30 " Les modèles logistiques et de Lotka Volterra avant et après l'ordinateur"

Claude Lobry

(Université de Nice Sophia Antipolis)

 

En dynamique des populations il est classique d'exprimer d'utiliser des équations différentielles pour représenter l'évolution de tailles de populations au cours du temps. Tout le monde a présent à l'esprit :

  • la croissance exponentielle x' = m x,
  • le modèle logistique x' = r x (1-x/k) de croissance limitée,
  • le modèle de Lotka Volterra de la relation consommateur ressource

x' = a x - b x y

y' = c x y - d y

et ils sont abondamment enseignés dans les premières années des filières de biologie

(présentés comme des outils indispensables) et de mathématiques (présentés comme des applications remarquables des mathématiques).

Ces modèles datent d'une époque où les ordinateurs n'existaient pas et où les méthodes de la physique statistique (tirer parti de la présence d'un très grand nombre d' "individus" pour gommer la particularité des mouvements individuels au profit de "comportements collectifs" simples) étaient les seules possibles.

L'ordinateur, à travers ce qu'on appelle les "modèles I.B.M." (Individually Based Models) a changé la donne. Il est maintenant possible de simuler l'interaction de millions d'individus au comportement complexe. Pourtant on enseigne et on utilise toujours les équations différentielles dans ces questions de dynamique des population où l'effet statistique du grand nombre est souvent loin d'être justifié.

Comment expliquer la lenteur de cette évolution ? Paresse intellectuelle ou résistance légitime à l'utilisation d'outils encore imparfaitement maitrisés ?

 

 

Jeudi 11 Juin 2010 à 17h30 'L'épigénétique permet-elle de relancer des hypothèses néo-lamarckistes ?'

 

Michel Morange

 

(ENS Paris)