Peter Klimek, spécialiste des systèmes complexes et professeur à l’Université de médecine de Vienne, nommé scientifique de l’année 2021

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Autriche

Autriche | Politiques de recherche, technologiques et universitaires
2 février 2022

Peter Klimek, chercheur en systèmes complexes à l’Université de médecine de Vienne (MedUni Wien), a été désigné scientifique de l’année 2021 par le Club des journalistes éducatifs et scientifiques. Ces dernières années, Peter Klimek a réussi à s’imposer comme l’un des scientifiques les plus populaires en Autriche, notamment dans le cadre de la pandémie de Covid-19.

Après des études de physique à l’Université de Vienne, il rédige une thèse dans le domaine de l’information quantique théorique à l’Institut d’optique quantique et d’information quantique (IQOQI) de l’Académie autrichienne des sciences (ÖAW). En dehors de la physique, Klimek s’intéresse également à la philosophie, dont il a suivi des études jusqu’à la fin du premier cycle, et aux sciences humaines, ce qui aura un impact notable sur ses recherches.

Lors de sa thèse, Peter Klimek commence à travailler avec Stefan Thurner, spécialiste des systèmes complexes et avec lequel il collabore aujourd’hui au Complexity Science Hub de Vienne et à l’Université de médecine de Vienne (MedUni Wien). Il se tourne alors petit à petit vers les sciences des données et la recherche en systèmes complexes. Après avoir travaillé brièvement à l’Institut international d’analyse des systèmes appliqués (IIASA) à Laxenburg près de Vienne et en Allemagne, il a commencé comme post-doctorant et professeur assistant à la MedUni Wien. Il y est professeur associé depuis 2017.

S’appuyant sur son expertise dans le domaine des systèmes complexes, en science des données, en statistiques et en physique, ses recherches visent à améliorer notre compréhension et notre capacité à prédire des systèmes socio-économiques complexes, allant des maladies humaines aux systèmes de soins de santé, en passant par les systèmes économiques et financiers. Par exemple, Peter Klimek est à l’origine d’un test statistique qui permet de détecter des signes de fraude électorale. En outre, il a été le premier à prouver mathématiquement que les gouvernements sont voués à devenir inefficaces avec le temps.

Cependant, c’est les domaines de la médecine et de la santé qui intéressent particulièrement Peter Klimek et ses équipes de recherches. Ces derniers ont par exemple mis au point des modèles de prédiction sur le lien entre l’acquisition de troubles chroniques et le vieillissement ou encore sur la façon dont les systèmes de santé font face aux changements de leurs personnels. C’est d’ailleurs avec la pandémie de Covid-19 que Peter Klimek et ses équipes de recherche se sont particulièrement fait remarquer : depuis mars 2020, ces derniers ont quasi intégralement réorienté leurs activités de recherche sur la Covid-19, qui ont par exemple permis le développement d’un modèle utilisé par le gouvernement autrichien pour prévoir l’évolution de la maladie en Autriche.

Qu’est-ce qu’un système complexe ?

On qualifie de complexe un système composé d’une multitude d’entités dont les interactions locales font émerger des propriétés globales difficilement prédictibles par la seule connaissance des propriétés de ces entités. La science des systèmes complexes se situe donc à un carrefour interdisciplinaire. Vue sous le prisme de l’éthologie, il peut s’agir de colonies de bactéries, d’essaims d’insectes, de bancs de poissons ou encore de nuées d’oiseaux. Vue sous le prisme médical, on peut étudier par ailleurs la propagation d’une épidémie ou encore le mécanisme de développement d’un cancer. En revanche, il est très difficile de modéliser les sociétés humaines en tant que systèmes complexes. C’est également le cas, plus largement encore, à l’échelle de la planète – un système complexe qui en englobe d’autres. Pour l’étudier, les chercheurs tentent de comprendre quels sont les fondements de toutes les crises que l’on vit et comment on peut étudier la physique du problème en tant que système complexe. En outre, l’étude et, par extension, la compréhension d’un système complexe nécessitent que l’on puisse le modéliser mathématiquement. Pour cela, de grandes quantités de données sont nécessaires : c’est, entre autres, grâce au développement du Big Data et aux grandes capacités de calcul permises par ce dernier que la recherche sur la complexité est devenue possible.

Sources :

Rédactrice : Kalina Esmein, kalina.esmein[at]diplomatie.gouv.fr - https://at.ambafrance.org/