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.