The Why, What, How and When of Big Science evaluation. Perspectives on socio-economic assessment of research infrastructures

Les installations scientifiques de grande envergure, souvent appelées « la grande science », sont les moteurs massifs de la découverte moderne. Considérez-les comme les télescopes géants scrutant l'univers lointain, les accélérateurs de particules fracassant des atomes pour révéler les briques élémentaires de la matière, ou les réacteurs à fusion tentant de reproduire la puissance des étoiles. Ce ne sont pas seulement des laboratoires ; ce sont des infrastructures de recherche, des machines colossales qui coûtent des milliards à construire et à exploiter, nécessitant des décades de planification et de coopération internationale. Parce qu'elles sont si coûteuses et dépendent de l'argent public, une question critique a émergé : sont-elles réellement rentables pour la société ? Il ne suffit pas de savoir qu'elles produisent de nouveaux articles scientifiques. Les gouvernements et les citoyens veulent savoir si ces investissements stimulent de nouvelles industries, créent des emplois, améliorent la santé ou résolvent des problèmes mondiaux. C'est le domaine de l'évaluation socio-économique, un champ dédié à mesurer la valeur réelle de ces géants scientifiques. Pendant des années, l'attente a été que chaque installation majeure prouve rigoureusement sa valeur, mais la réalité sur le terrain a été bien plus complexe.

Une nouvelle analyse rassemble des experts de l'ensemble du paysage scientifique européen pour examiner pourquoi cet écart existe et comment le combler. Les auteurs, s'appuyant sur une discussion structurée entre praticiens et décideurs politiques, soutiennent que la façon dont nous jugeons actuellement ces installations est défaillante. Au lieu de traiter l'évaluation comme un exercice de case à cocher ponctuel effectué uniquement lorsqu'un bailleur de fonds l'exige, ils proposent qu'elle devienne une partie continue et intégrée de la vie de l'installation. Le document suggère que nous devons cesser d'essayer de prouver qu'une machine spécifique a causé une invention spécifique, une tâche qui est souvent impossible, et plutôt nous concentrer sur la manière dont l'installation a contribué à un écosystème d'innovation plus large. La conclusion centrale est que pour que ces évaluations soient utiles, elles doivent être planifiées dès le premier jour où un projet est conçu, soutenues par des systèmes de données dédiés et communiquées avec honnêteté sur ce que nous savons et ce qui reste incertain.

Les raisons d'évaluer ces projets sont triples, et chacune nécessite une approche différente. Premièrement, il y a l'argument économique. La science est souvent un bien public, ce qui signifie que les bénéfices de la découverte se répercutent sur tout le monde, pas seulement sur la personne qui l'a financée. Les entreprises privées investissent rarement suffisamment dans la recherche fondamentale car elles ne peuvent pas capturer tous les profits. Le financement public comble ce vide, mais il doit être justifié en démontrant que les bénéfices l'emportent sur les coûts. Deuxièmement, il y a la question de la légitimité. À mesure que l'examen public s'intensifie, les scientifiques doivent être capables d'expliquer aux citoyens ordinaires pourquoi dépenser des milliards dans un accélérateur de particules est une bonne idée. Il ne s'agit pas seulement de relations publiques ; il s'agit de maintenir le contrat social qui permet à ces projets d'exister. Troisièmement, il y a un besoin pratique. Lors de la conception d'une installation massive, il existe souvent différentes options sur la manière de la construire ou sur le moment de la construire. L'évaluation peut aider les décideurs à choisir la voie qui offre le plus de valeur, mais cela ne fonctionne que si l'analyse a lieu avant que les plans ne soient finalisés et que l'argent ne soit dépensé.

Cependant, mesurer cette valeur est incroyablement difficile. Un obstacle majeur est le problème de l'attribution. Dans le réseau complexe de l'innovation moderne, il est presque impossible de tracer une ligne droite entre un investissement spécifique dans une installation de recherche et un produit spécifique sur une étagère de magasin. Considérez l'histoire du système de positionnement mondial, ou GPS. Il a commencé par une simple observation d'un signal satellite dans les années 1950, menant à un système de navigation pour les sous-marins, et finalement à la technologie qui guide des milliards de smartphones aujourd'hui. Les applications commerciales n'étaient pas visibles au début ; elles ont émergé des décennies plus tard à travers un processus de découverte long et sinueux. Prétendre que la recherche originale a « causé » l'industrie du smartphone est trompeur. Au lieu de cela, le document soutient que nous devrions regarder comment l'installation a contribué à l'écosystème qui a rendu de telles découvertes possibles. Un autre défi est de valoriser des choses qui ne peuvent être ni achetées ni vendues. Comment donner un prix aux canaux diplomatiques ouverts lorsque des scientifiques de blocs politiques opposés travaillaient ensemble pendant la guerre froide ? Ou la valeur d'inspirer une génération d'étudiants à devenir scientifiques ? Ces impacts sont réels et vitaux, mais les méthodes actuelles peinent à les mesurer en dollars.

La manière dont ces résultats sont communiqués est tout aussi importante que les chiffres eux-mêmes. Il existe une pression persistante pour réduire une évaluation complexe à un chiffre unique et accrocheur, tel qu'un multiplicateur affirmant que chaque dollar dépensé en rapporte dix à l'économie. Les auteurs mettent en garde contre cela. Cela crée un faux sentiment de précision et encourage les chercheurs à ajuster leurs modèles jusqu'à obtenir un chiffre favorable. Cela masque également l'incertitude inhérente à la prédiction de l'avenir. Une approche plus honnête consiste à présenter une plage de résultats possibles, en reconnaissant que l'avenir n'est pas un point unique, mais une probabilité. Cette transparence permet aux décideurs de comprendre les risques et les récompenses sans être induits en erreur par un faux sentiment de certitude.

Peut-être la recommandation la plus significative du document est que l'évaluation doit être traitée comme une activité de cycle de vie, et non comme un événement ponctuel. Actuellement, de nombreuses installations ne pensent à l'évaluation qu'après leur construction, ce qui crée un déficit de données. Le temps qu'elles veuillent mesurer leur impact, les données de base ont disparu et les liens entre l'installation et le monde sont devenus difficiles à tracer. Les auteurs suggèrent que la collecte de données pour l'évaluation soit intégrée à la conception de l'installation dès le départ, tout comme la machinerie elle-même. Cela signifie tenir des registres détaillés de qui y travaille, de ce qu'ils achètent et de ce qu'ils publient, organisés de manière à ce que les économistes puissent réellement les utiliser. Certaines installations, comme les expériences du Grand collisionneur de hadrons (LHC), gèrent déjà leurs données scientifiques avec ce niveau de soin ; le document soutient qu'elles devraient faire de même pour leurs données socio-économiques. Cela permettrait de raconter une histoire continue de l'impact, évoluant à mesure que l'installation mûrit, plutôt qu'un ensemble fragmenté de rapports.

Le document aborde également la nature politique de l'évaluation. Décider de ce qui compte comme un succès ou non n'est pas seulement un calcul mathématique ; cela implique des jugements de valeur. Il existe un risque que les gestionnaires d'installations soient tentés de façonner leurs évaluations pour rendre leurs projets plus attrayants, en se concentrant sur des victoires à court terme et faciles à mesurer, tout en ignorant les découvertes transformatrices à long terme qui mettent des décennies à mûrir. Pour contrer cela, les auteurs pointent du doigt un modèle utilisé en France, où un bureau indépendant examine la qualité des évaluations économiques des grands projets gouvernementaux. Cet examen indépendant aide à garantir que l'analyse est honnête et n'est pas simplement un outil de justification politique.

Enfin, les auteurs concluent que nous devons faire preuve d'humilité dans la manière dont nous mesurons la valeur de la grande science. Nos outils s'améliorent, mais ils ne sont pas parfaits. Ils peinent face aux horizons temporels longs de la découverte scientifique et aux bénéfices intangibles qui définissent une société saine. Reconnaître ces limites n'est pas un signe de faiblesse ; c'est une nécessité professionnelle. En traitant l'évaluation comme un processus continu, transparent et intégré, nous pourrons mieux comprendre le véritable retour sur notre investissement dans la grande science. Ce changement nous ferait passer d'une culture de conformité, où les rapports sont déposés pour satisfaire une exigence, à une culture d'apprentissage, où les enseignages tirés aident à façonner une meilleure science et une meilleure politique pour l'avenir. L'objectif n'est pas de prouver que chaque dollar dépensé est un profit garanti, mais de construire un système où nous pouvons voir honnêtement comment ces moteurs massifs de découverte stimulent le progrès pour nous tous.