Connaissance du politique

Note de lecture par LE MOIGNE Jean-Louis

"... Aborder un domaine plus complexe celui de la connaissance politique elle même... Ce qui nous intéresse ici c'est d'abord la question épistémologique... son application aux modalités de la scientificité dans la science politique..."

Ces essais de chercheurs attentifs aux problématiques de la modélisation de ce complexe par excellence qu'est "la connaissance politique" intéressent le programme MCX à plus d'un titre. D'abord par le texte du célèbre sociologue allemand Niklas Luhmann, encore rarement traduit en français, qui présente ici une très brève synthèse de sa lecture des systèmes auto-référentiels et auto-poiétiques sous le titre "Développements récents en théorie des systèmes". Mais aussi, et peut-être surtout par l'étude de Charles Roig : "consacrée à la rhétorique elle est destinée à illustrer une méthode plus générale constituée de multiples approches complémentaires visant au repérage... d'un objet (le texte ou le discours) portant sur la connaissance des relations humaines (... une "Socio - sémantique")... Il s'agit de montrer que la rhétorique a une fonction cognitive et qu'elle constitue un niveau de la connaissance socio-politique.."

La rhétorique, instrument de modélisation de la complexité ? L'argument est développé et illustré de façon plus que convainquante par Charles Roig, qui montre volontiers que "le langage produit la connaissance en travaillant sur lui-méme". Les autres études de cet essai collectif (notamment celle de F. Chazel sur l'analogie) participent à la même entreprise de renouvellement des problématiques de la complexité, montrant combien "la connaissance du politique déborde le champ classique de la science politique"... La voie explorée peu auparavant par J.L. Vullierme dans "Le concept de système politique" (P.U.F 1989 : voir ma note de lecture dans la R.I.S. vol.3, n°4) s'avère décidément féconde : l'expérience modélisatrice de la science politique et celle de la linguistique se conjuguent aujourd'hui pour enrichir notre intelligence des systèmes complexes : une voie féconde pour le repérage de nouvelles heuristiques.