La MITI organise un colloque sur la réplicabilité et la reproductibilité dans la recherche
Le vendredi 8 septembre, à l’auditorium Marie Curie – CNRS, 3, rue Michel-Ange PARIS 16ème
La recherche scientifique se voit constamment confrontée à des défis concernant ce qui est communément appelé la réplicabilité de ses résultats. La définition de ce concept paraît simple puisqu’il s’agit, pour un observateur extérieur, de s’assurer qu’une analyse et ses résultats mobilisant des données et leur traitement puissent être reproduits parfaitement, à l’identique. La notion de réplicabilité se trouve sans aucun doute au cœur du vaste mouvement mondial de science ouverte, au sein duquel s’inscrit la récente feuille de route du CNRS en la matière. Mais si sa définition peut apparaître triviale, il n’en reste pas moins que son application pratique pose des problèmes pertinents, qui engagent notre réflexion et appellent des solutions innovantes.
On pourra distinguer deux dimensions de la réplicabilité. La première concerne les données elles-mêmes, qui sont multiformes au sein même des différentes disciplines (données observationnelles, expérimentales, d’enquête, physiologiques, médicales, etc.). Les données ne sont stricto sensu pas réplicables du fait de leur dimension temporelle ou du fait de la destruction partielle de l’objet étudié au cours de l’opération d’acquisition des données, comme par exemple en archéologie. Cependant, l’authenticité des données peut et doit être garantie, de la même façon que toute tentative de réplication de résultats obtenus à partir de ces données doit garantir qu’elles ne soient pas corrompues au moment de leur accès. La dimension technique de ces aspects est ici évidente. Une seconde dimension importante de la réplicabilité concerne évidemment la modélisation et le traitement statistique de ces données, qui va du choix des méthodes retenues aux algorithmes qui implémentent ce traitement.
La politique du CNRS est de promouvoir la mise à disposition des données la plus large, chaque fois qu’il est juridiquement possible, en s’inscrivant dans les principes FAIR pour les données : Faciles à trouver, Accessibles, Interopérables et Réutilisables. Néanmoins, la problématique de la réplicabilité peut encore s’envisager même lorsque des données ne peuvent pas être ouvertes, à condition d’être en mesure de mettre en place des solutions appropriées.
Par ailleurs, si la réplicabilité recouvre la notion de vérification des données et de leur analyse, mathématique comme statistique, la reproductibilité élargit la perspective en interrogeant leur robustesse dans le contexte d’origine, comme dans d’autres contextes, voire dans d’autres disciplines, comme le suggère par exemple la notion de « consilience » chère à Edward O. Wilson.
Les deux objectifs principaux de cette journée sont de :
- Confronter les regards et pratiques des disciplines sur le sujet de la réplicabilité/reproductibilité ; développer une réflexion interdisciplinaire sur le sens et les limites de ces deux concepts, sur les éléments communs ou au contraire distants selon les disciplines.
- Dégager des éléments pouvant irriguer la politique scientifique du CNRS et le placer dans un rôle dynamique d’organisme leader sur le sujet.
Le public visé est large puisque la journée sera largement ouverte, sur inscription, aux communautés scientifiques (chercheurs + personnels de soutien). Par ailleurs, il est important que les questionnements qui jalonneront cette journée se libèrent de conceptions binaires (est-ce ou non réplicable/reproductible), normatives (seul qui est réplicable/reproductible est bien), ou uniformisées (pour quelles disciplines ne s’inscrivent pas, voire sont menacées, par de telles démarches).
