Science et recherche

L'État devrait être un acteur majeur de la recherche scientifique.

Des institutions comme le CNRS, les universités, les laboratoires nationaux et les organismes publics de recherche existent précisément parce que de nombreux domaines importants exigent :

• un financement stable ;
• des horizons de temps longs ;
• la liberté scientifique ;
• une expertise permanente ;
• de grandes infrastructures ;
• une continuité entre générations de chercheurs.

La politique de recherche devrait donc fournir aux institutions publiques des financements récurrents, des personnels, des équipements et des infrastructures en quantité suffisante.

La science ne devrait pas dépendre excessivement de financements de projets à court terme.

Les laboratoires publics devraient recevoir nettement davantage de financements récurrents.

Les chercheurs ne devraient pas être contraints de consacrer une part excessive de leur temps à préparer, soumettre, évaluer et administrer des demandes de financement compétitives simplement pour maintenir une activité scientifique ordinaire.

Les financements compétitifs ont leur place pour certains projets ambitieux, mais ils devraient compléter le financement institutionnel stable plutôt que le remplacer.

Un laboratoire fonctionnel devrait pouvoir :

• entretenir ses équipements ;
• conserver son personnel technique ;
• soutenir les doctorants ;
• acheter les consommables courants ;
• mener des travaux exploratoires ;
• maintenir ses logiciels ;
• préserver ses données ;
• développer des programmes de recherche de long terme ;

sans devoir reconstruire son existence financière tous les quelques années.

La recherche publique exige de la continuité.

Je soutiens donc davantage de postes permanents scientifiques, d'ingénierie, techniques et de soutien.

Une dépendance excessive aux contrats courts crée de l'instabilité et encourage les chercheurs à organiser leur travail selon la durée des financements plutôt que selon les problèmes scientifiques eux-mêmes.

Un système de recherche qui forme continuellement des personnes hautement qualifiées puis les contraint à enchaîner les contrats temporaires gaspille à la fois un investissement humain et public.

Les carrières scientifiques doivent rester sélectives, mais la précarité ne devrait pas devenir le modèle organisationnel par défaut de la recherche publique.

La recherche fondamentale devrait être financée même lorsqu'aucune application industrielle ou commerciale immédiate n'est visible.

La valeur des connaissances scientifiques ne peut pas toujours être prévue à l'avance.

De nombreux développements technologiques majeurs proviennent de travaux qui, à l'origine, n'avaient aucune application économique évidente.

Les institutions publiques sont particulièrement importantes pour cette raison : elles peuvent financer la recherche selon son intérêt scientifique et son potentiel de long terme plutôt que selon la demande immédiate du marché.

Les chercheurs devraient disposer d'une liberté suffisante pour étudier des questions scientifiquement importantes, même lorsqu'elles ne sont pas à la mode ou commercialement attractives.

Les institutions scientifiques devraient protéger les chercheurs contre les pressions politiques, commerciales ou managériales inappropriées.

La liberté scientifique n'élimine pas la responsabilité.

La recherche publique devrait rester transparente sur ses financements, ses méthodes, ses conflits d'intérêts et l'usage des ressources publiques.

Les connaissances scientifiques produites grâce à des financements publics devraient être accessibles librement.

L'accès devrait être gratuit pour les lecteurs.

La publication devrait également être gratuite, ou presque, pour les auteurs et leurs institutions.

Les institutions publiques ne devraient pas financer la recherche, fournir les chercheurs, réaliser une grande partie de l'évaluation par les pairs, puis verser de fortes sommes à des éditeurs privés pour lire ou publier les travaux produits.

La communication scientifique devrait progressivement devenir une infrastructure publique.

L'Europe devrait développer une grande infrastructure publique de publication scientifique.

Cette plateforme pourrait être soutenue par les institutions européennes, les organismes nationaux de recherche, les universités et des agences comme le CNRS.

Elle devrait fournir :

• l'évaluation par les pairs ;
• des identifiants persistants ;
• l'archivage de long terme ;
• le versionnage ;
• une infrastructure de citation ;
• l'indexation ;
• les métadonnées ;
• des dépôts de données ;
• des dépôts de logiciels ;
• des liens entre articles, données et code.

La publication et l'accès devraient être gratuits au point d'usage.

L'objectif devrait être de faire de la communication scientifique financée sur fonds publics elle-même un bien public.

Les institutions scientifiques devraient réduire progressivement leur dépendance aux grands éditeurs commerciaux.

Les éditeurs privés peuvent continuer d'exister, mais ils ne devraient pas contrôler l'accès aux connaissances scientifiques financées par le public.

Lorsqu'une infrastructure publique crédible existe, les universités et organismes de recherche devraient être prêts à déplacer les publications, l'évaluation par les pairs, les archives et la communication scientifique vers des plateformes publiques ou à but non lucratif.

Le prestige scientifique ne devrait pas dépendre d'un petit nombre de revues privées.

Les données de recherche produites grâce à des financements publics devraient, par défaut, être rendues ouvertes lorsque cela est juridiquement, éthiquement et techniquement possible.

Des exceptions sont légitimes pour :

• les données personnelles ;
• le secret médical ;
• la sécurité nationale ;
• la confidentialité industrielle ;
• la sensibilité environnementale ou écologique ;
• d'autres contraintes clairement justifiées.

La règle par défaut devrait cependant être l'ouverture plutôt que le secret.

Les données devraient être accompagnées de métadonnées et d'une documentation suffisantes pour permettre à d'autres de les comprendre et de les réutiliser.

Les logiciels développés grâce à des financements publics de recherche devraient normalement être publiés comme logiciels libres.

Les logiciels scientifiques font partie de la méthode scientifique.

Si des résultats de calcul dépendent de logiciels qui ne peuvent pas être inspectés, modifiés ou exécutés indépendamment, la reproductibilité est affaiblie.

Le code de recherche devrait donc être :

• publié ;
• documenté ;
• versionné ;
• placé sous une licence claire ;
• archivé ;
• relié au travail scientifique correspondant.

Lorsque c'est possible, des licences de logiciel libre fortes devraient être privilégiées.

La reproductibilité devrait être un principe central de la recherche scientifique.

Un résultat scientifique devrait fournir assez d'informations pour qu'une équipe indépendante puisse comprendre comment il a été obtenu et, lorsque cela est techniquement possible, reproduire l'analyse.

Cela implique de publier ou documenter :

• les données brutes lorsque c'est possible ;
• les données traitées ;
• le code source ;
• les algorithmes ;
• les protocoles expérimentaux ;
• les versions logicielles ;
• les environnements de calcul ;
• les valeurs de paramètres ;
• les procédures d'étalonnage ;
• l'analyse des incertitudes.

Les publications scientifiques devraient expliquer non seulement le résultat final, mais aussi le chemin qui y a conduit.

La recherche numérique devrait utiliser de plus en plus des environnements reproductibles.

Les dépendances pertinentes, les versions, les options de compilation, les transformations de données et les procédures d'exécution devraient être documentées.

Des outils comme les conteneurs, les fichiers de verrouillage de dépendances, les descriptions d'environnement, les builds reproductibles et les chaînes automatisées peuvent aider à garantir que les résultats restent reproductibles plusieurs années plus tard.

La technologie précise peut évoluer, mais le principe devrait rester : l'environnement de calcul fait partie de l'expérience scientifique.

La publication scientifique devrait faire davantage de place aux résultats négatifs, aux non-réplications et aux hypothèses réfutées.

Un système de recherche qui récompense principalement les résultats positifs et nouveaux crée un biais de publication et encourage des duplications inutiles.

Savoir qu'une approche ne fonctionne pas peut constituer en soi une connaissance scientifique utile.

Une infrastructure publique de publication devrait faciliter la conservation et la publication de tels résultats.

L'évaluation scientifique ne devrait pas être réduite au nombre de publications, au prestige des revues, aux facteurs d'impact, au nombre de citations ou à l'indice h.

Ces indicateurs peuvent apporter de l'information, mais remplacent mal le jugement scientifique.

La recherche devrait aussi être évaluée selon :

• l'originalité ;
• la qualité méthodologique ;
• la reproductibilité ;
• l'importance scientifique ;
• les contributions logicielles ;
• les jeux de données ;
• l'instrumentation ;
• l'enseignement ;
• l'encadrement ;
• le travail technique de long terme ;
• les contributions à la communauté ;
• les études de réplication.

L'objectif devrait être d'évaluer la contribution scientifique réelle plutôt que l'optimisation d'indicateurs bibliométriques.

Les scientifiques devraient jouer un rôle plus important dans la décision publique lorsque les politiques dépendent de connaissances scientifiques ou techniques.

Cela ne signifie pas remplacer la démocratie par la technocratie.

L'expertise scientifique peut établir des contraintes, quantifier des risques, analyser des preuves et comparer des alternatives techniques.

Les institutions politiques doivent toujours arbitrer entre des valeurs concurrentes et des priorités sociales.

Cependant, les décideurs politiques devraient être tenus d'expliquer clairement lorsqu'ils choisissent des politiques qui contredisent les meilleures connaissances scientifiques disponibles.

Le parlement et le gouvernement devraient avoir accès à des structures permanentes et indépendantes de conseil scientifique.

Ces institutions devraient réunir chercheurs et experts techniques des disciplines concernées.

Leurs analyses devraient être :

• publiques ;
• documentées ;
• traçables ;
• explicites sur les incertitudes ;
• explicites sur les désaccords ;
• transparentes sur les conflits d'intérêts.

Le conseil scientifique devrait soutenir la décision politique sans devenir une source d'autorité opaque.

Le parlement devrait disposer d'une forte expertise scientifique et technique interne.

Les parlementaires ne devraient pas être contraints de dépendre principalement des ministères, des groupes de pression, des cabinets de conseil ou des entreprises privées pour comprendre des textes techniques complexes.

Des offices parlementaires scientifiques indépendants devraient être capables d'évaluer des sujets comme :

• l'énergie ;
• la cybersécurité ;
• la santé ;
• l'intelligence artificielle ;
• la politique industrielle ;
• le climat ;
• les infrastructures numériques ;
• les biotechnologies ;
• les technologies de défense.

Un pouvoir législatif ne peut exercer un contrôle démocratique réel sur des systèmes techniques qu'il ne comprend pas.

L'expertise scientifique utilisée dans la décision publique doit être transparente sur les conflits d'intérêts.

Les relations financières, industrielles, institutionnelles et personnelles pertinentes devraient être déclarées.

Un conflit d'intérêts n'invalide pas automatiquement une expertise scientifique, mais les conflits cachés nuisent à la confiance et compliquent l'évaluation indépendante.

Les institutions publiques devraient publier les sources de financement et les intérêts pertinents des experts participant aux grandes décisions politiques.

L'incertitude est une composante normale de la science.

Le débat public devrait distinguer l'incertitude scientifique réelle de la fabrication délibérée du doute.

Les scientifiques devraient communiquer honnêtement les incertitudes.

Les intervalles de confiance, les limites, les hypothèses concurrentes, les hypothèses de modèle et les inconnues devraient être explicites lorsqu'elles sont pertinentes.

Les institutions politiques ne devraient pas exiger de la science une certitude artificielle.

Dans le même temps, l'incertitude ne devrait pas servir de prétexte pour ignorer des preuves solides.

L'Europe devrait coordonner davantage de recherche scientifique à l'échelle continentale.

De nombreux programmes scientifiques nécessitent des infrastructures, des financements et une expertise qu'un pays seul peut difficilement maintenir.

La coopération européenne devrait être renforcée pour :

• le calcul intensif ;
• les synchrotrons ;
• les accélérateurs de particules ;
• les télescopes ;
• les programmes satellitaires ;
• les grands laboratoires ;
• les bases de données scientifiques ;
• les infrastructures génomiques ;
• la métrologie ;
• les logiciels scientifiques ;
• les réseaux de recherche.

Des infrastructures européennes partagées peuvent réduire les duplications inutiles tout en augmentant les capacités scientifiques.

La souveraineté scientifique est une composante essentielle de la souveraineté technologique.

L'Europe devrait conserver la capacité de concevoir, construire, exploiter et maintenir les outils nécessaires au travail scientifique.

Cela comprend des capacités en :

• instrumentation scientifique ;
• calcul haute performance ;
• semi-conducteurs ;
• capteurs ;
• équipements de laboratoire ;
• logiciels scientifiques ;
• systèmes de mesure ;
• infrastructures de données ;
• fabrication de précision ;
• métrologie.

La dépendance à des fournisseurs extérieurs pour des infrastructures scientifiques critiques peut finir par devenir une dépendance envers des connaissances et des capacités techniques extérieures.

Certaines infrastructures scientifiques devraient être traitées comme des services publics.

Cela peut inclure :

• les dépôts ;
• les plateformes de publication ;
• les infrastructures de calcul ;
• le stockage des données ;
• les réseaux de recherche ;
• les registres de logiciels ;
• les systèmes de métadonnées ;
• les systèmes d'identité ;
• les archives de long terme.

De telles infrastructures devraient utiliser des standards ouverts et, lorsque c'est possible, des logiciels libres.

Les connaissances scientifiques ne devraient pas dépendre d'infrastructures propriétaires opaques que les institutions publiques ne peuvent pas maintenir indépendamment.

Les recherches financées principalement par de l'argent public ne devraient pas devenir automatiquement une propriété intellectuelle privée exclusive.

Lorsque les brevets sont réellement utiles pour transférer une technologie ou soutenir le développement industriel, ils peuvent rester légitimes.

Cependant, les institutions publiques devraient privilégier des stratégies de licence qui préservent un large accès.

Cela peut inclure :

• des licences non exclusives ;
• des licences ouvertes ;
• des conditions de licence d'intérêt public ;
• des licences sans redevance pour la recherche ;
• des obligations d'accessibilité et d'abordabilité.

Des monopoles exclusifs ne devraient pas être accordés automatiquement lorsque le public a déjà financé la recherche sous-jacente.

La recherche publique et l'industrie devraient coopérer.

La collaboration industrielle peut aider à transformer les connaissances scientifiques en technologies utiles.

Cependant, cette coopération ne devrait pas rendre la recherche publique dépendante d'objectifs commerciaux.

Les contrats avec les entreprises privées devraient protéger :

• l'indépendance scientifique ;
• les droits de publication ;
• la continuité de la recherche ;
• les licences d'intérêt public ;
• la transparence lorsque cela est pertinent.

La coopération public-privé est utile lorsqu'elle accroît les capacités scientifiques plutôt que lorsqu'elle privatise des connaissances produites sur fonds publics.

L'éducation scientifique ne devrait pas se limiter à former les futurs chercheurs.

Les citoyens devraient comprendre suffisamment la science pour participer utilement à une démocratie technologique.

L'éducation devrait développer :

• le raisonnement quantitatif ;
• les statistiques ;
• la méthode scientifique ;
• la compréhension de l'incertitude ;
• le raisonnement expérimental ;
• l'évaluation des sources ;
• les bases de l'informatique ;
• la compréhension des modèles ;
• l'esprit critique.

Une population capable de comprendre le raisonnement scientifique est plus difficile à tromper par la pseudoscience ou par des affirmations techniques manipulées.

Les chercheurs et institutions financés sur fonds publics devraient avoir une mission plus forte de communication scientifique.

Les connaissances scientifiques devraient être expliquées dans un langage clair sans sacrifier la précision.

Les universités, organismes de recherche, musées, médias et institutions publiques devraient investir davantage dans une communication scientifique de qualité.

L'objectif ne devrait pas être d'exiger une confiance aveugle dans les experts.

Il devrait être de donner aux citoyens suffisamment d'informations pour comprendre pourquoi une affirmation scientifique est jugée fiable et où se trouvent ses limites.

Les infrastructures scientifiques sont de plus en plus numériques et doivent donc être protégées en conséquence.

Les organismes de recherche devraient développer de fortes compétences internes en :

• administration système ;
• sécurité réseau ;
• cryptographie ;
• maintenance logicielle ;
• sauvegardes ;
• réponse aux incidents ;
• gestion des identités ;
• chaînes d'approvisionnement logicielles sécurisées.

Les organisations scientifiques ne devraient pas dépendre entièrement de systèmes opaques externalisés pour leurs fonctions techniques critiques.

La compétence technique fait elle-même partie de la souveraineté scientifique.

Je n'adopte pas actuellement de position politique générale sur l'intelligence artificielle dans son ensemble.

Cependant, son utilisation dans la recherche scientifique devrait rester compatible avec les exigences fondamentales de la méthode scientifique.

Lorsque des systèmes d'IA contribuent de manière substantielle à un résultat scientifique, les chercheurs devraient documenter suffisamment leur usage pour permettre l'évaluation du résultat.

Les chaînes de travail scientifiques devraient rester :

• auditables ;
• reproductibles ;
• documentées ;
• traçables.

L'utilisation de l'IA ne devrait pas transformer le raisonnement scientifique en un processus opaque impossible à examiner indépendamment.

L'objectif de long terme devrait être un système scientifique dans lequel les connaissances financées par le public s'accumulent comme une ressource commune.

La recherche devrait produire non seulement des articles, mais aussi :

• des connaissances ;
• des données ;
• des logiciels ;
• des méthodes ;
• des instruments ;
• des standards ;
• des scientifiques formés ;
• des compétences techniques ;
• une compréhension publique.

Ces actifs devraient se renforcer mutuellement au fil des décennies.

Un système scientifique fort n'est donc pas simplement un mécanisme de production de publications.

Il fait partie des infrastructures intellectuelles, industrielles, démocratiques et technologiques de la société.