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En philosophie de la connaissance, le faillibilisme (du latin médiéval : fallibilis, « susceptible d'erreur ») est la théorie affirmant que l'on peut accepter des croyances, attentes et compréhension du monde, pour une bonne part reconnues incorrectes, tant que des justifications permettent de les considérer de quelque valeur ou bien la théorie selon laquelle la connaissance n'est pas certaine.
Dans le sens le plus couramment utilisé du terme, le faillibilisme consiste à être ouvert à de nouvelles preuves qui contrediraient une position ou conviction précédemment tenues et dans la reconnaissance que « toute assertion justifiée aujourd'hui peut avoir besoin d'être révisée ou retirée à la lumière de nouveaux éléments de preuve, de nouveaux arguments et de nouvelles expériences ». Cette position est tenue pour acquise en sciences naturelles.
Dans un autre sens, il se réfère à la conscience de « la mesure dans laquelle nos interprétations, évaluations, nos pratiques et les traditions sont temporellement indexées » et sujettes (peut-être arbitraire) de flux et changements historiques. Un tel faillibilisme « sensible au temps » consiste en une ouverture à la confirmation d'une possibilité que l'on anticipe ou attend dans l'avenir.
Quelques faillibilistes font valoir qu'une certitude absolue relativement à la connaissance est impossible.
Contrairement au scepticisme, le faillibilisme n'implique pas la nécessité d'abandonner notre connaissance ; nous n'avons pas besoin de justifications logiquement concluantes pour ce que nous savons. Au contraire, c'est un aveu que, parce que la connaissance empirique peut être révisée par une autre observation, l'une des choses dont nous prenons connaissance pourrait éventuellement se révéler fausse. Certains faillibilistes font une exception pour des choses qui sont une vérité axiomatique (telles que les mathématiques et la connaissance logique). D'autres continuent d'adhérer au faillibilisme sur la base que, même si ces systèmes axiomatiques sont dans un sens infaillibles, nous sommes encore capables d'erreur lorsque nous travaillons avec ces systèmes.