Une qualité comparative attribuée à des théories ou propositions qui mesure leur proximité à la vérité lorsque aucune n'est strictement vraie ; la vraisemblance évalue dans quelle mesure une théorie saisit des aspects vrais de son domaine cible et exclut des aspects faux, permettant une évaluation comparative de théories approximatives.

Principe

La vraisemblance d'une théorie augmente dans la mesure où elle implique ou préserve des vérités concernant le domaine cible et diminue dans la mesure où elle implique des faussetés ; la comparaison de vraisemblance arbitre entre théories par des compromis entre conséquences vraies et fausses plutôt que par la vérité absolue.

Démonstration

Scénario illustratif → Situation : Deux modèles scientifiques prédisent des ensembles de phénomènes qui se chevauchent mais diffèrent ; les deux sont des idéalisations strictement fausses. → Reconnaissance : Le modèle A rend plus de prédictions vraies sur des phénomènes clés mais contient une hypothèse auxiliaire fausse ; le modèle B est plus simple mais omet plusieurs régularités vraies. → Action : Évaluer quel modèle offre un meilleur équilibre de conséquences vraies versus fausses par rapport aux cibles explicatives. → Conséquence : Un modèle est jugé plus proche de la vérité (vraisemblance supérieure) bien qu'aucun ne soit strictement vrai.

Mauvaise application

Équivaloir vraisemblance à simple succès prédictif ou simplicité sans tenir compte du contenu vrai des affirmations théoriques. L'erreur est de confondre un ajustement empirique sur jeux de données sélectionnés avec la proximité à la vérité sur le domaine pertinent.

Conséquence

La vraisemblance fournit une base raisonnée pour le choix et l'amélioration itérative des théories quand la vérité stricte est inaccessible ; elle oriente l'attention sur la distribution des erreurs et la vérité du contenu plutôt que sur la seule performance instrumentale.

Inversion

Quand les théories sont incomparables, visent des cibles différentes ou que le domaine cible est mal spécifié, la comparaison de vraisemblance peut être mal définie ou indéterminée ; dans ces cas d'autres critères (adéquation empirique, simplicité, cohérence) peuvent orienter le choix.

Limite

Clairement dedans : évaluation de théories scientifiques concurrentes comprises comme approximations d'un même domaine cible. Cas limite : comparaison de modèles qui idéalisent des échelles ou variables différentes. Clair hors de portée : l'évaluation binaire de vérités analytiques strictes versus fausses.

Tension sémantique

Tension entre critères prédictifs/opérationnels (adéquation empirique, simplicité) et critères dirigés vers la vérité (véracité du contenu, portée explicative) : la vraisemblance médie ces critères en privilégiant la précision du contenu mais peut entrer en conflit avec métriques pragmatiques.

Synthèse

La vraisemblance reconfigure l'évaluation des théories en la concevant comme proximité comparative à la vérité : elle déplace l'accent de la vérité binaire vers le profil des conséquences vraies et fausses qu'une théorie génère, guidant ainsi le choix et le développement théoriques incrémentaux.