Nuno Barbosa Morais est bioinformaticien. Il est titulaire d’un diplôme en génie physique technologique de l’Instituto Superior Técnico et d’un doctorat en sciences biomédicales de la faculté de médecine de l’Université de Lisbonne après une décennie de recherche internationale aux universités de Cambridge et de Toronto. Depuis 2015, il dirige le Laboratoire de transcriptomique des maladies à l’Instituto de Medicina Molecular et enseigne la biologie computationnelle dans plusieurs cours de maîtrise à la Faculté de médecine de l’Université de Lisbonne.
Dans une conversation avec José Maria Pimentel, Nuno identifie un certain nombre de défis et d’obstacles à une bonne science. Les premiers défis ont à voir avec la grande difficulté de la science en tant qu’activité : parvenir à comprendre le monde (identifier les “lois” dans la nature) avec les données dont nous ne disposons toujours que partiellement et imparfaitement, et seulement nous en nous fiant aux esprits de scientifiques – humains et donc pleins de limites et de préjugés.
Pour contrer nos limitations cognitives (et nos propres défaillances morales), une architecture institutionnelle avec une série de soupapes de sécurité s’est créée au fil du temps. Par exemple, les travaux ne sont publiés qu’après avoir été examinés par d’autres scientifiques, et la science est ouverte, nous nous attendons donc toujours à ce que nos conclusions soient corroborées par d’autres chercheurs.
Et pour décider ce qui compte comme une découverte scientifique et ce qui ne l’est pas, sur la base de données aussi limitées, il était nécessaire de créer une méthode et un cadre de sens qui seraient acceptés par tous. Des tests inférentiels statistiques ont été introduits, les soi-disant tests d’hypothèse, dont le plus célèbre est le célèbre valeur p.
Cependant, ces tests ne sont qu’un moyen indirect de tirer des conclusions (puisqu’il n’est jamais possible d’être certain que notre hypothèse explique un phénomène particulier, le mieux que font ces tests est de… rejeter l’hypothèse qu’il n’y a pas de phénomène dans les données là-bas … ).
A cause des limitations de nos esprits et de ces méthodes statistiques, la science a toujours été une activité… complexe. Et au cours des dernières décennies, certains changements ont rendu ces obstacles encore plus grands. D’une part, le système de publication des articles scientifiques est devenu de plus en plus concurrentiel, créant des incitations à publier des résultats impressionnants, quitte à être moins strict. D’autre part, la science (en particulier dans le domaine invité, les sciences biomédicales) est devenue plus complexe et informatisée en raison de l’avènement de ce que l’on appelle le Big Data et de l’utilisation accrue des programmes de “bioinformatique”. Cela a créé des défis supplémentaires pour ceux qui utilisent ces outils, parfois sans bien les comprendre.
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