par Radu Vranceanu
, 19.02.24
En 2020, une étude (Bloom et al., 2020) a mis en évidence un manque d’efficacité significatif dans la productivité de la recherche scientifique. En utilisant des données sectorielles et globales des États-Unis, les auteurs ont révélé une baisse de la productivité des chercheurs américains de 5,3 % par an après 1970. Cette recherche a suscité des discussions et des débats parmi les experts de la croissance, avec un consensus sur les principales conclusions, comme le note Clancy (2023). Les études de Park et al. (2023) et de Chu et Evans (2021), basées sur des données bibliométriques, corroborent le déclin de la productivité et révèlent une diminution substantielle du rythme d'émergence des innovations de rupture au cours des cinquante dernières années.
Parallèlement, on observe une augmentation notable du volume des articles de recherche publiés dans divers domaines scientifiques, ce que Chu et Evans (2021) qualifient de "déluge" de publications. Landhuis (2016) estime le taux de croissance annuel des articles scientifiques publiés à environ 8-9 % au cours des dernières décennies. En 2020, la base de données Scopus a répertorié 4,6 millions de publications dans les revues qu'elle englobe, ce qui représente une augmentation significative par rapport aux 1,3 million de publications enregistrées en 2000. En outre, Nicolaisen et Frandsen (2019) observent qu'une proportion importante (environ 65 %) de ces articles ne reçoit aucune citation dans les 20 années qui suivent leur publication.
Qu'est-ce qui explique la baisse du nombre d'idées scientifiques majeures en même temps qu'un déluge de publications ?
Selon Bhattacharya et Packalen (2020), le système de compensation actuel dans le monde de la recherche, qui attribue un poids critique au nombre de publications, peut expliquer à la fois le torrent de publications et le tarissement du flux d'innovations de rupture. Le système implique une rémunération élevée pour les résultats observés de la recherche, les publications et les citations, et ne récompense pas suffisamment la recherche exploratoire, difficile à observer.
Gold (2021) affirme qu'une moindre propension à prendre des risques dans le contexte d'une recherche de plus en plus coûteuse a incité les organismes de recherche et les entreprises privées à orienter les récompenses vers des résultats de recherche prévisibles mais à faible impact. Ces incitations à obtenir des résultats sûrs éloignent les chercheurs de la prise de risque et, ainsi, des découvertes majeures.
Chu et Evans (2021) affirment qu'à l'origine de ce nombre toujours croissant d'articles publiés, on peut trouver la vision du progrès scientifique selon laquelle "plus il y en a, mieux c'est". Cette vision peut conduire à la généralisation des mesures quantitatives de la performance scientifique et à des incitations à publier quoi qu'il arrive. Les bases de données de citations, disponibles depuis les années 1960 et étendues dans les années 1990 avec l'avènement de l'internet, nous ont permis d'ajouter une évaluation de la "qualité" sans remettre en question la nature quantitative de la mesure. Ils affirment en outre que le flux toujours croissant d'articles occulte l'émergence de nouvelles idées, qui se perdent dans la masse des manuscrits non pertinents, ce qui freine l’innovation de rupture.
Dans un article récent dans Research Policy (mai 2024), Damien Besancenot (Université de Paris) et Radu Vranceanu (ESSEC Business School) proposent un modèle de signalisation comme explication complémentaire à la baisse du nombre d'idées scientifiques majeures combinée à l'augmentation constante du nombre de publications. Leur analyse repose sur l'hypothèse selon laquelle, en raison de sa nature perturbatrice, une innovation de rupture est généralement observée avec un retard significatif. Au moment où une innovation majeure est reconnue comme telle, ses auteurs ont probablement changé d'organisation, ce qui rend presque impossible la mise en place d'une clause contractuelle sur l'innovation. Damien Besancenot et Radu Vranceanu étayent cette hypothèse par deux exemples contemporains (analysés en détail), la technologie mARN et les grands modèles de langage, qui ont tous deux été reconnus comme des innovations majeures avec un décalage de plusieurs années.
Si les directeurs d’organismes de recherche peuvent observer les publications mais ne sont pas en mesure d'observer les innovations de rupture, les chercheurs moins qualifiés pourraient réduire leur investissement dans la recherche exploratoire et consacrer leur temps à publier autant d'articles que les chercheurs hautement qualifiés. Ils pourraient ainsi prétendre au même niveau de rémunération. En réponse à l'imitation par les chercheurs peu qualifiés, les chercheurs hautement qualifiés publieraient encore plus, jusqu'à ce que les chercheurs peu qualifiés abandonnent la stratégie d'imitation.
Les perspectives pour la recherche scientifique, telles qu'elles ressortent de ce modèle de signalisation, semblent décourageantes. Dans l'équilibre le plus probable, où les chercheurs peu qualifiés n'ont pas la capacité d'imiter la stratégie de publication de leurs homologues très qualifiés, l'augmentation des récompenses relatives pour les innovations de rupture ne stimulerait pas nécessairement l'occurrence de ces innovations. Si l'augmentation des ressources globales allouées aux chercheurs peut avoir un impact positif, son efficacité pourrait être réduite car une partie de ces ressources serait détournée vers l'augmentation du nombre de publications plutôt que vers la promotion d'innovations majeures.
Alors que les experts continuent de débattre des raisons qui expliquent le tarissement du flux d’innovation de rupture, une certitude demeure : pour relever certains des défis majeurs de l'humanité, notamment l'épuisement des ressources, le changement climatique, la persistance des maladies et des épidémies, ainsi que de la pauvreté, il faudra un apport significatif d'innovation.
Références
Besancenot, Damien and Radu Vranceanu, “Reluctance to pursue breakthrough research: A signaling explanation”, Research Policy, 2024, 53, 4, Open access, Elsevier Online..
Bhattacharya, Jay and Mikko Packalen, “Stagnation and scientific incentives,” Technical Report 26752, National Bureau of Economic Research 2020.
Bloom, Nicholas, Charles I. Jones, John Van Reenen, and Michael Webb, “Are ideas getting harder to find?,” American Economic Review, 2020, 110 (4), 1104–1144.
Chu, Johan S.G. and James A. Evans, “Slowed canonical progress in large fields of science,” Proceedings of the National Academy of Sciences, 2021, 118 (41), e2021636118.
Clancy, Matt, “Are ideas getting harder to find? A short review of the evidence,” in “Artificial Intelligence in Science. Challenges, Opportunities and the Future of Research,” OECD, 2023.
Gold, E. Richard, “The fall of the innovation empire and its possible rise through open science,” Research Policy, 2021, 50 (5), 104–226.
Landhuis, Esther, “Scientific literature: Information overload,” Nature, 2016, 535 (7612), 457–458.
Nicolaisen, Jeppe and Tove Faber Frandsen, “Zero impact: a large-scale study of uncitedness,” Scientometrics, 2019, 119 (2), 1227–1254.
Park, Michael, Erin Leahey, and Russell J Funk, “Papers and patents are becoming less disruptive over time,” Nature, 2023, 613 (7942), 138–144.
