La science a un rôle fondamental à jouer dans l’accompagnement des transformations socio-économiques et d’une prospérité durable. Pour l’aider à remplir cette mission, à l’échelle et au rythme nécessaires, des aspects essentiels du fonctionnement actuel des systèmes scientifiques et de la recherche universitaire devront évoluer. Le présent chapitre étudie la façon dont les politiques relatives aux carrières dans la recherche, aux infrastructures de recherche et à la collaboration entre la science et la société peuvent être des leviers d’action importants pour promouvoir une recherche en phase avec les grandes questions qui entourent les transformations socio-économiques. Des changements structurels sont requis dans chacun de ces domaines et le chapitre examinera également la contribution primordiale de l’évaluation des résultats de la recherche à la promotion de ces changements.
Science, technologie et innovation : Perspectives de l'OCDE 2025
Description
La recherche universitaire devrait offrir des perspectives de carrière attrayantes et être accessible aux meilleurs et aux plus brillants des jeunes scientifiques de tous horizons, de manière à pouvoir bénéficier de la diversité des points de vue qu’ils représentent. Elle devrait s’ouvrir à la recherche de solutions à des défis socio-économiques complexes qui transcendent les disciplines et les secteurs, et la valoriser. Des itinéraires de carrière variés et transparents devraient être proposés, qui récompensent et favorisent la mobilité intersectorielle et reconnaissent la contribution du personnel de soutien à la recherche.
En leur qualité d’élément catalyseur regroupant des ressources clés — matériels et logiciels, données, méthodes et expertise — dans différents pays et disciplines, les infrastructures de recherche (IR) jouent un rôle important dans la promotion de changements porteurs de transformations. Ce rôle de catalyseur peut être amplifié lorsqu’elles s’attaquent ensemble, au sein d’écosystèmes, à des défis communs. Les dispositifs de soutien et de gouvernance des écosystèmes des infrastructures de recherche devraient être développés de manière flexible, en particulier au niveau international.
La collaboration avec la société, notamment la communication scientifique responsable et la production conjointe de connaissances scientifiques, est essentielle pour mener à bien des changements porteurs de transformations. Les systèmes scientifiques n’attachent pas toujours une grande importance à la communication scientifique, notamment à la façon dont la science est traduite en action publique. Si les initiatives de financement de la recherche transdisciplinaire et de la science citoyenne axées sur des solutions concrètes se multiplient, le monde universitaire n’a pas encore pleinement intégré ces approches.
Les évaluations des performances et les structures d’incitation ne valorisent pas ou ne reconnaissent pas pleinement la diversité des contributions à la science, et de ses résultats, qui sont nécessaires pour soutenir les transformations socio-économiques. Il conviendrait d’élargir le concept d’excellence de la recherche et de déployer un éventail de mesures et d’indicateurs (quantitatifs et qualitatifs) afin d’évaluer différents aspects des performances scientifiques aux échelons individuel, institutionnel et national, et d’ajuster les processus d’examen et d’attribution des financements de la recherche.
Le maintien de l’intégrité et de la crédibilité de la science est un impératif. La mise en œuvre des changements nécessaires risque de soumettre démesurément la science universitaire à la supervision des pouvoirs publics, ou à entretenir cette perception, ce qui pourrait rapidement lui porter préjudice, mais également nuire à la confiance du public à son égard. Dans un contexte géopolitique de plus en plus polarisé, la liberté et l’indépendance de la recherche doivent être préservées à tout prix, et la promotion de la science ouverte doit aller de pair avec la protection de l’intégrité et de la sécurité de l’écosystème scientifique mondial.
Les transformations socio-économiques nécessaires à brève échéance pour assurer un avenir sain et prospère à tous passent assurément par la coopération scientifique internationale. Face à la transformation de leurs systèmes de production et de consommation, les pays font face à des défis communs et des échanges ouverts d’expertise scientifique, d’informations et de données sont nécessaires pour relever les enjeux de durabilité et surmonter les crises qui transcendent les frontières nationales. L’intégrité et la sécurité de l’écosystème mondial de la recherche doivent être renforcées, et les connaissances scientifiques dont dépendent les transformations doivent être reconnues comme des biens publics mondiaux.
Il est largement reconnu que des changements porteurs de transformations doivent s’opérer au sein des économies et des sociétés afin que celles-ci puissent faire face à des enjeux tels que la compétitivité, la sécurité et la durabilité. Comme expliqué au chapitre 1, les systèmes de la science, de la technologie et de l’innovation (STI) sont censés contribuer à ces changements. Ils doivent toutefois engager des réformes pour produire et déployer, à un rythme et une échelle sans précédent, les connaissances, les technologies et l’innovation pertinentes à cette fin. La Déclaration approuvée en avril 2024 (OCDE, 2024[1]) par les ministres de la Science, de la Technologie et de l’Innovation (STI) qui ont également salué le nouveau Programme en faveur de politiques de la science, de la technologie et de l’innovation transformatives, reconnaît clairement cette situation (OCDE, 2024[2]). Ce programme fournit un cadre à haut niveau applicable à tout objectif porteur de transformation et ciblé sur trois sujets de préoccupation qui figurent au cœur de l’action publique en matière de technologies de l’information, à savoir : (i) promouvoir une compétitivité économique équitable et inclusive ; (ii) favoriser la résilience et la sécurité face aux risques et aux incertitudes liés à l’apparition de menaces systémiques ; et (iii) opérer des transitions vers davantage de durabilité qui atténuent les effets d’un développement non durable et permettent de s’y adapter, qu’il s’agisse du changement climatique, de la pollution ou du déclin de la biodiversité.
Si la réalisation de ces objectifs dépend avant tout du rôle que joueront à l’avenir la technologie et l’innovation – sur lesquelles se portent par ailleurs de nombreux espoirs – ils n’en auront pas moins des répercussions profondes sur la politique de la science et de la technologie. Seules des connaissances nouvelles, qui devront être produites par la science, permettront de les atteindre. Les appels à un changement porteur de transformation constituent une incitation à mener instamment des réformes systémiques et structurelles afin de rendre les systèmes scientifiques plus à même d’aider les sociétés à faire face aux défis et aux crises actuels et à venir. Ils peuvent également être considérés comme une occasion de remédier à des problèmes qui se sont accumulés au sein des systèmes scientifiques ces dernières années, alors que ceux-ci tentaient de s’adapter à différentes exigences de nature socio-économique, technologique et stratégique.
De nouvelles connaissances scientifiques sont indispensables pour appréhender les défis inextricables qui se posent à l’échelle planétaire et y faire face ; pour étayer les politiques et la prise de décisions à de multiples échelles (locale à mondiale) ; et pour développer les nouvelles technologies sur lesquelles repose une transformation efficace. Dans le même temps, les systèmes scientifiques subissent eux-mêmes les répercussions directes des transformations qu’ils rendent possibles. C’est peut-être dans la sphère technologique que la dynamique à l’œuvre est la plus perceptible : les éléments constitutifs de la révolution numérique ont vu le jour grâce aux investissements publics dans la recherche, avant de transformer la pratique scientifique. Les transformations sociales plus vastes rendues possibles par les technologies numériques ont-elles aussi des répercussions directes sur la science, comme en témoignent notamment les attaques qui visent les scientifiques sur les médias sociaux. La science n’a pas qu’un rôle passif de contributeur, elle est tout autant un moteur puissant de transformations et extrêmement vulnérable face aux répercussions de celles-ci. À ce titre, elle doit intervenir activement pour donner corps aux transformations, optimiser les retombées positives de ses résultats et atténuer leurs conséquences néfastes éventuelles.
Les systèmes scientifiques1 ont été conçus avec un double objectif, qu’ils ont conservé à mesure qu’ils évoluaient, d’excellence scientifique et de promotion de la croissance économique. Les retombées positives pour la société s’inscrivent en filigrane de ces deux objectifs. La sphère universitaire est le principal garant de l’excellence, les investissements publics dans la recherche étant pour leur part justifiés par les retombées économiques. La politique de l’innovation a essentiellement pour objectif de favoriser la traduction des résultats de la science en produits commercialement viables, tandis que la politique scientifique est essentiellement axée sur le soutien au monde universitaire et la promotion de l’excellence de la recherche, une attention plus ou moins grande étant accordée aux enjeux sociétaux et stratégiques en fonction du domaine de recherche. Dans ce contexte, la communauté de la recherche universitaire s’oppose souvent à cette orientation fortement descendante de la recherche. Les portefeuilles de recherche sont pour leur part, et les portefeuilles de recherche sont essentiellement façonnés par les choix de chercheurs individuels et l’examen de pairs scientifiques. Dans certains domaines, comme la recherche médicale, ces portefeuilles sont conformes aux priorités sociales, politiques et économiques. Les systèmes scientifiques dans leur ensemble sont assurément réactifs à l’environnement socio-économique dans lequel ils s’inscrivent. Les priorités collectives émergent de façon ascendante et se fondent ou convergent souvent vers les priorités d’action descendantes. Il s’agit toutefois d’un processus lent et les changements majeurs de l’orientation générale des initiatives de recherche collectives sont rares (sauf en période de crise aiguë). Il existe une inertie inhérente aux systèmes scientifiques, qui renforce leur résilience mais limite les conditions dans lesquelles il est possible de les mobiliser largement autour de priorités communes.
Le système scientifique type a prouvé au fil du temps sa capacité de produire de nouvelles connaissances, et les retombées sur la société en termes de technologies et d’innovation sont énormes. Des systèmes efficaces de la STI capables de produire et d’exploiter de nouvelles connaissances scientifiques sont une caractéristique majeure de toute grande économie. La recherche scientifique a également fait la lumière sur les effets néfastes de certains aspects de l’évolution technologique et des comportements humains, notamment les impacts environnementaux, et la façon dont ils peuvent être évités ou atténués. Ces dernières années toutefois, la taille de l’investissement public et la question de la baisse éventuelle de la productivité de la science (à savoir, son coût au regard de ses retombées économiques) font de plus en plus débat (OCDE, 2023[3]). Sous l’effet combiné de conditions de travail précaires pour beaucoup, et d’incitations à court terme pour tous, la science semble avoir développé une aversion pour le risque. Les efforts de recherches sont essentiellement axés sur la recherche incrémentale dans des domaines établis, et non sur la recherche d’idées nouvelles dans des disciplines nouvelles ou sur les « grandes questions » auxquelles sont confrontées la science et les sociétés. En réponse, de nombreux pays ont mis en place des initiatives destinées exclusivement à soutenir une recherche à risque élevé/rendement élevé, dans le but explicite de promouvoir des avancées technologiques et/ou de relever des défis complexes inter/transdisciplinaires (OCDE, 2021[4]).. Ces initiatives ont toutefois une portée limitée et se heurtent à des obstacles d’ordre structurel, comme les systèmes dominants d’incitation et de rétribution, en vigueur dans le milieu universitaire (OCDE, 2020[5]).
En plus de soutenir la croissance économique et la compétitivité, la recherche universitaire financée sur fonds publics a une motivation plus large de bien public qui la distingue de la majorité des activités de recherche conduites dans le secteur privé. Cela est illustré notamment par le rôle essentiel joué par la recherche universitaire pour faire face à la pandémie de COVID-19 — de l’étude de la biologie du virus à l’élaboration du vaccin ou de la détection et du suivi de l’infection à l’application de mesures de santé publique et de mesures sociales. La pandémie a été l’un des rares cas où les systèmes scientifiques se sont mobilisés rapidement dans un large éventail de disciplines, et à une échelle élevée, de manière à répondre aux besoins urgents de la société (OCDE, 2023[6]). La fonction de bien public de la recherche universitaire est fondamentale pour ce qui est des transformations de la société, qui ne peuvent s’accomplir uniquement sous l’effet de considérations de compétitivité économique, même si celles-ci sont la priorité dans de nombreux pays. Ces transformations ne peuvent pas non plus être menées à terme, au moment et à l’échelle nécessaires, si la priorité est uniquement accordée à l’excellence scientifique, aux progrès incrémentaux et à la diffusion de la connaissance. Il est urgent que les nouvelles connaissances scientifiques soutiennent les changements transformateurs, et les systèmes de recherche, dans leur fonctionnement actuel, n’y parviendront probablement pas, et assurent le transfert réel de ces changements dans la société, à l’échelle et au rythme nécessaires.
L’ouverture, la liberté universitaire et la collaboration internationale sont de longue date reconnues comme des fondements essentiels du progrès scientifique au bénéficie de la société, à savoir, pour permettre à la science de remplir sa fonction de bien public. Dans un monde géopolitique de plus en plus fracturé, la liberté et l’autonomie de la recherche universitaire doivent être protégées et soulignées. La science peut être soit instrumentalisée/utilisée comme un outil pour soutenir la règle autoritaire et accentuer les inégalités entre les pays et les populations, soit servir de moteur à l’appui des transformations socio-économiques. L’appropriation légitime de la connaissance scientifique à des fins de promotion des intérêts nationaux, notamment la croissance économique et la sécurité, doit s’aligner sur le nouvel impératif consistant à relever les défis mondiaux communs et à aider les pays à opérer les transformations nécessaires. Une mobilisation collective autour de valeurs communes s’impose. L’ouverture, la coopération internationale et le partage des bénéfices sont essentiels pour entretenir un écosystème mondial de la recherche fiable, une condition nécessaire pour s’attaquer aux défis d’ampleur mondiale (voir les chapitres 1 et 2). Garantir l’intégrité et la sécurité de cet écosystème mondial dans un monde divisé sur le plan géopolitique, et mettre la recherche à l’abri des ingérences, de la coercition et des utilisations abusives par des acteurs étatiques et non étatiques malveillants est un enjeu critique pour les responsables de l’action publique (voir le chapitre 2).
Pour permettre à la science de jouer son rôle dans les transformations socio-économiques, les responsables des politiques scientifiques doivent prêter attention à trois domaines clés connexes : (1) la main-d’œuvre scientifique ; (2) les infrastructures de recherche ; et (3) l’interface science-société. Un quatrième domaine ou « méta levier » influe sur les trois précédents : l’évaluation de la recherche et les incitations en faveur de la recherche, y compris le financement. Une main-d’œuvre qualifiée, ainsi que les outils et le matériel qu’elle utilise, à savoir les infrastructures de recherche, constituent le fondement de tout système scientifique. L’existence d’un lien étroit et de confiance entre la science et la société est fondamentale pour l’adoption des nouvelles connaissances scientifiques et technologies nécessaires pour mener à bien la transformation socio-économique, parallèlement à l’abandon progressif des activités dont le caractère préjudiciable a été avéré. L’évaluation de la recherche et les incitations en sa faveur, y compris son financement, sont les dispositifs les plus efficaces pour orienter la recherche scientifique et promouvoir un changement au niveau des pratiques des établissements scientifiques.
Le graphique 4.1 illustre la répartition actuelle des différentes catégories de recherche et de résultats de la recherche. Les leviers peuvent être actionnés pour faire évoluer cette situation en faveur des cercles de plus petite taille. Il importe de noter qu’il s’agit d’un scénario à somme nulle, à savoir que tous les types de recherche et les interfaces entre eux sont importants pour atteindre les objectifs de transformation. Les rééquilibrages ne peuvent être faits d’une manière descendante et contrôlée, c’est la raison pour laquelle les responsables des politiques scientifiques doivent avoir un rôle de catalyseur et de moteur, au lieu d’exercer un contrôle et un encadrement étroits. Les mesures à prendre dans les quatre domaines doivent être soigneusement conçues et mises en œuvre, dans le respect des valeurs reconnues de la science et de l’autonomie des établissements de recherche.
Note : La majorité de la recherche financée sur fonds publics est une recherche traditionnelle reposant sur les découvertes, une plus petite partie étant axée sur la compréhension des défis socioéconomiques et environnementaux complexes, et une infime partie portant sur la conception et la mise en œuvre de solutions face à ces défis (à savoir, un soutien direct aux transformations). Les encadrés représentent les principaux résultats attendus pouvant être évalués pour chacun des trois domaines. Dans chacun d’entre eux, le volume de recherche réellement nouvelle, innovante et à risque élevé/rendement élevé est limité. Afin de soutenir plus efficacement les transformations socio-économiques, un rééquilibrage du système doit avoir lieu, de manière à instaurer un soutien et des incitations plus équitables entre les quatre types de recherche et, surtout, à étendre les intersections entre ces différents types. Quatre leviers principaux que peuvent actionner les responsables publics pour faciliter ce rééquilibrage sont indiqués en rouge.
N.B. Le graphique est illustratif ; la taille relative des bulles est plus pertinente que leur taille absolue.
La suite du présent chapitre a trait à ces quatre leviers d’action principaux — aux défis et aux solutions potentielles. Les sections principales se terminent sur des recommandations de politique générale, illustrées par des exemples, sous forme de notes de bas de page, de mesures prises dans différents pays. La base de données STIP-Compass de la CE et l’OCDE contient de nombreux autres exemples (https://stip.oecd.org/stip).
La contribution de la science à un changement porteur de transformation dépend en définitive de la main-d’œuvre scientifique. Elle est tributaire de la capacité du système scientifique d’attirer et de retenir une diversité de talents — les professionnels les meilleurs et les plus brillants issus de tous les milieux — et d’offrir à ces scientifiques et ces personnels d’appui à la recherche les conditions leur permettant d’être créatifs et productifs pour s’attaquer aux grandes questions de la science et de la société. Il s’agit à cette fin notamment de veiller à ce qu’ils aient accès aux données et aux outils (numériques) nécessaires. Renforcer et maintenir cette capacité est essentiel pour permettre à la science de s’attaquer à nombre des questions auxquelles il convient de répondre pour concrétiser des transformations inclusives et justes. Cela implique de se confronter à plusieurs enjeux persistants en matière de ressources humaines, qui s’accumulent depuis plusieurs décennies dans les systèmes de recherche, au point que la recherche universitaire a cessé d’être considérée comme une possibilité de carrière attrayante ou réaliste pour de nombreux jeunes scientifiques qui souhaitent apporter leur contribution à une science au service de la société.
Recherche universitaire et précarité
Les universités jouent un rôle essentiel, non seulement en menant une proportion considérable des activités de recherche financées au moyen de fonds publics dans la plupart des pays, mais également en formant des scientifiques et ingénieurs qui pourront travailler dans les secteurs public et privé, dans le pays dans lequel ils ont été formés ou à l’étranger. Si la majorité des doctorants en science débutent en souhaitant s’orienter vers une carrière universitaire, seule une petite minorité y parvient. Certains abandonneront la recherche immédiatement après avoir obtenu leur doctorat ou s’orienteront vers des carrières de chercheur dans le secteur privé. De nombreux autres poursuivent leurs ambitions de faire carrière dans la recherche avant de renoncer, découragés par une succession de postes à court terme, ou épuisés par la course effrénée à la publication qui prévaut dans les milieux universitaires (OCDE, 2021[7]). Cette situation leur est délétère, comme elle l’est pour la recherche universitaire, la science ou la société dans son ensemble.
Les systèmes de recherche universitaire fonctionnent essentiellement sur la base de multiples projets de recherche à court terme (2-3 ans) pilotés par des scientifiques titulaires, les recherches à proprement parler étant menées par des doctorants ou des chercheurs en post-doctorat. Dans les pays de l’OCDE, la plupart des chercheurs en milieu universitaire âgés de moins de 44 ans sont employés avec des contrats de travail à durée déterminée à court terme (Bello et Galindo-Rueda, 2020[8]). Dans de nombreux pays, une proportion considérable de ces chercheurs, notamment la majorité des chercheurs en doctorat, sont financés par des bourses. Si l’emploi à durée déterminée est utilisé comme un mécanisme de flexibilité afin de répondre aux demandes de main-d’œuvre à court terme, il est également source de précarité et nuit à l’attractivité des carrières universitaires. De son, côté, la précarité limite la diversité, aussi bien en termes d’individus que de choix de recherche — face aux pressions à publier, il est préférable d’éviter les sujets de recherche à haut risque et aux résultats aléatoires (OCDE, 2021[7]). La précarité n’a pas uniquement trait à la façon dont les financements et les incitations sont utilisés, même s’ils sont évidemment importants, elle transparaît également fortement dans les parcours de carrière universitaires, la planification de la main-d’œuvre, les processus de développement personnel et professionnel, les incitations et la rétribution. Face à ces enjeux, une approche systémique s’impose, qui associe de multiples acteurs — responsables des politiques de la science, bailleurs de la recherche, prestataires de recherche/employeurs et chercheurs en début de carrière (OCDE, 2021[7]) (OCDE, 2021[9]).
La précarité dépend du contexte, mais elle est aussi une caractéristique importante de tous les systèmes nationaux de recherche, qui s’aggrave à mesure que la concurrence et l’excellence scientifique (au sens strict) gagnent en importance. Si la concurrence — entre scientifiques, établissements et pays — est un moteur important, l’hyper concurrence pour des talents et des ressources (limitées) a de graves effets négatifs. Les défis communs à l’échelle mondiale appellent à une mobilisation collective de la communauté internationale des chercheurs, et les pays et les établissements devraient mettre en commun et adopter de bonnes pratiques visant à réduire la précarité dans le milieu universitaire et à retenir les scientifiques compétents, en veillant à ce que les carrières dans la recherche continuent d’être attrayantes pour les jeunes chercheurs les plus brillants.
Choix de carrière et course aux talents
La proportion des titulaires de doctorat dans la population a augmenté rapidement au cours de la dernière décennie dans les pays de l’OCDE, mais les taux d’inscription dans l’enseignement des STIM au niveau doctorat ont récemment commencé à diminuer dans certains pays (graphique 4.2). Dans certains pays, et dans certaines disciplines, l’attrait que présentent les formations doctorales pour les individus les plus brillants est perçu comme étant en déclin.
Note : Les graphiques A à C portent sur les disciplines des STIM, tandis que le graphique D inclut l’ensemble des domaines de la recherche, y compris les sciences sociales et humaines.
Source : Parties A, B et C : base de données de l’OCDE sur l’éducation, partie D : base de données du REICO de l’OCDE, consultées le 23 septembre 2025.
Dans certains domaines d’importance stratégique comme l’informatique, l’IA et la science quantique, la décision de ne pas entamer un programme doctoral est simplifiée par les offres d’embauches intéressantes du secteur privé, qui réclament uniquement un master ou équivalent, du moins en début de carrière.
En dépit des signes indiquant un ralentissement récent dans certains pays, le nombre des titulaires de doctorat a augmenté à l’échelle mondiale, et la concurrence pour les postes titularisés s’est intensifiée dans les organismes publics et universitaires de recherche (OCDE, 2021[7]). D’après des estimations récentes au niveau mondial, environ 40 % des postdoctorants quittent le monde universitaire (Duan et al., 2025[10]). Si nombre de jeunes scientifiques hautement qualifiés quittent complètement la recherche, d’autres mettent en application leurs compétences de chercheur dans d’autres domaines, en particulier dans le secteur des entreprises (graphique 4.3). Sous un angle sociétal, la science universitaire et la science industrielle sont des activités complémentaires. Dans la pratique toutefois, il s’agit de professions distinctes et de structures de carrière très différentes (Dasgupta et David, 1994[11]). Quitter le milieu universitaire pour mener des recherches dans le secteur privé n’est pas rare, tandis que l’inverse est relativement rare dans la plupart des disciplines scientifiques (l’informatique faisant figure d’exception notable dans certains pays). Il n’est pas possible de faire marche arrière - il est très improbable qu’un scientifique qui quitte la sphère universitaire puisse y retourner, car ses publications et son CV universitaire se seront forcément dépréciés au fil du temps. Abaisser les obstacles structurels à l’entrée dans le milieu universitaire des individus hautement qualifiés qui y sont étrangers pourrait grandement contribuer à améliorer la diversité des perspectives et à combler les pénuries de main-d’œuvre de la recherche publique dans des domaines qui connaissent un essor rapide, comme l’IA et la science quantique, qui revêtent une importance fondamentale au regard des transitions socioéconomiques.
En pourcentage du nombre total de chercheurs au niveau national, sur la base des ETP, 2023 ou dernière année disponible
Note : Valeurs provisoires pour l’Autriche, la Belgique, le Danemark, l’Espagne, la France, la Grèce, l’Irlande, l’Islande, l’Italie, la Lituanie, le Luxembourg, la Norvège, les Pays-Bas, le Portugal, la Slovénie et la Tchéquie. 2023 correspond à 2022 pour le Canada, le Chili et la Suisse.
Source : OCDE, Principaux indicateurs de la science et de la technologie (base de données), www.oecd.org/sti/msti.htm, mars 2025.
Si la majorité des doctorants et des chercheurs en début de carrière poursuivent leur carrière en dehors de la sphère universitaire, peu d’efforts sont consentis pour les préparer à cette transition ou pour les aider à faire des choix de carrière éclairés. La recherche scientifique permet de développer une expertise individuelle et des compétences transférables qui peuvent être appliquées à de nombreux secteurs socio-économiques, mais qui ne sont pas souvent appréciées à leur juste valeur. La main-d’œuvre et ses qualifications sont les outils les plus importants pour transférer les résultats de la recherche et la pensée scientifique dans le secteur des entreprises et le secteur public, et la société dans son ensemble. Pour que la science puisse contribuer pleinement au développement socioéconomique d’un pays, il est fondamental d’institutionnaliser l’orientation professionnelle des doctorants et des chercheurs post-doctoraux (OCDE, 2023[12]) (Schillebeeckx, Maricque et Lewis, 2013[13]). Dans un monde idéal, ces jeunes chercheurs seraient extrêmement motivés et productifs tout au long de leur carrière universitaire, et pourraient mettre en pratique l’expérience et les compétences précieuses qu’ils auraient acquises dans d’autres secteurs, s’ils en prenaient la décision à un moment donné de leur carrière.
La rude concurrence pour le personnel scientifique qualifié ne s’exerce pas uniquement entre les secteurs public et privé, mais également à l’échelle planétaire (voir le chapitre 2). De nombreux pays et établissement ont du mal à recruter et à retenir le personnel hautement qualifié dont ils ont besoin pour mener une recherche de qualité et soutenir des changements porteurs de transformations. La proportion des élèves internationaux dans les programmes doctoraux a augmenté dans la majorité des pays de l’OCDE. Toutefois, les tensions géopolitiques et les inquiétudes relatives à la sécurité de la recherche et à l’autonomie stratégique rendent certaines destinations moins attrayantes que par le passé, et le renforcement des réglementations en matière de visa nuisent à la mobilité internationale (voir le chapitre 2). À une époque où il est de plus en plus demandé à la science de résoudre les défis qui se posent à l’échelle mondiale, il convient de maintenir et de renforcer les mesures visant à promouvoir la libre circulation des scientifiques.
Excellence scientifique
Le progrès scientifique et le soutien aux changements porteurs de transformations nécessitent une main-d’œuvre qui intègre des idées, des perspectives et des compétences diverses. La diversité des talents et des perspectives peut influer sur le choix des thèmes et des méthodes de recherche, ouvrant ainsi de nouvelles pistes de recherche et stimulant la découverte (Kozlowski et al., 2022[14]). Les travaux empiriques sur la science en équipe montrent que la diversité des perspectives entraîne une amélioration de la productivité, dès lors que des pratiques efficaces de gestion des équipes sont en place (Apfelbaum, Phillips et Richeson, 2014[15]). Toutefois, la science et le monde universitaire se répliquent, et ce, dans une grande mesure. Les scientifiques de première génération qui réussissent dans la sphère universitaire sont rares, et le taux d’adoption d’une carrière universitaire est faible chez les scientifiques issus de groupes sous-représentés de longue date (Hofstra et al., 2020[16]). Une diversité limitée des perspectives et un éventail étroit des thèmes de recherche n’ont pas uniquement pour effet de tenir la science éloignée des besoins réels de nombreux pans de la société, mais risquent également de ralentir la productivité globale de la science.
Des études de systèmes nationaux de recherche ont livré des données largement applicables relatives aux disparités au niveau des opportunités à divers stades des carrières dans la recherche, mettant ainsi en lumière les écarts de progression de carrière, de rémunération, de soutien et de financement. Ces études ont essentiellement porté sur le sexe (Larivière et al., 2013[17]), l’appartenance ethnique (Ginther et al., 2011[18])) et plus récemment également sur l’intersection entre ces deux critères (Kozlowski et al., 2022[14]). Elles révèlent que les disparités et les écarts, qui varient d’un pays et d’un domaine scientifique à l’autre (graphique 4.4), ne sont pas dus à des différences de qualité entre les candidats individuels. La quantité n’est pas non plus un facteur important — même si la sous-représentation joue un rôle ; dans la plupart des pays, la sphère universitaire est peu représentative de la population dans son ensemble. Ces écarts peuvent s’expliquer par un ensemble d’obstacles interconnectés auxquels se heurtent les individus qualifiés issus de groupes sous-représentés : obstacles relationnels entre individus, obstacles structurels au sein des organismes de recherche et obstacles systémiques ancrés dans les normes culturelles, les réglementations et les cadres juridiques (OCDE, 2018[19]).
En pourcentage du nombre total de doctorants
Source : Statistiques de l’OCDE sur l’éducation (bases de données), consultées le 7 mars 2025.
Promouvoir la diversité des perspectives et des talents à des fins « d’excellence de la recherche » (Encadré 4.1) nécessitera un effort concerté des responsables publics, des organismes de recherche et des organismes de financement. À cet égard, l’action publique a un double rôle à jouer, à savoir associer le pilotage, en fixant les normes et en mettant à disposition les données et le financement, et le renforcement des capacités afin de veiller à ce que les individus qualifiés soient récompensés et fidélisés et que des moyens leur soient donnés à toutes les étapes de leur carrière. Des données de meilleure qualité sont nécessaires pour mettre au jour les obstacles à l’inclusion dans la recherche, en tenant compte du fait que les variables qui reflètent les différences de milieu et de perspectives (sexe, origine ethnique, par exemple) sont interconnectées et se renforcent mutuellement, et pour concevoir et suivre des interventions des pouvoirs publics qui reconnaissent la synergie entre l’inclusion et l’excellence scientifique, et en tirent parti.
L’excellence dans la recherche fait référence au respect des normes scientifiques les plus élevées — rigueur, éthique, importance, originalité, dans le but d’apporter une contribution significative aux connaissances et aux pratiques. L’excellence inclusive dans la recherche est un concept qui affirme la nécessité de l’intervention des pouvoirs publics pour promouvoir activement une diversité de perspectives et la participation d’individus de différents milieux, afin d’accélérer les progrès scientifiques. Il reconnaît que la notion « d’excellence » est une construction sociale, et que sa signification n’est ni figée, ni universelle. Ce qui est considéré comme « important », « original » ou « significatif » peut varier considérablement selon les contextes, les communautés et les disciplines, et refléter les priorités des personnes en position d’autorité qui définissent et évaluent ces normes. Une vision centrée sur l’excellence dans l’isolement peut privilégier les perspectives dominantes tout en dévalorisant les différents types de connaissances et les différentes façons de pratiquer les sciences (Kraemer-Mbula et al., 2020[20]) ; (López Piñeiro et Hicks, 2015[21]).
L’excellence inclusive repose sur les normes scientifiques les plus élevées et intègre l’équité — à savoir, elle reconnaît que les chercheurs démarrent et proviennent d’horizons différents, et instaure les conditions de travail qui rendent la probabilité de réussite indépendante de ces facteurs (en d’autres termes, elle assure l’égalité des chances) — dans les pratiques fondamentales de la recherche scientifique, l’éducation et la formation, ainsi que la promotion et l’affectation des ressources. Elle a des répercussions sur les carrières universitaires, l’évaluation et l’appréciation, le pilotage des équipes et des organismes de recherche. Elle justifie amplement la mise en place de politiques et de mesures destinées à remédier aux déséquilibres entre les régions et les établissements au niveau de l’affectation des ressources de la recherche au sein d’un système de recherche.
Le concept d’excellence inclusive peut s’appliquer de différentes façons dans le système de recherche. Par exemple, dans les organisations qui mènent des travaux de recherche, elle peut offrir un cadre permettant d’encourager et de pérenniser une évolution de la culture de la recherche. Dans les organismes de financement, elle peut contribuer à assurer un accès équitable aux possibilités de financement, par exemple en proposant des « prêts juniors » et des « prêts seniors » afin de garantir des conditions équitables dans les demandes de financement de la recherche.
IA, données ouvertes et compétences numériques
L’intelligence artificielle (IA), les grands modèles de langue (GML) et la robotique modifient la façon dont les activités de recherche sont menées et les rôles joués par les chercheurs (OCDE, 2023[3]). Ces technologies progressent rapidement dans la recherche, et augmentent la vitesse et l’efficience du traitement des données et de l’information (voir l’encadré 4.2). Elles influent même sur la formulation des hypothèses, qui était jusqu’à présent considérée comme une prérogative du scientifique humain, et on parle de plus en plus d’une « IA scientifique » (semi—) autonome (Castelvecchi, 2024[22]). Ces outils d’analyse ne pourront toutefois, du moins dans un avenir proche, remplacer le cerveau humain et les compétences techniques dont dépend la science. Les scientifiques demeurent essentiels pour stimuler la découverte et les progrès par leur créativité, leur intuition et leur collaboration (Popper, 1961[23]). Dans le nouveau monde de l’IA et des GML, la diversité des perspectives devrait être un facteur de progrès scientifique encore plus déterminant au bénéfice de la société (OCDE, 2023[3]).
L’utilisation d’outils d’IA dans la science permet d’améliorer les capacités des chercheurs en analytique des données, simulation et formulation d’hypothèses. En génomique, par exemple, l’utilisation de l’IA a contribué à identifier les variants génétiques associés à des maladies, à prédire la fonction de gènes et à comprendre des interactions génomiques complexes (Zou et al., 2018[24]). Dans la modélisation climatique, elle a amélioré la précision des prévisions des conditions météorologiques à court terme et des tendances climatiques à long terme (Reichstein et al., 2019[25]). L’utilisation de l’IA peut par ailleurs accélérer le développement de nouveaux matériaux et produits dans un large éventail de domaines, dont la médecine (Max Planck Institute, 2025[26]).
L’IA a le potentiel d’amplifier la productivité de la science en abaissant les coûts et en accroissant l’efficience de la recherche. À titre d’illustration, des robots fondés sur l’IA peuvent accroître la vitesse, la précision et la cohérence des expériences menées en laboratoire. Les modèles d’IA entraînés avec des découvertes scientifiques publiées peuvent devancer les scientifiques humaines dans la découverte. En évitant l’approche typique consistant à exploiter localement ce qui est familier plutôt qu’à explorer ce qui est inconnu, ces modèles peuvent aboutir à des enseignements et des hypothèses que les scientifiques humaines ne proposeraient probablement pas (Sourati et Evans, 2023[27]).
En 2024, la recherche sur l’IA a reçu deux prix Nobel pour des innovations qui définiront l’avenir de la médecine. Le prix Nobel de physique a été attribué à John J. Hopfield et Geoffrey E. Hinton (ancien de Google) pour leurs « découvertes et inventions fondamentales ayant rendu possible l’apprentissage automatique avec des réseaux neuronaux artificiels ». En chimie, le prix a été attribué à David Baker pour la « conception computationnelle de protéines » et à demi Hassabis et John M. Jumper (de DeepMind) pour leurs travaux sur « la prédiction des structures protéiques ». Il convient de noter que ces lauréats ont tous travaillé dans le milieu universitaire et dans l’industrie à différents stades de leur carrière.
L’IA et les GML posent également un certain nombre de défis aux pratiques scientifiques établies, en particulier pour ce qui est des publications et de l’intégrité des données scientifiques (The Royal Society, 2024[28]) (Kwon, 2025[29]). Cette question se pose particulièrement compte tenu de l’importance attachée à l’accès ouvert et au rôle dominant que jouent les publications dans l’évaluation de la recherche et les processus d’évaluation.
Source : Compilation des auteurs à partir de références citées.
L’IA est un domaine caractérisé par une rude concurrence, ainsi que par une collaboration fructueuse entre les milieux universitaires et industriels, où l’éthique des premiers en matière de bien public est souvent opposée à la motivation commerciale des seconds. Des signes indiquent que le rôle prédominant de l’industrie dans la recherche en IA pourrait entraîner un amoindrissement des objets de recherche. Des travaux empiriques récents ont constaté que les chercheurs en IA du secteur privé se spécialisent généralement dans les méthodes d’apprentissage profond gourmandes en données et consommatrices de puissance de calcul, et que ce choix se fait aux dépens d’une recherche impliquant d’autres méthodes de l’IA, d’une recherche qui prend en considération les implications sociétales et éthiques de l’IA, et des applications dans des secteurs tels que la santé (Ahmed, Wahed et Thompson, 2023[6]) (OCDE, 2023[3]). Il est important de parvenir à une répartition équitable de la recherche et des compétences entre les secteurs public et privé de la recherche, afin de garantir un développement et un déploiement optimaux de l’IA à des fins de changements transformateurs.
La science ouverte, notamment les données et les outils numériques conformes aux principes FAIR (faciles à trouver, accessibles, interopérables et réutilisables), suscite d’immenses espoirs en tant que catalyseurs d’une accélération des progrès scientifiques et de l’innovation. L’accès à des données émanant de différents domaines de recherche, de l’administration et d’autres sources, est fondamental pour comprendre et gérer les crises complexes et les transformations socio-économiques. L’IA et les autres logiciels et ressources computationnelles sont essentiels pour analyser ces données et les traduire en connaissances pertinentes. L’exigence principale pour une science axée sur les données et digne de confiance est toutefois l’existence d’un personnel scientifique doté de compétences numériques — scientifiques des données, intendant des données, ingénieurs en logiciel (OCDE, 2020[30]). Assurer et pérenniser la conformité des données de la recherche aux principes FAIR n’est pas chose aisée, une mission pour laquelle la communauté scientifique ne reçoit globalement que peu de soutien. Si l’on veut que la science et les données ouvertes sous-tendent les transformations de la société, il convient de valoriser et de soutenir comme il se doit le personnel de soutien à la recherche numérique qui est capable d’y parvenir, et de l’encourager à rendre les données faciles à trouver, accessibles, interopérables et réutilisables.
Science en équipe et prise de risques (et incitations)
Les activités scientifiques sont de plus en plus menées en équipes qui sont souvent pluridisciplinaires et internationales. La recherche interdisciplinaire et transdisciplinaire, du type de celle qui est nécessaire pour soutenir les transformations socio-économiques, est souvent à haut risque — il est parfois plus long de produire des résultats publiables que dans la recherche conventionnelle, et les résultats sont moins prévisibles au départ. Si les financements des projets interdisciplinaires et pluridisciplinaires sont de plus en plus disponibles, les systèmes de rétribution, y compris en matière de recrutement et de promotion, restent essentiellement axés sur les performances individuelles (voir plus loin). Pour un jeune chercheur souhaitant faire carrière dans la sphère universitaire, la recherche incrémentale dans un domaine de recherche bien reconnu est un choix beaucoup plus sûr qu’une nouvelle interdiscipline complexe.
La reconnaissance des contributions à la science en équipe, aussi bien pour les chercheurs que pour le personnel de soutien professionnel, est un important domaine d’amélioration. Des lignes directrices claires doivent être établies pour assurer une reconnaissance équitable des contributions de chaque membre des équipes. Des initiatives telles que CRediT (la taxonomie des rôles des contributeurs) offrent un cadre structuré pour documenter les contributions individuelles aux projets de recherche, en veillant à assurer à la fois la transparence et l’équité de la reconnaissance, et en favorisant des reconnaissances plus nuancées dans les publications (Lin, 2024[31]). Toutefois, si la production scientifique est importante, sa reprise et son impact à court terme, mesurés par les citations, sont souvent limités dans les domaines nouveaux où des communautés d’intérêt bien établies n’existent pas encore. D’autres résultats plus utiles de la science en équipe et de la recherche interdisciplinaire et transdisciplinaire, tels que les contributions à l’action publique ou à la prise de décision sociétale, sont difficiles à quantifier et les évaluations universitaires ne leur rendent que rarement justice (voir la section 4).
Il n’existe pas de parcours professionnels attractifs et de cadres d’évaluation appropriés pour les chercheurs qui souhaitent travailler dans plusieurs disciplines et collaborer avec les citoyens et les responsables de l’action publique (voir plus haut) afin de relever des défis sociétaux complexes. Il sera impératif de combler ce manque et d’inciter et d’aider les chercheurs à prendre des risques et à collaborer pour s’attaquer aux grands défis complexes, afin que la science puisse soutenir pleinement les transformations socio-économiques.
Mesures à prendre
1. Résoudre les problèmes structurels sous-jacents qui sous-tendent la précarité de la recherche et limitent les choix de recherche et la prise de risques des scientifiques en début de carrière2.
2. Promouvoir « l’excellence inclusive » dans les systèmes scientifiques3.
3. Promouvoir une variété de parcours professionnels dans la sphère universitaire et au-delà, qui favorise la production et l’utilisation des connaissances scientifiques pour soutenir les transformations. Stimuler la mobilité bidirectionnelle entre la science universitaire et les autres secteurs, y compris l’industrie4.
4. Continuer de soutenir et de faciliter la mobilité et les échanges internationaux des chercheurs et du personnel de soutien à la recherche5.
Les avancées de la science dépendent non seulement des talents, mais aussi de l’accès à des technologies et à des données de pointe (voir la section précédente). Celles-ci sont souvent fournies sous la forme de services partagés, via des infrastructures de recherche (ci-après « IR »), qui existent dans tous les domaines scientifiques et exercent souvent leurs activités à l’échelle internationale, c’est-à-dire qu’elles donnent accès à des communautés nationales et internationales de recherche. Les IR sont diverses en termes de nature, d’échelle et de structure, et recouvrent aussi bien de grandes unités expérimentales installées sur un seul site, par exemple les synchrotrons et télescopes (OCDE, 2023[32]) que de plus petites unités géographiquement dispersées comme des réseaux de données ou des biobanques (OCDE, 2023[32]). Elles forment l’ossature des systèmes nationaux et internationaux de recherche et à ce titre, elles jouent un rôle essentiel dans leur structuration. Elles constituent également des lieux de rencontre où différents acteurs issus de divers pays et secteurs peuvent se réunir. Les infrastructures de recherche peuvent jouer un rôle de premier plan dans la promotion de changements porteurs de transformations, mais il faudra pour cela réformer les modalités actuelles de leur accompagnement et de leur fonctionnement.
Écosystèmes d’infrastructures de recherche
Comme on l’a vu avec les réponses à la pandémie de COVID-19, les IR peuvent jouer un rôle de catalyseur important pour mobiliser la recherche en réaction à des crises (OCDE, 2023[33]). Elles sont idéalement placées pour rassembler différents acteurs, disciplines et pays dans le but de relever des enjeux scientifiques et sociétaux complexes. En fonction de leur mandat et de leur échelle, les IR prises individuellement peuvent exercer une influence majeure sur les orientations stratégiques et les choix de recherche dans leur domaine d’activité et, en faisant preuve d’ouverture et en fournissant des services à de nouveaux utilisateurs, elles peuvent soutenir la recherche ascendante (« bottom-up ») dans de multiples domaines. Tant l’orientation de la recherche que sa diversité sont importantes pour favoriser des changements porteurs de transformations, et les IR peuvent venir appuyer ces deux volets, pour autant qu’elles puissent se prévaloir d’un investissement stratégique à long terme leur permettant d’élargir le cœur de leurs missions scientifiques de façon à intégrer pleinement de nouveaux utilisateurs issus de la communauté scientifique, mais aussi au-delà.
Outre leur rôle principal consistant à produire de la connaissance, la plupart des infrastructures de recherche jouent également un rôle dans le développement technologique et l’innovation. Il peut s’agir soit d’un résultat indirect de la recherche d’objectifs scientifiques — pour laquelle les IR doivent souvent mettre au point leurs propres instruments et logiciels spécifiques — soit du résultat direct de la collaboration avec l’industrie et d’autres partenaires pour mettre au point et tester leurs produits. Outre leurs équipements et ressources expérimentaux, les IR ont souvent une expertise, des compétences et un savoir-faire uniques qui peuvent être mis en œuvre au-delà de leurs objectifs scientifiques immédiats. De fait, les IR sont nombreuses à contribuer à l’évolution et à l’innovation technologiques dans un large éventail de domaines, de l’énergie à la recherche sur les matériaux, importants dans l’optique d’une transformation durable. Ces évolutions sont souvent produites en collaboration étroite avec l’industrie. Certaines IR ont engagé des initiatives de fond spécifiquement axées sur la mise à profit de leur expertise interne pour répondre aux exigences de la transition écologique et/ou du développement durable. Cependant, le financement de ces activités reste limité, et les incitations et mécanismes de participation sont relativement peu développés (OCDE, 2025[34]).
Les IR coopèrent de plus en plus entre elles, en échangeant leurs savoir-faire et en élaborant des protocoles et pratiques en commun de façon à améliorer leur efficience et leur efficacité. On voit également se former des écosystèmes d’IR, qui permettent d’accompagner ou de coordonner des services et/ou des activités entre différentes unités. Il s’agit d’entités dynamiques et évolutives qui se développent autour d’objectifs stratégiques communs, souvent liés à des transformations socio-économiques et/ou à la volonté de se préparer à des crises et d’y répondre (voir le tableau 4.1). Leur échelle géographique varie, allant du local à l’international. Par la mise en commun de ressources et de savoir-faire, ces écosystèmes permettent de renforcer la capacité des systèmes de recherche à relever des défis communs. Bien que certains mécanismes aient été mis en place pour les soutenir à l’échelle nationale ou régionale, on note l’absence d’instruments ou d’incitations efficaces propres à accompagner des écosystèmes mondiaux d’IR efficaces, lesquels dépendent souvent de financements à court terme ou doivent être subventionnés par d’autres activités exercées par leurs membres (OCDE, 2025[34]).
De nombreuses IR étant par nature internationales et, pour la plupart d’entre elles, offrant un accès international ouvert à leurs données, elles ont un rôle important à jouer pour promouvoir l’inclusivité de la recherche et de l’accès aux connaissances scientifiques. Les IR internationales, c’est-à-dire celles qui sont financées par plusieurs pays et sont dotées de mécanismes de gouvernance convenus entre eux, peuvent jouer un rôle central dans la transformation socio-économique de leur région ou pays d’accueil. Par exemple, le choix d’installer le télescope SKA (Square Kilometer Array) en Afrique du Sud a été motivé par le projet de stimuler l’économie numérique dans ce pays et, plus largement, dans toute la région (Adams†, Tiplady et Sgard, 2023[35]). Cependant, les exigences scientifiques et les facteurs politiques qui président à la décision de l’implantation d’IR internationales sont complexes, et les possibilités d’exploiter ce potentiel transformatif sont rares. Les IR décentralisées, les structures en réseau et le développement d’écosystèmes d’IR offrent à tous les pays des occasions plus accessibles de participer à des travaux de recherche porteurs de transformations socio-économiques. À ce jour, le soutien apporté à de tels écosystèmes d’infrastructures mondiales fait défaut, de même que des mécanismes de gouvernance flexibles qui pourraient leur convenir, mais la nécessité d’un programme en faveur de politiques porteuses de transformations socio-économiques pourrait donner un coup de pouce à leur développement, et réciproquement.
Infrastructures de recherche et données de confiance
Les IR sont au cœur de la transition numérique. Elles recueillent, produisent et gèrent des quantités massives de données et d’informations scientifiques et possèdent la maîtrise professionnelle requise pour en permettre une interprétation et une analyse robustes par une grande diversité d’utilisateurs. Ces données ont une immense valeur pour la société : elles servent de socle à l’innovation et au développement technologique et apportent également des éléments d’éclairage essentiels à un processus sain d’élaboration des politiques publiques et de prise de décision fondé sur des données probantes. L’accès à des données et informations dignes de confiance est crucial pour l’industrie, les milieux universitaires, les responsables de l’action publique et le grand public au sens large. De nombreuses IR sont à l’avant-garde du développement et du déploiement de l’IA et des grands modèles de langage (GML), principalement en raison de leurs propres besoins de gestion des données issues de la recherche, mais avec d’importantes retombées pour la société (voir plus haut l’analyse sur l’IA et l’encadré 4.1).
Les cyberinfrastructures dédiées, comme les supercalculateurs (HPC) ou les réseaux d’informatique en grille GRID, permettent d’appuyer l’ensemble des efforts de recherche publics (ainsi qu’une grande partie de la R-D du secteur privé). Les données issues de la recherche sont déposées dans des réseaux de référentiels afin d’en garantir une bonne gestion future ainsi qu’un accès sûr et sécurisé, conformément aux principes FAIR (facilité à trouver, accessibilité, interopérabilité et réutilisation) (voir le chapitre 2). Bon nombre de ces référentiels développent également divers services et outils en lien avec les données et en ouvrent l’accès à différentes communautés d’utilisateurs (OCDE, 2017[36]). Souvent, ils sont à la pointe des efforts visant à élaborer les normes, protocoles et outils nécessaires à l’interopérabilité de données appartenant à différents domaines, indispensable pour produire les nouvelles connaissances requises pour accompagner les transformations de la société. Par exemple, les IR suivantes, spécialisées en sciences sociales et humaines : ODISSEI (Open Data Infrastructure for Social Science and Economic Innovations, ou Infrastructure de données ouvertes pour les sciences sociales et les innovations économiques) et CLARIAH (Common Lab Research Infrastructure for the Arts and Humanities), en collaboration avec SSHOC-NL (Social Science and Humanities Open Cloud for the Netherlands), ont mis au point une initiative commune visant créer une infrastructure numérique sécurisée permettant de relier et d’analyser différents ensembles de données administratives et issues de la recherche. De cette façon, il est possible de mener des recherches interdisciplinaires sur de « grands » enjeux socio-économiques tels que la polarisation, les inégalités sociales ou encore les implications sociétales des changements environnementaux.
Au niveau international, le projet EOSC (European Open Science Cloud) — de même que d’autres initiatives similaires portant sur les communs de données menées dans d’autres régions du monde — a pour objectif de tirer parti de la transformation numérique de la recherche en reliant des sources de données de confiance ainsi que des outils et services d’analyse, notamment algorithmes d’IA et supercalcul. Les ressources seront accessibles, dans des conditions sûres et sécurisées, aux chercheurs des secteurs public et privé et vont sans aucun doute permettre d’accélérer très fortement l’analyse interdisciplinaire des données massives requise pour éclairer et appuyer les transformations socio-économiques. Assurer la mise en place et l’entretien de la cyberinfrastructure et élaborer des normes et protocoles techniques ouverts permettant l’interopérabilité de données issues de différentes sources sont des tâches ardues, mais la plus ardue de toutes est sans doute celle qui consiste à renforcer rapidement les capacités et les compétences humaines nécessaires à l’exercice rigoureux d’une recherche à forte intensité de données (OCDE, 2020[30]).
Infrastructures de recherche, compétences et formation
La mise en place et le fonctionnement d’infrastructures de recherche nécessitent des ressources humaines hautement qualifiées et spécialisées : scientifiques, ingénieurs et personnel de soutien professionnel. C’est pourquoi les IR peuvent contribuer de manière significative au développement des compétences et des capacités requises dans de nombreux secteurs de la société. Cela concerne de nombreuses qualifications spécialisées, par exemple l’expertise numérique ou l’ingénierie à forte intensité technologique, ainsi que des compétences plus larges concernant la gestion des activités et modèles de collaboration complexes propres aux IR, par exemple la pensée transversale ou systémique ou encore la gestion de projets complexes. Les IR consacrent beaucoup de temps et d’efforts à répondre à leurs propres besoins de formation, et la collaboration au sein de réseaux ou d’écosystèmes peut faciliter ce processus. Elles sont aussi de plus en plus mises à profit par des communautés plus larges d’utilisateurs non spécialistes, notamment des acteurs de la science citoyenne et des équipes de recherche transdisciplinaire, qui ont besoin de formations spécifiques. Cependant, si les IR proposent des formations formelles et informelles aux scientifiques, membres du personnel de soutien technique et utilisateurs, elles sont rarement intégrées dans les systèmes éducatifs nationaux, ou n’ont pas de liens étroits avec eux. Par exemple, les IR traitent des quantités considérables de données complexes et ont de plus en plus recours à l’IA à des fins d’exploration et d’analyse de données (voir plus haut) ; or, les formations qu’elles dispensent dans ces domaines sont généralement réservées à leur personnel et aux communautés d’utilisateurs scientifiques primaires. Il serait possible aux IR de collaborer plus étroitement avec les établissements d’enseignement supérieur et autres prestataires de services de formation de façon à renforcer les capacités numériques et autres susceptibles de répondre non seulement à leurs propres besoins mais aussi, plus largement, à ceux de la société.
Les difficultés rencontrées pour former et retenir le personnel des IR sont les mêmes que celles auxquelles se heurte le monde universitaire en général, notamment précarité, manque de compétitivité des salaires et médiocre visibilité des parcours professionnels. De plus, les perspectives de carrière offertes aux personnes hautement spécialisées dans le système public de recherche sont souvent très limitées, et le secteur privé peut exercer un attrait très fort dans certains domaines comme l’IA ou les sciences quantiques. L’existence d’un personnel technique et de soutien spécialisé dans la recherche est indispensable au bon fonctionnement des IR. Il joue en effet un rôle essentiel pour en assurer le maintien et en adapter le fonctionnement. Cela permet de garantir non seulement la bonne marche de leurs activités au quotidien, mais également leur mobilisation rapide en cas de crise, comme pendant la pandémie de COVID-19, et aussi, potentiellement, leur capacité à jouer un rôle catalyseur de premier plan dans l’élaboration de solutions de transformation socio-économique.
Si les réseaux et les écosystèmes d’IR peuvent contribuer à promouvoir l’apprentissage mutuel et les échanges de personnel, il faut aider les infrastructures de recherche à collaborer avec les universités et les acteurs du secteur privé concernés pour améliorer les parcours professionnels et la mobilité intersectorielle. Cela permettra également de garantir le partage et la diffusion, dans les différents secteurs socio-économiques, du savoir tacite inestimable que possède le personnel de soutien à la recherche.
Mesures à prendre
1. Reconnaître le rôle essentiel que les IR peuvent jouer pour appuyer la définition de solutions en période de crise et la transformation socio-économique, et adopter des approches de financement stratégiques propres à en améliorer la viabilité et à favoriser la flexibilité6.
2. Soutenir une approche coordonnée et collaborative de la mise au point, de l’exploitation et de l’utilisation des infrastructures de recherche — notamment la promotion d’écosystèmes mondiaux d’IR — pour affronter des défis mondiaux complexes et interdépendants (voir exemples dans le tableau 4.1).
3. Assigner aux IR la tâche de produire des données FAIR de haute qualité et d’en assurer une gestion sécurisée, dans le but de relever des défis sociétaux, et les soutenir dans cette mission7.
4. Tirer parti des infrastructures de recherche à des fins de formation et d’éducation pour répondre à la pénurie et à l’inadéquation des compétences en lien avec les transformations.8
Comme on l’a vu pendant la pandémie de COVID-19, des connaissances scientifiques pertinentes et des innovations sociales et technologiques adéquates sont indispensables pour pouvoir réagir efficacement à des enjeux et des crises socio-économiques complexes. Ces connaissances et innovations dépendent elles-mêmes de l’existence d’environnements de recherche productifs et d’incitations appropriées. Cependant, en situation de crise, la traduction des connaissances scientifiques en mesures concrètes efficaces dépend impérativement de la relation triangulaire qui existe entre la science, les responsables de l’action publique et la société (OCDE, 2023[37]). Lorsque des relations de confiance existent, la définition de politiques publiques fondées sur des données probantes peut conduire à des stratégies efficaces d’atténuation des crises et d’adaptation à celles-ci. En cas de défiance du public vis-à-vis de la science, la réponse aux crises s’en trouve sérieusement compromise. De la même façon, si les autorités compétentes ne tiennent pas compte des éléments scientifiques, leurs décisions et les mesures qu’ils prennent seront sans doute inefficaces. Si l’on veut que la science remporte l’adhésion et la confiance du public et des décideurs, il faut donc s’intéresser de toute urgence à ces trois facettes essentielles que sont : l’intégrité et la communication scientifique ; la participation des citoyens à la recherche ; et l’interface entre la science et l’élaboration des politiques publiques. Toutes sont intimement liées à la mise en œuvre de la science ouverte au sens le plus large, c’est-à-dire à une intégration véritable de la science dans la société (Dai, Shin et Smith, 2018[38] ; UNESCO, 2021[39] ; Wehn et Hepburn, 2022[40]).
Intégrité de la recherche et communication scientifique
L’intégrité scientifique, de saines pratiques éthiques et une communication scientifique responsable sont indispensables pour que la science inspire confiance. À la suite d’un certain nombre de scandales retentissants concernant des pratiques de recherche frauduleuses et/ou contraires à la déontologie ayant éclaté au début des années 2000, des mesures vigoureuses ont été prises pour protéger l’intégrité de la recherche scientifique, parmi lesquelles l’élaboration de lignes directrices, l’offre de formations et la définition de procédures d’examen et de notification. Les éditeurs scientifiques ont joué un rôle clé à cet égard, et la publication officielle de résultats scientifiques dans des revues professionnelles fait désormais l’objet de procédures d’examen strictes et de mécanismes « d’auto-discipline » par les pairs. Néanmoins, à la suite d’un certain nombre de violations très médiatisées de l’intégrité de la recherche et de la publication d’informations trompeuses pendant la pandémie de COVID-19, les autorités scientifiques de certains pays ont récemment déclaré que la science devait se recentrer sur ses valeurs fondamentales.
Garantir la rigueur de la science et des données scientifiques est un défi de longue haleine qui a également à voir avec les structures d’incitation et de récompense (voir plus loin). Quelles que soient les mesures d’atténuation adoptées, elles ne pourront pas toujours être efficaces à 100 %, et des erreurs commises de bonne foi par des humains (ainsi que des erreurs commises par des machines) se produiront toujours. Malgré l’écho suscité par un petit nombre de publications frauduleuses et erronées, les mécanismes d’auto-correction propres à la communauté scientifique continuent de fonctionner efficacement (quoique lentement, dans certains cas). Les processus de correction et/ou de retrait d’articles, par exemple Retraction Watch (https://retractionwatch.com), sont de plus en plus transparents et couramment utilisés, et globalement, l’intégrité des informations scientifiques publiées est élevée. Parallèlement, comme évoqué dans l’encadré 4.2, le développement rapide de l’IA et des GML apporte son lot de difficultés inédites, mais ouvre également de nouvelles perspectives s’agissant de la production et de la détection des publications de recherche frauduleuses.
Jusqu’à une époque récente, la communication scientifique auprès du public faisait l’objet de moins d’attention que les processus formels de publication d’articles scientifiques. La communication avec le public se concentre souvent sur des découvertes scientifiques passionnantes et la présentation de faits à sens unique plutôt que le dialogue avec le public et la prise en compte de ses intérêts et préoccupations. Or, on a clairement vu les limites de cette approche pendant la pandémie de COVID-19, où l’absence de transparence concernant les lacunes et les incertitudes affectant les données et les informations scientifiques a nourri la méfiance de nombreuses catégories de population vis-à-vis des interventions en lien avec la science (OCDE, 2023[37]). Il sera donc important que s’instaure un dialogue véritable entre les citoyens et les scientifiques si l’on veut que la science vienne efficacement éclairer la transformation socio-économique.
Le paysage de la communication scientifique évolue et ouvre la voie à de nouveaux acteurs (publics multiples, influenceurs sur les réseaux sociaux, plateformes numériques, algorithmes, etc.) en mesure de créer et de partager des contenus scientifiques. Les intermédiaires traditionnels (revues scientifiques, médias grand public) cèdent progressivement la place aux médias en ligne et réseaux sociaux, en grande partie sous l’effet de la transformation numérique. Si cette évolution offre une occasion bienvenue de dépasser un mode de communication à sens unique, elle ouvre aussi la porte à la mésinformation et à la désinformation. Dans ce nouveau contexte, la communication scientifique en lien avec des enjeux sociétaux critiques (santé publique, changement climatique, technologies émergentes) est confrontée à un certain nombre d’enjeux de taille (voir le graphique 4.5).
Note : Ce schéma représente de manière simplifiée les relations complexes entre des questions d’intérêt sociétal critiques et les enjeux associés à la communication scientifique. Il ne s’agit pas forcément d’enjeux entièrement nouveaux, mais ils peuvent se manifester différemment, et sont souvent amplifiés par les réseaux sociaux.
Source : Auteurs, basé sur (OCDE, 2023[41]).
Une communication scientifique médiocre ou irresponsable peut être à l’origine d’infox, rapidement propagées par les médias sociaux et facilitées par l’utilisation de l’intelligence artificielle. Ces informations fallacieuses font souvent la promotion de points de vue scientifiques atypiques/non crédibles et font peser une menace sérieuse sur la science et les processus démocratiques. Par ailleurs, une communication scientifique inefficace peut saper la crédibilité des experts scientifiques, des établissements scientifiques et des responsables de l’action publique. Pendant une crise, diffuser des messages scientifiques confus, contradictoires et mal ciblés peut entraîner un non-respect des conseils émanant de la puissance publique, et mettre de ce fait en danger les personnes et les communautés (OCDE, 2023[37]). Pour réagir efficacement à la mésinformation et à la désinformation, il est nécessaire de mettre en œuvre une approche multidimensionnelle dans laquelle la communauté scientifique doit jouer un rôle de premier plan. Il s’agit en partie d’assurer une communication scientifique responsable (voir l’encadré 4.3), mais aussi de promouvoir la culture scientifique et numérique de façon à ce que le public puisse faire la distinction entre une information scientifique rigoureuse et une opinion.
1. Transparence
donner accès aux données sur lesquelles s’appuient les conclusions scientifiques
décrire clairement les méthodes et les données utilisées pour parvenir à une conclusion
communiquer sur les incertitudes
2. Inclusivité
s’adresser à des catégories diversifiées de la société
rendre les communications scientifiques accessibles (par exemple tenir compte des obstacles liés aux infrastructures numériques et aux barrières linguistiques)
3. Intégrité
respecter des normes éthiques et professionnelles dans la recherche et la communication scientifiques
faire preuve d’honnêteté intellectuelle (par exemple, ne pas médiatiser à outrance des résultats scientifiques) et veiller à la rigueur des travaux de recherche diffusés
4. Redevabilité
indiquer clairement qui est responsable d’une communication scientifique et à quel titre (personnel ou institutionnel, en qualité d’expert du domaine ou de commentateur scientifique)
être transparent sur les sources sur lesquelles s’appuie une communication
déclarer ouvertement toute source potentielle de conflits d’intérêts ou d’engagement concernant les personnes qui communiquent des informations scientifiques ou qui en fournissent le contenu
5. Liberté et autonomie
communiquer sur la recherche scientifique en dehors de toute contrainte liée à des ingérences extérieures (politiques, juridiques, religieuses par exemple)
respecter l’autonomie de gouvernance de la recherche universitaire et le droit des scientifiques à communiquer librement (conformément aux principes 1 à 4)
6. Pertinence temporelle Ce principe vaut particulièrement pour les situations d’urgence, et suppose de :
fournir en temps voulu aux citoyens des informations pertinentes et actualisées, assorties le cas échéant des réserves appropriées
ne pas retenir ou retarder la communication d’informations scientifiques pertinentes, en veillant parallèlement à ce que les contrôles qualité indispensables aient été effectués avant leur diffusion
Source : OCDE (2023[42]).
Engagement des citoyens
Si une communication scientifique responsable et efficace est importante, l’engagement du public vis-à-vis de la science doit aller bien au-delà. La co-conception et la co-production de travaux de recherche, notamment la participation des communautés locales et autochtones, sont essentielles à la réalisation du programme en faveur de politiques porteuses de transformations. De fait, les citoyens apportent une contribution importante à la surveillance de l’environnement et de la santé, par exemple s’agissant des évaluations de la biodiversité et des mécanismes d’alerte en cas de pandémie, et ils ont également un savoir et des points de vue qui doivent être pris en compte dans les programmes de recherche et les pratiques à visées transformatives. La science citoyenne, autrement dit la participation active des citoyens à la production de connaissances scientifiques, doit être généralisée et encouragée (OCDE, 2025[43]). En outre, il est nécessaire de soutenir une recherche transdisciplinaire combinant et regroupant des savoirs issus de plusieurs disciplines et émanant de différentes parties prenantes appartenant aux secteurs public et privé (OCDE, 2020[5]). Ces modes d’intervention, de même que d’autres réunissant différents acteurs en vue de co-produire des connaissances et/ou des innovations scientifiques, sont de plus en plus déployés dans de nombreux champs de la recherche, même s’ils ne représentent encore qu’une très petite fraction de l’activité. Pour les développer, il faut que l’intérêt de la participation citoyenne à la recherche soit plus largement admis, par les milieux universitaires et par les pouvoirs publics, et qu’elle puisse bénéficier d’un soutien adapté et de mécanismes d’examen appropriés (voir l’encadré 4.4). Il faut également mettre en place de nouvelles structures d’incitation et de récompense pour favoriser un changement dans la culture universitaire (voir ci-après).
Pourquoi et à quel moment promouvoir la science citoyenne ?
1. Les responsables de l’action publique et les décideurs à tous les niveaux de l’administration devraient reconnaître l’intérêt de la science citoyenne pour la science et pour la société, et l’intégrer dans les éléments pris en considération lors de l’élaboration des politiques. Dans l’optique de la politique de la recherche, trois grands arguments plaident en faveur d’une promotion de la science citoyenne :
i. élargir le champ de la collecte et/ou de l’analyse de données et accélérer la découverte scientifique ;
ii. répondre plus efficacement aux besoins de la société et aux enjeux sociétaux ; et
iii. promouvoir le caractère démocratique, la légitimité et l’adoption de politiques fondées sur des connaissances scientifiques.
Comment soutenir la science citoyenne ?
1. Un engagement au plus haut niveau (dans les ministères, les organismes et les établissements de recherche) est indispensable pour faire accepter plus largement l’intérêt qu’il y a à associer activement les citoyens à la recherche.
2. Il faut combiner des approches descendantes et ascendantes et les accompagner efficacement de façon à promouvoir la science citoyenne, car celle-ci nécessite la participation de multiples acteurs et une bonne qualité d’interactions entre eux.
3. Différents groupes et entités de la communauté scientifique citoyenne, y compris des agents intermédiaires, réseaux et associations des secteurs public et privé, jouent un rôle important en la matière et doivent être soutenus en conséquence.
Surmonter les obstacles et les difficultés
1. Pour que la science citoyenne soit largement acceptée, il faut veiller à en garantir la rigueur et la qualité, ainsi qu’à assurer la gestion des biais potentiels.
2. Tout au long du processus de planification et de mise en œuvre des politiques publiques, il est important de reconnaître que les citoyens forment un groupe très hétérogène dont les motivations et les intérêts divergent, et dont la participation à la recherche peut se heurter à des obstacles de différentes natures.
3. Des collaborations relevant de la science citoyenne nouées entre plusieurs pays peuvent contribuer grandement à répondre aux défis mondiaux.
Changement systémique et évaluation d’impact
1. La communauté scientifique et ses institutions doivent appréhender la science citoyenne comme un mode de recherche utile qui peut venir compléter et améliorer les activités de recherche traditionnelles. Il faut pour cela modifier la culture de la recherche universitaire, en proposant aux acteurs de la science citoyenne des parcours professionnels appropriés et des systèmes de récompense adéquats.
2. Le suivi, l’évaluation et l’appréciation des retombées de la science citoyenne devraient tenir compte des différentes raisons justifiant qu’on y ait recours et, dans de nombreux cas, les indicateurs bibliométriques traditionnels ne permettront pas d’en refléter pleinement les impacts les plus importants.
Source : (OCDE, 2025[43]).
La science ouverte, y compris l’accès du public aux informations et données scientifiques, peut jouer un rôle moteur important dans la promotion d’une communication scientifique responsable et de l’engagement des citoyens dans la recherche. De fait, la science citoyenne est de plus en plus considérée comme le troisième pilier de la science ouverte (UNESCO, 2022[44]). Si l’ouverture au grand public des données et informations scientifiques et des processus propres à la science pourrait en théorie encourager les utilisations abusives, ses avantages potentiels dépassent de loin les risques, pour autant que des mécanismes appropriés puissent être mis en place pour s’en prémunir. C’est le cas par exemple des données à caractère personnel sensibles pour lesquelles des protocoles d’accès sûrs et sécurisés sont en cours d’élaboration, de façon à ce que seules des parties légitimes puissent y accéder et les analyser. L’intégration de données provenant de sources multiples, notamment de données administratives, issues de la recherche et recueillies par les citoyens, sera importante pour contribuer à expliquer et suivre l’impact des transformations socio-économiques.
Science, prise de décision et élaboration des politiques publiques
Comme évoqué plus haut, les politiques STI s’attachent principalement, dans la plupart des pays, à faire en sorte que les connaissances scientifiques trouvent une application concrète sous la forme de produits commerciaux et de croissance, mais jusqu’à une date récente, la possibilité qu’elles puissent se traduire en politiques et décisions efficaces a suscité beaucoup moins d’attention. Or, dans le contexte des transformations qui est le nôtre, il s’agit d’un domaine qui mérite pleinement qu’on s’y arrête. Les transformations complexes se caractérisent par des incertitudes scientifiques considérables, et les avis scientifiques requis, s’ils doivent être fournis rapidement, n’en doivent pas moins être rigoureux et transparents (OCDE, 2015[45]). L’élaboration des politiques publiques et la prise de décision doivent être éclairées par les meilleures données scientifiques probantes disponibles, issues de toutes les disciplines concernées, en prenant explicitement acte des lacunes existant dans les connaissances actuelles (encadré 4.5).
Les principes énoncés ci-après sont importants pour la mise en place d’un processus consultatif scientifique efficace et fiable :
1. Avoir un mandat clair, définissant les rôles et responsabilités des différents acteurs. Cela suppose :
une définition et une délimitation claires des fonctions et rôles consultatifs par rapport à ceux relevant de la prise de décision
une spécification claire des rôles et des responsabilités, et la maîtrise de l’expertise nécessaire à la communication
une définition ex ante du rôle juridique et de la responsabilité éventuelle de tous les établissements et personnes concernés
le soutien institutionnel, logistique et en personnel nécessaire pour l’exécution du mandat.
2. Impliquer les acteurs concernés, dont les scientifiques, décideurs publics et autres parties prenantes, en tant que de besoin. Cela suppose :
de suivre un processus de participation transparent et de respecter des procédures strictes de déclaration, de vérification et de traitement des conflits d’intérêts
de mobiliser toute l’expertise scientifique nécessaire, dans toutes les disciplines, pour traiter la question à l’étude
d’envisager explicitement s’il convient ou non d’associer des experts non scientifiques et des parties prenantes de la société civile au cadrage et/ou à la formulation des avis, et selon quelles modalités
de mettre en œuvre des procédures efficaces pour pouvoir, en temps voulu, procéder à des échanges de renseignements et assurer la coordination avec différents homologues nationaux et internationaux.
3. Rendre des avis qui soient judicieux, impartiaux et légitimes. Ces avis devraient :
être fondés sur les meilleures données scientifiques probantes disponibles
permettre d’évaluer les incertitudes scientifiques et d’en rendre compte de manière explicite
être exempts de toute ingérence émanant de la sphère politique (ou de tout autre groupe d’intérêt)
être émis et utilisés de manière transparente et responsable.
Source : OCDE (2020[46]).
Parallèlement, il convient de protéger l’indépendance et l’autonomie de la science. Dans de nombreux pays et au niveau international, on manque des cadres, processus et incitations nécessaires au bon fonctionnement des systèmes de délivrance d’avis scientifiques et à la prise en compte des connaissances scientifiques dans la définition des politiques publiques (OCDE, 2018[47]). La pandémie de COVID-19 a été révélatrice à cet égard, et les enseignements tirés de cette expérience récente sont directement applicables à de futures crises comme à l’élaboration en cours de politiques visant à faire face à des enjeux socio-économiques complexes (OCDE, 2023[33]) (OCDE, 2023[37]) (OCDE, 2023[6]).
L’un des principaux enseignements de la crise du COVID-19 est que, quelle que soit la qualité des processus consultatifs dans le domaine scientifique, la prise en compte effective, par les pouvoirs publics, de preuves scientifiques rigoureuses dépend de la volonté politique de les prendre en considération. L’élaboration des politiques publiques est rarement dictée par la science seule, et des points de vue sectoriels multiples doivent être appréhendés et jaugés en fonction des différents jugements de valeur émis par les décideurs (OCDE, 2023[37]). Cependant, pour que les politiques publiques puissent étayer efficacement les transformations socio-économiques, il est essentiel que les meilleures données scientifiques disponibles (avec les lacunes et incertitudes qui leur sont associées) soient prises en compte. L’absence de soutien ou d’acceptation par la sphère politique peut constituer une difficulté majeure pour la science. À cet égard, la relation triangulaire entre science, société et élaboration des politiques publiques a une importance cruciale. Dans une démocratie en bon état de fonctionnement, les pouvoirs publics doivent rendre des comptes aux citoyens, et la confiance du public dans la science peut venir renforcer à la fois la définition de l’action publique et la mise en œuvre des politiques ainsi élaborées (OCDE, 2024[48]). Dans l’idéal, un triangle vertueux de confiance peut ainsi être établi entre la puissance publique, la science et les citoyens.
Un changement culturel s’impose au sein de la communauté scientifique pour rendre la science plus ouverte, inclusive et réactive aux besoins de la société. Face à des défis mondiaux urgents, les connaissances scientifiques doivent pouvoir éclairer l’élaboration des politiques et la prise de décision à tous les échelons, au niveau local jusqu’à l’international.
Mesures à prendre
1. Renforcer l’intégrité scientifique et conforter de saines pratiques de recherche en mettant moins l’accent sur la quantité des résultats de la recherche et davantage sur leur qualité, leur transparence et leur rigueur (voir la section suivante).
2. Donner la priorité à une communication scientifique responsable et à l’engagement sociétal, y compris aux activités scientifiques transdisciplinaires et citoyennes (voir les encadrés 4.3 et 4.4)9.
3. Promouvoir la science ouverte et l’accès de la population aux données et informations scientifiques, tout en garantissant la sûreté et la sécurité des informations sensibles10.
4. Mettre au point des systèmes efficaces de délivrance d’avis scientifiques permettant de prendre en compte des éclairages issus de différentes disciplines et de répondre en temps voulu aux besoins des responsables publics et des citoyens (voir l’encadré 4.5)11.
5. Favoriser la culture scientifique et numérique dans l’ensemble de la société et récompenser les scientifiques qui contribuent à des activités d’enseignement et de formation à ce titre12.
Pour que les systèmes scientifiques modifient sensiblement leur mode de fonctionnement, l’une au moins des deux conditions suivantes doit être remplie : (1) existence d’une crise majeure, comme une pandémie ou une guerre, dans le règlement de laquelle la science a très clairement un rôle à jouer 13 ; et (2) évolution des mécanismes d’incitation et de récompense des scientifiques et des établissements scientifiques. S’agissant de la deuxième condition, comme indiqué précédemment, les structures d’incitation et de récompense dans la recherche publique reposent très largement sur une définition étroite de l’excellence scientifique. Malgré une multiplication des critiques et des appels au changement (voir exemples dans l’encadré 4.6), les indicateurs bibliométriques comme les citations restent très fortement utilisés, souvent de manière isolée, pour évaluer et récompenser les résultats scientifiques au niveau tant institutionnel qu’individuel, et pour étalonner les performances nationales. C’est ainsi que s’entretient une culture du « publier ou périr », avec des conséquences négatives sur les scientifiques en début de carrière et sur la diversité des choix de spécialité scientifique ou de recherche. De ce fait, les chercheurs hésitent à prendre le risque de travailler dans plusieurs disciplines ou secteurs et de s’attaquer aux « grands enjeux » qui sous-tendent une transformation socio-économique inclusive.
Si les publications officielles restent un résultat important de la recherche, il existe d’autres activités et résultats que la société attend, et dont elle a besoin, et qui doivent être valorisés et encouragés si l’on veut que la science puisse venir étayer des transformations durables. Il s’agit notamment de la participation des citoyens, du soutien des pouvoirs publics, de l’offre de données FAIR fiables et des innovations vertes (graphique 4.6). À la différence des publications, aucun de ces résultats, à l’exception peut-être de l’innovation technologique, n’est facile à mesurer ou à évaluer de manière objective ou quantitative. Si les évaluations qualitatives et les examens par les pairs peuvent donner une indication des performances obtenues dans ces domaines, de telles approches mobilisent beaucoup de ressources, ne sont pas toujours réalisables et ont leurs propres limites (Wilsdon, 2015[49]). Néanmoins, il est important que les responsables des politiques scientifiques et les dirigeants des établissements universitaires envoient, par le biais d’incitations et de financements, le signal clair que le statu quo ne permettra pas à la science d’étayer la transformation socio-économique. Les jeunes scientifiques de talent et les établissements scientifiques doivent être encouragés et soutenus dans leur quête d’excellence inclusive dans la recherche (encadré 4.6), à l’appui de changements porteurs de transformations.
Source : Auteurs.
La nécessité de modifier les processus d’évaluation de la recherche est de plus en plus largement admise (encadré 4.6). Cette évolution tient principalement aux préoccupations concernant les effets pervers des processus actuels sur les comportements individuels et institutionnels, mais aussi à la prise de conscience que l’excellence scientifique doit s’inscrire dans un cadre plus large, comme celui de l’excellence inclusive (voir l’encadré 4.6), permettant de valoriser des contributions, activités et résultats scientifiques variés. Plusieurs pays et institutions répondent à ces appels au changement et s’emploient actuellement à réformer leurs systèmes d’évaluation. Parmi eux, nombreux sont ceux qui font porter l’accent sur les évaluations qualitatives et l’examen par les pairs, même si de telles approches ont aussi leurs inconvénients en termes de besoins en ressources et de biais potentiels. L’IA et les grands modèles de langue (GML) ouvrent également de nouvelles perspectives, par exemple avec l’analyse de publications en vue de repérer les résultats de recherches innovantes à haut risque (Machado, 2021[50]). Il sera important d’harmoniser ces diverses initiatives à différentes échelles — individuelle, institutionnelle, nationale — et dans différents pays de manière à ce qu’elles n’aboutissent pas à créer par inadvertance des obstacles à la mobilité. Réformer l’évaluation de la recherche sera essentiel pour encourager et suivre les différents aspects des performances scientifiques en lien avec les transformations socio-économiques.
Déclaration de San Francisco sur l’évaluation de la recherche (DoRA) (2012) : les signataires appellent les acteurs de la recherche à ne plus utiliser d’indicateurs bibliométriques comme mesures de substitution pour juger de la qualité des scientifiques ou de leurs travaux, et à envisager une large palette de mesures d’impact. La déclaration contient une liste de recommandations positives.
Science in Transition (2013) : cette initiative, qui a pris naissance aux Pays-Bas, a pour objet d’élaborer des principes d’évaluation des scientifiques en vue de leur embauche/promotion/titularisation.
Manifeste de Leiden (2015) : ce manifeste énonce des principes et pratiques exemplaires concernant l’utilisation d’indicateurs quantitatifs dans l’évaluation de la recherche.
Réseau international des sociétés de gestion de la recherche (International Network of Research Management Societies, INORMS) (2018) : au sein de ce réseau, des responsables de l’administration de la recherche se réunissent pour échanger de bonnes pratiques. Les principaux résultats produits par le Groupe INORMS d’évaluation de la recherche — notamment le Cadre SCOPE pour l’évaluation de la recherche et l’initiative More than Our Rank — s’adressent à toutes les parties prenantes de l’enseignement supérieur et de la recherche.
Le Forum latino-américain pour l’évaluation de la recherche (Latin American Forum on Research Assessment, FOLEC-CLACSO) (2019) : il s’agit d’un forum d’échange sur les pratiques d’évaluation de la recherche en Amérique latine lancé par le Conseil latino-américain des sciences sociales (CLACSO). Le Forum édicte des lignes directrices régionales spécifiques portant sur l’évaluation de la recherche. Son Académie d’évaluation de la recherche forme des spécialistes de l’examen et de l’évaluation pour promouvoir des processus d’évaluation plus équitables et mieux contextualisés.
Room for everyone’s talent (2019) : il s’agit d’une initiative commune à des universités, entités culturelles et organismes publics de financement de la recherche. Elle appelle à une évolution du système de reconnaissance et de récompense et à une culture de la recherche plus inclusive.
Principes de Honk Kong pour l’évaluation des chercheurs (2019) : ces principes visent à aider les établissements de recherche à réduire au minimum les incitations perverses, à reconnaître et récompenser la recherche digne de confiance, et à promouvoir les comportements propres à renforcer l’intégrité de la recherche dans les cadres d’évaluation et d’avancement professionnels.
Science Europe (2020) : cette association a publié une déclaration de position et des recommandations sur les processus d’évaluation de la recherche.
TARA (Tools to Advance Research Assessment) (2021) : issue de la communauté DoRA, cette initiative « ascendante » vise à mettre au point des outils pratiques destinés à promouvoir une évaluation responsable de la recherche dans les organismes menant de telles activités.
CoARA (Coalition for Advancing Research Assessment) (2022) : initiative internationale visant à réformer les systèmes d’évaluation de la recherche afin de mettre l’accent sur la qualité, l’inclusivité et la diversité des contributions, en allant au-delà des indicateurs traditionnels comme le nombre de publications et les facteurs d’impact des revues.
AGORRA (A Global Observatory for Responsible Research Assessment) (2023) : cet observatoire, qui fait partie de l’Institut de recherche sur la recherche (Research on Research Institute, RoRI), produit des données factuelles et des analyses pour étayer et accélérer une évaluation responsable de la recherche dans 14 pays.
Déclaration de Barcelone (2024) : les signataires plaident en faveur d’une information ouverte sur la recherche.
Source : Adapté et mis à jour à partir de Curry et al. (2020[51])
En plus d’une modification des systèmes d’évaluation des performances, de nombreux pays sont en train de mettre en place de nouvelles initiatives de financement afin de soutenir les types de recherche et d’innovation nécessaires pour répondre aux « grandes questions » et appuyer une transformation socio-économique durable et inclusive. Plusieurs mécanismes de financement nouveaux ont été conçus pour soutenir la recherche à orientation précise et la recherche axée sur les défis, la recherche à haut risque/haut rendement (OCDE, 2021[4]), la science citoyenne (OCDE, 2021[4]), la recherche transdisciplinaire (OCDE, 2020[5]) (Kaiser et Gluckman, 2025[52]) et d’autres modes de recherche participative. Au niveau institutionnel, des centres d’excellence interdisciplinaires, certains ayant pour mandat spécifique d’éclairer l’action publique, sont relativement courants, et certaines universités sont en train de restructurer leurs activités de recherche autour de missions transversales et/ou de besoins sociétaux locaux plutôt qu’autour des disciplines académiques traditionnelles (OCDE, 2020[5]). On voit aussi apparaître de nouvelles disciplines, comme la recherche sur la durabilité, qui portent directement sur des aspects fondamentaux du Programme en faveur de politiques STI transformatives. Cependant, toutes ces initiatives et ces évolutions ne représentent qu’une très faible proportion de l’effort total de recherche publique. Dans sa grande majorité, la recherche universitaire continue de concerner des disciplines traditionnelles, et les activités impliquant la participation des citoyens et des décideurs publics constituent des axes secondaires plutôt que des thématiques centrales. Le défi pour les responsables de la politique scientifique consiste à offrir les incitations appropriées, y compris en termes de financements, pour amener une fraction significative des milieux scientifiques universitaires à s’intéresser aux grandes questions et aider la société à procéder à des transformations socio-économiques urgentes.
Mesures à prendre
1. Passer en revue les processus d’évaluation de la recherche à tous les niveaux afin de promouvoir l’excellence inclusive et de prendre pleinement en compte la diversité des activités et résultats scientifiques requis pour soutenir un changement porteur de transformations (encadré 4.6).
2. Reconnaître l’intérêt de la science citoyenne, des avis destinés à éclairer l’action publique et de la fourniture de données FAIR (même en l’absence de mesures quantitatives rigoureuses) dans les parcours individuels (recrutement et évolution de carrière)14.
3. Reconnaître l’intérêt du travail d’équipe, des recherches interdisciplinaires et transdisciplinaires et des approches relevant de la science citoyenne, tous éléments nécessaires pour aborder les transitions vers davantage de durabilité, et les intégrer dans les évaluations de la recherche15.
4. Apporter, via des mécanismes adaptés, le soutien financier nécessaire pour intensifier les types de recherche et d’activités propres à accompagner les transformations, y compris celles impliquant la participation des citoyens et des pouvoirs publics16.
Les pouvoirs publics et les bailleurs de fonds ont un rôle important à jouer pour investir dans des activités de recherche propres à appuyer la transformation socio-économique et à soutenir les activités de communication et de participation nécessaires pour que les résultats de la recherche puissent se traduire en mesures efficaces. Cela étant, l’investissement seul ne suffit pas, et les structures, cadres opérationnels et incitations actuellement en place qui façonnent les choix, les carrières et les pratiques en matière de recherche doivent être ajustés.
De nombreuses évolutions positives sont déjà en cours, mais généralement à petite échelle et en marge du flux dominant des activités scientifiques. Le soutien à la recherche disciplinaire traditionnelle menée par des personnes de talent doit être poursuivi, et les découvertes fortuites contribueront certainement à des transformations positives, mais cela ne suffira pas. Des modifications structurelles d’ampleur et d’importantes incitations nouvelles s’imposent pour garantir qu’une diversité d’esprits brillants puissent disposer des moyens et de l’infrastructure nécessaires pour collaborer et associer d’autres parties prenantes à la production et à l’application des connaissances scientifiques requises pour étayer des changements porteurs de transformations.
Face à des défis mondiaux urgents, la science devrait être une source d’espoir et d’optimisme plutôt que de scepticisme et de méfiance. La science a été un élément essentiel du développement socio-économique et de la prospérité de nombreux pays. Dans des domaines comme la recherche médicale ou l’agriculture, elle a grandement contribué à améliorer le bien-être humain. La compréhension de l’univers rendue possible par la recherche fondamentale en physique et en astronomie a eu d’innombrables retombées sur la culture, les croyances et les valeurs des êtres humains. Cependant, l’histoire nous enseigne que les connaissances scientifiques et les technologies qui en découlent peuvent être instrumentalisées à des fins bénéfiques, mais aussi dans un but moins louable.
Elle montre aussi que c’est lorsqu’on trouve un équilibre approprié entre la concurrence nationale et la coopération internationale que la science progresse au mieux et profite au plus grand nombre. Aucun pays ne possède la totalité du savoir-faire et des infrastructures nécessaires pour relever les défis d’envergure planétaire auxquels nous sommes déjà confrontés, sans parler des nouvelles crises qui ne manqueront pas d’éclater au cours des prochaines décennies. Comme l’a montré la pandémie de COVID-19, nous vivons dans un monde interconnecté où les crises peuvent se propager rapidement, au mépris des frontières nationales. Procéder à des transformations socio-économiques et asseoir une prospérité durable pour tous exigent à la fois une adaptation des systèmes scientifiques nationaux et un renforcement de l’écosystème mondial de la recherche.
L’efficacité avec laquelle la science pourra promouvoir un changement porteur de transformations dépend de sa fiabilité et de la confiance que placeront en elle les responsables de l’action publique et le grand public. Instaurer et entretenir cette confiance, dans un environnement géopolitique de plus en plus polarisé, implique de préserver la liberté académique et l’intégrité de la recherche. Cela signifie qu’il faut soutenir la science ouverte et la coopération internationale, tout en protégeant les scientifiques et les établissements scientifiques de toute interférence, qu’elle émane d’acteurs étatiques ou autres.
Références
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[47] OCDE (2018), Scientific Advice During Crises : Facilitating Transnational Co-operation and Exchange of Information, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/9789264304413-en.
[36] OCDE (2017), « Co-ordination and support of international research data networks », OECD Science, Technology and Industry Policy Papers, n° 51, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/e92fa89e-en.
[45] OCDE (2015), « Scientific Advice for Policy Making: The Role and Responsibility of Expert Bodies and Individual Scientists », OECD Science, Technology and Industry Policy Papers, n° 21, Éditions OCDE, Paris, https://doi.org/10.1787/5js33l1jcpwb-en.
[23] Popper, K. (1961), The logic of scientific discovery, Science Editions, New York.
[25] Reichstein, M. et al. (2019), « Deep learning and process understanding for data-driven Earth system science », Nature, vol. 566/7743, pp. 195-204, https://doi.org/10.1038/s41586-019-0912-1.
[13] Schillebeeckx, M., B. Maricque et C. Lewis (2013), « The missing piece to changing the university culture », Nature Biotechnology, vol. 31/10, pp. 938-941, https://doi.org/10.1038/nbt.2706.
[27] Sourati, J. et J. Evans (2023), « Accelerating science with human-aware artificial intelligence », Nature Human Behaviour, vol. 7/10, pp. 1682-1696, https://doi.org/10.1038/s41562-023-01648-z.
[28] The Royal Society (2024), Science in the age of AI: Ho artificial intelligence is changing the nature and method of scientific research, The Royal Society, https://royalsociety.org/news-resources/projects/science-in-the-age-of-ai/.
[44] UNESCO (2022), Une introduction à la Recommandation de l’UNESCO sur une science ouverte, UNESCO, https://unesdoc.unesco.org/ark:/48223/pf0000383771_fre.
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[40] Wehn, U. et L. Hepburn (2022), Guidance for the implementation of the UNESCO Open Science Recommendation re. « Opening science to society » (FINAL), https://doi.org/10.5281/zenodo.7472827.
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[24] Zou, J. et al. (2018), « A primer on deep learning in genomics », Nature Genetics, vol. 51/1, pp. 12-18, https://doi.org/10.1038/s41588-018-0295-5.
← 1. Le présent chapitre porte essentiellement sur les systèmes scientifiques ou de recherche universitaire publics. Dans la plupart des pays de l’OCDE, la majeure partie de la recherche universitaire est menée dans les universités avec le soutien d’organismes de financement de la science. Dans certains pays, ce sont des établissements publics de recherche, comme le CNRS en France, qui sont les principaux prestataires de recherche publique. La distinction est faite entre les systèmes scientifiques et les concepts plus vastes de système d’innovation ou système de la STI, qui incluent également les activités de recherche publiques menées dans les organismes de recherche et de technologie (ORT) et les organismes consacrés à l’innovation, dont l’objectif principal est de soutenir l’industrie. Il existe des écarts considérables entre les pays au niveau du poids des différents éléments qui composent les systèmes scientifiques et de la STI. De même, la politique de la science et la politique d’innovation peuvent être plus ou moins intégrées, en fonction du domaine d’action des différents ministères et organismes.
← 2. Voir (OCDE, 2021[7]) pour une analyse détaillée des solutions dont disposent les pouvoirs publics et des exemples détaillés des mesures en vigueur dans les pays pour réduire la précarité. Il s’agit notamment d’accords ou de chartes volontaires pour les prestataires de recherche, de la promotion des titularisations ou encore d’une action législative sur le statut contractuel. En 2015, dans le cadre de sa stratégie sur le renforcement des capacités des universités, l’Afrique du Sud a lancé un programme de nouvelle génération d’universitaires (nGAP) au titre duquel les candidats retenus étaient nommés à des postes permanents intégrés dès le départ dans les plans de dotation en personnel à long terme des universités. L’Allemagne et la France ont mis en place des mesures législatives visant à supprimer les bourses et à veiller à ce que les doctorants et les chercheurs en post-doctorat soient employés avec des contrats de travail standards. Elles ont également lancé des chaires junior et des programmes de titularisation afin de réduire l’incertitude quant aux évolutions de carrière.
← 3. Voir OCDE, 2025 en préparation. De nombreux pays ont mis en place des politiques diverses pour : 1. constituer un socle de connaissances solide sur la diversité du personnel de recherche ; 2. soutenir l’accès des groupes sous-représentés aux carrières dans la recherche ; 3. réduire l’incertitude dans les carrières dans la recherche ; et 4. garantir un accès équitable aux possibilités de financement. L’Allemagne a intégré l’égalité des genres comme composante essentielle de son initiative pour l’excellence (2007-2017) et de sa stratégie d’excellence (depuis 2017), ainsi que dans les stratégies connexes de financement de la recherche, afin de promouvoir un paysage de la recherche plus équitable et inclusif. Le Plan d’action des trois organismes pour l’EDI a été lancé au Canada en 2018 comme première initiative d’une série de mesures à l’appui d’une participation équitable des étudiants et des chercheurs dans le système de recherche. La stratégie pour l’égalité, la diversité et l’inclusion (Equality, diversity and inclusion (EDI) strategy), lancée par UKRI en 2023, encourage les neuf conseils de la recherche du Royaume-Uni à avoir recours à des évaluations de l'impact sur l’égalité, une approche reposant sur des données concrètes destinée à aider les organisations à veiller à ce que leurs politiques, pratiques, manifestations, formations et processus de prise de décision soient équitables et ne désavantagent pas les groupes protégés.
← 4. Voir (OCDE, 2023[12]) qui contient une analyse détaillée des solutions et des exemples d'initiatives mises en œuvre dans différents pays pour diversifier les parcours professionnels dans la recherche. Ces solutions vont de la formation au renforcement des capacités et de partenariats d’échange entre prestataires de la recherche publique et d'autres acteurs des secteurs privé et public dotés de capacités de recherche, à l’amélioration de l’orientation professionnelle et du mentorat pour les chercheurs en début de carrière. La reconnaissance de nouveaux rôles dans la recherche, notamment de « professionnels du troisième espace » qui interviennent à l’interface entre la recherche et les services professionnels, augmente également. Le Japon a récemment mené une enquête sur le profil des ressources humaines en master afin d’étudier les raisons pour lesquelles les étudiants en master optent pour des carrières hors de la sphère universitaire au lieu d’entamer des programmes doctoraux
La France a créé un contrat post-doctoral de droit public et de droit privé afin de faciliter la transition professionnelle des diplômés de doctorat à des postes permanents dans la recherche publique ou privée La Norvège accorde des subventions à la mobilité (fonds salariaux) aux étudiants en doctorat ou post-doctorat pour leur permettre d’effectuer des stages dans le secteur public et le secteur bénévole d'une durée pouvant aller jusqu’à six mois
← 5. La mobilité internationale est une priorité élevée pour de nombreux pays de l’OCDE qui souhaitent renforcer leur main-d’œuvre de la recherche, et la plupart des pays sont dotés de dispositifs dédiés de financement destinés à attirer les chercheurs étrangers. Ainsi en Corée, Brain Pool est un dispositif spécifique qui vise à attirer des scientifiques étrangers de qualité, y compris les scientifiques coréens vivant à l’étranger, pour travailler dans tous les secteurs de l’économie. Le Japon apporte des financements considérables à un petit nombre d’universités sélectionnées afin qu’elles deviennent des leaders dans la recherche à l’échelle mondiale, et met l’accent sur le recrutement international à tous les échelons, des étudiants en doctorat jusqu’aux chercheurs principaux, en passant par le personnel de soutien professionnel. Plus généralement, la CE soutient des initiatives réglementaires et administratives visant à harmoniser les conditions, y compris les droits à pension, des chercheurs en début de carrière dans toute l’Europe, afin de faciliter la mobilité et les échanges.
← 6. Pour illustrer ce propos, on peut citer l’exemple du Canada et l’importance accordée dans ce pays au renforcement de l’écosystème des infrastructures de recherche, avec le double objectif d’assurer la préparation aux urgences sanitaires et de transformer le secteur canadien de la biofabrication et des sciences de la vie dans le sillage de la pandémie de COVID-19. Dans le cadre d’une stratégie interministérielle plus large (Stratégie en matière de biofabrication et de sciences de la vie du Canada), la Fondation canadienne pour l’innovation (FCI), en coordination avec d’autres organismes de financement canadiens, a organisé deux concours sous l’égide du Fonds d’infrastructure de recherche en sciences biologiques. Le premier concours portait sur des installations de bioconfinement et installations pour gros animaux permettant de mener en toute sécurité des recherches sur les maladies infectieuses, tandis que le second, qui reposait sur une approche écosystémique stratégique articulée autour d’un concours intégré associant recherche biomédicale et IR, était axé sur les moyens d’accélérer la concrétisation de recherches prometteuses en produits et procédés commercialement viables. Ces concours ont été conçus pour : renforcer les capacités du Canada en matière de recherche, d’IR et de formation de talents à l’appui d’une croissance tirée par l’innovation ; repérer, exploiter au mieux et stimuler les réseaux existants et les capacités des IR dans tous les secteurs ; et susciter de manière durable des synergies puissantes au sein de l’écosystème de recherche à l’échelle de tout le territoire canadien. La réussite de ces initiatives est attribuable en grande partie à la mise en place d’une structure robuste de gouvernance en matière de conception, de prise de décision et de supervision, qui a été source d’orientations stratégiques, de flexibilité et de cohérence tout au long des différentes étapes de l’élaboration des programmes et du processus d’évaluation des mérites. Il a ainsi été possible de garantir que les recommandations finales concernant les concours lancés en lien avec des IR étaient bien ciblées, ancrées dans des besoins réels et axées sur les objectifs fondamentaux de la Stratégie, et d’assurer la cohérence avec d’autres investissements fédéraux dans une optique de maximisation de l’impact.
← 7. À titre d’illustration, on peut citer comme exemple l’Infrastructure de données ouvertes pour les sciences sociales et les innovations économiques (Open Data Infrastructure for Social Science and Economic Innovations, ODISSEI), consortium collaboratif situé aux Pays-Bas qui a pour objectif d’améliorer l’accès des utilisateurs à des infrastructures de recherche dans les sciences sociales et humaines (SSH). Le consortium ODISSEI propose des outils d’analyse, des algorithmes, un environnement informatique sécurisé ainsi que des services et un savoir-faire spécialisés. Il regroupe en une structure unique toutes les IR en SSH des Pays-Bas. Les SSH constituent traditionnellement un groupe de disciplines très hétérogène, avec, en matière de données, des politiques d’accès et des normes très différentes. ODISSEI a réussi non seulement à regrouper tous les établissements de recherche en SSH du pays, mais également à fédérer les données relevant du domaine des SSH issues du Bureau central des statistiques (CBS, Centraal Bureau voor de Statistiek) des Pays-Bas et à y donner un accès sécurisé. Cet accès sécurisé à un large éventail de données SSH a permis la réalisation d’études interdisciplinaires complexes présentant un intérêt du point de vue sociétal.
← 8. L’école du CERN sur les accélérateurs (CAS) existe depuis plus de 40 ans. Axés à l’origine sur une formation directement liée à l’accélérateur de particules, les cours ont été progressivement diversifiés et élargis à un large éventail de domaines, notamment la science des données ou l’ingénierie, à mesure que les innovations et technologies mises au point pour les scientifiques se sont révélées très précieuses pour une grande diversité d’utilisateurs potentiels. Le CERN travaille en étroite collaboration avec l’industrie, et les technologies des accélérateurs sont en train de transformer la société dans des domaines comme les contrôles de sécurité, le traitement du cancer ou encore la stérilisation des aliments et des matériaux. L’école a donné lieu à de nombreuses déclinaisons comme par exemple, récemment, le « Programme du CERN pour les étudiants en entreprenariat » (CESP) qui propose des formations pratiques et théoriques à des étudiants de niveau post-licence venus du monde entier. Supervisés et accompagnés par des experts du CERN et des professionnels du transfert de connaissances, les étudiants peuvent approfondir, évaluer et exploiter les technologies du CERN qui pourront être mises à profit pour la création de nouvelles entreprises. Les cours du CESP s’appuient sur des connaissances de base concernant l’entrepreneuriat et la création d’entreprises.
← 9. Plusieurs pays ont adopté des stratégies de participation citoyenne et de communication avec le public en lien avec des mécanismes de financement et de récompense spécifiquement conçus à cet effet (voir par exemple (OCDE, 2025[43]) (OCDE, 2023[37]) et (OCDE, 2020[5])). Quelques pays ou organismes de financement, par exemple le Conseil norvégien de la recherche (Research Council of Norway), ont intégré la science et la participation citoyennes dans leurs stratégies nationales en faveur de la science ouverte, tandis que d’autres, comme le ministère fédéral allemand de la Recherche, de la Technologie et de l’Espace, l’organisme britannique UK Research and Innovation ou encore la Fondation nationale pour la recherche (National Research Foundation) de l’Afrique du Sud ont élaboré des stratégies spécialement axées sur la collaboration avec le public et la science participative. En termes de financement, il est intéressant de citer en exemple le Programme-cadre de la CE et l’évolution de ses flux de financement, déclinés successivement autour du thème « Science et société » (2002), puis « Science dans la société » 2007 et enfin « Science avec et pour la société » (2014). Depuis 2021, l’un des piliers du programme de travail d’Horizon Europe vise à « Élargir la participation et renforcer l’espace européen de la recherche » (2021), l’ouverture à la société étant systématiquement intégrée dans tous les volets du programme, y compris dans les financements dédiés à la recherche à orientation précise. Cette approche a été reprise dans plusieurs pays qui ont mis en place divers dispositifs de financement, spécialisés ou plus généralistes, qui favorisent la participation citoyenne. En termes de reconnaissance et de récompenses, plusieurs initiatives nationales méritent aussi d’être citées, par exemple : l’Académie royale flamande de Belgique décerne chaque année ses Prix de la communication scientifique ; en Allemagne, un Prix de la recherche pour la science citoyenne-le savoir de tous est décerné sous l’égide du ministère Fédéral de la Recherche, de la Technologie et de l’Espace et du Muséum d’histoire nationale ; et en France, il existe un Prix de la recherche participative, organisé par le ministère de la Recherche, de l’Enseignement et de l’Innovation et l’institut national de recherche pour l’agriculture, l’alimentation et l’environnement (INRAE).
← 10. Les pays sont nombreux à avoir adopté un large éventail de stratégies et de mesures visant à promouvoir des données FAIR et ouvertes (STI policies for Open Science portal | STIP Compass). En 2021, le Conseil de l’OCDE a adopté une version révisée de sa Recommandation concernant l’accès aux données de la recherche financée sur fonds publics, et une boîte à outils pour l’action publique est en cours d’élaboration pour aider les pays à la mettre en œuvre.
← 11. Les structures et les procédures de délivrance d’avis scientifiques diffèrent d’un pays ou territoire à l’autre (OCDE, 2015[45]), et leur efficacité a été très variée pendant la pandémie de COVID-19, où on a vu que l’intégration de données et de connaissances issues de diverses sources était une tâche particulièrement délicate (OCDE, 2023[37]). La pandémie a également mis en évidence les difficultés rencontrées pour coordonner et faire circuler les avis scientifiques entre tous les échelons fédéraux et nationaux (OCDE, 2018[47]). Depuis lors, plusieurs pays ont revu leurs dispositifs consultatifs afin de tenter d’y remédier.
← 12. Si la promotion de la culture numérique et scientifique est largement du ressort du système éducatif formel, les organismes et établissements scientifiques peuvent aussi prendre un certain nombre de mesures d’accompagnement. Ces mesures vont du soutien aux centres et musées scientifiques à l’organisation de festivals scientifiques en passant par l’ouverture des laboratoires. Ainsi, le Royaume-Uni organise chaque année un Festival des sciences sociales dont le programme comprend différentes expositions, conférences et débats publics ainsi que des représentations, visites guidées et ateliers. Un Festival de la science comparable a également lieu tous les ans dans différentes villes de Pologne.
← 13. Si le dérèglement climatique et le recul de la biodiversité sont largement considérés comme des crises mondiales majeures, ils ne figurent pas en tête des priorités nationales dans de nombreux pays. Cela tient au fait qu’ils ne constituent pas non plus une priorité ou une préoccupation immédiate pour la majorité des citoyens dans la plupart des pays. En l’absence de pressions sociétales ou politiques fortes, l’effort scientifique public dans son ensemble n’a pas encore été pleinement mobilisé pour appui des transitions vers davantage de durabilité et un renouveau socio-économique inclusif. La mobilisation en mode ascendant de la communauté scientifique observée pendant la pandémie de COVID-19 ne se reproduit pas spontanément s’agissant des transitions vers davantage de durabilité, ou du moins pas à la vitesse et avec l’ampleur qu’il faudrait.
← 14. L’un des moyens d’y parvenir consiste à adopter des modèles de CV universitaires normalisés dans lesquels seul un petit nombre de publications phares seraient citées et qui permettraient de mentionner d’autres activités et résultats, par exemple sur le thème « science et société » ou bien « science et action publique ». La matrice norvégienne d’évaluation des carrières ((NOR-CAM) va plus loin et propose un nouveau cadre d’évaluation de la recherche et des chercheurs. Ce cadre, qui s’éloigne de la simple référence à des mesures quantitatives, par exemple la seule mention du nombre de publications ou du classement des revues où les recherches ont été publiées, fait la part belle à une approche plus globale et plus souple dans laquelle il est possible d’évaluer plus systématiquement qu’on ne le fait actuellement de multiples domaines d’expertise.
← 15. Le programme néerlandais de reconnaissance et de récompense (Dutch Recognition and Rewards programme), lancé en 2020, réunit, avec le soutien du ministère de l’Éducation, de la Culture et de la Science, des établissements de recherche et des universités dans le but de susciter un changement culturel dans le monde universitaire via une évolution de l’évaluation de la recherche et des mécanismes d’incitation en sa faveur. Son action s’articule autour de cinq axes : diversifier et revitaliser les parcours professionnels ; parvenir à un équilibre entre l’individuel et le collectif ; promouvoir la science ouverte ; mettre l’accent sur la qualité ; et encourager le pilotage universitaire.
← 16. Pour le compte du gouvernement fédéral allemand, l’État de Brandebourg et plusieurs membres de l’Alliance des organisations scientifiques d’Allemagne, le ministère fédéral de l’Éducation et de la Recherche (ex-BMBF, depuis mai 2025 ministère fédéral de la Recherche, de la Technologie et de l’Espace, BMFTR) ont créé en 2009 un nouvel institut de recherche destiné à servir d’intermédiaire entre le monde scientifique, les milieux politiques et la société. En janvier 2023, cet institut a rejoint l’Association Helmholtz des centres de recherche allemands (Helmholtz-Gemeinschaft Deutscher Forschungszentren) et a été officiellement transformé en Institut de recherche sur le développement durable (Research Institute for Sustainability, RIFS). Cet institut fait office de plateforme internationale pour la science, sert de lien entre les milieux de la recherche, de la politique et des affaires, et contribue à la formation de l’opinion publique. Fort d’une approche transdisciplinaire de la recherche, le RIFS s’exprime sur les enjeux sociétaux en mobilisant la science, la politique, l’économie et le corps social. Le BMBF finance également depuis 2002 des « groupes de recherche socio-écologiques juniors ». Ces groupes mettent explicitement en œuvre des approches interdisciplinaires et transdisciplinaires pour aborder des enjeux sociétaux complexes.