Saupoudrage

S’il y a un terme que j’aimerais voir supprimer du vocabulaire politique, c’est sans conteste celui-là : « saupoudrage ».

Je l’ai entendu mille fois, notamment quand il s’agit d’innovation et de recherche : il ne faut pas « saupoudrer », il faut concentrer l’effort sur les meilleurs. « Saupoudrer », c’est gaspiller.

Eviter le saupoudrage semble frappé du coin du bon sens. Imaginez que vous ayez 1000€. Vous avez le choix entre investir dans un projet A qui rapporte 0% par an et un projet B qui rapporte 10% par an. Saupoudrer, c’est répartir l’investissement entre A et B. Stupide. Concentrer, c’est mettre tous vos sous sur B. Intelligent.

Sauf que.

En matière de recherche et d’innovation, activités qui se caractérisent fondamentalement par une incertitude radicale sur les bénéfices attendus, anticiper la rentabilité d’un investissement sur le projet A ou sur le projet B, comment dire… ce n’est pas facile… Supposons que le projet A rapportera quelque chose entre 0% et 10% et que je projet B rapportera quelque chose comme entre 0% et 10%… Vous faites quoi ?

Pour ce que je peux en voir, la solution des politiques en France oscille entre deux options.

Première option : le politique décide des domaines dans lesquels il faut investir. Si le projet A relève du domaine X et le projet B du domaine Y, que le politique pense que le domaine X est le domaine d’avenir, il soutiendra le projet A. S’il pense que l’avenir est le domaine Y, il soutiendra B.

Le problème est que les chercheurs ne sont pas fous. Prenons l’exemple fictif d’une région que nous nommerons Patagonie Chérie, dont la présidente pense que l’avenir est au domaine de la Décroissance Bleue. Tout projet de recherche, de colloque, de chercheur invité, …, relevant de ce domaine est un bon projet. Tout projet qui s’en écarte est un mauvais projet. Le chercheur un peu malin (et le chercheur est malin) habillera systématiquement son projet pour qu’il rentre dans les cases de la Décroissance Bleue.

Deuxième option, quand par exemple les projets A et B appartiennent au même domaine (ou que les porteurs des projets A et B, pas fous, ont ciblé les domaines soutenus par les politiques, que tous relèvent de la Décroissance Bleue, donc) : les politiques regardent la performance passée des porteurs de projet. Si le porteur du projet A a été plus « performant » dans le passé, autant le financer ; si le porteur du projet B a été plus performant, on le soutient. L’investissement public ne correspond alors plus à un pari sur le futur, mais à une récompense du passé (je passe les cas où le politique se moque des projets A et B, qu’il connait bien le porteur de A, pas trop le porteur de B, que donc il finance le projet A, ce genre de trucs. Effets relations sociales, quoi, mais dans la vraie vie, ça n’existe pas).

Est-ce une bonne solution ? Pas sûr : c’est une bonne solution si l’on pense que les rendements de l’investissement sont constants ou croissants (que les meilleurs d’hier seront les meilleurs de demain, donc), mais s’ils sont décroissants, c’est une très mauvaise solution. Or, il semble qu’en matière de recherche, les rendements sont plutôt décroissants. Qu’au-delà de ce point, quand on ne sait pas de quoi demain sera fait, autant laisser ouvertes les options, miser sur la diversité, quoi.

D’où ma détestation du terme de « saupoudrage », que chacun fait rimer avec celui de « gaspillage ». « Arrosage » serait mieux : quand on ne sait pas où pousseront les « pépites » de demain, comme on dit, autant « arroser » à différents endroits, voir ce qu’il adviendra. Stratégie plus futée, je me dis. Quitte à évaluer un peu plus, à demander aux porteurs de projets de définir eux-mêmes des objectifs intermédiaires, d’évaluer s’ils sont atteints ou pas, de continuer à soutenir ou pas, en fonction.

Pas très français comme démarche. Le politique ne veut que financer ce qui marchera. Dès lors, soit il se construit sa propre théorie, pour discriminer en amont (devenant par exemple le chantre de la « Décroissance Bleue », ou des choses approchantes), soit il concentre sur le passé (ou bien sur son réseau social).

L’alternative ? Un jeu essai/erreur, laisser leur chance à plus de gens, « arroser », donc. Analyser ce que les porteurs de projets s’assignent, comme objectifs. Les évaluer chemin faisant, ensuite. Rediriger les financements, en fonction.

Préserver la diversité, toujours. Demain serait bien triste si on savait déjà ce qu’il sera.

L’excellence des Universités : oui, mais quelle excellence ?!

update : texte publié également ici.

Ci-dessous un texte co-écrit avec Michel Grossetti sur la question de l’excellence. Billet court mais propos important, à contre-courant du discours dominant, nous semble-t-il, concernant la structuration de la recherche en France. En espérant que les politiques l’entendent, que ce soit à l’échelle nationale ou infra-nationale. A diffuser largement si vous le jugez utile (version pdf ici). 

L’excellence des Universités : oui, mais quelle excellence ?!

Olivier Bouba-Olga (Université de Poitiers) & Michel Grossetti (CNRS, Université de Toulouse 2)

Les Universités françaises, en matière de recherche, doivent viser l’excellence. Cependant, la conception de l’excellence mérite d’être précisée, car il nous semble qu’elle peut être dissociée des idées relatives à la « masse critique » et de la tendance à concentrer les moyens pour le motif d’éviter le « saupoudrage ». Notre réflexion s’appuie sur les travaux et réflexions de chercheurs spécialistes de la sociologie et de l’économie des sciences et des analyses bibliométriques. Elle se veut donc fondée empiriquement.

La métaphore de la masse critique[1]

Appliquée à des activités de recherche, la métaphore de la masse critique consiste à dire qu’il faut une densité suffisante de chercheurs dans une institution, une métropole ou une région pour que la qualité de la recherche soit bonne, les chercheurs étant censés avoir besoin de nombreux collègues à proximité pour échanger des idées et être stimulés dans leur travail. Quelques tentatives ont été effectuées pour établir un lien entre le nombre de chercheurs rassemblés dans une même ville ou région et le nombre moyen d’articles publiés par chercheur[2]. Elles n’ont pas pu établir ce lien et tout semble indiquer que la masse critique en matière de recherche n’est rien d’autre qu’une idée reçue, sans fondement empirique. A une échelle agrégée, le nombre de publications d’une ville ou d’une région est en général quasiment une fonction linéaire du nombre de chercheurs, lequel résulte des évolutions de l’enseignement supérieur et des politiques conduites à l’échelle nationale ou locale. Autrement dit, jusqu’à preuve du contraire, tout semble indiquer que la masse critique nécessaire à la réalisation d’une recherche de qualité s’établit très précisément à 1. C’était d’ailleurs exactement l’effectif des spécialistes de théorie physique au bureau des brevets de Berne en 1905. Mais le physicien de cette administration, Albert Einstein pour ceux qui ne l’auraient pas reconnu, n’était pas pour autant isolé car il correspondait avec de nombreux savants : il était donc inscrit dans un réseau d’échanges intellectuels. C’est le réseau qui est important, non la concentration.

La loi de Lotka

Une autre proposition souvent entendue, partiellement liée, consiste à prôner la concentration des moyens sur une petite proportion des auteurs des publications et de leurs laboratoires d’appartenance, ceux à la visibilité scientifique la plus forte. Cette proposition s’appuie sur une régularité empirique, que l’on baptise en général « loi de Lotka »[3] : si 20% des chercheurs sont à l’origine de 80% des publications les plus significatives, pourquoi ne pas concentrer les moyens seulement sur ces 20% ? Ce type de préconisation relève d’un phénomène classique du monde social qui est la tendance au cumul des avantages, l’« effet Mathieu », analysé par le sociologue Robert Merton[4]. Ce type d’analyse occulte le fait que les chercheurs les plus cités sont la partie la plus visible d’un immense travail collectif réalisé par l’ensemble de la communauté scientifique. Pour reprendre une métaphore bien connue, les chercheurs les plus visibles sont des « nains juchés sur les épaules de géants »[5]. Si l’on coupait cette « élite » de sa « base », elle s’étiolerait très rapidement.

Saupoudrage ou arrosage ?

Nous considérons donc que l’excellence n’est pas la caractéristique d’une élite de chercheurs plus connus que leurs collègues, mais la qualité d’ensemble de la recherche d’une ville, d’une région ou d’un pays. Cette qualité ne se mesure pas par le nombre des citations obtenues (qui est seulement et approximativement un indicateur de visibilité), mais par la capacité des résultats produits à se révéler pertinents à l’épreuve du temps et du débat scientifique. De ce fait, il est essentiel de soutenir un large ensemble de laboratoires. Ce type de stratégie se heurte souvent à une incompréhension : soutenir l’ensemble des laboratoires, n’est-ce pas s’exposer au risque du saupoudrage des moyens ? Ne faut-il pas, encore une fois, se concentrer sur les « meilleurs » ? Ce type de réaction pourrait s’entendre si l’on était sûr que les meilleurs d’hier seront aussi les meilleurs de demain. Mais la recherche, c’est une de ses caractéristiques distinctives, est une activité marquée par une incertitude radicale, qui rend impossible l’identification de « l’élite » de demain. Prôner le soutien à l’ensemble des chercheurs, sur la base, pour l’essentiel, de la qualité des projets futurs plutôt que sur la récompense des succès passés, ne correspond pas à une stratégie de « saupoudrage », mais plutôt à une stratégie « d’arrosage » : nous ne pouvons pas savoir à l’avance où vont éclore les meilleures recherches de demain. En arrosant un seul endroit, nous pourrions nous priver de voir éclore l’excellence de demain…


[1] Pour un développement plus long, voir ce texte.

[2]Voir par exemple l’article suivant : Bonnacorsi A. et Daraio C., 2005, « Exploring size and agglomeration effects on public research productivity”, Scientometrics, Vol. 63, n°1, pp.87-120.

[3] LotkaAlfred J. (1926). « The frequency distribution of scientific productivity ». Journal of the Washington Academy of Sciences 16 (12): 317–324.

[4] Merton Robert (1968). The Matthew effect in science. Science 159:56–63. Pagereferences are to the version reprinted in Merton (1973). The Sociology of Science. Chicago University Press, Chicago.

[5] Cette citation attribuée à Newton peut s’entendre en dynamique : les chercheurs d’aujourd’hui (les « nains ») s’appuient sur les connaissances accumulées depuis des siècles par leurs prédécesseurs. Elle doit s’entendre également en statique : la qualité du travail de l’élite d’aujourd’hui (les « nains ») dépend étroitement de la masse du travail réalisé par la base actuelle…