Les modèles prédictifs sont de plus en plus utilisés dans de nombreux domaines scientifiques. Une étude récente souligne toutefois leurs limites lorsqu’ils sont appliqués à des systèmes complexes.
Les chercheurs montrent que certains phénomènes, influencés par de multiples variables interdépendantes, restent difficiles à anticiper avec précision. Les marges d’erreur augmentent lorsque les données initiales sont incomplètes ou biaisées.
Cette analyse n’invalide pas l’utilité des modèles, mais rappelle la nécessité de les interpréter avec prudence. Elle plaide pour une approche combinant modélisation, observation et expertise humaine.
Ces conclusions soulignent l’importance de maintenir un regard critique sur les outils scientifiques, même les plus sophistiqués.