Le débat sur la science post-normale commence par une observation : que nous vivons dans un monde où les faits ne sont pas certains, les enjeux des décisions sont élevés et ces décisions sont urgentes. Qu'est-ce que cela signifie pour la science, et qu'est-ce que cela signifie si la science veut éclairer l'élaboration des politiques ?
Sarewitz : Quelle que soit la science que vous faites sur un problème post-normal, elle sera toujours incomplète, et elle sera toujours sujette à révision et très incertaine. Il peut être considéré sous de nombreuses perspectives scientifiques. Ainsi de multiples études scientifiques peuvent aboutir à de multiples résultats, cela conduit donc à une profusion de vérités mobilisables au nom de différents ensembles de valeurs. Les valeurs et les faits peuvent s'apparier de différentes manières.
Un exemple que j'aime est la façon dont tout le monde parle du consensus sur les OGM. Eh bien, il y a un consensus autour d'une partie étroite de la question des OGM, comme il y a un consensus autour d'une partie étroite du changement climatique. Mais les vrais problèmes ont à voir avec le « que pourrait-on faire ? » des questions. Ainsi, pour les OGM par exemple, quand les gens disent qu'il y a un consensus, ils veulent dire « nous savons qu'ils ne présentent pas de risque pour la santé ». Donc je vais l'accepter sur le risque pour la santé, je n'ai pas de problème avec ça. Mais alors vous dites, « et nous savons qu'ils seront une partie essentielle de l'avenir économique de l'Afrique ». Eh bien, c'est peut-être vrai - quel modèle utilisez-vous ? Quel type de données avez-vous utilisé pour générer cela ? Quelles sont vos hypothèses ? Je veux dire tout ce qui concerne les projections de l'avenir et les affirmations sur l'apparence du monde, dans un système ouvert à plusieurs variables, sera soumis à différentes personnes venant avec différentes affirmations et conclusions. Et c'est exactement ce qui se passe.
Et quand vous introduisez la science dans le débat politique, vous avons pour choisir la science que vous souhaitez utiliser. Vous devez faire correspondre cela avec des priorités particulières concernant les problèmes politiques que vous souhaitez résoudre. Je pense que la science est vraiment importante, je pense que nous voulons être factuels, je pense que nous voulons avoir une emprise sur la réalité et je pense que la science peut nous aider à le faire. Mais pour des problèmes où il y a tant de voies à suivre, tant de valeurs concurrentes, les systèmes eux-mêmes sont si compliqués, je ne pense pas que la science soit une partie privilégiée de la solution.
Mais d'un autre côté, si vous pouvez avoir un accord politique sur ce qui doit être fait, alors la science peut très bien servir. Parce qu'alors vous pouvez savoir comment délimiter le problème, et les gens ne vont pas autant discuter des résultats. Et c'est pourquoi il est beaucoup plus facile de faire face à une urgence qu'à un problème chronique de longue haleine. Parce que dans l'urgence il y a convergence des valeurs, tout le monde veut résoudre l'urgence, et c'est très bien défini. De plus, vous obtenez des retours. Si la science n'est pas bonne, vous allez le découvrir, n'est-ce pas ? Aucune de ces choses ne se rapporte à ces problèmes plus importants, chroniques et plus longs.
Si vous êtes un individu ou une organisation travaillant à la frontière entre la science et la politique, comment pouvez-vous gérer cette inadéquation entre la science qui ne peut pas fournir de réponses définitives alors que les décideurs politiques demandent exactement cela ?
Sarewitz : En construisant des processus où il y a une communication beaucoup plus régulière entre les producteurs de connaissances et les utilisateurs de connaissances. Un exemple que j'aime utiliser est ce groupe de recherche environnementale du département américain de la Défense. Ce qui a résolu avec succès toutes sortes de problèmes environnementaux que la partie civile n'a pas pu résoudre. Et la raison en était que le DOD n'est pas politisé, ils sont très axés sur la mission, ils n'ont pas essayé de commander des recherches fondamentales pour comprendre tous les aspects du problème, ils avaient simplement besoin d'un problème résolu. Avec des choses comme la protection des espèces menacées, que nous avons beaucoup de mal à faire dans le secteur civil, elles ont été remarquablement efficaces. C'est un cas où la science et les utilisateurs de la science occupent vraiment le même cadre institutionnel, ils travaillent ensemble vers la même fin.
Mais cela ressemble un peu à ce que je ne peux utiliser que la science dans ma prise de décision que j'ai moi-même commandée.
Sarewitz : Dans mon université, nous avons ce qu'on appelle le « centre de décision pour une ville du désert ». ASU est au milieu du désert, il ne pleut presque pas, il y a quatre millions de personnes qui ont besoin de beaucoup d'eau. Il y a beaucoup d'intérêts économiques derrière là-bas, plus la survie des gens qui y vivent. Je pense que ce centre a réussi parce qu'au fil des ans, ils ont noué des relations avec les gestionnaires de l'eau. Cela leur a permis de conserver leur indépendance de chercheurs académiques, mais aussi de comprendre le contexte d'usage auquel sont confrontés les gestionnaires de l'eau.
Autre exemple : la National Oceanographic and Atmospheric Administration (NOAA) gère un programme appelé Sciences régionales intégrées et évaluations, RISA, et l'idée est que pour les zones ayant des problèmes de ressources naturelles, par exemple, les problèmes d'eau, les problèmes d'utilisation des terres, les problèmes de risques naturels, que les scientifiques qui sont financés par les agences gouvernementales devraient travailler avec les décideurs pour aider à élaborer leur recherche ordres du jour. Et encore, les scientifiques sont toujours indépendants, ils ne travaillent pas dans les bureaux des décideurs et la recherche n'est pas payée par eux, mais ils peuvent intérioriser la contrainte des décideurs et la nature de leur problème, et élaborer leurs recherches de manière à fournir des informations utiles. C'est donc ce qu'on pourrait considérer comme une sorte de réconciliation entre la fonction de demande et la fonction d'offre, en vivant ensemble, en apprenant à se connaître.
En obtenant des liens beaucoup plus étroits et une communication plus fréquente.
Sarewitz : Oui, et une communication continue. Mais je pense que votre point sur le fait que l'organisation doit payer pour cela est excellent, car pour maintenir l'indépendance, il vaut peut-être mieux que souvent ils ne le fassent pas. Je pense que le cas RISA, et le cas ASU désert/eau, sont des exemples où les chercheurs sont politiquement isolés. Leur argent ne vient pas des décideurs, mais ils se fréquentent en permanence. Je pense donc qu'il y a toutes sortes de bons petits exemples comme celui-là, mais ils nécessitent une attention vraiment ciblée et des structures institutionnelles appropriées.
Alors, s'agit-il aussi d'ancrer les gros problèmes beaucoup plus localement ?
Sarewitz : C'est une excellente question. Parce qu'évidemment il y a des problèmes qui sont de gros problèmes. Je pense que lorsque les choses peuvent être sensibles au contexte au niveau local ou régional, cela est souvent très utile. Pourtant, bien souvent, les processus de financement de la science ne sont pas spécialement conçus pour cela. Mais je ne pense pas qu'il soit impossible d'appliquer ces idées à plus grande échelle. Par exemple, vous pouvez penser à l'échelle nationale à des questions telles que l'innovation technologique énergétique, une question vraiment contestée, toutes sortes de points de vue différents sur les technologies que nous devrions faire et comment nous devrions les faire, mais vous pouvez toujours travailler au niveau national. Comparez les États-Unis et l'Allemagne et leurs différentes approches de l'innovation énergétique. Donc je ne pense pas que ce soit forcément local. Cela dépend du problème.
Malgré cette reconnaissance de vivre dans un mode post-normal, de nombreuses personnes semblent encore avoir du mal à abandonner ce qu'on appelle le modèle déficitaire de la communication scientifique. L'idée est que si seulement la science était mieux communiquée, alors le public comprendrait et modifierait son comportement. Mais il existe des preuves accablantes que ce modèle ne fonctionne tout simplement pas. Pourquoi pensez-vous que cette idée est si résistante?
Sarewitz : Eh bien, et je devrais aussi dire que je ne pense pas que la plupart des gens adhèrent au modèle post-normal. Et ce n'est pas qu'ils n'en sont pas capables, ils n'y ont peut-être jamais été exposés. L'idée de la science post-normale remet vraiment en question la notion de science en tant que chose unitaire qui nous dit quoi faire, PNS dit vraiment que nous devons penser la science d'une manière différente dans ces contextes contestés, et je ne pense pas que la plupart les scientifiques veulent y aller. Le modèle déficitaire les met en charge : « nous communiquons les faits, vous écoutez et agissez ». Donc, si le problème n'est pas résolu, ce n'est pas le problème de la science. Il s'agit d'une superstition égoïste que la communauté scientifique entretient généralement. Et les superstitions sont difficiles à déstabiliser.
En même temps, également d'après mon expérience personnelle en parlant à des scientifiques qui se soucient vraiment d'avoir un impact sociétal, ils ne savent tout simplement pas quelle est l'alternative. Je me demande si vous avez une idée.
Sarewitz : Eh bien, la réponse n'est peut-être pas toujours que les scientifiques fassent quelque chose. Il se peut que nous ayons besoin de différents types d'institutions. Je pense qu'il y a certaines choses que les scientifiques ne devraient pas faire, c'est-à-dire revendiquer une expertise là où ils ne l'ont pas, mépriser le public. Je pense simplement que ces choses sont inutiles et renforcent cette notion de privilège, même si les individus ne peuvent s'empêcher de regarder le monde et de voir que la science n'est pas une chose cohérente qui dit une vérité sur toutes ces questions. Donc, une chose que nous pourrions faire serait d'être plus réfléchi à propos de notre entreprise, plus honnête et plus humble à son sujet, pour commencer.
Mais au-delà de cela, je pense que nous avons d'énormes problèmes institutionnels autour de la science, et ils ne seront pas traités par des scientifiques individuels. Les leaders de la communauté scientifique ont vraiment besoin d'intervenir sur ces questions. Les décideurs politiques qui sont sérieux au sujet de la politique scientifique doivent intervenir sur ces questions. Et je dirais en fait que nous devrions arrêter d'attendre des scientifiques individuels qu'ils fassent autant, parce que cela fait partie du problème, ce modèle selon lequel si seulement chaque scientifique communiquait clairement ce qu'il fait au monde, alors tout le monde comprendrait les choses et nous tout serait plus rationnel et nos problèmes disparaîtraient.
Vous abordez ici certaines des questions dont vous avez parlé dans votre article « Sauver la science » ainsi que sur la façon dont les systèmes scientifiques sont mis en place, ce qui encourage des recherches médiocres, sans application ou tout simplement erronées. Je me demandais donc simplement - quels sont, à votre avis, les éléments clés qui ne vont pas dans le système scientifique aujourd'hui.
Sarewitz : Eh bien, j'ai écrit quatorze mille mots à ce sujet, alors...
Pourriez-vous les ramener à cent.
Sarewitz : Eh bien, tout d'abord, l'idée que la science est, et peut être, et devrait être libre n'a pas de sens. Je pense aussi que c'est dangereux, car cela a conduit à l'idée que la responsabilité de la science n'est qu'une affaire interne à la communauté scientifique elle-même, que vous n'avez pas à être responsable envers le monde extérieur. Cela signifie vraiment que vous ne dépendez pas des retours du monde extérieur pour vous aider à vérifier que la science que vous faites vaut la peine ou est bonne. L'une des raisons pour lesquelles toute cette science de mauvaise qualité a été révélée est que l'industrie, vous savez, que nous diabolisons, a commencé à examiner certains des résultats de la science biomédicale qu'elle utilisait pour essayer de développer des médicaments et qu'elle ne pouvait pas reproduire eux. Ce manque de responsabilité découle, je crois, de cet idéal de science pure et isolée.
Et une autre partie du problème est que tant de science est faite sur ces gros problèmes ouverts, où il n'y a vraiment aucun moyen de savoir ce qui est de la bonne science, quel est un résultat significatif. Il n'y a aucun moyen de tester. Il n'y a aucun moyen d'obtenir des retours du système réel. À certains égards, nous posons des questions auxquelles la science ne peut répondre. Cela ne signifie pas que vous ne devriez pas faire de recherche sur eux. Mais prenez la question des conseils nutritionnels qui oscillent constamment, si vous avez de la caféine ou pas, si vous avez du vin rouge ou pas. Je pense que la vraie leçon est que nous ne posons pas les bons types de questions. Il n'y a pas de réponses à ces questions. Ça dépend. C'est contextuel.
Il y a donc des problèmes liés à l'isolement et à la responsabilité interne. Il existe également de plus en plus de travaux scientifiques axés sur les problèmes scientifiques trans ou post-normaux, où il est très très difficile de dire quoi que ce soit sur la qualité, et il est vraiment facile pour les scientifiques de trouver des résultats qui semblent significatifs mais qui ne le sont pas. .
Et puis, bien sûr, il y a l'horrible système d'incitation pour simplement publier, publier, publier, obtenir des subventions, obtenir des subventions, obtenir des subventions. Tout cela conduit à ce positif systémique de biais et si vous combinez ces incitations avec les autres problèmes d'isolement et de responsabilité, vous avez fondamentalement un système hors de contrôle.
Vous avez déjà dit que ce n'est peut-être pas à des scientifiques individuels que nous devrions demander de changer le système. Qui peut le changer ?
Sarewitz : Droite. Très difficile. Je pense que beaucoup de choses doivent arriver. Comme je l'ai dit, une chose est que le leadership doit vraiment intensifier et dire que nous avons un problème vraiment grave et que nous devons le prendre au sérieux. Les décideurs politiques ne doivent pas politiser cela, ce qui est très difficile pour eux, n'est-ce pas ? Les scientifiques chevronnés peuvent prendre du recul, ils n'ont pas à continuer à agir comme des gerbilles sur une roue, ils peuvent dire que je ne ferai plus de mauvaise science. Ou je ne vais pas répondre à des questions sans réponse. Ou je vais être plus modeste sur mes résultats, ou je vais publier moins d'articles. Je vais arrêter de produire autant de doctorants qui n'auront pas d'emploi plus tard.
Je pense que la communauté scientifique pourrait reculer devant certains des stéréotypes de la notion platonique idéalisée de la science comme cette chose qui nous donne une vérité parfaite. Ils savent tous que ce n'est pas vrai, mais c'est une sorte de mythe commode. Un peu plus d'honnêteté sur la nature de l'entreprise. Il va donc falloir faire beaucoup de choses.
Et puis je pense aussi — c'est quelque chose que j'ai essayé de faire à ma manière modeste — cherchons des endroits où les choses fonctionnent vraiment bien. Et comprenons tous les deux pourquoi ils fonctionnent bien, afin que nous puissions utiliser cela comme modèle, mais aussi célébrer ces choses particulières. Ils ont tendance à être petits et plus marginaux, souvent contre-culturels et à contre-courant.
Je veux juste revenir, une fois de plus, à ce que vous appelez la trans-science : les grandes questions, où vous dites que ce ne sont peut-être pas des questions que nous devrions poser à la science, ou seulement à la science. Pensez-vous que la réponse sociétale à ces questions doit peut-être s'éloigner de ce qui est la bonne chose à faire, et plus vers — quelle est la chose que nous voulons faire ?
Sarewitz : Eh bien, la question, quelle est la chose que nous voulons faire, est quelque chose qui doit être établi politiquement. Et il ne sert à rien, je crois, de continuer à recueillir des faits sur ce qui doit être fait jusqu'à ce que nous ayons une clôture sur ce que nous devrions faire. Maintenant, ceux-ci ne sont pas entièrement distincts. Mais ils ne sont pas aussi liés que nous le disons. Il y avait beaucoup de bonnes données sur le changement climatique en 1990, qui suggéraient que des choses devraient être faites, et les gens ont commencé à en parler à ce moment-là. Nous n'avons pas eu besoin de 20 années supplémentaires de modèles climatiques pendant lesquels, en fait, les incertitudes et les politiques ont empiré et pas de mieux en mieux, pour des raisons dont je ne veux pas parler maintenant.
Mais je pense qu'une chose sur laquelle nous devons abandonner, parce que je pense que c'est faux, c'est l'idée que d'abord nous pouvons obtenir la bonne science, et ensuite nous saurons quoi faire et comment le faire. Je pense que nous devons d'abord être clairs sur les valeurs en jeu. Qui sont les gagnants et les perdants potentiels des différents types d'options. Et puis utilisez cela pour informer à la fois le débat politique et la création de connaissances au nom de différents types d'options, sachant qu'elles vont être combattues politiquement. Et je pense qu'il y a des choses pour lesquelles nous faisons ça. Mais trop souvent, — et je veux dire que les politiciens sont totalement complices de cela, que préféreraient-ils faire, que quelqu'un fasse des recherches ou doive prendre une décision difficile, n'est-ce pas ? Alors ils peuvent dire, faire des recherches et nous dire quoi faire, et les scientifiques disent super !
Nous ne savons pas encore.
Sarewitz. Oui. C'est une sorte de complot tacite.
Dans votre article, vous abordez le big data comme quelque chose qui risque d'aggraver les problèmes de la science plutôt que de les améliorer. Tout le monde le regarde comme cet incroyable immense réservoir de découvertes scientifiques que nous pouvons faire.
Sarewitz : Oui. Je pense que ce sera vraiment utile pour certaines choses comme les voitures autonomes, vous aurez besoin d'une quantité infinie de données géospatiales et tout ça. Donc, pour ce genre d'applications technologiques où vous obtenez des retours rapides, le big data est fantastique. Mais pour les problèmes trans-scientifiques, où vous pouvez vous plonger dans les données, rechercher la relation causale qui, selon vous, mériterait d'être testée, et faire des tests statistiques dessus, je pense que nous allons finir par voir que le bruit autour de ces problèmes va empirer. Les scientifiques vont pouvoir trouver beaucoup plus de petits morceaux de vérité dans ces problèmes complexes qui ne correspondent toujours pas à une vision cohérente particulière d'entre eux. Cela va aggraver le problème, pas mieux, parce que cela va donner aux scientifiques un plus grand réservoir pour s'amuser dans la recherche de relations causales. Mais nous savons que pour les problèmes complexes, il n'y a pas de relation causale unique. Donc à moins que vous ne puissiez en mettre en réseau des réseaux entiers pour comprendre comment ils fonctionnent…
Mais ne serait-ce pas l'objectif ultime du big data ?
Sarewitz : C'est peut-être le cas, mais c'est le but ultime de ce qu'on appelle le démon de Laplace, c'est-à-dire un modèle complet de tout, mais rappelez-vous qu'un modèle complet de tout est la chose elle-même. Donc, chaque fois que vous descendez en dessous, vous devez faire des hypothèses. Chaque fois que vous faites des hypothèses, vous aurez des préjugés inclus. Nous pouvons donc faire assez bien sur certains types de modèles, en particulier ceux pour lesquels nous recevons des commentaires, des prévisions météorologiques, chaque jour, vous pouvez savoir si vos prévisions étaient bonnes. Mais pour les choses pour lesquelles nous n'obtenons pas ce genre de retours, je pense que l'idée qu'une modélisation complète puisse fournir des connaissances prédictives et certaines est illusoire.
