DeSci : une révolution pour l'avenir de la recherche, ou un rêve hors d'atteinte ?
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DeSci : une révolution pour l'avenir de la recherche, ou un rêve hors d'atteinte ?
Le Desci pourrait ne pas bouleverser le système académique traditionnel, mais il est susceptible de jouer un rôle complémentaire dans des domaines tels que le financement de la recherche, l'édition de revues scientifiques et le partage des données.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesRédaction : @100y_eth
Traduction : Blockchain Grand Public
Le système académique est gravement défaillant, mais DeSci n'est pas non plus une panacée universelle.
Merci particulièrement à @tarunchitra (Gauntlet), @NateHindman (Bio) et Benji @benjileibo (Molecule) pour leurs retours et relectures sur cet article.
J'ai récemment obtenu un diplôme en génie chimique et publié quatre articles en tant que premier auteur pendant mes études, dont certains dans des revues prestigieuses telles que les journaux satellites de *Nature* et le *Journal of the American Chemical Society* (JACS). Bien que mon expérience académique se limite au niveau du diplôme de recherche, j'ai travaillé activement en tant que chercheur indépendant. Après près de six années passées dans ce milieu, j'ai acquis une compréhension profonde des graves problèmes structurels internes au système académique.
Dans ce contexte, DeSci (Science Décentralisée) espère remettre en question les maux centralisés du système académique traditionnel grâce aux technologies blockchain — une idée sans aucun doute très attrayante. Récemment, DeSci a suscité un véritable engouement sur le marché cryptographique, où beaucoup croient qu'elle pourrait radicalement transformer l'ordre actuel de la recherche scientifique.
Je suis moi-même enthousiaste face à cette transformation. Toutefois, je pense que la probabilité que DeSci remplace entièrement le système académique traditionnel reste faible. D’un point de vue réaliste, DeSci aurait davantage vocation à jouer un rôle complémentaire, en aidant à résoudre certains problèmes fondamentaux du système académique.
C’est pourquoi, au cœur de ce regain d’intérêt pour DeSci, j’aimerais saisir l’opportunité de partager, à partir de mon expérience académique, une réflexion sur les dysfonctionnements structurels du système traditionnel, évaluer si les technologies blockchain offrent réellement des solutions efficaces, et explorer davantage l’impact concret que DeSci pourrait avoir sur le monde académique.
1. L'essor soudain de DeSci
1) DeSci : d'un concept marginal à un mouvement en plein essor
Les problèmes structurels de longue date dans le monde académique sont largement connus. Des articles tels que « Les sept grands défis de la science selon 270 scientifiques » publiés par VOX ou encore « La guerre pour libérer la science » ont déjà approfondi ce sujet. Au fil des ans, diverses tentatives ont été faites pour relever ces défis ; certaines seront abordées plus tard.
Le concept de DeSci (Science Décentralisée) vise justement à utiliser la technologie blockchain pour résoudre ces problèmes. Cette idée n’a commencé à attirer l’attention qu’autour de 2020. Le PDG de Coinbase, Brian Armstrong, a introduit DeSci à la communauté crypto via ResearchHub, cherchant à réinventer les incitations à la recherche scientifique avec ResearchCoin (RSC).
Cependant, en raison de la spéculation financière inhérente au marché crypto, DeSci n’a longtemps pas reçu d’attention significative, limitée à quelques petites communautés actives jusqu’à l’apparition de pump.science.
2) L’effet papillon provoqué par pump.science
Source : pump.science
pump.science est un projet DeSci dans l’écosystème Solana, développé par la plateforme DeSci bien connue Molecule. Ce projet agit à la fois comme une plateforme de financement et utilise la technologie Wormbot pour diffuser en continu des expériences à long terme. Les utilisateurs peuvent proposer des composés qu'ils pensent capables d’allonger la durée de vie, ou acheter des jetons liés à ces idées.
Lorsqu’un jeton dépasse un certain seuil de capitalisation boursière, l'équipe lance une expérience via des dispositifs Wormbot afin de vérifier si le composé prolonge effectivement la durée de vie de l’organisme testé. En cas de succès, les détenteurs du jeton obtiennent des droits liés au composé.
Certains membres de la communauté ont critiqué ce modèle, arguant qu’il manque de rigueur scientifique suffisante et peine à contribuer réellement au développement de médicaments anti-âge. Gwart a exprimé ironiquement un scepticisme représentatif d’un courant prudent, voire critique, vis-à-vis de DeSci, remettant en question les affirmations de ses partisans.
pump.science utilise un mécanisme de courbe de liaison (bonding curve), similaire à celui de Molecule, où le prix du jeton augmente à mesure que davantage d’utilisateurs achètent.
Les jetons lancés par ce projet, tels que RIF (pour rifampicine) et URO (pour urolithine A), ont coïncidé avec la folie des jetons mèmes (meme tokens) sur le marché crypto, entraînant une hausse spectaculaire de leurs prix. Ce phénomène a inopinément propulsé DeSci sous les feux des projecteurs. Ironiquement, ce n’est pas sa vision scientifique qui a rendu DeSci populaire, mais bien la flambée spéculative des prix des jetons, qui a déclenché l'attention actuelle portée à DeSci.
Source : @KaitoAI
Dans le marché crypto, en constante évolution, DeSci était depuis longtemps un domaine de niche. Pourtant, en novembre 2024, elle est devenue l’une des narrations les plus prisées. Non seulement les prix des jetons liés à pump.science ont explosé, mais BN a également annoncé investir dans Bio, protocole de financement DeSci, tandis que d'autres jetons DeSci matures connaissaient une forte hausse. Cet ensemble d'événements marquait un tournant décisif pour DeSci.
2. Les faiblesses de la science traditionnelle (Traditional Science)
Sans exagération, le monde académique souffre de nombreux problèmes systémiques et graves. Pendant ma carrière académique, je me suis souvent demandé comment un système aussi imparfait pouvait continuer à fonctionner. Avant d’examiner le potentiel de DeSci, examinons d’abord les défauts du système académique traditionnel.
1) Défi structurel n°1 : Financement de la recherche
A. Évolution du financement de la R&D
Avant le XIXᵉ siècle, les scientifiques obtenaient leur financement de manière très différente d’aujourd’hui, principalement selon deux modèles :
Le mécénat : les monarques et aristocrates européens finançaient souvent des scientifiques pour affirmer leur prestige et promouvoir le progrès scientifique. Par exemple, Galileo a été soutenu par la famille Médicis, lui permettant de poursuivre ses recherches en astronomie et le développement du télescope. Les institutions religieuses ont également joué un rôle, notamment au Moyen Âge, où l’Église et le clergé ont financé des recherches en astronomie, mathématiques et médecine.
Auto-financement : de nombreux scientifiques finançaient eux-mêmes leurs recherches, vivant de professions telles que professeurs d’université, enseignants, écrivains ou ingénieurs, utilisant ces revenus pour soutenir leur exploration scientifique.
Vers la fin du XIXᵉ siècle et au début du XXᵉ siècle, un système centralisé de financement public et privé de la recherche s’est mis en place. En particulier durant la Première et la Seconde Guerre mondiale, les gouvernements ont créé des instituts de recherche et investi massivement dans la R&D militaire pour remporter la victoire.
Par exemple, aux États-Unis, le Comité consultatif national pour l'aéronautique (NACA) et le Conseil national de la recherche (NRC) ont été créés pendant la Première Guerre mondiale. En Allemagne, la Fondation d'urgence pour la science allemande (Notgemeinschaft der Deutschen Wissenschaft), ancêtre de la Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG), est née en 1920. Parallèlement, l’émergence de laboratoires industriels comme Bell Labs et GE Research marque l’entrée active des entreprises dans le financement de la R&D, aux côtés des gouvernements.
Ce modèle de financement dominé par les gouvernements et les entreprises est devenu progressivement la norme et perdure aujourd'hui. Chaque année, des budgets colossaux sont alloués par les États et les entreprises pour soutenir des chercheurs à travers le monde. En 2023, les dépenses fédérales américaines en R&D ont atteint 190 milliards de dollars, soit une hausse de 13 % par rapport à 2022, soulignant le rôle central des gouvernements dans le développement scientifique.
Source : ResearchHub
En outre, aux États-Unis, une partie du budget fédéral est allouée à la R&D puis redistribuée à différentes institutions.
Les principaux organismes de financement sont :
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Les National Institutes of Health (NIH) — le plus grand bailleur mondial pour la recherche biomédicale ;
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Le Department of Defense (DoD) — axé sur la recherche liée à la défense ;
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La National Science Foundation (NSF) — finance la recherche dans toutes les disciplines scientifiques et techniques ;
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Le Department of Energy (DOE) — responsable de la recherche sur les énergies renouvelables et la physique nucléaire ;
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NASA — soutient la recherche aérospatiale.
B. Comment le financement centralisé dénature la science
Aujourd'hui, il est presque impossible pour un professeur d’université de mener une recherche indépendante sans dépendre de fonds externes provenant de l’État ou des entreprises. Ce système fortement centralisé de financement est précisément l'une des racines des nombreux problèmes actuels du monde académique.
Premièrement, le processus de demande de financement est extrêmement inefficace. Bien que les procédures varient selon les pays et institutions, la lenteur, le manque de transparence et l’inefficacité sont unanimement reconnus comme des problèmes globaux.
Pour obtenir un financement, les laboratoires doivent préparer d’innombrables documents, soumettre plusieurs demandes et passer par des évaluations rigoureuses, souvent après plusieurs niveaux d’approbation gouvernementale ou privée. Les laboratoires prestigieux disposant de ressources importantes peuvent recevoir des subventions de plusieurs millions, voire dizaines de millions de dollars, et n’ont donc pas besoin de postuler fréquemment. Mais cela reste rare.
La plupart des laboratoires ne reçoivent que quelques dizaines de milliers de dollars par projet, obligeant les chercheurs à postuler constamment, rédiger de volumineux documents et subir des évaluations continues.
D’après mes discussions avec des collègues doctorants, de nombreux chercheurs et étudiants ne peuvent se consacrer pleinement à la recherche, car une grande partie de leur temps est absorbée par les démarches de financement et les projets industriels. Plus frustrant encore, ces collaborations industrielles sont souvent sans lien avec leurs thèses, exposant davantage l’inefficacité du système actuel.
Source : NSF
Passer du temps à solliciter des financements peut porter ses fruits, mais malheureusement, l’obtention de subventions reste difficile.
D’après les données de la NSF (National Science Foundation), les taux d’acceptation des financements étaient respectivement de 29 % en 2023 et 26 % en 2024, avec un montant médian annuel par projet de seulement 150 000 dollars — une somme relativement modeste. Le NIH accorde des financements entre 15 % et 30 %. Comme un seul financement ne suffit souvent pas, les chercheurs doivent multiplier les demandes pour maintenir leurs activités.
Les difficultés ne s’arrêtent pas là. Les relations personnelles jouent un rôle crucial pour obtenir des financements. Pour améliorer leurs chances, les professeurs collaborent souvent plutôt que de postuler seuls. Il est également courant que des professeurs fassent pression informellement auprès des bailleurs pour obtenir des fonds. Cette dépendance aux réseaux et le manque de transparence excluent de nombreux jeunes chercheurs du système académique.
C. Un autre problème majeur du financement centralisé : absence d’incitation à la recherche à long terme
Les financements pour des projets de recherche dépassant cinq ans sont extrêmement rares. Selon la NSF, la majorité des subventions durent entre 1 et 5 ans, une tendance similaire dans d’autres agences gouvernementales. Les entreprises offrent généralement entre 1 et 3 ans de financement, selon le projet.
Le financement public est fortement influencé par les facteurs politiques. Sous Trump, les budgets pour la R&D militaire ont augmenté ; sous les présidences démocrates, la recherche environnementale est prioritaire. Comme les priorités changent avec les agendas politiques, les projets à long terme deviennent exceptionnels.
Les entreprises connaissent des limitations similaires. En 2022, la durée moyenne d’un PDG d’une entreprise du S&P 500 était de 4,8 ans, similaire pour les autres cadres dirigeants. Comme les entreprises doivent s’adapter rapidement aux changements technologiques, pilotés par ces dirigeants, leurs projets de recherche sont rarement soutenus durablement.
D. La course à court terme nuit à la qualité de la recherche
Le système centralisé encourage les chercheurs à choisir des projets produisant rapidement des résultats quantifiables. Pour assurer un flux constant de financements, ils sont contraints de produire des résultats en moins de cinq ans, ce qui les pousse vers des sujets réalisables à brève échéance. Ce cycle court empêche presque toute recherche à long terme, sauf pour de rares équipes.
De plus, ce système favorise le nombre d’articles plutôt que la qualité, car les résultats à court terme sont directement liés aux évaluations de financement. La recherche se divise entre recherche incrémentale (amélioration mineure des connaissances existantes) et recherche de rupture (création de nouveaux champs). Or, le modèle actuel favorise naturellement la première. La majorité des articles publiés en dehors des revues prestigieuses apportent peu d’innovations, loin des percées révolutionnaires.
Si la spécialisation moderne rend déjà les découvertes plus difficiles, le système de financement accentue ce problème en freinant les recherches innovantes. Ce biais systématique contre les projets ambitieux constitue un obstacle supplémentaire aux avancées scientifiques.
Source : Nature
Certains chercheurs manipulent même les données ou exagèrent leurs conclusions. Le système actuel impose des délais très courts pour livrer des résultats, ce qui favorise les conduites frauduleuses. En tant qu’étudiant, j’ai souvent entendu parler de cas de falsification de données dans d’autres laboratoires. *Nature* a signalé une augmentation dramatique des retraits d’articles lors de conférences et publications, reflétant la gravité du problème.
E. Ne vous y trompez pas : le financement centralisé est inévitable
Il faut clarifier que le financement centralisé n’est pas entièrement négatif. Malgré ses effets délétères, il reste un pilier indispensable du progrès scientifique moderne.
Contrairement au passé, la recherche actuelle est extrêmement complexe et coûteuse. Même un projet doctoral ordinaire peut coûter de quelques milliers à plusieurs centaines de milliers de dollars. Dans des domaines comme la défense, l’aérospatial ou la physique fondamentale, les besoins en ressources sont exponentiels.
Ainsi, le financement centralisé reste nécessaire. La vraie question est de savoir comment résoudre les problèmes qu’il engendre.
2) Défi structurel n°2 : Les revues académiques
A. Le fonctionnement commercial des revues académiques
Dans l’industrie crypto, Tether, Circle (émetteurs de stablecoins), BN et Coinbase (plateformes centralisées) dominent le marché. De même, dans le monde académique, les revues scientifiques détiennent le pouvoir suprême, notamment :
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Elsevier
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Springer Nature
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Wiley
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l'American Chemical Society (ACS)
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IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers)
Prenez Elsevier : son chiffre d'affaires s’élevait à 3,67 milliards de dollars en 2022, avec un bénéfice net de 2,55 milliards, soit une marge nette d’environ 70 %, dépassant celle de géants technologiques. En 2024, NVIDIA avait une marge nette d’environ 55–57 %, alors que les éditeurs académiques font encore mieux.
Springer Nature a généré 1,44 milliard de dollars de revenus au cours des neuf premiers mois de 2024, illustrant l’ampleur du secteur.
Les principales sources de revenus des revues académiques sont :
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Abonnements : accéder aux articles nécessite souvent un abonnement ou le paiement par article.
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Frais de traitement d’article (APC) : de nombreux articles sont derrière un mur payant, mais les auteurs peuvent payer pour un accès ouvert (Open Access).
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Revenus de licence et de réimpression : dans la plupart des cas, la publication transfère automatiquement les droits d’auteur à la revue, qui vend ensuite des licences à des institutions ou entreprises.
B. Les revues : centre névralgique des désalignements d’incitation
Vous vous demandez peut-être : « Pourquoi les revues dominent-elles autant ? Leur modèle n’est-il pas semblable à celui d’autres secteurs éditoriaux ? »
Non. Le modèle des revues académiques est un cas typique de désalignement d’incitations.
Dans l’édition traditionnelle ou les plateformes numériques, les éditeurs cherchent à maximiser la diffusion des œuvres des créateurs et à partager les revenus. Ici, le modèle avantagerait uniquement l’éditeur, au détriment des chercheurs et lecteurs.
Malgré leur rôle dans la diffusion des connaissances, les revues profitent surtout à leurs éditeurs, au détriment des chercheurs et du public.
Les lecteurs doivent payer pour lire un article. Si un chercheur souhaite publier en accès ouvert, il doit payer des frais élevés (APC), sans jamais toucher une part des revenus générés.
Plus injuste encore : non seulement ils ne reçoivent aucune rémunération, mais dès la publication, les droits d’auteur sont transférés à la revue, qui peut en tirer profit librement. Ce système exploite lourdement les chercheurs et est fondamentalement injust.
Outre cet aspect, leur rentabilité est stupéfiante. Prenons *Nature Communications*, l’une des revues en accès ouvert les plus prestigieuses : chaque article coûte 6 790 dollars en frais de traitement (APC). Autrement dit, les chercheurs doivent payer de leur poche pour publier ici — un tarif exorbitant.
Source : ACS
Les frais d’abonnement sont tout aussi élevés. Bien que variables selon les disciplines, une revue de l’ACS coûte en moyenne 4 908 dollars par an. Abonner une institution à l’ensemble des revues ACS revient à 170 000 dollars annuels.
Pour Springer Nature, la moyenne est d’environ 10 000 dollars par titre, avec un coût total de 630 000 dollars pour l’ensemble. Comme les institutions s’abonnent à plusieurs revues, le coût d’accès devient prohibitif.
C. Le plus grave : les chercheurs sont pris en otage, et les fonds viennent surtout de l’État et des entreprises
Encore plus inquiétant : les chercheurs sont presque « piégés » dans ce système, car ils doivent publier pour accumuler du capital académique. Or, la plupart des fonds proviennent précisément des financements publics ou privés.
Le schéma d’exploitation fonctionne ainsi :
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Les chercheurs doivent publier continuellement pour accumuler des réalisations, obtenir plus de financements et faire progresser leur carrière.
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Les fonds de recherche proviennent principalement de subventions publiques ou privées, non de leurs propres deniers.
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Les frais APC pour la publication en accès ouvert sont payés avec ces mêmes subventions.
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Les frais d’abonnement des institutions proviennent aussi largement de ces subventions.
Comme les chercheurs utilisent souvent des fonds extérieurs, ils ne ressentent pas le poids de ces coûts élevés. Les éditeurs exploitent ce fait pour instaurer un modèle extrêmement lucratif : facturer à la fois les auteurs et les lecteurs, tout en monopolisant les droits d’auteur.
D. Processus de relecture par les pairs mal conçu
Les problèmes des revues ne se limitent pas à leur modèle économique. Leur processus de publication est aussi inefficace et opaque. Durant mes six années académiques, j’ai publié quatre articles et rencontré de nombreux obstacles, notamment un processus de soumission lent et un système de relecture aléatoire.
Le processus standard comprend généralement :
Le chercheur rédige son article et le soumet à une revue cible.
L’éditeur évalue s’il correspond à la revue. S’il convient, il désigne 2 à 3 relecteurs.
Les relecteurs évaluent et proposent l’une des décisions suivantes :
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Acceptation (Accept)
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Corrections mineures (Minor Revisions)
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Corrections majeures (Major Revisions)
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Refus (Reject)
Le chercheur modifie son article selon les commentaires, puis l’éditeur prend la décision finale.
En apparence rationnel, ce processus souffre d’inefficacité, d’incohérence et d’un fort biais subjectif, nuisant à la qualité et l’équité.
Problème 1 : Une lenteur extrême
Le temps varie selon les disciplines, mais en sciences naturelles et ingénierie :
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Refus immédiat (Desk Reject) : 1 semaine – 2 mois
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Réception des commentaires : 3 semaines – 4 mois
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Décision finale : 3 mois – 1 an
Avec retard ou plusieurs tours de relecture, le délai peut excéder un an.
Dans mon cas, un relecteur n’a pas répondu, forçant la revue à en trouver un autre, ajoutant 4 mois.
Pire encore, si l’article est refusé après un long processus, il faut recommencer ailleurs, doublant le temps perdu.
Cette inefficacité nuit gravement aux chercheurs : pendant l’attente, d’autres équipes peuvent publier des résultats similaires, faisant perdre l’originalité de l’article et affectant sévèrement la carrière.
Problème 2 : Pénurie de relecteurs, résultat aléatoire
Chaque article est évalué par 2 ou 3 personnes. La décision finale dépend donc de quelques individus.
Bien que les relecteurs soient des experts, le résultat dépend fortement de la chance.
Mon expérience :
J’ai soumis à une revue A prestigieuse, reçu deux « Major Revisions » et un « Minor Revision », mais l’article a été refusé.
Je l’ai ensuite envoyé à une revue B moins prestigieuse, mais les commentaires étaient pires : un rejet direct, un « Major Revision ».
Ironie : la revue B avait moins d’influence, mais était plus stricte.
Cela expose un problème : la décision repose sur l’avis subjectif de quelques relecteurs, choisis librement par l’éditeur.
En somme, réussir dépend partiellement de la « chance » :
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Des relecteurs cléments = acceptation probable.
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Des relecteurs stricts = risque élevé de refus.
Dans des cas extrêmes, le même article peut être accepté par trois relecteurs indulgents, mais refusé par trois sévères.
Augmenter le nombre de relecteurs n’est pas viable : cela rallongerait encore les délais et augmenterait les coûts, contraire aux intérêts des revues.
Problème 3 : Absence d’incitation nuit à la qualité des relectures
Le manque d’incitation conduit à des rapports de qualité inégale. Certains relecteurs fournissent des commentaires pertinents ; d’autres, ayant mal lu l’article, posent des questions déjà traitées ou donnent des critiques hors sujet, aboutissant à des refus injustifiés.
Ce phénomène est courant, frustrant pour les chercheurs qui sentent leurs efforts niés.
La cause fondamentale : aucune incitation concrète, rendant le contrôle de qualité quasi impossible.
Actuellement, les revues invitent des professeurs ou chercheurs à relire gratuitement. Même après lecture minutieuse, ils ne sont pas rémunérés.
Pour un professeur ou un doctorant, la relecture est une charge supplémentaire non rémunérée. Sans motivation, beaucoup la font à la hâte ou l’évitent.
Problème 4 : Manque de transparence, favorise les biais
Le système anonyme vise l’équité, mais crée un déséquilibre : les relecteurs voient les auteurs, mais pas l’inverse.
Cela peut mener à :
« Copinage » : si l’auteur est un ami, le relecteur peut accepter un article médiocre.
« Sabotage » : si l’auteur est un concurrent, le relecteur peut donner une mauvaise évaluation ou retarder volontairement, lui faisant perdre l’avantage de la priorité.
Ces pratiques opaques sont plus fréquentes qu’on ne le pense.
E. L’illusion du facteur d’impact
Le dernier pilier du système des revues est le nombre de citations.
Comment évaluer la réussite d’un chercheur ? Chacun a ses forces :
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Compétence en conception expérimentale,
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Capacité à identifier des axes prometteurs,
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Talent pour explorer des détails négligés.
Évaluer qualitativement chaque chercheur est presque impossible. On recourt donc à des indicateurs quantitatifs simples : nombre de citations et indice H (H-index).
Dans le milieu académique, un chercheur avec un H-index et un nombre de citations élevé est considéré comme plus performant.
L’indice H mesure la production et l’impact. Exemple : un chercheur avec H=10 a publié au moins 10 articles cités chacun au moins 10 fois.
Bien que courant, le nombre de citations reste la métrique ultime.
Comment augmenter ses citations ?
Outre la qualité, le choix du domaine est crucial. Les domaines populaires attirent plus de chercheurs, donc plus de citations.
Source : Clarivate
Le tableau ci-dessus montre le classement 2024 des facteurs d’impact (IF) des revues par Clarivate. L’IF est le nombre moyen de citations annuelles par article. Exemple : IF=10 signifie que les articles de cette revue sont cités en moyenne 10 fois par an.
On observe que les revues à haut IF sont concentrées dans des domaines spécifiques : cancer, médecine, matériaux, énergie, apprentissage automatique. Même en chimie, les sous-domaines comme les batteries ou l’énergie verte ont plus de citations que la chimie organique classique.
Cela montre que la dépendance excessive aux citations oriente les chercheurs vers des sujets à la mode, nuisant à la diversité des recherches.
De plus, IF et citations ne sont pas des indicateurs universels. Par exemple, chez ACS :
ACS Energy Letters a un IF de 19, JACS (Journal of the American Chemical Society) un IF de 14,4, bien que JACS soit historiquement l’une des revues les plus prestigieuses en chimie.
Nature, idéale pour publier, a un IF de 50,5. Son journal satellite Nature Medicine, spécialisé en médecine, a un IF de 58,7.
F. Publier ou périr (Publish or Perish)
Le succès naît de l’échec. Toute avancée repose sur des échecs antérieurs. Les publications actuelles ne rapportent que les expériences « réussies ». Les échecs menant à la réussite restent souvent non publiés, voire ignorés.
Dans un environnement compétitif, les chercheurs n’ont aucun intérêt à publier leurs échecs, car cela ne sert pas leur carrière et peut même être perçu comme une perte de temps.
3) Défi structurel n°3 : La collaboration
Dans le logiciel, les projets open source ont transformé le développement, rendant le code accessible et favorisant une collaboration mondiale, plus efficace et de meilleure qualité.
En science, la trajectoire est inverse.
Lettre d'Isaac Newton à Robert Hooke
Au XVIIᵉ siècle, les scientifiques, basés sur la philosophie naturelle, privilégiaient le partage des connaissances, adoptant une attitude ouverte et coopérative, en opposition aux autorités rigides. Par exemple, bien que Newton et Hooke fussent concurrents, ils échangeaient leurs découvertes par lettres, se critiquaient mutuellement, avançant ainsi la science.
Aujourd’hui, l’environnement est plus fermé. Les chercheurs rivalisent pour les financements et veulent publier dans des revues à haut facteur d’impact. Les recherches non publiées sont gardées secrètes, la communication externe étant fortement limitée. Ainsi, les laboratoires du même domaine se perçoivent comme concurrents, ignorant les progrès des autres.
Comme la recherche progresse graduellement, plusieurs laboratoires peuvent travailler simultanément sur des sujets similaires. Sans partage, les mêmes recherches sont dupliquées. C’est extrêmement inefficace, créant un environnement « gagnant-tout » (winner-takes-all) : le premier à publier obtient toute la reconnaissance.
Un chercheur peut ainsi découvrir, au moment de terminer son travail, qu’un autre laboratoire a déjà publié des résultats similaires, rendant ses efforts inutiles.
Dans le pire des cas, des chercheurs d’un même laboratoire se cachent mutuellement leurs données, favorisant la concurrence interne plutôt que la coopération.
Aujourd’hui, la culture open source est fondamentale en informatique. La science moderne a besoin d’un virage similaire vers une culture plus ouverte et collaborative, au service du bien commun.
3. Comment réparer la science traditionnelle (TradSci) ?
1) Beaucoup ont déjà essayé d’améliorer
Les chercheurs savent que le système actuel est défaillant. Pourtant, ces problèmes structurels sont profondément ancrés et ne peuvent être résolus individuellement. Néanmoins, de nombreuses initiatives ont vu le jour au fil des ans.
A. Réparer le financement centralisé
Fast Grants : pendant la pandémie de COVID-19, Patrick Collison, PDG de Stripe, a constaté l’inefficacité du système traditionnel et a lancé Fast Grants, levant 50 millions de dollars pour financer des centaines de projets. Les décisions sont prises en 14 jours, avec des montants de 10 000 à 500 000 dollars, offrant un soutien substantiel.
Renaissance Philanthropy : fondée par Tom Kalil, ancien conseiller politique aux administrations Clinton et Obama. Organisation à but non lucratif connectant donateurs et projets scientifiques à fort impact. Soutenue par Eric et Wendy Schmidt, son modèle rappelle le mécénat scientifique européen.
HHMI (Howard Hughes Medical Institute) : contrairement au financement par projet, HHMI soutient directement les chercheurs. Ce modèle à long terme réduit la pression sur les résultats à court terme, favorisant l’exploration continue.
experiment.com : plateforme de financement participatif permettant aux chercheurs de présenter leurs projets au public et de lever des fonds de particuliers, offrant un nouveau modèle décentralisé.
B. Améliorer les revues académiques
PLOS ONE : revue scientifique en accès ouvert, où tous peuvent lire, télécharger et partager les articles. Elle évalue la validité scientifique, pas l’impact, accepte les résultats négatifs ou non concluants, et bénéficie d’un bon renom. Son processus simplifié accélère la diffusion. Toutefois, elle exige des APC de 1 000 à 5 000 dollars, une barrière importante.
arXiv, bioRxiv, medRxiv, PsyArXiv, SocArXiv : serveurs de prépublications permettant de partager des versions préliminaires, diffuser rapidement les résultats, revendiquer la priorité, et favoriser les retours et collaborations. Accès gratuit, abaissant fortement la barrière à la connaissance.
Sci-Hub : créée par la programmeuse kazakhe Alexandra Elbakyan, Sci-Hub contourne les murs payants pour offrir un accès gratuit aux articles. Illégale dans la plupart des juridictions et régulièrement poursuivie par Elsevier, elle est saluée pour son rôle dans l’accès ouvert, mais critiquée pour ses violations légales.
C. Améliorer la collaboration académique
ResearchGate : réseau social professionnel pour chercheurs, facilitant le partage d’articles, les questions/réponses, et les collaborations, stimulant les échanges mondiaux.
CERN (Organisation européenne pour la recherche nucléaire) : organisation à but non lucratif coordonnant des expériences trop grandes pour un seul laboratoire. Réunit des chercheurs de plusieurs pays, financé selon le PIB des États membres, formant un modèle international et collaboratif.
2) DeSci : Une nouvelle vague de transformation
Bien que ces initiatives aient apporté des améliorations, elles n’ont pas eu d’impact disruptif suffisant pour transformer radicalement le système académique.
Récemment, avec l’émergence de la blockchain, un nouveau concept appelé Science Décentralisée (DeSci) attire l’attention, vu comme une solution potentielle aux problèmes structurels.
Mais qu’est-ce que DeSci ? Peut-il vraiment remodeler le système scientifique moderne ?
4. L’arrivée de DeSci
1) Aperçu de DeSci
DeSci (Science Décentralisée) vise à faire de la science un bien commun, en améliorant le financement, les processus, l’évaluation par les pairs et le partage des résultats, pour créer un système scientifique plus efficace, équitable, transparent et ouvert.
La blockchain joue un rôle central, grâce à ses caractéristiques :
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Transparence : sauf chaînes privées, la blockchain est publique. Tous peuvent voir les transactions, augmentant la transparence du financement et de l’évaluation, réduisant les manipulations.
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Propriété : les actifs blockchain, protégés par des clés privées, permettent aux chercheurs de revendiquer facilement la propriété de leurs données, de monétiser leurs résultats ou de certifier la propriété intellectuelle (IP).
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Incitations : cœur des réseaux blockchain. Grâce à des jetons, DeSci peut encourager la participation active à la recherche, à l’évaluation et au partage, renforçant la collaboration.
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Contrats intelligents : s’exécutant sur un réseau décentralisé, ils appliquent automatiquement des règles codées. Ils permettent de gérer de façon transparente et juste la collaboration, le financement, le partage de données et les incitations.
2) Applications potentielles de DeSci
Comme son nom l’indique, DeSci peut s’appliquer à divers aspects de la recherche. ResearchHub classe ses applications potentielles en cinq catégories :
DAO de recherche (Research DAOs) : organisations autonomes décentralisées (DAO) centrées sur un sujet spécifique, utilisant la blockchain pour gérer de façon transparente la planification, le financement, les votes et l’opération.
Publication :
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