Contexte national et international

Les premières approches "systèmes complexes" remontent aux années 40 avec le problème de l'autoreproduction (Von Neumann) et les réseaux de neurones formels (Mc Cullochs et Pitt). Au cours des années 70 et 80, mathématiciens (Thom), physiciens du non-linéaire (Haken, Prigogine) et de la mécanique statistique (Anderson) se sont intéressés  aux phénomènes d'auto-organisation avec l'idée de généraliser aux systèmes biologiques l'idée que les propriétés globales émergentes de ce type de systèmes ne pouvaient être obtenues directement en moyennant  les propriétés des éléments en interaction, comme le font les méthodes les plus traditionnelles de la physique.

Le développement du connexionnisme dans les années 80 a marqué une étape importante, avec la conjonction de méthodes utilisées par des physiciens (Hopfield, Amit, etc.), des modèles neurophysiologiques (réseaux neuromimétiques), et des travaux de sciences cognitives (McCleland et Rumelhart). L’institut de Santa Fe a incontestablement joué un rôle moteur dans le développement des méthodes et de la théorie des systèmes complexes dans les applications aux systèmes biologiques.  Depuis les années 90 les systèmes multi-agents à rationalité limitée (Axelrod, Epstein, etc.), facilitent la modélisation de phénomènes sociaux (émergence de conventions, évolution de systèmes économiques, etc.). 

Il existe donc toute une panoplie de méthodes et de techniques qui sont aujourd’hui disponibles pour analyser les comportements complexes de collectivités humaines : il est clair que l’adaptation de ces méthodes et de ces techniques aux différentes disciplines des SHS constitue un enjeu majeur pour les années à venir.

En France, plusieurs communautés de modélisateurs, mathématiciens, physiciens et informaticiens, collaborent déjà étroitement avec des biologistes, des spécialistes des sciences cognitives et des économistes dans cette direction.