Le champ scientifique expérimental a fait en 2015 une prise de conscience forte, inattendue et surtout lourde de conséquences.
Les conclusions d’abord
Il est plus difficile qu’on ne l’imagine de refaire deux fois une même expérience et d’obtenir les mêmes résultats. Et ce, aussi bien en sciences humaines, en sciences médicales, en sciences biomédicales, en pharmacologie.
L’étude ensuite
C’est la conclusion de l’étude publiée dans Nature – une revue au-dessus de tout soupçon -, auprès de 1500 scientifiques. Dans les faits 50 % d’entre eux ont échoué à reproduire leur propre expérience. Répliquer ça veut simplement dire : refaire une seconde fois sa propre expérience pour tenter d’obtenir les mêmes résultats que la première fois. Et, plus de 70 % des chercheurs se sont même montrés incapables de reproduire les résultats de l’expérience d’un autre chercheur (1). Plus de deux fois sur trois, les mêmes expériences, refaites, ne donnaient pas les mêmes résultats !
Une crise de la réplicabilité
Cette crise, appelée crise de la réplicabilité a fait apparaitre des problèmes en cascade liés au mode de production des connaissances. Elle conduit à s’interroger sur l’objet des sciences humaines et se demander si le mode expérimental propre aux sciences physiques est vraiment adapté à l’observation de l’être humain (2).
Ces résultats ne sont en fait pas si incroyables dés lors qu’on pense au biais intra-observateur. Un biais bien connu en sciences humaines et sociales …. qui n’est quasiment jamais pris en compte. Ce biais c’est la prise de conscience qu’une personne ne répond pas deux fois de la même manière à la même expérience.
Si ce biais n’est pas pris en compte dans le champ expérimental ce n’est pas par négligence, c’est parce que le chercheur sait bien que s’il demande à ses participants de refaire l’expérience, ils risquent de proposer sans s’en rendre compte, des réponses différentes. L’étude de Nature pointe par la bande cette réalité et met la fin à la récréation, pour le dire simplement.
La chance du numérique
Cette étude qui arrive avec l’avènement du big data n’arrive peut-être pas à ce moment précis par hasard. Nous savons en effet que les données quantitatives nécessaires aux expériences vont pouvoir être prélevées autrement grâce au numérique.
La démarche synergologique est elativement bien placée pour contourner ce problème, qu’elle point depuis le départ De plus, la solution synergologique applicable est applicable à d’autres objets de connaissance. Elle permet d’écarter la réplicabilité pour obtenir des données plus robustes Une solution passant par d’autres formes de protocoles…
Repères bibliographiques
(1) Monya Baker, « 1,500 scientists lift the lid on reproducibility », Nature, vol. 533, no 7604, , p. 452–454
(2) C._Glenn_BegleyJohn_P._A._Ioannidis2015″ class=”ouvrage”>C. Glenn Begley et John P. A. Ioannidis, « Reproducibility in Science: Improving the Standard for Basic and Preclinical Research », Circulation Research, vol. 116, no 1, , p. 116–126