Quand la compétition nuit gravement à la qualité de la recherche scientifique
Viser des résultats rapides conduit parfois à rogner la valeur des données obtenues et partagées. La biologie structurale en offre un exemple éclairant.
Par David LarousseriePublié hier à 18h00
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« La recherche, c’est la découverte, l’invention de choses que les autres n’ont pas faites. Donc, c’est par définition une forme de compétition. Il faut l’assumer », disait Antoine Petit, dans Le Monde, le 14 février, alors qu’il venait d’être reconduit à la tête du CNRS. Sauf que tout le monde n’est pas d’accord, évoquant une longue liste d’effets négatifs de la compétition, comme le développement de l’individualisme, les freins aux collaborations, la culture du secret, le temps et l’argent gâchés à se concurrencer…
« Il y a toujours beaucoup d’opinions sur la question, mais peu d’opinions informées », rappelle Pierre Azoulay, professeur d’économie au Massachusetts Institute of Technology (MIT). D’où l’intérêt d’un travail en cours de relecture par les pairs, mis à jour en début d’année. Carolyn Stein et Ryan Hill, respectivement en post-doctorat à Stanford et à l’université Brigham Young, après leur thèse au MIT, démontrent pour la première fois un effet négatif de cette compétition : elle produit des résultats de moins bonne qualité… « On entendait souvent les gens parler de cette association entre compétition et effets négatifs, mais cela reposait sur des anecdotes, alors nous avons voulu voir ce que des données pouvaient dire », résume Carolyn Stein.
Leur méthode est astucieuse. Comme terrain de compétition, le duo a étudié les biologistes structuraux qui cherchent à connaître, grâce à des rayons X, la forme d’une protéine, liée à sa fonction. Ces données sont déposées dans une base publique, Protein Data Bank (PDB), pour que chacun en profite.
Le risque de la concurrence
Les deux chercheurs décrivent un modèle de comportement de cette communauté de biologistes. Ces derniers décident de se lancer dans la détermination d’une structure de protéine, en estimant le temps qu’il leur faudra, les retours qu’ils peuvent en attendre (en matière de citations de leur article dans des travaux ultérieurs) et les ressources humaines à y consacrer. Mais ils doivent prendre en compte le risque d’être dépassés par des concurrents. « C’est une simplification du monde réel, mais les spécialistes du domaine nous ont dit que c’était assez juste », précise Carolyn Stein. Ce dilemme, entre le temps à consacrer à leur travail et la peur d’être deuxième, est décrit par un modèle mathématique assez simple, qui a le bon goût de fournir des prédictions, et surtout dont les variables peuvent être calculées.
Ainsi, la qualité de la recherche se mesure à la précision des structures tridimensionnelles obtenues. Le temps passé et le nombre de personnes impliquées sont disponibles dans la base de données. Le nombre d’équipes en concurrence est également accessible, en étudiant combien de structures de protéine y ont été déposées. Enfin, le « potentiel » d’une recherche est évalué par le duo, à l’aide d’un outil de prédiction du nombre de fois où l’article est cité, indicateur certes contesté, mais très utilisé pour estimer la reconnaissance d’un travail. Cette prédiction repose sur l’analyse du type de structures qui ont été par le passé plus ou moins citées.
Finalement, l’étude de plus de 20 000 protéines montre que les projets à « haut potentiel » attirent 30 % de candidats en plus que ceux jugés moins intéressants. La durée de ces projets est plus courte de deux mois. Et leur qualité est moindre. C.Q.F.D.
Des chercheurs « désintéressés »
Pour asseoir un peu plus leur démonstration mathématique et expérimentale, Stein et Hill ont fait un test en s’intéressant à une sous-communauté de son échantillon. Il existe en effet des chercheurs « désintéressés » qui travaillent pour des institutions publiques ou des consortiums, dans le but d’étendre les connaissances : 20 % de leurs structures de protéines font l’objet d’une publication scientifique contre 80 % pour les équipes indépendantes. Pour eux, la qualité ne baisse quasiment pas en fonction du « potentiel » de la molécule, contrairement à ce qui est observé chez leurs confrères. Pas de compétition, pas de baisse de qualité, mais plus de temps passé.
« Se concentrer sur une seule communauté est une limite. Mais un résultat général ne peut pas être vrai, s’il ne l’est pas pour un cas particulier », rappelle Pierre Azoulay, qui trouve ce travail très « convaincant ». « Bien sûr, parfois, une structure protéique de moins bonne qualité est tout de même utile à la science. Donc, c’est compliqué de porter un jugement tranché comme “la compétition est mauvaise pour la science”. C’est un équilibre : un peu de compétition est bénéfique, mais trop peut être mauvais, prévient Carolyn Stein. J’espère que cela pourra aider les gens à chercher des modèles de recherche alternatifs à cette compétition entre labos. »
L’équipe entend maintenant étudier un autre effet négatif possible de la compétition : le développement du secret. Mais elle reste discrète sur la manière d’y parvenir.
David Larousserie
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