L’intelligence artificielle transforme aussi la publication scientifique. Le secteur est en ébullition et à l’instar de la traduction, les experts seront bientôt relégués au statut de relecteurs… du travail de l’IA

L’intelligence artificielle s’impose comme un catalyseur majeur dans la publication scientifique, en restructurant profondément le processus de relecture par les pairs (« peer review » dans le jargon) vers un modèle hybride. À l’image de la traduction professionnelle, qui a été profondément remaniée et souvent dévastée par les outils automatisés au cours de la dernière décennie, la relecture délègue désormais le traitement massif des soumissions à l’intelligence artificielle, tandis que l’expertise humaine se concentre sur la validation du travail de l’IA. Cette analogie avec la traduction dans la chaîne de l’édition n’est pas fortuite : elle illustre comment un métier autrefois artisanal (dans le bon sens du terme) et profondément humain, fondé sur la maîtrise et l’expertise en la matière ici linguistique et culturelle, a été bouleversé par l’automatisation et le deep learning, pavant la voie à une hybridation où l’humain corrige et affine les sorties de la machine, souvent au prix d’une précarisation généralisée du métier.

La crise structurelle du système traditionnel de relecture

Le cadre de relecture par les pairs, instauré au XVIIe siècle pour garantir la robustesse des découvertes scientifiques, traverse une période de tension extrême. En 2025, le volume annuel de publications dépasse les cinq millions d’articles, contre seulement 1,8 million en 2010, selon les analyses du Peer Review Congress. Cette croissance exponentielle, alimentée par l’essor de l’accès ouvert et les pressions institutionnelles du « publish or perish » (publier ou périr) allonge les délais de traitement jusqu’à douze mois et crée un déséquilibre flagrant parmi les relecteurs bénévoles :20 % d’entre eux assument 80 % des évaluations. Parallèlement, les « paper mills« , usines à faux articles, souvent générés par intelligence artificielle, contaminent jusqu’à 20 % des soumissions dans des domaines comme la biomédecine ou l’intelligence artificielle. Face à cette avalanche, l’IA apporte une réponse concrète avec des plateformes telles que STM Integrity Hub, qui analysent plus de 70 indicateurs pour détecter le plagiat, les altérations d’images et les anomalies statistiques. Chez des éditeurs comme PLOS ou Springer Nature, ces systèmes automatisés génèrent déjà 40 % des rejets au stade initial, réduisant de moitié les temps de réponse. D’ici 2028, les projections estiment que 70 à 80 % des contrôles préliminaires seront algorithmiques, libérant ainsi les experts pour des analyses plus subtiles.
Le parallèle avec la traduction professionnelle est particulièrement éclairant : depuis l’arrivée de DeepL et Google Translate, les traducteurs se consacrent essentiellement à la correction finale, avec une augmentation de 300 % de ces tâches depuis 2020. La relecture scientifique empruntera la même voie, en formant des spécialistes à affiner les modèles d’intelligence artificielle sur des ensembles de données dédiés, afin d’éviter les erreurs graves en médecine ou en physique. Mais à quel coût social pour les experts bénévoles actuels ?

Les pionniers du NEJM : une hybridation prudente entre automatisation et discernement humain

La prestigieuse revue New England Journal of Medicine (NEJM) illustre parfaitement cette évolution mesurée et contrôlée. Grâce à sa branche NEJM AI et au programme « AI Fast Track« , des modèles comme ChatGPT-5 et Gemini Pro examinent les essais cliniques pour identifier les biais statistiques, les échantillons défaillants ou les faiblesses méthodologiques. Ces outils surpassent souvent les relecteurs humains sur les aspects techniques purs, en débusquant des incohérences jusque-là passées inaperçues. Cependant, la politique éditoriale reste inflexible : chaque manuscrit exige l’intervention d’au moins deux experts externes et d’un statisticien, avec une interdiction formelle de l’intelligence artificielle pour les décisions finales. Cette approche hybride préserve le jugement contextuel et éthique, essentiel pour évaluer l’innovation ou les implications sociétales. Chez PLOS, les rejets initiaux ont explosé à 40 % grâce à ces audits numériques. Ces initiatives démontrent que l’intelligence artificielle excelle dans la gestion du volume, mais qu’elle bute sur les subtilités culturelles ou les avancées disruptives. Dans les deux à trois prochaines années, un déploiement élargi de ces voies rapides démocratisera l’accès à la publication pour les chercheurs des pays en développement, souvent pénalisés par les barrières linguistiques. Des traductions automatisées, corrigées par des spécialistes, renforceront cette inclusivité, à l’instar des traducteurs formés sur des corpus massifs pour perfectionner les algorithmes, une inclusivité qui masque souvent une exploitation accrue des travailleurs précaires.

Frontiers et son assistant AIRA : une intégration fluide au service de l’efficacité

Frontiers, leader de l’accès ouvert (open science dans le jargon), a déployé dès 2020 l’Artificial Intelligence Review Assistant (AIRA), qui effectue plus de quarante vérifications en un instant : détection de plagiat, conflits d’intérêts, images falsifiées. Couplé à Papermill Alarm, il identifie quinze signes de fraude, divisant par deux les délais de traitement. Cet assistant prépare le terrain pour un réseau de cent mille relecteurs humains qui rendent les verdicts définitifs. D’ici 2027, il orchestrera un appariement prédictif en temps réel entre manuscrits et relecteurs, favorisant une plus grande diversité grâce à des traductions corrigées. Ce modèle rappelle les agences éditoriales comme TransPerfect (voire paragraphe dédié ci-dessous), chez laquelle 90 % des flux professionnels passent désormais par l’humain essentiellement pour de la correction, générant des emplois spécialisés pour valider l’intelligence artificielle, mais des emplois souvent sous-payés et instables.

Elsevier et Aries Systems : une infrastructure évolutive pour préserver l’intégrité

L’éditeur Elsevier, qui gère plus de cinq mille revues, intègre l’intelligence artificielle dans Aries Systems et Editorial Manager pour un filtrage avancé : analyse de similarités textuelles, détection de biais et collaboration avec STM Hub contre les usines à faux articles. Traitant onze mille soumissions par jour, ces outils allègent 70 % de la charge initiale. ScienceDirect produit des synthèses de littérature, mais la relecture demeure strictement humaine, excluant toute autonomie algorithmique. Cette forteresse hybride repose sur un affinement renforcé pour des disciplines objectives comme la chimie, via des ensembles de données certifiés. Le marché de l’édition scientifique, évalué à 19 milliards de dollars, voit l’intelligence artificielle capter 15 % de la croissance annuelle, avec des concurrents comme Scholastica ou Morressier. Cette croissance qui profite avant tout aux géants au détriment des petits acteurs et des experts indépendants.

Côté prestataires d’IA : l’exemple de l’indien Cactus Communications

Fondée en 2002 à Mumbai, Cactus Communications rassemble plus de 3 000 experts en édition, traduction et intelligence artificielle à travers Paperpal et Editage. L’entreprise s’est développée à l’international, avec des bureaux en Asie, en Europe et en Amérique, au service des chercheurs, éditeurs et sociétés savantes. Son réseau excède mille spécialistes par discipline, proposant des services hybrides comme Paperpal Preflight for Editorial Desk, intégré chez Taylor & Francis, Frontiers ou Aries Systems, pour un filtrage algorithmique suivi de validation humaine. Cactus brille par son plaidoyer actif, en co-organisant des conférences et en façonnant les normes. En 2025, Editage coparraine la Peer Review Weeks, dont l’édition 2025 a eu lieu en septembre dernier, avec l’Association européenne des éditeurs scientifiques, sous le thème « Repenser la relecture à l’ère de l’intelligence artificielle ». Roohi Ghosh, co-présidente du comité, plaide pour un partenariat humain-algorithme responsable d’ici 2030.
Cactus anime des débats comme l’Ideathon sur les solutions intelligentes, explorant l’appariement de relecteurs et les incitations. À la Society for Scholarly Publishing 2025 à Baltimore, son équipe dirige des sessions sur les flux éditoriaux intelligents et a remporté un prix. Des partenariats avec SPIE pour des formations en optique ou avec STM pour l’intégrité amplifient son impact.
Dans quelques jours en novembre 2025, Cactus réunira à Washington DC des leaders pour « Réinventer l’édition avec la collaboration humain-intelligence artificielle » dans le but de dissiper les appréhensions. Membre de STM depuis 2024, Cactus diffuse via blogs et webinaires l’hybridation. Sur LinkedIn, elle recrute des relecteurs et autres annotateurs indépendantspour corriger les données issus de l’IA. Ce plaidoyer accélère l’adoption de l’intelligence artificielle soi-disant sans sacrifice humain, mais c’est une apparence car il masque souvent une dévalorisation du travail d’expert.

Écosystème des prestataires d’intelligence artificielle : concurrence et alliances collectives

Au-delà de Cactus, un marché dynamique propulse l’intelligence artificielle dans l’édition. STM Integrity Hub, coalition de 35 éditeurs, déploie Papermill Alarm avec 70 signaux partagés entre revues. Clear Skies attribue des notations de risque. Ces alliances échangent des ensembles de données anti-fraude. Aries intègre Preflight pour accélérer les rejets initiaux ; Frontiers associe son assistant à Clear Skies et Cactus. Elsevier domine via Editorial Manager mais coopère avec STM. Le secteur, valorisé à 19 milliards, bénéficie de 15 % de croissance liée à l’intelligence artificielle, avec Morressier ou Scholastica. Les offres d’emploi abondent : annotateurs chez Elsevier, affinement chez STM pour les sciences exactes ,des postes qui promettent l’innovation au pris de la précarisation des experts.

TransPerfect : le prédateur qui a décimé la traduction, comme un avertissement pour la relecture scientifique

Pour bien comprendre le destin probable de la relecture scientifique par les pairs, il faut se pencher sur l’histoirede TransPerfect, cette entreprise new-yorkaise fondée en 1992 par Phil Shawe et Liz Elting. Elle s’est imposée comme un prédateur impitoyable dans le monde de la traduction, avec un chiffre d’affaires dépassant le milliard de dollars. TransPerfect a été l’un des pionniers à exploiter massivement la traduction automatique neuronale dès les années 2010, intégrant des outils comme Google Translate et des moteurs propriétaires pour inonder le marché de traductions low-cost. Ce virage agressif a littéralement saccagé le métier : les tarifs par mot ont chuté de cinquante pour cent en une décennie, plongeant des milliers de traducteurs indépendants dans la précarité, les forçant à accepter des contrats ubérisés ou à quitter la profession. Des associations comme l’American Translators Association ont fustigé cette dévalorisation brutale, où la qualité humaine n’était plus qu’un luxe réservé aux clients fortunés, tandis que les erreurs culturelles et contextuelles proliféraient dans les traductions automatisées bon marché. TransPerfect, avec son modèle vorace, a externalisé massivement vers des pays à bas coûts, exploitant une main-d’œuvre sous-payée pour « post-éditer » les sorties de ses machines d’IA ; un euphémisme pour un travail ingrat de correction à la chaîne. Aujourd’hui, 90 % de ses projets passent par l’édition post-machine, créant soi-disant 50 000 emplois spécialisés, mais en réalité des postes précaires, sans sécurité sociale ni reconnaissance syndicale, où les linguistes sont réduits à des correcteurs anonymes au service des algorithmes. L’entreprise fles forme via des plateformes internes, en les rémunérant au lance-pierre pour affiner les modèles sur des corpus propriétaires, enrichissant ainsi les actionnaires au détriment des créateurs. Ce modèle a conquis des géants comme Netflix en réduisant les délais, mais au prix d’une érosion éthique : pertes d’emplois massives, burnout généralisé et une qualité globale en berne pour les contenus non critiques. Appliqué à la relecture scientifique, TransPerfect sonne comme un avertissement : l’automatisation promet l’efficacité, mais risque de transformer les experts bénévoles en gig workers exploités, validant les analyses IA sur l’éthique et l’innovation pour un salaire de misère, tout en amplifiant les inégalités et les biais. TransPerfect n’a pas reconstruit le métier ; il l’a pillé pour mieux le monétiser, un scénario que la science doit éviter, mais cela paraît bien ardu.

Défis persistants : fraudes évolutives, biais algorithmiques et garde-fous éthiques impératifs

Les défis de l’intelligence artificielle dans la relecture par les pairs sont profonds et touchent au cœur de l’intégrité scientifique. Les usines à faux articles (papermills) ont évolué, utilisant des modèles génératifs pour créer non seulement des textes falsifiés, mais aussi de faux rapports de relecture, infectant jusqu’à près de 20 % des soumissions dans les conférences sur l’intelligence artificielle. Ces tromperies sophistiquées échappent souvent aux détecteurs, en mimant le style académique avec une précision troublante, sapant la confiance dans les publications. De plus, les biais algorithmiques représentent un danger systémique : des ensembles de données d’entraînement peu diversifiés pourraient accentuer les inégalités, privilégiant les travaux en anglais ou issus d’institutions occidentales, au détriment des perspectives émergentes du Sud global. Des études récentes indiquent que 20 % des rejets automatisés pourraient être fautifs pour cette raison, compromettant l’objectivité. Éthiquement, l’opacité des algorithmes pose la question de la responsabilité : qui répond d’une erreur mortelle sur une notice d’utilisation d’un médicament ou d’un dispositif médical, ou la validation d’un essai clinique biaisé voire à base de données fabriquées, la machine ou l’éditeur ? Les National Institutes of Health et le Committee on Publication Ethics bannissent l’intelligence artificielle pure pour les relectures, imposant des déclarations complètes et des audits indépendants. La contre-attaque s’articule autour de l’affinement par des experts humains, qui corrigent les modèles sur des corpus validés, et de régulations naissantes. Des propositions pour une loi sur la relecture intelligente aux États-Unis exigeraient des certifications éthiques et des tests de robustesse. Cactus et STM forment via guides et séminaires, en insistant sur la transparence. Ces mesures de sauvegarde peuvent transformer les risques en atouts : une intelligence artificielle auditée détecterait mieux les fraudes subtiles. Sans eux, la crédibilité s’effondrerait. L’hybridation pourrait ainsi renforcer la résilience… à condition de ne pas répéter les erreurs du secteur de la traduction.

Perspectives : une généralisation hybride sans disparition de l’humain

Un horizon de deux à trois ans pour une massification de l’intelligence artificielle dans la relecture s’avère pertinent, comme le prouvent les avancées en cours et les projections du secteur. Ce mois-ci des outils comme l’assistant de Frontiers seront enrichis avec Papermill Alarm et Preflight, détectant les fraudes en routine, tandis que PLOS voit ses rejets initiaux algorithmiques atteindre 40 %. STM Integrity Hub, réunissant trente-cinq éditeurs, intègre des détecteurs de texte artificiel dès cette année, avec des groupes de travail visant une couverture inter-revues d’ici 2027-2028. Le New England Journal of Medicine rend des décisions en une semaine via son voie rapide, et Springer Nature a partagé son outil Geppetto au Hub en avril 2025. La Semaine de la relecture 2025 promeut un hybride responsable, Roohi Ghosh anticipant un filtrage dominant par intelligence artificielle dès la fin de la décennie. Le marché projette 70 % du triage algorithmique d’ici 2027-2028, extrapolation de pilotes en expansion et d’études du Peer Review Congress.
La disparition complète des relecteurs humains reste improbable avant une décennie, l’intelligence artificielle brillant dans le volume mais faillant à l’éthique ou à l’innovation. Comme pour la traduction, , la relecture scientifique par les pairs deviendra un métier hybride : experts affinant et auditant les modèles. Il faut tabler sur des régulations à définir qui ancreront l’humain au centre, pour une science fiable et des experts humains non dévalorisés ou précarisés. Un vœu pieu ?

Illustration d’en-tête : Andrea pour Science infused

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par Sarah de Rijcke, Professor of Science, Technology, and Innovation Studies, Ludo Waltman, Professor of Qauntitative Science Studies, Thed van Leeuwen, Professor by special appointment Science Studies – Leiden University
publication originale : 19 mai 2021

Parfois, faire passer un message nécessite une approche plus visuelle. C’est pourquoi nous avons récemment fait équipe avec un graphiste pour créer une infographie sur le h-index ou plutôt, sur les raisons de ne pas utiliser le h-index.
D’après notre expérience avec les parties prenantes de l’évaluation de la recherche, les débats sur l’utilité de l’indice h ne cessent de surgir. Cela se produit même dans des contextes plus favorables à l’évaluation responsable de la recherche. Bien sûr, l’indice h est bien connu, tout comme ses inconvénients. Pourtant, les diverses questions qui s’y rapportent ne semblent pas encore être connues de tous. Dans le même temps, les développements actuels en matière d’évaluation de la recherche proposent des approches plus holistiques. Parmi les exemples, citons l’enquête évaluative développée dans notre propre centre, ainsi que les approches visant à évaluer les institutions universitaires dans leur contexte. En ce qui concerne la création d’indicateurs proprement dite, une meilleure contextualisation a été demandée, exigeant de les dériver « en milieu naturel » et non de manière isolée.

L’évolution vers des approches d’évaluation de la recherche plus complètes, qui prennent en compte la recherche dans toutes ses variantes, est également soutenue par l’ensemble de la communauté des évaluateurs de la recherche, ce qui constitue un argument convaincant en faveur de l’abandon d’un raisonnement fondé sur un seul indicateur.
Pourtant, certains s’opposent à ce que l’on reconsidère l’utilisation des indicateurs. Lorsque l’infographie a été présentée pour la première fois sur Twitter, elle a suscité des réponses mettant en cause l’utilisation abusive de l’indice h dans la pratique, dénigrant les évaluations plus qualitatives ou rejetant tout simplement la responsabilité de prendre des mesures en raison d’un manque perçu d’alternatives. Cela montre qu’il est effectivement nécessaire de réexaminer l’indice h.

h-index and carrières des chercheurs

Au fil du temps, les publications représentées attirent de plus en plus de citations (voir l’axe des ordonnées dans la figure 2).

Si l’on classe la liste des publications d’un chercheur en fonction du nombre (décroissant) de citations reçues par chacune d’entre elles, on obtient une distribution telle que celle de la figure 3. La valeur du h-index h est égale au nombre de publications (N) qui ont reçu N citations ou plus. Dans notre exemple, cela donne un h-index de cinq.

La situation est moins favorable pour les chercheurs en début de carrière. En effet, le h-index ne tient pas compte de l’âge académique : avec cette métrique, les chercheurs qui sont là depuis moins longtemps obtiennent de moins bons résultats. Par conséquent, si le h-index fournit une indication sur le stade de carrière d’un chercheur, il ne permet pas de comparer équitablement des chercheurs se trouvant à des stades de carrière différents.

h-index and carrières des chercheurs

Un autre problème du h-index est qu’il ne tient pas compte des différences dans les pratiques de publication et de citation entre les domaines et même à l’intérieur de ceux-ci. Un examen plus approfondi d’un autre cas hypothétique permet d’illustrer ce problème. Nous examinons deux domaines scientifiques différents : L’un avec une faible densité de publications et de citations (figure 5) et l’autre avec une forte densité de publications et de citations (figure 6). Le chercheur dans le domaine à faible densité de publications et de citations a un h-index de deux, tandis que le h-index est égal à cinq pour le chercheur dans le domaine à forte densité de publications et de citations. La différence entre les h-index des deux chercheurs ne reflète pas une différence de performances scientifiques. Elle résulte simplement des différences dans les pratiques de publication et de citation entre les domaines dans lesquels les deux chercheurs sont actifs.

Trois problèmes relatifs au h-index

L’application du h-index dans l’évaluation de la recherche nécessite également une évaluation critique. Trois cas problématiques peuvent être identifiés en particulier (figure 7). Le premier, dans lequel le h-index facilite les comparaisons injustes entre les chercheurs, a déjà été discuté.

Le h-index favorise les chercheurs qui sont actifs depuis plus longtemps. Il favorise également les chercheurs qui travaillent dans des domaines où la densité de publications et de citations est plus élevée (figure 8).

Un autre problème du h-index est que le fait de publier beaucoup devient une « vertu » en soi. Cela signifie que les chercheurs ont intérêt à faire figurer leur nom sur le plus grand nombre possible de publications. Cela peut conduire à un comportement indésirable en matière d’autorat (figure 9). De même, l’accent mis par le h-index sur les citations peut entraîner des pratiques douteuses en matière de citations.

Il existe encore un autre problème. En mettant tellement l’accent sur les publications, le h-index réduit l’évaluation de la recherche à un seul type d’activité académique. Cela va à l’encontre des efforts déployés pour mettre en place un système d’évaluation plus responsable qui prenne également en compte d’autres types d’activités académiques : leadership, vision, collaboration, enseignement, compétences cliniques ou contributions à un groupe de recherche ou à une institution (figure 10).

Se fier à un seul indicateur est une vision à court terme, exposant au risque d’avoir des effets réducteurs considérables. La diversité thématique risque d’en pâtir puisque, comme nous l’avons vu plus haut, certains domaines scientifiques sont favorisés par rapport à d’autres. En outre, un système de recherche sain nécessite divers types de talents et de dirigeants, ce qui signifie que les chercheurs doivent être évalués d’une manière qui rende justice à la grande diversité des activités universitaires, plutôt que sur la seule base de mesures de la production de publications et de l’impact des citations.

Stopper le h-index et utiliser des approches alternatives pour évaluer les chercheurs

Comment alors « stopper le h-index » ? Nous souhaiterions mettre l’accent sur une triple approche lorsqu’il s’agit d’évaluer les universitaires (figure 11). Le point de départ est une évaluation qualitative par les pairs et les collègues. En outre, les indicateurs utilisés pour l’évaluation doivent être à la fois transparents et flexibles. La transparence signifie que le calcul d’un indicateur est clairement documenté et que les données qui le sous-tendent sont divulguées et rendues accessibles. Les indicateurs de type « boîte noire » ne sont donc pas acceptables. En ce qui concerne la flexibilité, l’évaluation ne doit pas appliquer une approche unique. Elle devrait plutôt s’adapter au type de travail effectué par un chercheur et au contexte spécifique de l’organisation ou du domaine scientifique dans lequel le chercheur est actif. Enfin, nous pensons que les justifications écrites, par exemple les récits ou les déclarations personnelles, devraient devenir un élément important des évaluations, y compris dans le contexte des promotions ou des demandes de subventions. Ces déclarations pourraient par exemple mettre en évidence les principales réalisations des chercheurs et leurs plans pour l’avenir.

En conclusion, l’évaluation des chercheurs individuels doit être considérée comme un processus qualitatif mené par pairs et collègues. Ce processus peut être soutenu par des indicateurs quantitatifs et des formes qualitatives d’information qui, ensemble, couvrent les diverses activités et rôles des chercheurs. L’utilisation d’un seul indicateur non représentatif, voire inéquitables dans de nombreux cas et basé sur le nombre de publications et de citations n’est pas acceptable.

Cette conclusion est tout à fait conforme aux appels en faveur d’approches plus larges de la reconnaissance et des récompenses dans le monde universitaire, et a également été spécifiée dans le manifeste de Leiden :

« Lire et juger le travail d’un chercheur est beaucoup plus approprié que de se fier à un seul chiffre. Même lorsqu’il s’agit de comparer un grand nombre de chercheurs, il est préférable d’adopter une approche qui prenne en compte davantage d’informations sur l’expertise, l’expérience, les activités et l’influence d’une personne. » (Principe 7 du Manifeste de Leiden)

Texte original sous licence CC BY 4.0 – Texte et infographies traduit par la Rédaction, soumis aux droits d’auteur.

Photo d’en-tête : Mwabonje Ringa

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Les paper mills, review mills et citation mills : Avez-vous déjà entendu parler des paper mills, des fermes à articles ou encore des moulins à papiers ? Tous ces noms décrivent la même chose : des sociétés qui vendent de grandes quantités d’articles scientifiques frauduleux à des auteurs cherchant à augmenter leur nombre de publications pour obtenir une promotion ou un poste (un autre effet du fameux paradigme « Publish or Perish »).

Le paradigme « Publish or Perish » ou pourquoi l’utilisation du Facteur d’Impact et de l’Indice H dans l’évaluation pose problème

La revue Nature, en 1962, abordait déjà le problème du « Publish or Perish » dans une tribune du 24 février : ils déploraient le fait que les scientifiques soient poussés à publier pour obtenir de l’avancement et témoignaient déjà à l’époque du risque de « mauvaise » science que cela entrainait.

Aujourd’hui malheureusement ce constat est toujours d’actualité. On a même « amélioré le système » en s’appuyant sur des indicateurs chiffrés tels que le Facteur d’Impact des revues et l’Indice H du chercheur. Ces indicateurs sont encore régulièrement demandés lors des évaluations individuelles, bien qu’ils soient controversés.

Que reproche-t-on à ces 2 indicateurs ?

Le premier, le facteur d’Impact d’une revue n’est malheureusement pas corrélé à la « qualité » de la publication. En effet, ce n’est pas parce que l’on a une publication dans Science (revue avec un très fort facteur d’impact) que l’on a été cité et que la publication a un impact fort sur la recherche. Voilà pourquoi il a été demandé, lors de la Déclaration de San Francisco sur l’Evaluation de la Recherche (DORA), d’abandonner cet indicateur lors de l’évaluation individuelle des chercheurs.

Le deuxième indicateur incriminé est l’Indice H du nom de son inventeur Jorge Hirsch en 2005. Cet indice h est le nombre h d’articles cités au moins h fois. Il dépend donc de la durée de la carrière de la personne évaluée et ne tient pas compte des autres types de documents, des pratiques de publication du domaine ni de la place de l’auteur dans la liste des auteurs. Il a donc de forts biais. C’est pourquoi le Manifeste de Leiden recommande de ne pas l’utiliser.

Aujourd’hui, avec le mouvement de la Science Ouverte, une évaluation plus qualitative tente de se développer. Cette évaluation pourrait prendre en compte une plus grande diversité de documents mais aussi un plus grand nombre de types de contributions des chercheurs notamment en terme d’intégrité. On vous en parle davantage ici.

Les auteurs paient pour obtenir un article, généralement de mauvaise qualité, contenant de fausses données, des informations plagiées ou douteuses et parfois écrit par une intelligence artificielle. Ces « faux articles » peuvent ensuite être facilement publiés dans des revues prédatrices qui n’effectuent pas ou peu de révision par les pairs.

Les revues prédatrices

Une revue prédatrice est une revue frauduleuse qui prend la forme d’une revue scientifique mais est proposée par une entité qui privilégie l’intérêt personnel au détriment de la recherche.

Pourquoi « prédatrice » ? La méthode d’approche est explicite : suite à un envoi en masse de courriels vous offrant de publier vos articles (le plus souvent en libre accès), l’éditeur impose des frais de publications à payer avant acceptation pour, au final, des services éditoriaux (et révisions par les pairs) minimaux, voire inexistants.

Ci-dessous un poster réunissant les critères qu’il faut prendre en compte pour repérer une revue prédatrice.

L’accélération des paper mills

Depuis quelques temps, ces sociétés sont passées à la vitesse supérieure en corrompant des éditeurs de revues pour faire accepter leurs articles, comme le raconte Frederik Joelving de Retraction Watch dans un article publié dans Science en janvier 2024. Les paper mills paient des rédacteurs en chef pour qu’ils acceptent leurs articles rapidement ou pour placer leurs propres éditeurs ou reviewers dans les comités éditoriaux des journaux.

Ce mode de prédation est apparu en Chine où la pression à la publication (sans validation de la qualité) était très forte, puis s’est étendu en Inde, en Iran et diffuse petit à petit un peu partout dans le monde.

Deux autres modes de prédation émergent depuis peu, encore plus inquiétants peut-être, ce sont les « review mills »  et les « citation mills » :

• Dans le cas des review mills, de « faux reviewers » réalisent des évaluations de piètre qualité et indiquent dans leur rapport d’évaluation que l’auteur devrait citer des articles bien précis (les leurs ou ceux de chercheurs ayant payé pour ce « service ») dans le but d’augmenter leur nombre de citations.
• En ce qui concerne les citation mills, des organisations manipulent et vendent ces citations pour augmenter l’impact de certains chercheurs. Pour insérer ces citations frauduleuses dans le circuit classique de la publication scientifique, ces organisations utilisent les review mills ou les paper mills.

Cette prédation de type « mills » dans la publication scientifique a des effets très négatifs sur différents plans :

• augmentation de la charge de travail des reviewers et des éditeurs des journaux scientifiques face à l’afflux d’articles ;
• augmentation du nombre d’articles rétractés ;
• perte de confiance dans la science de la part du grand public et des politiques ;
• difficulté croissante à se fier aux articles scientifiques d’un domaine que l’on ne maîtrise pas suite à l’infiltration de ces review mills dans le circuit classique de publication.

Les éditeurs commerciaux semblent avoir pris conscience du problème et certains ont entamé un gros travail de « nettoyage » mais la communauté scientifique doit aussi se saisir du problème. Ne serait-il pas temps d’arrêter cette course au nombre de publications sans prise en compte de leur qualité ?

Comment changer l’évaluation de la recherche pour une évaluation plus qualitative ?

La question centrale de l’évaluation de la recherche, des chercheurs, de leur carrière et de leurs projets reste l’une des résistances majeures à la transformation initiée par le mouvement de la science ouverte.

En effet, le paradigme « Publish or Perish » reste d’actualité et l’évaluation se base encore souvent sur l’utilisation d’indicateurs chiffrés controversés . Il est pourtant nécessaire que ce modèle évolue, car les maux qu’il engendre et dont il souffre sont connus : augmentation disproportionnée du nombre de publications scientifiques, usage de bibliothèque pirate, pas de valorisation des résultats négatifs, difficulté à trouver des reviewers, crise de qualité des études, augmentation des fraudes…

Pour ce qui est du cadre institutionnel, les organismes de recherche s’accordent depuis la signature de la DORA et du manifeste de Leiden sur la nécessité de faire évoluer l’évaluation des chercheurs, d’abandonner un certain nombre d’indicateurs et de prendre en compte une activité scientifique plus diverse que la simple publication des travaux.

Malgré tout, la représentation de l‘évaluation reste souvent dominée par le prestige des journaux, le nombre d’articles publiés et la valeur de l’indice h du chercheur. Ce n’est ni par stricte mauvaise volonté, ni par ignorance des problèmes actuels. Le problème structurel de l’aspect concurrentiel de la recherche rend la question de l’évaluation complexe.

Plusieurs propositions existent et un certain nombre d’entre elles rentrent petit à petit dans les usages des différents comités d’évaluation. Petit aperçu de nouvelles pratiques d’évaluation en lien avec la science ouverte :

• La promotion de l’utilisation des CV narratifs pour réduire l’emprise de l’évaluation quantitative au profit de l’évaluation qualitative, et l’expérimentation d’un « profil d’ouverture » (« openness profile ») sur ORCID ;
• Le recentrage des évaluations sur le contenu même des publications des chercheurs, malgré la lourdeur du travail qu’il induit ;
• L’encouragement des comités éditoriaux des revues et des éditeurs scientifiques à demander la communication des données et codes associés aux textes soumis, à les prendre en compte dans les procédures d’évaluation et à rendre publique leur politique sur les données et codes associés aux publications ;
• La valorisation de l’open peer-reviewing ;
• L’évaluation de l’utilisation ou du développement d’outils ou de logiciels libres ;
• La valorisation de compétences liées à la science ouverte, à la gestion du cycle de vie des données, au développement de code sources ;
• L’introduction dans le référentiel de compétences des chercheurs, enseignants-chercheurs, ingénieurs et techniciens de recherche d’un sous-ensemble de compétences en lien avec la science ouverte.

Les propositions existent, une évaluation plus qualitative est possible. Mais elle demandera, dans bien des cas, plus de moyens et de temps.

Illustration d’en-tête : Andrea pour Science infused

Source primaire : bibliothèque du CERIS, Institut Pasteur et ses publications sous licence CC BY 4.0

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Peu d’articles scientifiques ont autant été le sujet de fantasmes et spéculations que Proximal Origin of SARS-CoV-2, publié il y a trois ans dans Nature Medicine.

Quelques jours avant sa parution, le 11 mars 2020, l’Organisation mondiale de la Santé avait annoncé l’état de pandémie, alors que de nombreux pays subissaient leur première vague d’infections et entraient en confinement.

Cosigné par Kristian G. Andersen, Andrew Rambaut, W. Ian Lipkin, Edward C. Holmes et Robert F. Garry, cinq experts des émergences virales, l’article Proximal Origin of SARS-CoV-2 présentait les résultats d’investigations sur ce que pourrait être l’origine récente de SARS-CoV-2, le virus causant le Covid-19.

Énoncée dès les premiers paragraphes du texte, la conclusion des auteurs est claire : leurs analyses « montrent clairement que SARS-CoV-2 n’est pas une construction de laboratoire ou un virus délibérément manipulé ». La notoriété des auteurs, la réputation du journal, et le caractère apparemment sans appel de la conclusion font alors de cet article une référence de choix pour contrer les spéculations sur une origine artificielle du virus.

La révélation des premiers doutes

Début juin 2021, plus de 3200 pages d’e-mails d’Anthony Fauci, le conseiller scientifique à la Maison Blanche, sont rendus publiques. Plusieurs journalistes ont pu obtenir ces e-mails grâce à la loi américaine d’accès aux documents administratifs (FOIA).

Ces e-mails étaient largement caviardés par le NIH, l’agence biomédicale américaine.et entre les rectangles gris de la censure, parmi les dernières pages du volumineux fichier, on découvre que le 31 janvier 2020, Kristian Andersen annonçait à Anthony Fauci que lui-même, Robert (« Bob ») Garry et Edward (« Eddie ») Holmes trouvaient le « génome de SARS-CoV-2 incompatible avec la théorie de l’évolution » – autrement dit, possiblement d’origine artificielle. Mais, ajoutait-il cependant, « d’autres analyses restent à mener, et ces opinions pourraient changer ».

Les e-mails révèlent aussi que ces scientifiques se sont entretenus le lendemain, 1^er février 2020, lors d’une téléconférence au sommet. Parmi les autres participants : Andrew Rambaut, des virologistes européens, mais aussi Jeremy Farrar, alors à la tête du Wellcome Trust, une fondation britannique finançant des recherches biomédicales.

La parution des e-mails fait se tendre brutalement le climat sur les réseaux sociaux. Violemment attaqué, Kristian Andersen supprime des tweets puis ferme son compte Twitter, et tente de s’expliquer dans les médias . La révélation via ce que l’on appelle désormais les « e-mails de Fauci » de discussions entre scientifiques sur une possible origine artificielle de SARS-CoV-2 donne l’impression que les événements étaient destinés à rester secrets, et ont été révélés seulement grâce à la loi d’accès aux documents administratifs.

La réalité était pourtant tout autre. Kristian Andersen avait par exemple déjà évoqué publiquement ses suspicions initiales sur l’origine du virus.

Mais surtout, le 22 juillet 2021 paraissent sous le titre de Spike les mémoires de Jeremy Farrar, coécrits avec la journaliste Anjana Ahuja. Les trois premiers chapitres sont consacrés aux questionnements de plusieurs chercheurs sur l’origine du virus, ainsi qu’à la préparation, au déroulé et aux suites de la désormais fameuse réunion du 1^er février 2020.

Finis de rédiger au printemps 2021, ces chapitres témoignent de la volonté des chercheurs de révéler publiquement leurs suspicions initiales. Mais la chronologie est malheureuse. Les « e-mails de Fauci », publiés seulement sept semaines avant la parution de Spike, ont déjà imprimé dans l’opinion publique l’idée de concertations secrètes dévoilées par hasard.

Les théories du complot se repaissent du secret, et les nombreux caviardages des « e-mails de Fauci » fournissent un terrain propice. Le revirement de certains des auteurs de Proximal Origin of SARS-CoV-2 intrigue : comment ont-ils pu si vite changer d’avis, et publier un article affirmant ne pas avoir trouvé de preuve d’une origine artificielle de SARS-CoV-2 quelques semaines seulement avoir eux-mêmes suspecté que le virus puisse être une construction humaine ?

Kristian Andersen a beau expliquer que ses collègues et lui ont suivi une démarche scientifique, que Proximal Origin of SARS-CoV-2 détaille – nous y reviendrons – certains ne sont pas convaincus.

L’agence biomédicale américaine, le NIH, a en effet indirectement financé des recherches à l’Institut de Virologie de Wuhan, par le biais de l’ONG EcoHealth Alliance. On se dit que, soucieux de préserver les intérêts de l’agence pour laquelle il travaille, Anthony Fauci lui-même aurait pu chercher à étouffer une origine de laboratoire. Il aurait pour cela intimé aux chercheurs qui se posaient des questions d’écrire un article pour tuer dans l’œuf toute discussion dans l’espace public.

L’accusation est grave pour Anthony Fauci mais aussi pour les auteurs de l’article, qui auraient manqué d’intégrité scientifique en écrivant et promouvant un article auquel ils n’auraient pas cru.

L’histoire ne repose pourtant que sur des spéculations sur la teneur du texte caché sous les rectangles gris des censeurs. De plus, l’argument intrigue : pourquoi Anthony Fauci aurait-il forcé des chercheurs qui suspectaient une origine de laboratoire à écrire un article allant contre leur conviction, et non pas avoir demandé simplement à d’autres scientifiques ?

Par ailleurs, pourquoi les chercheurs auraient-ils accepté cette mascarade ? Ils ne travaillent en plus pas tous aux États-Unis, et ne sont donc pas tous dépendants du NIH. En outre, parmi eux, Andrew Rambaut n’a jamais cru à une origine artificielle ; Anthony Fauci n’avait pas besoin de le faire changer d’avis.

Tout ceci n’a pas vraiment de sens, et pour une raison simple : l’histoire était fausse.

Le scénario complotiste réfuté

Fin novembre 2022, les versions décaviardées des e-mails sont enfin publiées grâce à l’opiniâtreté de Jimmy Tobias, un journaliste indépendant. Dans ces documents, on lit que plutôt que d’étouffer la discussion, Anthony Fauci l’avait encouragée. Il avait demandé que soient consultés d’autres experts, et annoncé alerter des collègues au sein du gouvernement des États-Unis.

On lit aussi qu’au sein du groupe de chercheurs ayant participé à la téléconférence du 1^er février 2020, les avis différaient sur l’opportunité de publier un article pour rendre compte de leurs analyses. Certains reprochaient même aux futurs auteurs de Proximal Origin of SARS-CoV-2 de risquer d’alimenter avec leur article des théories du complot sur l’origine du virus.

Par ailleurs, conformément aux déclarations des auteurs, on ne trouve aucune trace d’intervention directe d’Anthony Fauci sur le contenu du document qui deviendra Proximal Origin of SARS-CoV-2.

Si ce n’est sous la pression d’Anthony Fauci, qu’est-ce qui a alors fait changer d’avis ceux des auteurs de Proximal Origin of SARS-CoV-2 qui avaient initialement cru à une origine artificielle du virus ? Pour le comprendre, il faut revenir aux raisons initiales de leurs doutes.

Rien de plus que la science « en train de se faire »

Après la publication du génome de SARS-CoV-2, ainsi que de celui de son plus proche cousin connu à l’époque, RaTG13 (un coronavirus de chauve-souris), deux caractéristiques de SARS-CoV-2 avaient initialement fait suspecter à Kristian Andersen et ses collègues une origine artificielle du virus.

La première était son domaine de liaison aux récepteurs des cellules de son hôte (Receptor Binding Domain, RBD), différent de celui de SARS-CoV, le virus qui avait causé l’épidémie de SRAS en 2002-2004.

Mais un coronavirus infectant des pangolins a un RBD très proche de celui de SARS-CoV-2 (le reste du génome est plus distant, ce qui a été source de confusion). Ainsi, le RBD qui paraissait de prime abord bizarre et donc suspicieux existait en fait naturellement.

Le deuxième point qui avait attiré l’attention des chercheurs était le « site de clivage par la furine » (furin cleavage site, FCS). La protéine Spike du virus, initialement d’un seul tenant, doit être coupée (“clivée”) pour permettre l’entrée du virus dans les cellules de son hôte. Le FCS permet que cette coupure soit réalisée par la furine.

SARS-CoV-2 est le seul coronavirus de type SRAS connu à ce jour à posséder un tel site. Sa présence peut laisser penser à une manipulation en laboratoire.

Cependant, de nombreux autres coronavirus ont un FCS. Un tel site a évolué naturellement plusieurs fois déjà.

De plus, aucun virus connu à ce jour n’aurait pu servir de support à une telle insertion et donner lieu à la création de SARS-CoV-2 en laboratoire. RaTG13 est bien trop distant de SARS-CoV-2 pour en être un progéniteur, et l’Institut de Virologie de Wuhan a indiqué que RaTG13 était le virus le plus proche de SARS-CoV-2 en sa possession. Pour que l’hypothèse d’une insertion artificielle de FCS tienne, il faut supposer que les chercheurs de Wuhan nous mentent et cachent des virus.

Les lecteurs et lectrices sont libres de juger par eux-mêmes de la pertinence de ces arguments, avancés dans Proximal Origin of SARS-CoV-2. Car contrairement à la présentation qui en a été faite par la suite par les complotistes, Proximal Origin of SARS-CoV-2 n’a pas eu le pouvoir de censurer toute discussion de l’origine du virus. Il s’agit juste d’un article scientifique, qui présentait ce que ses auteurs pensaient de l’origine de SARS-CoV-2, à l’époque de sa publication. Ni plus, ni moins.

Texte paru initialement dans The Conversation.

Pour aller plus loin

Pour aller plus loin

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La pandémie de Covid-19 a suscité de nombreuses vocations d’activistes de la santé publique sur les réseaux sociaux. Tout le monde se sent l’âme d’un spécialiste pour parler vaccination, éduquer le public, parler épidémiologie et de l’intérêt ou non du port du masque.

Il y a deux ans, en août 2020, après la première vague de Covid-19, l’infectiologue Gilles Pialoux faisait le constat suivant dans une interview à L’Express : « En France, il y a désormais 65 millions de covidologues.  Tout le monde a un avis sur cette question, que vous soyez philosophe ou « expert » à la retraite. »

Soit. Après tout, chacun peut bien s’exprimer. Quand on le fait publiquement, on peut néanmoins se soucier de la perception du public. Et quand on est « activiste », on « milite » pour qu’elle soit particulièrement entendue et fasse référence.

« L’information éclairée » pour le respect du public

Qu’il s’agisse d’affirmations, d’explications, de thèses ou de propos militants, respecter le public c’est lui permettre de former son jugement en fournissant toutes informations de contexte utiles.

Dans un domaine technique comme en sciences ou en santé, surtout quand on se place en expert et/ou en activiste, décliner son champ d’expertise est un élément de contexte essentiel. Il ne s’agit pas de jouer sur l’argument d’autorité, mais d’éclairer l’auditoire : qui parle ? d’où vient-il ? Quel est son bagage technique ? Quels sont ses liens d’intérêt ?

Les citoyens non spécialistes du domaine technique sont amenés à accorder un niveau de confiance à l’orateur ou l’expert, ne pouvant vérifier à la source. Donner les informations de contexte, c’est permettre aux auditeurs d’attribuer ce niveau de confiance, de prendre la distance nécessaire le cas échéant.

Étalon-or : l’expert indépendant

Logiquement on peut imaginer que le discours le plus fiable émane de l’expert dans son domaine de compétence et non soumis à conflits d’intérêt, s’exprimant ainsi objectivement sans influence de liens d’intérêt.

Or sur les réseaux sociaux, les experts qui s’expriment hors de leur domaine de compétence sont légion. On en parle abondamment dans notre saga « Expertises et experts » afin de sensibiliser le public et lui permettre de prendre du recul. On le sait, selon le principe de Dunning-Kruger, très souvent, moins on a d’expertise dans un domaine, plus on en parle avec excès de confiance.

L’indépendance, maintenant. Pour faire des expertises légales, les tribunaux s’appuient sur des experts indépendants triés sur le volet, faisant partie de listes et ayant prêté serment (d’expertiser en toute indépendance). Car on peut être expert, mais être sous influence de ses liens d’intérêt, consciemment ou non.

La transparence sur les affiliations en toutes circonstances

Prenons l’exemple très à la mode depuis la crise sanitaire : l’expert qui parle publiquement de médicaments et vaccins contre le Covid.
De faux procès ont été intentés début 2020 à des médecins chercheurs qui mènent des essais cliniques, pourtant soumis à des protocoles cliniques qui les empêchent, par conception, d’influer sur le résultats des essais thérapeutiques dont ils parlent. Ces experts n’ont aucun lien de subordination avec les laboratoires pharmaceutiques. En revanche, quand on est employé de l’industrie pharmaceutique, la subordination est de fait. Si l’on parle santé et médicaments publiquement, en étant employé de l’industrie santé, cela ne veut pas dire que l’on parle au nom de son employeur. Mais c’est une information de contexte à laquelle le public a droit, pour son information éclairée.
C’est pourquoi la norme et les recommandations des laboratoires pharmaceutiques envers leurs employés qui s’expriment sur les réseaux sociaux est la transparence : indiquer son affiliation, que l’on parle à titre personnel ou pas.

Publications formelles : même combat

La problématique est identique sur les réseaux sociaux et dans les publications plus formelles que peuvent être les tribunes dans la presse et les publications scientifiques. Le public a le droit de savoir qui parle, ses expertises/expériences et ses liens d’intérêt significatifs. L’enjeu : apprécier un discours, une position ou une démonstration en connaissance de cause.

Étude de cas issue du réseau social Twitter

L’exemple suivant illustre parfaitement notre propos, de l’activisme de réseau social aux communications formelles, à l’impact délétère de l’opacité d’intervenants :

La lecture des échanges qui découlent de cette publication sont très instructifs.

Citizen4Science avait été interpellée à ce sujet et notamment ceci :

L’opacité génère malheureusement la suspicion et alimente le complotisme, dont ni la science ni ses acteurs, industriels ou non, ont besoin :

Citizen4Science était intervenue sur le réseau social, prônant la transparence, dans l’intérêt de toutes les parties prenantes

Comme nous l’indiquions plus haut et pour confirmation, les laboratoires pharmaceutiques dans leurs guidelines concernant l’expression publique de leurs employés ont le plus souvent une position qui est de préconiser la transparence systématique à leurs employés sur leur affiliation pour leur déclarations publiques.

Politique Novartis : affiliation apparente, en toutes circonstances

Nous avons interrogé Novartis sur sa politique en la matière. Voici la réponse au niveau corporate (Groupe), qui nous a été fournie via Novartis France :

« Novartis est conscient de l’importance de la technologie numérique dans la vie personnelle et professionnelle de ses employés. C’est pourquoi nous encourageons et recommandons à chacun d’entre eux de suivre des directives simples. Nos recommandations préconisent une transparence totale car nous pensons que c’est une condition pour établir la confiance avec nos parties prenantes et la société. Elles incluent la divulgation de leur affiliation avec Novartis et la déclaration que leurs opinions personnelles sont entièrement personnelles. »

Nous voilà rassurés tant sur la fiabilité de nos expériences que sur le plan du bon sens et de la déontologie.

Activistes de réseaux sociaux et publications

Les activistes de réseaux sociaux, sous bannière « Twitter médical » ou « NFM » (No Fake Med) regroupent des intervenants issus de leurs rencontres sur internet. Des rencontres souvent improbables avec à la clé des profils disparates : scientifiques et non scientifiques, experts dans leur domaine ou hors de leurs domaine de compétence.

Exemple pour une tribune collective :

S’agissant d’une tribune visant des fraudes médicales en lien avec le Covid, on voit ici 3 auteurs « non affiliés », sans aucune mention de leur qualité ou profession. Cela laisse quand même dubitatif.

Néanmoins parmi eux, la mention suivante est portée dans la tribune :

Ailleurs, ces mêmes « non affiliés » se qualifient de « chercheurs indépendants ».

Le « changement de casquette » au gré du vent, du sujet ou du support, ou pour d’autres l’absence totale de mention de qualification ou profession nous laisse perplexe.

Existe-t-il des recommandations officielles pour les publications ? Nous avons interrogé Hervé Maisonneuve, médecin et rédacteur biomédical, spécialiste de l’intégrité scientifique dans les publications, et auteur du blog « Revues et Intégrité », que la Rédaction vous recommande pour son excellence.

Hervé Maisonneuve : « la transparence : au minimum, déclarer les liens d’intérêt avec l’emploi »

L’expert nous indique ne pas connaître de recommandations spécifiques des associations de rédacteurs de l’industrie pharmaceutiques (l’AMWA américaine et l’EMWA européenne).

Il suggère d’indiquer son « affiliation principale à l’industrie XXX et mettre une note du type ‘Ce travail n’engage pas la société XXX et n’engage que son auteur ».
et « éventuellement ‘Chercheur indépendant, ville, pays’ (adresse postale personnelle ???) en déclarant le lien d’intérêts : ‘XX est employé de la société XXX, et a/n’a pas d’actions de cette société' »

Hervé Maisonneuve rebondit en nous posant la question suivante : « Est-ce que le chercheur doit informer son employeur avant publication ? que faire si l’employeur s’oppose ? il faut voir le contrat de travail et chaque situation est particulière. Le chercheur peut publier avec une opposition de l’employeur… mais il devra gérer son avenir. »

Nous partageons bien évidemment la recommandation de transparence, en particulier quant à l’affiliation principale. Et ce qu’elle que soit le sujet abordé, et dans le sillage de la position du laboratoire pharmaceutique que nous avons questionné, qui préconise des règles simples de transparence totale et universelle.

L’avis de Novartis pour les publications de leurs employés hors cadre professionnel

Le Groupe nous répond, confirmant la règle unique : transparence totale avec affiliation clairement indiquée :

« Dans le cadre de son engagement en faveur d’une transparence totale des publications, Novartis soutient la divulgation complète de tous les conflits d’intérêts réels et potentiels de nature financière et non financière par tous les auteurs, rédacteurs et autres contributeurs aux publications qui pourraient être perçus comme biaisant leur travail ou influençant de manière inappropriée leur jugement professionnel. »

« Tout comme nous recommandons à nos collaborateurs de faire preuve de transparence quant à leur affiliation à Novartis sur les réseaux sociaux, nous les encourageons à faire preuve de transparence vis-à-vis de leur lectorat dans les publications ou articles qu’ils publient, en distinguant clairement leurs opinions personnelles de leurs activités professionnelles. »

L’enjeu : la qualité du débat public et la confiance en la science et en ses acteurs

La transparence est un enjeu essentiel pour la qualité du débat public, et la lutte contre la défiance en la science, et on l’a vu, le complotisme. Les laboratoires pharmaceutiques sont très conscients de ces enjeux et délivrent à leurs employés des lignes directrices claires. À eux de jouer le jeu, pour la confiance et la respectabilité de tous et chacun.
Quant aux activistes sans affiliation, parfois non scientifiques, peut-être ont-ils tout à gagner en déclinant leurs qualifications, montrant ainsi que la science est un bien de l’humanité qui lui appartient ainsi qu’à chaque citoyen.

Mise à jour le 17/10/2022 : floutage du nom de l’intervenant dans l’exemple illustratif et suppression des liens vers les fils Twitter concernés, pour ne pas l’exposer à titre personnel.

Pour aller plus loin…

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La revue ‘Science » vient de publier une enquête qui fait l’effet d’une bombe. Il met en cause des images qui pourraient être frauduleuses, qui illustrent des articles scientifiques et servent de preuves pour démontrer l’implication d’un amas de protéines bêta-amyloïdes comme facteur déclencheur de la maladie d’Alzheimer.
En particulier, cet article célèbre publié par une équipe de chercheur de l’université du Minnesota aux États-Unis et paru dans la revue ‘Nature’ en 2006 est à la base de près de 20 ans de recherche, a été consulté près de 20 000 fois et cité près de 2300 fois, est concerné :

Ces travaux ont consisté en l’injection de protéines bêta-amyloïde à des rats ce qui a permis de constater qu’ils ont par la suite développé des troubles de la mémoire; À la clé, la confirmation de l’hypothèse amyloïde comme facteur causal de la maladie d’Alzheimer, avec la formation de ce que l’on appelle des « plaques séniles » formés d’amas de ces protéines dans le cerveau.

On sait que c’est sur la base de ce mécanisme de plaques amyloïdes dans le cerveau des malades atteints de la maladie d’Alzheimer qu’a été développé Adulhem, nom de marque de la molécule aducanumab du laboratoire Biogen. Sa commercialisation dans le traitement de la maladie d’Alzheimer débutante en juin dernier fait polémique en raison de la faiblesse de ses preuves cliniques à l’appui du dossier de mise sur le marché ce qui n’empêche un prix de vente particulièrement élevé. Sur cette base, le médicament ne bénéficie que d’une autorisation de mise sur le marché conditionnelle à la fourniture de données complémentaires d’utilisation. Cela n’a pas empêché le lancement d’une enquête interne il y a un an par la FDA, sur base de soupçons de collusion entre des responsables de la FDA et le laboratoire.

Le lanceur d’alerte, les images falsifiées et Cassava Science

C’est l’objet des révélations de Science après de nombreux mois d’enquête et avec l’implication d’un lanceur d’alerte, neurologue, Matthew Shrag de la Vanderbilt University. Il a été mis initialement sur « l’affaire » par un avocat concernant des investigations sur la molécule simufilam développée par le laboratoire Cassava Science dans la maladie d’Alzheimer, le laboratoire affirmant avoir prouvé que sa molécule bloquait le processus de dépôt amyloïde considéré comme facteur causal de la maladie.
Le jeune neurologue fait partie des scientifiques qui critiquent publiquement la faiblesse du dossier d’Adulhem de Biogen. Pour 15 000 euros, il a expertisé les images à l’appui des essais cliniques de Cassava Science, découvrant de nombreuses images falsifiées ou dupliquées. C’est en consultant le site PubPeer qui recueille et discute les erreurs dans les publications scientifiques qu’il a pu étudier des publications douteuses sur le thème de la maladie d’Alzheimer, impliquant souvent Cassava Science qui s’est lancée de façon récente (2019) dans ce domaine thérapeutique.
Ce qu’il a amené à se pencher sur la fameuse étude Nature de 2006, et à son auteur principal, le français Sylvain Lesné, professeur de Neuroscience à l’université du Minnesota, qui a fait ses études à l’université de Caen et dont l’ascension a été fulgurante sachant qu’il a été considéré comme le découvreur de l’hypothèse amyloïde considérée comme causale de la maladie d’Alzheimer.

Confirmation d’experts

Si Matthew Shrag s’est abstenu de toute accusation de fraude qui nécessitent l’accès aux documents et données source des études mais a fait part dès le début de l’année de ses doutes au NIH (National Institute of Health) américain dans un rapport, et plus récemment aux journaux ayant publié les études questionnables récemment dont Nature, les journalistes ont interrogé des experts indépendants dont des analystes d’images reconnus tels que George Perry de l’Université du Texas, quant à ces clichés douteux qui confirment les doutes. Les équipes de recherchent elles, notamment celles de l’étude majeure de 2006 affirment n’avoir rien falsifié. Le problème est que ces images justifient les résultats.
La spécialiste des falsifications d’image de recherche a également été interrogée et déclare : « Il semble avoir composé des figures en assemblant des parties de photos provenant de différentes expériences.  » « Les résultats expérimentaux obtenus pourraient ne pas être les résultats souhaités, et ces données pourraient avoir été modifiées pour … mieux correspondre à une hypothèse « .

Matthew Shrag et Elisabeth Bik ont identifié à eux deux plus de 20 publications scientifiques suspectes signées Sylvain Lesné dont la moitié sur les protéines bêta-amyloïde. Il semble, rapporte Science, que les doutes concernant la validité des travaux de Sylvain Lesné ne soient pas nouveaux, comme attesté par l’un de ses collègues à Caen co-auteur de publications avec lui.

L’implication d’Elisabeth Bik

Contactée par la Rédaction, Elisabeth Bik nous confirme que si elle n’est pas le lancer d’alerte initial, elle a détecté des problèmes supplémentaires et les a publiés sur PubPeer et sur un blog qu’elle a créée pour l’occasion. « Depuis lors, cela fait presque un an que je suis harcelée par les fans et les actionnaires de Cassava Science. » nous a-t-elle expliqué. Très présente sur Twitter, on peut facilement y retrouver ses posts au sujet des travaux incriminés sur lesquels elle a fait largement part de ses doutes et le cyberharcèlement que cela occasionne.

Une affaire à suivre de près.

Vous pouvez consulter l’article de Science rapportant son enquête ici.

Image d’en-tête : Micrographie avec immunocoloration montrant une zone de protéines bêta-amyloïdes (en brun) formant des plaques séniles dans le cortex cérébral (en haut à gauche de l’image) et des vaisseaux sanguins (à droite). Source : Wikipédia

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