La reproductibilité est désormais reconnue comme une caractéristique essentielle des bonnes pratiques scientifiques, mais trop de documents ne parviennent pas à la note. Nous avons parlé à Leslie D McIntosh, PDG de Ripeta, une société de portefeuille de sciences numériques qui vise à faciliter la vérification de la reproductibilité. Dans cette interview, nous interrogeons Leslie sur les concepts contenus dans le récent rapport de Ripeta sur l’état de la science reproductible en 2019.

Ruairi Mackenzie (RM): Pourquoi le double objectif de reproductibilité et de falsifiabilité de la recherche est-il important?

Leslie McIntosh (LM): Pour encadrer l’importance de la falsifiabilité – et le parapluie connexe de la reproductibilité – dans la pratique et la politique de la recherche scientifique, il faut examiner comment les questions scientifiques sont formées, opérationnalisées, analysées, interprétées, rapportées et diffusées. L’émergence de ressources de données plus importantes, le recours accru à l’informatique et aux logiciels de recherche et la complexité croissante des méthodologies combinant plusieurs ressources de données et outils compliquent la réalisation de recherches accessibles et transparentes.

La recherche reproductible permet de suivre la méthode indiquée et de tirer les mêmes conclusions que les chercheurs originaux. Dans cette méthodologie, cependant, devrait se trouver une hypothèse vérifiable. Par «testable», nous voulons dire qu’il est suffisamment bien défini pour indiquer après la recherche si l’hypothèse est fausse. La tendance dans les publications scientifiques a cependant été de formuler des affirmations plutôt que d’énoncer l’hypothèse falsifiable de la recherche.

RM: Nos lecteurs connaissent la reproductibilité, mais peut-être pas tant la falsifiabilité – pouvez-vous expliquer le concept?

LM: Le renforcement des preuves scientifiques signifie le renforcement de la falsifiabilité scientifique, définie par Karl Popper dans son ouvrage canonique, La logique de la découverte scientifique, comme suit:

«L’expérience de falsification est généralement une expérience cruciale conçue pour décider entre les deux [l’hypothèse nulle et alternative]. C’est-à-dire qu’elle est suggérée par le fait que les deux hypothèses diffèrent à certains égards; et il utilise cette différence pour réfuter (au moins) l’un d’entre eux. »

RM: Qui est responsable au sein de la science de diriger les changements nécessaires pour atteindre ces objectifs?

LM: La «communauté» scientifique est ultimement responsable, avec de nombreuses parties prenantes nécessaires pour apporter simultanément des améliorations: chercheurs, bailleurs de fonds, institutions, éditeurs, public, etc. Une grande résistance à l’amélioration de la qualité de la recherche découle du fait que chaque partie prenante doit assumer une part de responsabilité pour améliorer la recherche , mais aucune partie prenante n’est pleinement responsable de la modification. Les éditeurs ne sont pas responsables de la science mais jouent le rôle crucial de rapporter la recherche. Les bailleurs de fonds sont responsables de la science mais pas des publications. L’amélioration de la qualité de la recherche interviendra lorsque plusieurs acteurs de ce réseau apporteront des changements, notamment en alignant les incitations à la promotion des chercheurs sur la conduite et la communication de recherches de meilleure qualité.

RM: Comment les outils numériques peuvent-ils nous aider à atteindre ces objectifs?

LM: Pour améliorer la science, nous devons faciliter la science. Une partie de la solution consiste à créer des solutions technologiques qui améliorent le flux de travail scientifique et l’écosystème.

Des outils / logiciels numériques sont mis en œuvre tout au long des processus scientifiques pour saisir une image plus complète du flux de travail scientifique (par exemple, en utilisant des codes à barres pour suivre les échantillons). Dans les publications scientifiques, des outils peuvent être utilisés pour automatiser les contrôles. Il est plus nécessaire de rendre la recherche transparente dans les publications, mais les vérifications sont toujours manuelles dans de nombreux cas. C’est là que notre entreprise, Ripeta, travaille – créant une approche automatisée pour rechercher du texte qui devrait être dans un manuscrit. Cela ne remplace pas une revue scientifique car elle se penche davantage sur l’hygiène d’un article tandis que les éditeurs et les revues examinent la «santé» de la science au sein de l’article.

RM: Le partage de données peut être bon pour la science, mais les chercheurs sont souvent soumis à de fortes pressions pour prioriser leurs propres recherches sur celles d’autres groupes potentiellement rivaux. Qu’est-ce qui doit changer pour que les chercheurs se sentent plus à l’aise d’agir «pour le plus grand bien»?

LM: Avant de penser pourquoi le partage de données est bon pour les autres, il est bon de penser pourquoi il est bon pour soi. La meilleure raison de rendre la recherche reproductible et les données trouvables, accessibles et réutilisables est pour votre futur, pas pour quelqu’un d’autre. L’investissement initial de temps pour avoir des données sous forme pour les réutiliser est compensé par le temps gagné à travailler à nouveau avec les données à l’avenir.