Axe 2 : Politiques et mesures de la recherche

Cet axe interroge ce que « gouverner » signifie en matière de recherche et d’innovation. Des sciences politiques à la gestion des technologies, en passant par la sociologie des sciences et l’épistémologie, émerge une seule et même question : comment définir et évaluer les produits de la recherche ?

En effet, les mesures produites, choisies et mises en œuvre façonnent la manière d’innover, de faire de la science, d’adopter des technologies – bref la gouverne de la recherche et de l’innovation.

Les projets du CIRST repensent l’impact des normes émergentes en matière de mesure et d’évaluation de la recherche. La nouveauté et la variété de ces normes et des pratiques qu’elles suscitent doivent être problématisées pour éclairer les diverses pratiques sectorielles et pour dégager des vues générales sur les changements, institutionnels et cognitifs, qui affectent l’encadrement de la science et de l’innovation.

Thèmes de recherche de l’axe 2

2.1 L’analyse de l’origine des exigences accrues d’évaluation de la recherche et de leurs causes institutionnelles.

• 2.1.1 Histoire sociopolitique des causes (politiques, institutionnelles, technologiques) de cette demande accrue d’évaluation et de leur impact sur l’adoption de concepts normatifs (innovation, facteur d’impact, réussite) et d’outils classificatoires.
• 2.1.2 Histoire sociopolitique, notamment par la scientométrie, de champs disciplinaires dont l’objet est l’évaluation de la science et de l’innovation.

2.2 Évolution des pratiques de la recherche et impacts de cette évolution

• 2.2.1 Étude de l’impact de la mesure de l’évaluation de la recherche sur les carrières scientifiques et sur les parcours de recherche.Mesure bibliométrique des causes et des effets sur les carrières scientifiques de divers choix (s’engager dans la collaboration interdisciplinaire, par ex.), de certains évènements professionnels (comme la fraude ou l’erreur) ou encore de l’opposition entre les fonctions d’enseignement et de recherche. Ce volet met en valeur l’innovation méthodologique du CIRST par le croisement de données bibliographiques et de données longitudinales sur les parcours de recherche.
• 2.2.2 L’évolution des pratiques de collaboration entre chercheurs (interdisciplinarité, intersectorialité, spécialisation ou adhésion à de grands groupes) qui font l’objet d’attentes importantes, mais dont la réalité reste peu connue. Au CIRST, elles font l’objet d’études mixtes liant entretiens, bibliométrie et analyses in situ sur, notamment, la participation de chercheurs en sciences humaines au sein de vastes projets de génomique.

2.3 Contributions à l’effort de stabilisation des indicateurs utilisés pour mesurer la recherche et ses retombées (brevets, facteurs d’impact, etc.).

Pour l’heure, ces indicateurs varient et se révèlent souvent incertains, tout en pesant lourd sur les politiques de la science et de l’innovation. Au CIRST, cet effort prend deux formes :

• 2.3.1 Une contribution épistémologique et méthodologique à la production d’indicateurs de l’innovation technologique dans un contexte où les stratégies d’entreprises, variables et axées sur les réseaux et la collaboration, rendent les indicateurs classiques, comme le brevet, difficiles à manipuler. Le CIRST et l’OST occupent dans ce domaine une position d’acteurs, mais aussi de critiques du recours à l’évaluation de la recherche.
• 2.3.2 Le design d’études et d’outils expérimentaux (altmetrics, crowdsourcing) susceptibles de mesurer l’impact des politiques publiques sur l’innovation en entreprise, ainsi que sur les choix stratégiques des firmes et des chercheurs, dans un contexte où la ramification des technologies numériques dans les activités économiques modifie jusqu’à l’objet de la mesure et accélère l’obsolescence des indicateurs classiques.

2.4 L’analyse du recours aux « données massives ».

Les projets du CIRST sont à l’avant-garde des efforts en cours pour esquisser l’étude empirique et l’épistémologie critique que requiert le futur de la « politique de la donnée ».

• 2.4.1 Projets concernant les politiques et les implications institutionnelles de la mise en banque de l’information, de la donnée numérique.
• 2.4.2 Projets portant sur l’impact cognitif, épistémologique et socioprofessionnel des données massives sur les disciplines établies. Dans certains cas, des disciplines comme la sociologie quantitative ou la statistique publique se trouvent à risque d’être déclassées par des acteurs commerciaux. Dans d’autres cas, une réorientation des chercheurs vers l’exploitation des données massives risque d’imposer une épistémologie particulière, mais suggère en retour le renouvèlement d’approches qualitatives alternatives, comme celles centrées sur la production et l’analyse de données dites denses (thick data).