Si seulement un algorithme pouvait reconnaître parmi une multitude de publications celle qui sera importante un jour. | Photo: sear-greyson-K-ZsC7YdJ6Y-unsplash

L’avalanche d’articles spécialisés surcharge le système scientifique, puisque ce sont les chercheurs qui évaluent le travail de leurs collègues. C’est pourquoi on recourt régulièrement aux valeurs de mesure basées sur le nombre de citations. «Cette façon de quantifier la qualité est toutefois imparfaite, non systématique et facile à manipuler», résument James Weis et Joseph Jacobson.

La solution des deux chercheurs de l’Institut de technologie du Massachusetts est une intelligence artificielle qui calcule l’influence qu’aura une publication scientifique dans un domaine après quelques années. Ensemble, ils sont parvenus, avec des données de magazines spécialisés dans la biotechnologie des années 1980 à 2019, à déterminer correctement, dans 19 cas sur 20, qu’un article ferait partie des 5% des meilleures publications. Ils se sont servis de 29 indicateurs, qui décrivent essentiellement le nombre de citations et l’interconnexion entre les auteures.

La critique ne s’est pas fait attendre sur Twitter: «Dès qu’une valeur de référence se mue en valeur cible, elle n’est plus bonne», a rappelé Anders Sandberg de l’Université d’Oxford, reprenant une loi économique. Daniel Koch du King’s College de Londres ajoute: «Une nouvelle fois, l’influence est hélas définie au moyen d’une valeur essentiellement basée sur les citations, de sorte que ce qui est considéré comme optimisé est une référence propre au monde scientifique. »

Pour Andreas Bender, directeur du Campus de l’innovation à Berlin, «cela ne servira qu’à cimenter les distorsions académiques existantes à l’avenir». Par exemple sur le genre et l’origine, comme l’a formulé Julia Gala de Pablo de l’Université de Tokyo: «Je n’aimerais pas que mon nom clairement identifiable comme espagnol et féminin soit analysé par un logiciel tel que celui-ci pour l’attribution des fonds.»