SCI 1013

INTRODUCTION AUX MÉTHODES DE RECHERCHE

SCIENTIFIQUE

Textes de base

Marc Couture

13 novembre 2004

Table des matières

SÉRIE A - L'INFORMATION ET LA DOCUMENTATION SCIENTIFIQUES.........1

A1 - Les sources d'information scientifique........................................1

A2 - L'organisation et le traitement de l'information..........................4

A3 - Les ressources et les outils pour la recherche d'information......7

A4 - Les stratégies de recherche d'information................................12

A5 - La recherche par mots-clés......................................................14

A6 - Les sources d’information et le contrôle de qualité..................16

A7 - L’évaluation de la crédibilité de l’information...........................16

A8 - Références, renvois et ouvrages cités......................................16

A9 - Information et documentation scientifiques : exemples de sources, ressources et outils...................................................16

SÉRIE B - L’EXPÉRIMENTATION...........................................................16

B1 - La planification de l'expérimentation........................................16

B2 - Le devis de recherche...............................................................16

B3 - Les expériences préliminaires..................................................16

B4 - Le travail expérimental.............................................................16

B5 - La prise de données.................................................................16

B6 - Le cahier de laboratoire............................................................16

B7 - Les erreurs systématiques et l'incertitude sur les mesures......16

B8 - L'évaluation de l'incertitude.....................................................16

SÉRIE C - LA PRÉSENTATION DES DONNÉES ET RÉSULTATS...................16

C1 - Les modes de présentation des données et résultats...............16

C2 - La présentation des résultats numériques : les grands principes16

C3 - Données, variables et paramètres............................................16

C4 - Les tableaux.............................................................................16

C5 - Les figures................................................................................16

C6 - Les diagrammes.......................................................................16

C7 - Les graphiques.........................................................................16

SÉRIE D - LA PROPRIÉTÉ INTELLECTUELLE...........................................16

D1 - La propriété intellectuelle : définitions et principes..................16

D2 - Le droit d'auteur.......................................................................16

D3- Les brevets................................................................................16

SÉRIE E - L'ÉTHIQUE ET L'INTÉGRITÉ EN RECHERCHE............................16

E1 - La probité et l’inconduite scientifiques.....................................16

E2 - L’expérimentation sur ou avec des humains............................16

E3 - L’utilisation des animaux en recherche....................................16

SÉRIE A - L'INFORMATIONET LA DOCUMENTATION SCIENTIFIQUES

A1 - Les sources d'information scientifique

Nous distinguerons ici quatre principaux types de sources d'information pouvant être utiles aux personnes actives dans un domaine scientifique :

- les comptes rendus de travaux théoriques ou expérimentaux particuliers, qui comprennent, outre les résultats (numériques ou autres) de ces travaux, la description de ceux-ci de même que l'analyse et l'interprétation de ces résultats;

- les synthèses des résultats, travaux ou connaissances sur un sujet de recherche ou dans un domaine scientifique;

- les compilations de résultats, le plus souvent numériques, provenant d'un grand nombre de travaux (expérimentaux ou théoriques) effectués selon des méthodes ou techniques reconnues;

- les compilations d'informations décrivant des sources d'informations de l'une ou l'autre des catégories précédentes.

Ces quatre types de sources d'information se retrouveront sous des formats ou supports de diffusion généralement différents, et leur repérage fera appel à des méthodes de recherche propres à chacun.

Les deux premiers types se retrouveront dans des documents, c'est-à-dire des entités bien définies comportant textes et images, disponibles sous forme imprimée, en ligne ou, de plus en plus souvent, les deux. Les deux autres types se retrouveront parfois dans des documents, mais le plus souvent dans des ressources informatiques, principalement des banques de données, en ligne ou sur cédérom.

Par ailleurs, les spécialistes de la documentation distinguent les sources d'informations de primaires, secondaires, tertiaires et parfois même quaternaires, selon qu'elles présentent uniquement des travaux originaux, ou plutôt des compilations, analyses ou synthèses plus ou moins générales d'informations provenant d'autres sources.

Cependant, il ne semble pas y avoir de consensus sur l'usage de ces appellations, de sorte qu'un type de document qualifié de secondaire par les uns sera appelé tertiaire par les autres. Par exemple, les catalogues de bibliothèques et les banques de données bibliographiques seraient des sources tertiaires selon les auteurs du site Infosphère, mais secondaires selon d'autres auteurs, tels Serrres (2003). Nous ne pouvons que vous suggérer de considérer avec prudence ces appellations.

Ces divers documents ou ressources peuvent être associés aux principales étapes de la ou des recherches qu’ils décrivent ou qui les alimentent.

b) Pendant la réalisation d’un projet, des résultats préliminaires pourront être trouvés dans les documents suivants.

- Des rapports d'étape (progress reports) souvent disponibles sur les

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sites des chercheurs ou des centres de recherche. Il peut s’agir de rapports internes, destinés aux membres d’une équipe ou d’un centre, ou de rapports externes, destinés à des partenaires ou des organismes de financement, ou encore aux chercheurs du domaine.

- Des communications (conference papers) prononcées lors de congrès ou colloques, dont les résumés et, souvent, les textes complets sont accessibles en ligne avant ou peu après la tenue de l’événement, sur les sites des congrès ou les sites personnels des chercheurs.

c) Quand un projet, ou une étape importante de celui-ci, est terminé, la description des travaux et(ou) les résultats finaux peuvent être présentés dans divers types de documents.

- Des rapports de recherche (technical reports), souvent disponibles sur les sites des chercheurs ou des centres de recherche.

- Des articles scientifiques (journal papers, articles) publiés dans des revues (journals) en ligne, généralement d’accès gratuit, ou imprimées, ces dernières étant souvent également accessibles en ligne (mais non gratuites).

- Des prépublications (preprints), soit des articles soumis à des revues mais non encore publiés, voire non encore acceptés, accessibles sur les sites personnels des auteurs, les sites institutionnels d’archivage ou, dans certains domaines, dans des sites de prépublications. Bien que certaines revues interdisent cette pratique, la grande majorité permettent aux auteurs de diffuser ainsi leurs articles, ce que font de plus en plus d’entre eux.

- Les comptes rendus (ou actes, Proceedings) des communications présentées lors de congrès ou colloques. Ces textes sont parfois distribués sur place, mais ils sont généralement publiés ultérieurement (parfois des années plus tard) au sein d'ouvrages collectifs, imprimés ou sur cédérom.

- Des demandes de brevets (patents), qui sont intégrées aux banques de données des organismes de gestion de la propriété intellectuelle environ un an après leur dépôt, et deviennent alors accessibles en ligne.

- Des mémoires (M. Sc. theses) ou des thèses (Ph. D. theses, dissertations) qui, même lorsque rédigés après la soumission des articles scientifiques rédigés par leurs auteurs sur le sujet, peuvent être disponibles avant la parution de ceux-ci, sur les sites personnels des étudiants ou des sites dédiés aux mémoires et thèses.

- Des banques de données (ou bases de données, databases), publiques ou non, contenant l'ensemble des résultats numériques de la recherche, et parfois même les données expérimentales brutes.

d) De plus, des vues d’ensemble des travaux réalisés au cours des dernières années sur un sujet ou des compilations de leurs résultats pourront être trouvées dans :

- des articles de synthèse (Review articles) dans des revues scientifiques ou des magazines spécialisés destinés aux chercheurs et praticiens du domaine;

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- des articles de vulgarisation (Popularization) de haut calibre, tels ceux que l’on trouve dans des revues comme Découvrir, La Recherche et Pour la Science/Scientific American, habituellement rédigés par des chercheurs reconnus du domaine et s’adressant non seulement aux spécialistes mais aussi aux chercheurs et praticiens d’autres domaines, de même qu’au public intéressé;

- des comptes rendus de communications prononcées sur invitation (invited papers) à des congrès ou colloques (en opposition aux communications régulières, soumises par leurs auteurs), que l'on retrouvera dans des ouvrages collectifs désignés sous le nom d’actes (proceedings);

- des ouvrages spécialisés, portant sur un sujet précis; il s’agit souvent d’ouvrages collectifs non associés à un congrès ou un colloque et regroupant des textes de divers auteurs rédigés de manière plus ou moins concertée, sous la supervision d’un ou de quelques directeurs de publications (editors);

- des manuels (textbooks), destinés à l’enseignement aux cycles supérieurs;

- des ouvrages de référence (handbooks), souvent collectifs, contenant des informations techniques et (ou) des données numériques, imprimés mais de plus en plus souvent disponibles en ligne;

- des banques (ou bases) de données scientifiques regroupant les résultats d'un grand nombre de travaux, généralement réalisés au sein d'un grand laboratoire.

Finalement, des compilations décrivant ces diverses sources d'information sont disponibles dans les ressources et documents suivants :

- des index ou répertoires imprimés, disponibles en bibliothèque;

- des banques de données bibliographiques répertoriant les ouvrages imprimés (articles, comptes rendus de communications, livres);

- des annuaires (appelés aussi répertoires, index en anglais) en ligne décrivant et donnant accès à des documents, classés par thèmes et sous-thèmes, souvent spécifiques à une discipline ou à un domaine;

- des portails (portals) plus ou moins spécialisés donnant accès à des documents, des ressources et des services, généralement spécifiques à une discipline ou un domaine.

Cliquez ici pour des exemples des divers types de documents ou de ressources mentionnés dans ce texte.

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A2 - L'organisationet le traitement de l'information

La quantité phénoménale et sans cesse croissante d'informations disponibles, en science comme dans tous les domaines, rend très ardu le repérage de l'information pertinente sur un sujet. Quatre principaux procédés d'organisation ou de traitement de l'information sont employés pour faciliter cette tâche.

a) Le classement de l'information

Des organismes se chargent de classer les documents dans des hiérarchies de catégories, allant du général au particulier, qui permettent d’en cerner le sujet. Les bibliothèques le font depuis fort longtemps, à l'aide de classifications standard; les cotes des ouvrages correspondent à ces catégories.

La même chose est faite dans Internet, quoique de façon moins systématique. On y retrouve des listes hiérarchiques, appelées annuaires ou répertoires, où les sites sont classés et commentés plus ou moins en détail. Ces listes peuvent être très générales, comme celles qui sont associées aux moteurs de recherche, ou spécifiques à un domaine. Notons que les annuaires généraux possèdent souvent une section Science, qui elle-même se subdivise selon les diverses disciplines scientifiques.

b) Les descripteurs et mots-clés

Les mots-clés sont des outils puissants pour aider à repérer des documents sur un sujet. Il existe deux types de mots-clés.

- Les bibliothèques et banques de données bibliographiques associent à chaque document qu'ils traitent une série de mots-clés, descripteurs ou identifieurs, provenant de listes normalisées (thesaurus) établies par des professionnels de la documentation. Les outils de recherche des banques de données bibliographiques permettent de chercher dans ces mots-clés.

- Les revues scientifiques demandent souvent aux auteurs d'indiquer des mots-clés décrivant les articles; ceux-ci n'emploient pas alors de listes normalisées. Ces mots-clés apparaissent au-dessous du résumé de l'article.

- Les documents HTML peuvent contenir dans leur entête (à l’intérieur de la balise <META>) des mots-clés qui ne sont pas visibles quand la page est affichée dans le navigateur. Cependant, comme rien ne vient contrôler le type d'information que les auteur y inscrivent (quand ils le font), la plupart des moteurs de recherche ignorent ces informations pour établir le classement des sites repérés.

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c) Les métadonnées et le web sémantique

Les métadonnées sont des « données sur d’autres données ». En ce sens, les mots-clés et les autres informations contenues dans les fiches ou les champs des bases de données bibliographiques sont des métadonnées. En règle générale cependant, le terme est associé aux informations numériques décrivant des documents ou ressources numériques, notamment ceux qui sont accessibles dans Internet.

Ces dernières années, des efforts considérables ont été consacrés pour définir des modèles, normes, standards et langages capables de décrire avec précision les caractéristiques des documents et permettant à des outils informatiques de reconnaître et traiter ces descriptions.

Certaines de ces caractéristiques sont générales : informations de nature documentaire (auteur, date de création, taille, mots-clés, etc.), informatique (format, matériels et logiciels requis, etc.) ou administrative (titularité de la propriété intellectuel, droits d’utilisation, coût de consultation, etc.). D’autres sont spécifiques à des domaines, comme l’ordre d’enseignement visé, la durée, le type et le niveau d’interactivité pour les documents ou ressources d’apprentissage. Idéalement, ces informations sont encodées dans les documents eux-mêmes à l’aide du langage XML, qui reprend en quelque sorte l’idée de la balise <META>, en la généralisant considérablement et en la standardisant.

Un des buts ultimes de ces efforts est d’arriver à créer le « web sémantique », (Berners-Lee, 2001) où les documents contiendraient non seulement des ensembles de mots, mais aussi des informations qui en révèlent la nature et, jusqu'à un certain point, le sens, permettant de retrouver plus facilement les documents correspondant à nos besoins et nos caractéristiques.

Au moment d’écrire ces lignes, les travaux sont encore en cours sur plusieurs fronts :

- celui des standards et modèles généraux tels OWL (Web ontology language) et RDF (Resource description format), qui permettent de décrire les éléments contenus dans un document et les relations existant entre eux ou avec d’autres éléments;

- celui des ensembles de métadonnées, généraux (tel le Dublin Core, qui regroupe à peu près les mêmes informations que les champs des bases de données bibliographiques) ou spécifiques à des domaines particuliers (IEEE-LOM pour l’enseignement en ligne, Biological Metadata Standard pour la biologie, etc.).

Malgré l’ampleur de ces efforts, de nombreuses questions restent à régler, dont celle de savoir si les auteurs de documents vont accepter d’y associer des métadonnées, compte tenu du travail requis, et celle de la validation de ces métadonnées. Il est donc trop tôt pour prédire quand (ou même si) le web sémantique deviendra réalité.

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d) Les résumés

Les articles scientifiques comportent toujours un bref résumé (environ 100 à 200 mots), généralement préparé par les auteurs et parfois traduit dans d'autres langues que celle de l'article. Les moteurs de recherche des bases de données bibliographiques permettent d’étendre (ou de limiter, selon le point de vue) la recherche au contenu des résumés, ce qui est nécessaire quand la recherche dans les titres et les mots-clés ne fournit pas suffisamment de résultats. Ce procédé est plus efficace que la recherche dans le texte intégral des articles, car on peut supposer qu’un mot a plus de chance de révéler le sujet d’un document s’il se trouve dans un résumé d’une centaine de mots, plutôt que dans un texte qui en compte plusieurs milliers.

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A3 - Les ressources et les outilspour la recherche d'information

Sommaire

1. Les catalogues de bibliothèques

2. Les banques de données bibliographiques

3. Les banques de données scientifiques

4 Les listes de diffusion et les forums Usenet

5. Les moteurs de recherche dans Internet

6. Les annuaires et les portails scientifiques

7. Les sites de prépublications et les répertoires institutionnels

1 Les catalogues de bibliothèques

Les catalogues des bibliothèques, qui peuvent être consultés sur place mais qui sont aujourd'hui pratiquement tous accessibles par Internet, contiennent les informations de base sur les livres disponibles. Ces livres peuvent être des manuels, des ouvrages de référence, des ouvrages collectifs (dont des comptes rendus de conférences ou colloques). Les informations sont réparties dans divers champs : auteur, titre, année de publication, mots-clés, etc.

Ces catalogues contiennent aussi des informations sur les périodiques auxquels les bibliothèques sont ou ont été abonnées : titre, numéros disponibles, mots-clés.

Les chapitres dans des ouvrages collectifs (comme les comptes rendus de conférences) et les articles scientifiques parus dans des périodiques ne pourront donc être repérés dans ces catalogues.

Les catalogues numériques offrent toujours un outil de recherche permettant de repérer les documents contenant des mots donnés dans l'un ou l'autre des champs. Malgré certaines ressemblances, la syntaxe des outils de recherche varie sensiblement d'un catalogue à l'autre, ce qui demande beaucoup d'attention lorsqu'on cherche successivement dans plusieurs catalogues. Il existe cependant des sites permettant de lancer une requête simultanément dans les catalogues de plusieurs bibliothèques.

Cliquez ici pour un exemple de catalogue de bibliothèque.

2 Les banques de données bibliographiques

Les banques de données bibliographiques contiennent les informations sur les articles parus dans les périodiques et les ouvrages collectifs : auteur, titre,

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mots-clés et, le plus souvent, résumé. La plupart recouvrent un large domaine ou un éventail de domaines de connaissance, par exemple les sciences et l'ingénierie, les sciences de la vie et de la santé, l'éducation.

Elles sont disponibles dans les bibliothèques aux conditions fixées par chacune; dans les bibliothèques universitaires, elles sont la plupart du temps réservées au personnel et aux étudiants. La plupart sont également accessibles par Internet, mais souvent selon un mode d'abonnement payant assez onéreux. Cependant, plusieurs établissements universitaires offrent à leurs membres un accès à certaines de ces banques.

Certaines banques offrent aussi l'accès en ligne au texte intégral des articles, qui n'ont pas alors à être photocopiés en bibliothèque ou commandés par prêt entre bibliothèques. Ce service est en général payant.

Cliquez ici pour un exemple de banque de données bibliographiques accessible en ligne.

Il convient de mentionner également les librairies en ligne. Les plus importantes, qui offrent un nombre impressionnant d’ouvrages et des outils de recherche de base, peuvent constituer des sources intéressantes d’information sur les volumes, notamment si l’on s’intéresse aux parutions récentes. Certaines offrent également des comptes rendus, à caractère plus ou moins commercial, d’une partie des ouvrages, et parfois la table des matières ou des extraits. Cliquez ici pour un exemple de site de librairie.

3 Les banques de données scientifiques

Les banques de données scientifiques contiennent des informations non pas bibliographiques, mais plutôt de nature technique ou numérique. Certaines sont gérées par des organisations publiques; leur consultation en ligne est généralement gratuite. Parfois, des versions sur cédérom sont disponibles à coût modique. D'autres, offertes par des entreprises à but lucratif, sont d'accès payant, à des coûts pouvant être assez importants.

On retrouve un très grand nombre de ces banques, plus ou moins spécialisées, dans tous les domaines scientifiques.

Cliquez ici pour un exemple de banque de données scientifiques.

4 Les listes de diffusion et les forums Usenet

Il existe des milliers de listes de diffusion (messages diffusés sous forme de courriels aux abonnés d'une liste) et de forums Usenet (messages déposés sur un serveur et accessibles à partir du fureteur, du logiciel de courriel ou d'un logiciel spécialisé), touchant à peu près tous les sujets imaginables. Certains sont consacrés à des disciplines ou des domaines de recherche.

Notez que les forums, qui réunissent souvent experts, étudiants et simples amateurs, sont surtout utiles pour des échanges d'informations techniques ou méthodologiques. On peut, par exemple, y poser une question sur un appareil ou une méthode expérimentale et, en général, obtenir assez rapidement une

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réponse d'une personne expérimentée.

Cliquez ici pour des exemples de forum et de liste de diffusion scientifiques.

5 Les moteurs de recherche dans Internet

Il est vrai que seules les banques de données bibliographiques permettent de chercher dans l'ensemble des documents publiés sur un sujet et ayant suivi le processus de contrôle de qualité par excellence, soit l'évaluation par les pairs. Cependant, la recherche dans Internet est désormais incontournable, ne serait-ce parce qu'elle donne accès gratuitement à une foule d'informations non disponibles ailleurs ou difficiles à obtenir.

Il existe de nombreux moteurs de recherche dans Internet. Ils se distinguent entre autres par le nombre ou les types de documents qu'ils répertorient, le mode d'indexation de ces documents, la précision des requêtes qu'on peut soumettre et la façon dont les résultats de la recherche sont classés et présentés.

Cliquez ici pour des exemples de moteurs de recherche appropriés à la recherche d'information scientifique.

Mentionnons aussi les métamoteurs de recherche, qui permettent de soumettre une requête à plusieurs moteurs de recherche simultanément et qui, en règle générale, éliminent les redondances (répétition du même document repéré par deux moteurs). Ces outils se distinguent par le nombre de moteurs de recherche auxquels ils accèdent, la précision des requêtes qu'on peut soumettre, celles-ci devant être traduites adéquatement pour chaque moteur, la manière de gérer les résultats provenant des différents moteurs et de présenter ces résultats. Certains offrent également des fonctions facilitant la gestion des activités de recherche d'information.

Cliquez ici pour des exemples de métamoteurs de recherche appropriés à la recherche d'information scientifique.

6 Les annuaires et les portails scientifiques

Les annuaires (appelés aussi répertoires) sont des listes de liens vers des documents ou des ressources, commentés et classés dans une hiérarchie de catégories.

Les annuaires universels bien connus comme Yahoo! ou celui de Google comprennent des catégories associées aux sciences, mais les annuaires plus spécialisés (à une discipline ou un domaine spécifique) offrent des informations plus exhaustives et plus pertinentes.

Ces annuaires fonctionnent de pair avec un moteur de recherche : d’une part, on peut chercher dans l'annuaire à l'aide de mots-clés; d’autre part, une recherche effectuée à l'aide du moteur fournira parmi ses résultats des sections spécifiques de l'annuaire.

Cliquez ici pour des exemples d'annuaires utiles pour la recherche

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d’information scientifique.

Quant aux portails, ce sont des sites offrant accès, outre à des annuaires et des moteurs de recherche, à divers services ou informations jugés utiles pour les scientifiques d'un domaine. Les portails sont généralement à caractère commercial.

Cliquez ici pour un exemple de portail scientifique.

7 Les sites de prépublications et les répertoires institutionnels

Les sites de prépublications et les répertoires institutionnels d’archivage possèdent en général leurs propres moteurs de recherche. Cliquez ici pour un exemple de site de prépublications et ici pour un exemple de répertoire institutionnel.

Un nombre croissant de ces sites se sont joints à l’Open Archives Initiative, qui propose un standard de métadonnées permettant de lancer, à l’aide d’un moteur de recherche, une requête commune dans tous ces répertoires, comme s’il s’agissait d’un répertoire unique. Cliquez ici pour accéder à un tel moteur de recherche.

Au moment d’écrire ces lignes (octobre 2004), le nombre de documents accessibles dans l’ensemble de ces répertoires (3,5 millions) demeurait relativement modeste si on le compare à l’ensemble de la production savante, mais leur nombre est appelé à croître considérablement dans les années à venir.

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A4 - Les stratégies de recherche d'information

La stratégie de recherche appropriée ne sera pas la même selon que l’on désire obtenir une information très précise sur un objet donné, connaître les données de base ou les derniers développements dans un domaine, ou encore repérer tout ce qui s’est écrit sur un sujet très pointu.

a) Pour la recherche d'une information factuelle ou précise, comme les propriétés d’un matériau, d’une substance ou d’un atome, ou encore les caractéristiques d’une méthode expérimentale donnée, la recherche par mots-clés dans une banque de données scientifiques est la méthode de choix. On peut aussi effectuer une recherche dans Internet, qui ne sera cependant efficace que si ce qu'on recherche peut être très bien défini par un ou quelques mots, relevant de préférence d’un vocabulaire spécialisé.

Il est possible également de soumettre sa demande dans une liste de diffusion ou un forum spécialisé dans le domaine, en espérant que quelqu’un répondra dans un délai raisonnable.

b) Pour les données ou connaissances de base d'un domaine, les manuels seront les sources à privilégier. On les repérera dans les catalogues de bibliothèques et les sites de vente de livres. On ne peut que conseiller de visiter une bibliothèque pour parcourir un certain nombre d'ouvrages sur le même sujet; ceux-ci devraient normalement être placés dans une même section de la bibliothèque, voire sur le même rayon.

Une recherche dans Internet pourra aussi permettre de repérer des documents préparés par des professeurs d'université qui donnent un cours dans le domaine. La qualité de ces documents est assez variable, et on devra s'assurer de l'identité de l'auteur, mais ils présentent l'avantage d'avoir été rédigés à l'intention de personnes qui ne connaissent pas déjà le sujet.

Finalement, les sections des annuaires généraux consacrées aux disciplines scientifiques donnent souvent accès à des documents de base.

c) Pour les derniers développements dans un domaine, les revues de vulgarisation et les revues s'adressant aux chercheurs et praticiens d'une discipline constituent les meilleures sources d'information. Une recherche dans Internet peut également fournir des informations utiles à cet égard.

d) Pour une recherche visant à repérer les travaux portant sur un sujet précis, la meilleure stratégie est de commencer par consulter quelques articles pertinents ou un article de synthèse.

Le plus simple est quand quelqu'un qui connaît le domaine peut nous fournir les références à de tels articles. Sinon, on cherche d’abord une source générale, comme un manuel, qui fournira un grand nombre de références, souvent en mentionnant l’intérêt que présente chacune.

Partant de ce corpus, on élargit la recherche en examinant les références que contiennent ces articles, en portant attention à ceux qui sont cités dans plus d’un article et à ceux qui, d’après le titre (quand celui-ci est

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fourni) ou ce qu’on en dit dans le texte, semblent reliés plus directement au sujet qui nous intéresse.

On en profitera pour remarquer les mots qui sont reviennent souvent dans les titres ou les résumés des articles et noter ceux qui constituent des synonymes. Ces mots seront importants pour les recherches dans les banques de données ou dans Internet.

Cependant, comme la recherche par articles et références nous fournit des références datant d’au moins deux ans, il faudra compléter la recherche de l’une des manières suivantes.

- Parcourir les tables des matières, la plupart accessibles en ligne, des derniers numéros des périodiques où ont paru les articles que l'on a retenus.

- Faire une recherche dans une banque de données bibliographiques qui compile rapidement les articles parus, par exemple les Current Contents ou Ingenta.

- Effectuer une recherche dans Internet, qui permettra de repérer entre autres des prépublications, des rapports de recherche, des comptes rendus de communications, des thèses et mémoires ainsi que des articles scientifiques. La même recherche permettra de consulter ces documents ou du moins, pour une bonne partie des articles, leur résumé. Les moteurs de recherche généraux les plus performants s’acquittent bien de cette tâche, mais on aura avantage à compléter et valider la recherche au moyen d’un moteur spécialisé en science.

Une question importante à trancher est celle de la langue de la recherche. Les recherches de données ou de connaissances de base, ou encore de développements récents (b et c) peuvent très bien être effectuées en français. Par contre, les recherches d'informations précises ou portant sur des sujets spécialisés (a et d) devront être effectuées en anglais, langue de l'immense majorité des articles présentant des résultats de recherche en sciences de la nature.

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A5 - La recherche par mots-clés

Sommaire

1. Mots-clés et requête de recherche

2. L’exhaustivité

3. La spécificité

4. Exemple de requête de recherche

1 Mots-clés et requête de recherche

Bien que la recherche en langage naturel (c'est-à-dire des questions formulées comme si on les posait à un humain) ait fait l'objet de recherches et de quelques implémentations, la recherche par mots-clés demeure la plus efficace. Pour une recherche à caractère général, ces mots-clés proviendront de la description de la situation à propos de laquelle la recherche est effectuée, ou d’une question détaillée à laquelle elle doit répondre. Pour une recherche plus spécialisée, les mots-clés seront repérés dans les titres ou les résumés des textes ou articles consultés sur le sujet.

Dans une banque de données bibliographiques, la recherche peut être effectuée de manière indépendante dans les divers champs indexés par la banque dont, principalement, auteur, titre, descripteurs / identifieurs et résumé. Dans Internet, par contre, la recherche se fera en général dans le texte intégral des documents. Certains moteurs de recherche permettent la recherche dans les titres, mais comme ceux-ci sont loin d'être toujours fiables, cette possibilité offre un intérêt limité.

Dans ces deux situations, on soumet au moteur de recherche une requête comportant un certain nombre de mots et indiquant si les documents à repérer doivent comprendre :

- au moins un de ces mots;

- tous ces mots, n'importe où dans le texte et dans n'importe quel ordre;

- une suite de mots (phrase) reproduisant exactement (à l’exception des mots sans signification intrinsèque comme les prépositions et les articles) le texte de la requête;

- une combinaison de ces possibilités, par exemple la présence simultanée d’un mot, d’une phrase et d’au moins un parmi trois autres mots; on parle alors de recherche booléenne, du nom de George Boole (1815-1864), mathématicien anglais, inventeur de la logique mathématique.

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Chaque moteur de recherche possède sa syntaxe et ses règles permettant de soumettre des combinaisons de mots. Il convient d’en consulter les instructions, appelées aide (help) ou conseils (search tips) avant de l'utiliser.

La construction d'une requête de recherche par mots-clés tentera de concilier deux objectifs complémentaires : l’exhaustivité et la spécificité. Ces objectifs visent à minimiser les deux problèmes fondamentaux de la recherche d’information : le silence, c’est-à-dire les documents pertinents mais non repérés, et le bruit, c’est-à-dire le repérage de documents non pertinents.

2 L'exhaustivité

Pour favoriser une plus grande exhaustivité, il faut bien sûr chercher dans l’ensemble qui contient le plus grand nombre de documents susceptibles d’être pertinents. Pour les banques de données, il suffira de choisir une des banques reconnues dans le domaine; celles-ci sont généralement accessibles dans les bibliothèques des établissements universitaires. Pour la recherche dans Internet, il suffira de choisir un moteur de recherche qui indexe un grand nombre de sites.

Ensuite, lorsqu’on effectue une recherche donnée, on s’assurera, pour chaque terme significatif repéré lors de la consultation des articles de base, que l’on considère aussi les variantes de ce terme et les termes désignant la même notion.

-D'une part, on inclura dans la requête diverses formes grammaticales d'un même terme : nom, verbe, adjectif; singulier et pluriel; masculin et féminin (en français).

Cela peut dans bien des cas se faire à l'aide du joker (wildcard), qui est un caractère (souvent l’astérisque, parfois le point d’interrogation) placé dans un mot ou à la fin de celui-ci et remplaçant un ou plusieurs caractères quelconques. Au milieu du mot, on parle de masque, alors qu'à la fin ou, plus rarement, au début, on parle de troncature.

Par exemple, « mesur* » comprend toutes les mots suivants : mesure, mesures, mesurable, ainsi que toutes les formes du verbe mesurer. Il faut toutefois veiller à ne pas élargir ainsi la recherche à des termes trop généraux ou de sens complètement différent. Par exemple, « physic* » recouvre (en anglais) physics, physicist et physicists, mais aussi physical, beaucoup plus général, et physician (médecin), qui a un tout autre sens.

-D'autre part, on inclura les synonymes d'un même terme (comme ammoniac et NH3; puma, couguar et lion de montagne) ou les formes associées à un même concept mais dérivées de racines différentes (comme cœur et cardiaque, frequency et spectral), ou encore les équivalents d’un terme dans plusieurs langues (comme tigre, tiger et panthera tigris).

On emploie le OU (ou son équivalent, souvent OR) entre ces mots pour indiquer qu'il suffit qu'un seul d’entre eux soit présent pour qu’un document soit retenu.

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Notons que la fonction de recherche simple des moteurs de recherche dans Internet considère, selon les moteurs, que les mots sont séparés soit par des ET, soit par des OU, sans que cela ne soit nécessairement précisé dans la page où l’on entre la requête. Il est donc préférable d'utiliser la recherche avancée et de consulter les instructions pour bien contrôler l'interprétation que fera le moteur de la requête qui lui sera soumise.

Par ailleurs, la plupart des moteurs de recherche dans Internet ne cherchent que les mots exacts soumis; quelques-uns permettent le recours aux jokers, alors que certains fonctionnent comme si chaque mot, à moins d’indication contraire, se terminait par un joker. Si les jokers ne sont pas disponibles, on procédera de la même façon qu'avec les synonymes, en incluant explicitement diverses formes grammaticales séparées par OU, ou encore en effectuant des recherches successives avec des formes différentes.

3. La spécificité

La spécificité est obtenue en exigeant la présence simultanée, dans les documents repérés, de plusieurs termes (ou groupes de termes) désignant des notions différentes; cela peut également se faire en excluant certains termes.

On emploie le ET (ou son équivalent, souvent AND) entre des termes pour indiquer que ces termes doivent tous être présents pour que celui-ci soit retenu.

Lorsque la recherche est effectuée dans le texte intégral des documents (recherche dans Internet), ou dans une moindre mesure quand elle est rétreinte aux résumés (banques de données), la présence de tous les mots peut ne plus vouloir dire grand chose, car ceux-ci peuvent se retrouver très éloignés les uns des autres. Les moteurs de recherche des banques de données (mais rarement les moteurs de recherche dans Internet) permettent d’exiger que les termes soient voisins (ou adjacents, avec la préposition ADJ) ou voisins (préposition NEAR).

En l’absence de cette possibilité, le recours à des phrases devient la seule option. Les phrases sont également essentielles pour les expressions consacrées, telles « réseau local », « mode de vibration » ou « effet de serre ». Dans la plupart des moteurs de recherche, les phrases sont indiquées en mettant les suites de mots entre guillemets.

On notera cependant que les algorithmes de classement des sites repérés par les moteurs de recherche dans Internet feront généralement apparaître en premier les documents où les mots sont proches les uns des autres, ce qui réduit dans une certaine mesure la nécessité de recourir à des phrases.

À titre d'exemple, lors d'un test avec un même moteur de recherche, la requête "réseau distribué" a repéré plus de 50 000 documents, contre moins de 500 pour réseau ET distribué. Toutefois, les quelques dizaines de sites classés en premier étaient à peu près les mêmes avec les deux requêtes.

Finalement, l’exclusion des documents lorsqu’un terme donné est présent peut être employée pour éviter d’étendre la recherche à des domaines connexes partageant les autres mots-clés. Cette exclusion est indiquée en plaçant SAUF (ou son équivalent, souvent NOT, ANDNOT ou le signe « - »)

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devant les mots à exclure.

Cette option est cependant à utiliser avec la plus grande prudence, surtout quand on recherche dans le texte intégral des documents, car on pourrait ainsi rejeter des documents pertinents, par exemple des textes contenant des sections comportant des informations de nature complètement différente.

4 Exemple de requête de recherche

Supposons que l'on veut cherche des documents portant sur le sujet suivant (qui pourrait être le titre d'un article scientifique) : l'effet de la possible fonte des glaces polaires sur le climat de l'Europe du Nord.

Ici, les termes importants sont : fonte, glaces, polaires, climat, Europe et Nord. Les mots « effet » et « possible », quant à eux, n'apportent rien de vraiment significatif.

Par ailleurs, Nord n'est sans doute pas nécessaire, car l'association glaces-pôles-Europe risque plus de se rapporter à l'Europe du Nord qu'à la Méditerranée. Pour assurer la spécificité de la requête, la présence des termes fonte, glaces, polaires, climat et Europe sera donc suffisante.

Cependant, des documents pourraient faire état des glaces de la région du Pôle plutôt que des glaces polaires, ou encore de la banquise plutôt que des glaces. La requête sera donc plus exhaustive si l’on inclut ces synonymes ou formes alternatives.

Une requête de recherche qui tiendrait compte de tous ces éléments pourrait donc se lire :

climat ET Europe ET fonte ET (glaces OU banquise) ET (pole OU polaire OU polaires)

Cette requête, lancée dans Google en octobre 2004 (avec les OU et les ET adaptés à la syntaxe du moteur) a permis de repérer environ 700 adresses URL, dont les premières semblaient à peu près toutes, du moins à première vue, pointer vers des documents pertinents.

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A6 - Les sources d’information et le contrôle de qualité

L’information scientifique, qu’elle se présente sous la forme de textes, d’images ou de données numériques, peut provenir de diverses sources. Selon les sources, elle aura été soumise à un processus de contrôle de qualité plus ou moins serré et plus ou moins formel.

a) Les manuels et livres de référence

Les manuels et livres de référence sont la plupart du temps rédigés par des chercheurs qui ont fait leur marque dans le domaine. Ils sont ensuite généralement soumis à un processus d’évaluation par d’autres chercheurs de ce même domaine; c’est ce qu’on appelle l’évaluation par les pairs. Les manuscrits sont également relus par diverses personnes participant au processus d’édition, dont souvent un responsable de collection familier avec le domaine. Par ailleurs, les auteurs prennent en général le temps et les moyens requis pour s’assurer de la validité des informations qu’ils y présentent.

Cela ne s’applique cependant qu’aux ouvrages publiés par les maisons d’édition universitaires ou spécialisées dans l’édition scientifique ou savante. Il arrive que des chercheurs marginaux publient des ouvrages non soumis à ce processus d’évaluation, soit chez des éditeurs non spécialisés en science, soit à leur propre compte. Un bon exemple de ce type d’ouvrage est la série de livres du physicien français Jean Émile Charon (dont certains à haute teneur mathématique) parus chez Albin Michel, éditeur qui ne publie pas normalement d’ouvrages scientifiques.

Une bonne partie de ces ouvrages sont publiés par des organisations universitaires ou disciplinaires; le nom de l’éditeur comprend alors celui de l’organisation, par exemple : Presses de l’Université du Québec, Cambridge University Press. D’autres sont publiés par des maisons d’édition scientifique privées; en science, les principales sont Academic Press, Addison-Wesley, Blackwell, Elsevier, John Wiley & Sons, Kluwe, Springer et Taylor & Francis. Plusieurs de ces éditeurs publient également des revues scientifiques (jusqu’à plusieurs centaines pour un même éditeur).

b) Les articles scientifiques et comptes rendus de conférences

Les revues scientifiques ont aussi recours à l’évaluation par les pairs. Elles font évaluer les articles que leur soumettent les chercheurs par deux ou trois autres chercheurs du domaine; le processus est sous la supervision d’un responsable, qui est normalement un chercheur du domaine ou d’un domaine connexe, qui s’adjoint généralement un comité éditorial formé de chercheurs reconnus dans le domaine et provenant de divers pays. Les revues publiées par les grandes maisons d'édition scientifiques privées ou les organisations universitaires ou disciplinaires (IEEE en ingénierie, ACM en informatique, APS en physique, etc.) emploient toutes ce système.

On peut la plupart du temps distinguer les revues scientifiques des autres types de revue par leur titre, qui prend des formes comme Revue de [domaine], Journal of [domaine spécialisé ou organisation scientifique], [Domaine spécialisé] Review. Mais certaines, et parmi les plus prestigieuses,

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possèdent des titres moins explicites, comme Nature, ou The Lancet.

En cas de doute, on cherchera l’identité de l’éditeur ou de l’organisation responsable, ou encore on vérifiera, en consultant son site web, si la revue applique le processus d’évaluation par les pairs; les responsables de cette évaluation (directeur de la revue et membres du comité éditorial) sont en général clairement identifiés.

Les articles parus dans les comptes rendus des congrès ou colloques sont aussi, la plupart du temps, évalués selon un processus semblable; ces rencontres sont d'ailleurs très souvent placées sous l'égide d'une organisation disciplinaire. Les sites mis en place pour la plupart des congrès ou colloques fournissent généralement l'information relative à l'évaluation des communications.

Il faut tout de même être conscient que, pour toutes sortes de raisons, les chercheurs et les évaluateurs ne prennent pas toujours le temps, ou n’ont simplement pas la possibilité, de vérifier tous les détails d’un article. S’il est rare qu’un article médiocre ou carrément erroné soit accepté, on retrouve à l’occasion dans les articles publiés des erreurs relativement mineures, par exemple des erreurs dans les équations, les valeurs de tableaux ou les références.

c) Les ressources et documents institutionnels

Contrairement aux documents mentionnés précédemment, et à l’exception des mémoires et des thèses, qui font l’objet d’une évaluation rigoureuse aux fins de diplomation, les documents que les organisations publiques ou parapubliques, universitaires ou autres, publient ou déposent dans les sections officielles (c’est-à-dire ailleurs que dans les sites personnels de leurs employés) ne sont pas en général soumis à une évaluation par les pairs.

Cependant, ces documents doivent généralement avoir été examinés et acceptés pour diffusion par une personne en autorité, car l’organisation pourrait être tenue (avec l’auteur) responsable de tout préjudice causé par la publication du texte. Cela assure un certain contrôle, variable selon les situations, sur la forme et le contenu.

Ceci s’applique tout particulièrement à l’information présente sur les sites gouvernementaux et ceux des organismes publics ou parapublics. Ces organisations appliquent en général des normes rigoureuses destinées à assurer la rigueur et la qualité de l'information qu'ils rendent accessible. Cela vaut entre autres pour les banques de données mises sur pied par ces organismes.

En ce qui concerne les documents diffusés par les organisations à but non lucratif et les entreprises privées, il n’existe aucune assurance qu’un processus de contrôle de qualité de l'information est à l’œuvre. Tout dépend non seulement des ressources financières que l'organisation est disposée à consacrer à cet objectif, mais aussi, et surtout pourrait-on dire, de la façon dont l’entreprise ou l’organisation gère les possibles contradictions entre la promotion de ses intérêts et la préservation de sa réputation et de sa crédibilité.

d) Les documents personnels

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À moins qu’il ne s’agisse de la reproduction d’un document ayant été publié dans un contexte où un processus de contrôle de qualité est en place, un document déposé sur un site personnel, tout comme un livre publié à compte d’auteur, ne fait l’objet d’aucun contrôle de qualité, et n’a de crédibilité que celle qu’on reconnaît à son auteur. Les anglo-saxons ont d’ailleurs inventé l’expression « vanity press » pour désigner ce type de diffusion.

La même remarque s’applique aux données numériques fournies sur ce genre de site. L’auteur de ces lignes a plus d’une fois fait les frais d’erreurs dans des informations de ce type qu’il avait trouvées dans les sites personnels de professeurs d’université. Il importe donc de toujours contrevérifier ce type d’informations.

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A7 - L’évaluation de la crédibilité de l’information

Sommaire

1. Introduction

2. Critères d’analyse superficielle du document ou à la ressource

3. Critères s’appliquant à l’auteur et à son organisation de rattachement

4. Critères s’appliquant à l’organisation responsable du contenu

5. Critères d’évaluation en profondeur du document ou à la ressource

1 Introduction

On trouve dans Internet le pire comme le meilleur, des travaux d’amateurs bâclés comme des documents rigoureux à la validité bien établie, des torchons comme de petits bijoux.

En dépit de cette grave limitation de la recherche d’information dans Internet, si on la compare à la recherche dans les bibliothèques ou dans les banques de données bibliographiques, il serait dommage de se priver d’une source d’information si riche, instantanée et, surtout, presque toujours gratuite. On minimisera les problèmes en suivant une démarche d’évaluation de la crédibilité de l’information, au cours de laquelle on gardera à l’esprit les trois questions suivantes :

- Quels sont les objectifs de la recherche d’information?

- Quels sont les enjeux de la recherche d’information? Quels seraient les conséquences de conserver ou d’utiliser des informations de mauvaise qualité?

- Y a-t-il des enjeux socio-scientifiques ou des controverses proprement scientifiques entourant l’objet de la recherche?

Cette démarche d’évaluation repose sur une série de critères prenant la forme de questions à se poser au sujet de chaque document ou ressource que l’on compte retenir. Une grille d’évaluation (en format Word), rassemblant ces critères, a aussi été préparée.

Les critères portent sur les caractéristiques de la ressource ou du document lui-même, sur son auteur et son organisation de rattachement et, le cas échéant, sur l’organisation responsable du contenu.

2 Critères d’analyse superficielle du document ou à la ressource

a) Insertion dans la documentation

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Le document est-il cité ou référé par des documents, sites ou organismes crédibles?

S’agit-il d'un document publié sous la seule responsabilité de l'auteur ou d'un document ayant fait l'objet d'une évaluation selon des normes éditoriales scientifiques?

Existe-t-il une version du document publiée sous un autre format dans un contexte qui en assure la crédibilité (i.e. revue avec comité de lecture, site officiel d'organisme reconnu)?

- Si une telle version existe, indique-t-on clairement si la version accessible en ligne est identique la version publiée sous un autre format, et non une version préliminaire ou partielle?

Le document contient-il dans le corps du texte des renvois à des références appuyant les affirmations de l’auteur?

- Les notices des références sont-elles complètes?

- Les références sont-elles uniquement des documents en ligne, ou y a-t-il aussi des documents imprimés?

Le document contient-il une liste de références (bibliographiques ou webographiques) à la fin du texte?

- Indique-t-on sur quelle base ou avec quel objectif en tête les références ont été choisies?

- Les références individuelles sont-elles commentées? Sont-elles évaluées?

- Les références sont-elles reliées au contenu du document?

b) Forme

Le document est-il rédigé dans une langue correcte (orthographe, grammaire)?

L’auteur semble-t-il avoir consacré son énergie à présenter clairement l’information, ou bien semble-t-il surtout vouloir attirer l’attention?

Le but et le contenu du document ou du site sont-ils clairement décrits?

L’information est-elle segmentée de façon logique?

Les titres de pages et (ou) de sections sont-ils clairs? Significatifs?

Le contexte du document ou de la ressource est-il décrit, par exemple au moyen de liens vers un niveau supérieur du site qui nous permettent de bien connaître le contexte?

c) Maturité de l’information

Le site ou le document semble-t-il complet, ou est-il encore « en construction »?

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Y a-t-il des indications suggérant que l'information est provisoire?

Y a-t-il des indications (autres que les dates) qui suggèrent que l’information est tenue à jour?

Les liens semblent-ils avoir été vérifiés récemment? La plupart d’entre eux sont-ils actifs?

S’il y a des dispositifs de présentation visuelle (graphiques, tableaux, figures) :

- Sont-ils décrits dans le texte?

- Sont-ils accompagnés de titres ou de légendes?

- Sont-ils clairement présentés, avec indication de la signification des axes, des séries, etc.?

d) Présence d’éléments de nature commerciale

L’auteur, son organisation de rattachement ou l’organisation qui gère le site offrent-ils des produits ou services?

Si l’information est accompagnée de publicités :

- Ces publicités sont-elles en rapport avec le sujet du document?

- Sont-elles clairement séparées du contenu du document?

3 Critères s’appliquant à l’auteur et à son organisation de rattachement

Peut-on identifier l'auteur ou la personne responsable de la ressource ou du contenu du document :

- directement, si la page où se trouve la ressource est signée?

- indirectement, en remontant à des pages de plus haut niveau dans le site?

La profession de l’auteur, son organisation de rattachement et sa position dans celle-ci sont-elles mentionnées?

- Sinon, est-il possible de contacter l'auteur pour obtenir ces informations?

L’auteur est-il compétent pour traiter du sujet? Est-il :

- un scientifique (c'est à dire une personne détenant un diplôme d'études supérieures et menant des activités de recherche dans une université ou un centre, institut ou direction de recherche) spécialiste du sujet ou, à tout le moins, œuvrant dans le domaine où s'inscrit le sujet?

- un non-scientifique, mais crédible en vertu de son expérience?

- une autorité en la matière reconnue par une communauté crédible?

- une personne citée ou recommandée en rapport avec le sujet par une

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personne crédible?

Y a-t-il matière à conflit d'intérêt pour l'auteur ou son organisation de rattachement? Par exemple, ont-ils intérêt à ce qu'un point de vue plutôt qu’un autre s’impose?

L’auteur s’exprime-t-il en son nom propre, en celui de son organisation de rattachement, ou en celui de l’organisation qui gère le contenu du site?

4 Critères s’appliquant à l’organisation responsable du contenu du site

Y a-t-il une indication claire quant à la responsabilité de l'information présentée dans le site ou le document?

- S’il s’agit d’un site personnel, la personne est, à moins d’indication contraire, l’unique responsable du contenu. Il est parfois difficile de savoir si une page fait partie d’un site personnel, quand il est impossible de remonter à la page d’accueil. Cependant, l’adresse URL peut le suggérer, quand elle contient :

• le symbole ~ (tilde);

• le nom de l’auteur ou une abréviation de celui-ci;

• des termes comme members, personnel, staff, etc.

- S'il ne s'agit pas d'un site personnel, est-ce un site universitaire, gouvernemental, associatif, corporatif ou commercial? En l'absence d'indication explicite, des éléments du nom de domaine (première partie de l’adresse URL, entre http:// et la barre oblique suivante) permettent souvent de le déterminer. Des exemples :

• .com : entreprises privées (parfois des individus);

• .edu (États-Unis), .ac.uk (Royaume-Uni); univ-[nom].fr (France); .ac.be (Belgique); u[nom].ca (Canada) : universités (d'autres formes sont possibles pour les pays autres que les États-Unis);

• .mil : ministère américain de la Défense;

• .gov (États-Unis), .gc.ca (Canada), .gouv.xx.ca (xx : qc pour Québec, on pour Ontario, etc.) : organismes gouvernementaux.

L'organisation est-elle nommée explicitement? Sinon, peut-elle être identifiée?

L'organisation est-elle bien connue? Sinon, peut-on obtenir de l'information sur l’organisation, en accédant à sa page d’accueil par un hyperlien ou en tronquant progressivement l’adresse URL affichée dans le navigateur?

Peut-on contacter l’organisation par téléphone? Par la poste? Par courrier électronique?

Le sujet du document est-il relié au domaine d'activités ou de compétence de l'organisation?

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Y a-t-il matière à conflit d'intérêts pour l'organisation; par exemple, l’organisation a-t-elle intérêt à ce qu'un point de vue s’impose face à d’autres?

5 Critères d’évaluation en profondeur du document ou à la ressource

Le document propose-t-il des informations factuelles, des interprétations personnelles, des opinions ou jugements, des conseils?

L'auteur situe-t-il ses propos par rapport aux connaissances actuelles du domaine?

- En définit-il la validité et les limites?

- Si le sujet est controversé, l’auteur le mentionne-t-il? Fait-il état des autres points de vue?

Les références bibliographiques et les hyperliens sont-ils pertinentes et en nombre suffisant pour appuyer les affirmations contenues dans le document?

Si le document ou la ressource présente des données empiriques :

- S’il s’agit de données obtenues par l'auteur, les méthodes utilisées et les conditions dans lesquelles les données ont été obtenues sont-elles décrites adéquatement?

- S’il s’agit de données tirées de la documentation, l'auteur cite-t-il des sources crédibles?

- La date d'obtention des données est-elle mentionnée?

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A8 - Références, renvois et ouvrages cités

Sommaire

1. Introduction

2. Les listes de références

3. Renvois et liste des ouvrages cités

4. La présentation en ligne des références à des documents dans Internet

1 Introduction

Il existe une certaine confusion terminologique entre les expressions « bibliographie » (et webographie), « références » (ou liste de références) et « liste des ouvrages cités ».

Dans ce cours, on emploiera bibliographie pour désigner une liste d’ouvrages imprimés (également accessibles en ligne ou non) proposée sur un sujet donné. La webographie est le même type de liste, mais regroupant uniquement des documents ou des ressources en ligne. Comme les catégories de documents disponibles sur papier et en ligne sont de moins en moins distinctes, et qu’une proportion croissante de documents sont disponibles sous les deux formats, il est préférable de combiner ces deux types de listes. On appelle liste de références la liste unique ainsi formée.

De son côté, la liste des ouvrages cités associée à un document est la liste des ouvrages auxquels on fait explicitement référence, tout le long du document, au moyen de renvois. Cette liste est placée à la fin du document, dans une section nommée Références (souvent intitulée, de manière impropre, Bibliographie).

2 Les listes de références

Les listes de références constituent le mode de présentation des résultats d’une recherche documentaire. Bien que cela ne soit pas toujours fait, souvent pour des raisons de manque de temps ou de ressources, ces listes devraient être structurées (divisées en catégories) et les références individuelles devraient être commentées.

Ces commentaires consistent généralement en texte de quelques lignes résumant ou décrivant le document ou la ressource; ce texte peut être suivi d’une évaluation de ce document ou de cette ressource, portant sur un ou plusieurs des aspects suivants :

- son intérêt;

- sa pertinence;

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- sa qualité;

- son originalité, c’est-à-dire ce qu’il apporte de plus ou de différent des autres références;

- le public auquel il convient.

En guise d’exemple, voyez les listes de références commentées de ce cours.

3 Renvois et liste des ouvrages cités

Une des caractéristiques des textes scientifiques est que toute affirmation doit être soit démontrée par l’auteur dans le texte même, soit appuyée par les résultats publiés par d’autres auteurs ayant fait cette démonstration. Il est aussi possible de mentionner des travaux ayant fourni des résultats ou suggéré des interprétations compatibles ou semblables à ceux que le texte présente. Le simple fait de trouver quelqu’un qui a affirmé la même chose que nous n’en démontre pas la validité, mais donne tout de même plus de poids à nos arguments.

Ces références aux travaux antérieurs sont indiqués dans le texte par des renvois. Dans certains domaines, cela se fait au moyen d’appels de notes en bas de page ou en fin de document, ces notes contenant les références individuelles. Le plus souvent, on place plutôt dans le texte des indications permettant de retrouver les références dans la liste des ouvrages cités qui apparaît à la fin du document. Cette liste ne contient donc que les ouvrages expressément mentionnés dans le texte à l’aide de renvois.

Les renvois à la liste des ouvrages cités peuvent être des chiffres, ce qui est la forme la plus souvent utilisée en sciences de la nature. Il peuvent aussi être formés du nom du ou des auteurs, suivi de l’année, puis de la page, quand on reproduit un extrait de l’ouvrage cité (qui doit être mis entre guillemets ou en retrait). Cette seconde forme est la plus intéressante, car elle s’insère plus naturellement dans l’exposé tout en fournissant au lecteur certaines informations utiles.

À ce sujet, comparez les deux extraits (fictifs) suivants.

Empruntant la direction indiquée par Rowland1, quelques travaux2-4 ont suggéré que ce facteur n’était pas en cause. Toutefois, une corrélation significative a été récemment observée dans une situation analogue5…

Empruntant la direction indiquée par Rowland (1991a), quelques travaux (Jacques et Lussier, 1995; Radowicz et Braun, 1992; Szlotsky, Radowicz et Braun, 1993) ont suggéré que ce facteur n’était pas en cause. Toutefois, Pellegrini (2001) a récemment rapporté l’observation d’une corrélation significative dans une situation analogue…

On remarque que la seconde forme fournit des informations plus précises sur la chronologie des travaux cités ainsi que sur l’identité des équipes qui les ont réalisés. Ainsi, on peut constater que deux des références proviennent de la même équipe.

Pour ce qui est du format des références elles-mêmes (dans la section

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Références), il n’existe par de norme universelle. Tant pour les documents imprimés que pour les documents en ligne, on retrouve dans la documentation un certain nombre de modèles. Ce sont les personnes ou organisations responsables d’une publication qui fixent les paramètres s’appliquant aux références qui y apparaissent.

Consultez les textes appropriés de la section Information et documentation scientifiques de la rubrique Références complémentaires pour des consignes et des exemples de la façon de présenter les références à des documents imprimés de même que les références, dans un document imprimé, à des documents en ligne.

Notons que les périodiques scientifiques imposent la forme précise que doivent prendre tant les renvois que les références. Dans le monde anglo-saxon, quelques modèles sont privilégiés, par exemple celui de l’American Psychological Association, dont le Style Manual décrit avec force détails le format que doit adopter un manuscrit soumis pour publication.

4 La présentation en ligne des références à des documents dans Internet

Un des problèmes des références à des documents ou ressources disponibles dans Internet est que ceux-ci ont tendance à disparaître. Si plusieurs sont carrément retirés des sites et deviennent introuvables, d’autres sont simplement déplacés à une autre adresse. Un autre problème est relié aux pages isolées, c’est-à-dire aux pages repérées par les moteurs de recherche mais qui ne contiennent pas d’hyperlien vers d’autres pages ou sections d’un site, ce qui rend parfois difficile leur évaluation, en l’absence d’informations sur l’auteur, le contexte, etc.

En partie dans le but de pallier ces problèmes, nous vous proposons un format pour la présentation en ligne des références à des documents dans Internet qui aidera vos futurs lecteurs à retrouver les documents que vous citez et leur contexte.

Il s'agit simplement de « cacher » le lien vers le document dans son titre (qui devient un hyperlien) et d'ajouter de manière visible, à la suite des données bibliographiques ou webographiques du document ou de la ressource, l'adresse URL d'une page de référence.

La page de référence d’un document est une page de niveau supérieur du même site contenant un hyperlien ou un autre moyen (par exemple, un moteur de recherche) permettant d'accéder au document et donnant clairement le contexte du site. Si, par la suite, celui-ci est déplacé au sein du même site, il est bien possible que la page de référence demeure, elle, à la même adresse et qu'elle contienne toujours un lien vers le document. De plus, la page de référence contiendra généralement des liens vers les autres documents du site.

Cette forme présente également l'avantage de fournir de manière visible non pas l'adresse complète du document, qui peut parfois prendre une forme assez complexes, mais une adresse plus courte qui risque d'être plus simple à interpréter.

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Lors de la constitution d’une liste de références, la recherche de cette page de référence peut parfois se révéler assez ardue, mais vous éviterez ainsi d'imposer éventuellement cette tâche à vos lecteurs (et à vous-même, si vous avez besoin de retrouver plus tard un document disparu ou le contexte d’un document).

Voici deux exemples de ce modèle; le premier pour un document qui existe aussi en version imprimée, le second pour un document disponible en ligne seulement.

Quéau, Philippe. 1999. « Razzia sur les idées ». Sources, nº 117, p. 4-5. [En ligne] (Page consultée le 16 octobre 2004, accessible de http://unesdoc.unesco.org)

Laberge, Clément. 2002. « Logiciels libres ou gratuits   : pourquoi?  ». Dans Télé-Québec - Site Carrefour-éducation - Dossiers. [En ligne] (Page consultée le 16 octobre 2004, accessible de http://carrefour-education.telequebec.qc.ca/dossiers/)

Dans le premier cas, il s'agit d'un document imprimé (article de revue) dont une version en ligne est disponible; la page de référence contient un moteur de recherche dans les publications de l'organisme. Dans le second, il s'agit d'un document disponible uniquement en ligne; la page de référence contient une liste de liens vers divers documents, dont le document cité.

La forme générale des références est la suivante (les informations entre accolades {} sont à remplacer par les données bibliographiques).

{Auteur(s)}. {année (date de dernière mise à jour, si disponible)}. {Titre du document, formant un hyperlien vers celui-ci}. {Autres données bibliographiques ou Dans {nom de l'organisation et du site hôte, avec mention de rubrique ou section}}. [En ligne] (Page consultée le {date}, accessible de {adresse URL complète de la page de référence, formant un hyperlien}).

Une autre forme possible est la suivante.

Quéau, Philippe. 1999. « Razzia sur les idées ». Sources, nº 117, p. 4-5. [En ligne] (Document consulté le 7 avril 2003 dans le site de l’UNESCO, accessible de http://unesdoc.unesco.org)

Laberge, Clément. 2002. « Logiciels libres ou gratuits   : pourquoi?  ». [En ligne] (Page consultée le 2 juin 2003, dans le Site Carrefour-éducation de Télé-Québec, section Dossiers, à http://carrefour-education.telequebec.qc.ca/dossiers/)

Cette seconde forme présente l’avantage de rendre plus évidente, pour les documents qui existent à la fois en version imprimée et en ligne, la localisation de la version en ligne. En effet, avec la première forme, le seul indice permettant de connaître l’organisme dont relève le site où réside la version en ligne est souvent (comme dans la première référence) l’adresse URL du document, qui n’est pas toujours facile à décortiquer.

Finalement, notons que ce format ne vise pas à remplacer les formats bibliographiques destinés aux documents imprimés; il est évident qu’un titre constituant un hyperlien (donc souligné) ne présente aucun intérêt dans un tel document. Ces deux formats sont donc complémentaires.

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A9 - Information et documentation scientifiques :exemples de sources, ressources et outils

Cette page fournit un exemple de chaque type de source d’information, de ressource et d’outil mentionné dans les documents de la série A.

Tous les liens ont été vérifiés en novembre 2004. Ils s’ouvrent dans une nouvelle fenêtre.

a) Sources d'informations

1. Forum et liste de diffusion

Forum Usenet (groupe de nouvelles) dans une discipline (microbiologie) : sci.bio.microbiology http://groups.google.com/groups?hl=fr&lr=&ie=UTF-8&group=sci.bio.microbiology

Liste de diffusion dans une discipline (optique) : optics http://www.tile.net/lists/showlists.php?list_id=18142

2. Site personnel d'un chercheur

Site personnel de Marc Couture, responsable de ce courshttp://www.teluq.uquebec.ca/spersonnel/mcouture

Rapport de recherche accessible de ce même site :http://www.licef.teluq.uquebec.ca/gmec/vplab/SimCred.htm

3. Site d'un centre de recherche

Site du centre interuniversitaire sur le téléapprentissage (CIRTA)http://www.cirta.org

4. Site d'un congrès ou colique contenant les textes ou résumés des communications

Archives des congrès annuels de l’Association canadienne française pour l’avancement des sciences (ACFAS), donnant accès aux résuméshttp://www.acfas.ca/congres/prochains.html

5. Revue en ligne offrant l'accès au texte intégral des articles

Biomedical Engineering Onlinehttp://www.biomedical-engineering-online.com/home

6. Revue imprimée avec accès en ligne aux tables des matières et résumés

Journal of Chemical Physicshttp://ojps.aip.org/jcpo

7. Site de prépublications

arXiv.org, regroupant de prépublications dans divers domaines de la physique, des mathématiques, et de l’informatiquehttp://arxiv.org

8. Répertoire institutionnel d’archivage

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Répertoire institutionnel de l’Université de Californiehttp://repositories.cdlib.org/escholarship

9. Comptes rendus (Actes ou Proceedings) des communications présentées lors de congrès ou colloques

Comptes rendus annuels du Pacific Symposium on Biocomputinghttp://psb.stanford.edu/psb-online

10. Banque de données de brevets

Banque de données en ligne de l’Office de la propriété intellectuelle du Canadahttp://patents1.ic.gc.ca/intro-f.html

11. Répertoire de mémoires et thèses

Répertoire du Networked Digital Library of Theses and Dissertations, avec moteur de recherchehttp://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon

12. Revue destinée aux chercheurs ou praticiens d’un domaine

Physics Today, publiée par l’American Institute of Physicshttp://www.aip.org/pt

13. Revue de vulgarisation de haut calibre

Découvrir - La revue de la recherchehttp://www.acfas.ca/decouvrir

14. Ouvrage de référence (handbook)

Lide, David R. (2003). Handbook of Chemistry and Physics (83e éd.). CRC Press [En ligne] Consulté le 5 novembre 2004 (inscription payante requise) à http://www.hbcpnetbase.com

b) Ressources et outils

1. Banque de données scientifique

NIST Chemistry Webbookhttp://webbook.nist.gov/chemistry

2. Catalogue de bibliothèques

Manitou, catalogue des bibliothèques du réseau de l’Université du Québechttp://www.manitou.uqam.ca

3. Banque de données bibliographiques

Medline (sciences biomédicales). Accès en ligne (gratuit) par le service PubMedhttp://www.ncbi.nlm.nih.gov/PubMed

4. Site d’un librairie commerciale

Amazon, le plus ancien et le plus riche de ces sites, offre un grand nombre d’ouvrages scientifiques spécialisés et un moteur de recherche très puissant.

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http://www.amazon.ca

Bien que le site canadien donne accès à des ouvrages dans les deux langues, on constate facilement que le site français contient beaucoup plus de volumes.http://www.amazon.fr

5. Section d’un annuaire (ou répertoire) général dédiée aux sciences

Yahoo, section sciencehttp://dir.yahoo.com/Science

6. Annuaire (ou répertoire) scientifique

Harvard Department of Molecular and Cellular Biology. Biology Linkshttp://www.mcb.harvard.edu/BioLinks.html

7. Portail scientifique

Chemfinder (chimie)http://chemfinder.cambridgesoft.com/about

8. Moteur de recherche général

Google (le meilleur, et de loin, même s’il ne possède pas toutes les fonctions souhaitées); la recherche avancée est conseilléehttp://www.google.com/advanced_search

9. Moteur de recherche spécialisé dans l'information scientifique

Scirus, moteur qui privilégie les sites universitaires et gouvernementaux, et qui filtre l’information non scientifiquehttp://www.scirus.com

11 Moteur de recherche dans les répertoires institutionnels

OAIster, moteur de recherche permettant de lancer une requête dans des centaines de répertoires institutionnels et de sites de prépublications conformes au standard OAI (Open Archives Initiative), dont les exemples 7 et 8 de la section a).http://www.oaister.org

12. Métamoteur de recherche général

Copernic, qui offre en plus une série de fonctionnalités utiles pour la gestion des rechercheshttp://www.copernic.com/fr

13. Métamoteur de recherche spécialisé dans l'information scientifique

Online Journals Search Engine, qui cherche dans 30 banques de données bibliographiques scientifiques et sites d'éditeurs de revues scientifiqueshttp://www.ojose.com

D’autres liens vers des ressources et outils peuvent être trouvés à la rubrique Références - Ressources utiles

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SÉRIE B - L’EXPÉRIMENTATION

B1 - La planification de l'expérimentation

La planification d'une expérimentation, qui se traduit concrètement par la confection d'un échéancier détaillé des travaux, est une étape importante de tout projet de recherche empirique.

Elle est notamment l’occasion de faire le point sur ce qui a été fait auparavant dans le domaine au sein de l'organisation, et ainsi de repérer les ressources (humaines ou matérielles) qui s'y trouvent et qu'on pourra mettre à contribution.

Cette opération permet aussi, quand un projet comporte divers travaux qui peuvent être réalisés de façon indépendante, d’établir dès le départ des priorités. Les critères qui présideront à l’établissement de cet ordre de priorité sont multiples; par exemple, on pourrait favoriser les travaux présentant un risque d’échec moindre, ou encore ceux qui risquent plus de déboucher rapidement sur la production d’un article scientifique ou sur des retombées intéressantes pour l'organisation.

On peut aussi prévoir dans l'échéancier des portes de sortie, des solutions de rechange pour les cas - fréquents - où les choses ne fonctionneraient pas comme prévu, ou que des événements fortuits empêcheraient de commencer une étape au moment fixé.

Cet exercice demande aussi d’avoir à l'avance une certaine idée du genre de résultats que l’on devrait obtenir et du type d’analyse qui devra être effectuée sur ceux-ci, car ces facteurs déterminent souvent l’ampleur - donc la durée - des expériences. Par exemple, le nombre de sujets à retenir ou d’échantillons à prélever sera fonction du type d’analyse statistique nécessaire pour corroborer les hypothèses.

Un règle de base à ne pas oublier est que l’expérimentation prend presque toujours plus de temps qu’on ne l’imaginait. On doit donc se faire dès le départ à l’idée qu’on risque fort, à terme, de ne pas avoir réalisé tout ce qu’on envisageait.

On pourrait dès lors être tenté de considérer l’échéancier comme une formalité à remplir, que l’on se dépêche de reléguer aux oubliettes. Mais une planification détaillée, qui force à décrire toutes les étapes de l’expérimentation, peut s’avérer utile à divers points de vue, tant au début d'un projet que durant sa réalisation, par exemple :

- pour prévoir suffisamment à l’avance la réservation des appareils sophistiqués à usage collectif, lorsqu’on doit les monopoliser pendant des semaines ou des mois ou qu’ils sont situés dans une autre établissement;

- pour s'assurer de la disponibilité des personnes qui participeront ou collaboreront au projet;

- pour effectuer très tôt des commandes d’équipement ou de fournitures, dont la livraison peut parfois prendre des mois;

- pour évaluer la pertinence d’effectuer des expériences préliminaires et, le

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cas échéant, en fixer la nature;

- pour décider quand il est temps de renoncer à une partie récalcitrante d'un projet;

- pour servir d’aide-mémoire pour le travail en laboratoire ou sur le terrain.

Pour les projets qui comprennent un travail de terrain, la planification est sujette à des contraintes particulières.

- Le travail de terrain coûte très cher; il convient de s’assurer que seules les activités essentielles sont effectuées, et que les budgets requis sont disponibles.

- Ce travail ne peut s’étendre que sur quelques semaines ou mois d’affilée, car il ne se fait normalement que l’été (sous nos latitudes, du moins).

- Beaucoup de détails techniques sont à prévoir, surtout lorsque le travail s’effectue dans des régions isolées : qu’on songe au transport, à la survie en pleine nature (nourriture, protection contre les intempéries ou les animaux sauvages), aux questions de santé ou de sécurité. Pour ces raisons, et aussi pour faciliter les travaux, il vaut mieux en règle générale être au moins deux à partir.

- Il y a toujours la possibilité de revenir bredouille; en l'absence de solution de rechange, on doit souvent attendre une année complète avant de recommencer.

L'échéancier résultant du processus de planification prend généralement la forme d'un tableau chronologique couvrant toute la durée du projet, où les durées des diverses tâches, les moments charnières et les productions intermédiaires (souvent appelées « livrables ») sont indiqués en parallèle.

Pour les projets plus complexes, cette planification devient un des éléments d'un processus de gestion de projet en bonne et due forme. Des cours complets sur la gestion de projet, qui décrivent les méthodes mises au point et les outils informatiques spécialisés développés pour cette tâche, sont offerts dans la plupart des établissements d'enseignement, dont la Télé-université.

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B2 - Le devis de recherche

Sommaire

1. Introduction

2. La problématique

3. Les objectifs et les questions ou hypothèses

4. Les méthodes et les moyens

5. L’échéancier et le budget

6. Les références

1 Introduction

Le devis de recherche est un document décrivant un projet de recherche et visant généralement à convaincre une ou des personnes, ou encore une organisation, d'autoriser ou de financer un projet.

Le contenu exact du devis varie évidemment selon le contexte. Ainsi, chaque organisation ou programme de financement possède ses propres objectifs et ses attentes particulières, et le devis doit montrer que le projet contribuera à leur atteinte.

Quel que soit le contexte, certains éléments doivent apparaître dans le devis de recherche : la problématique, les objectifs et questions / hypothèses de recherche, les méthodes et les moyens, l’échéancier et le budget et, finalement, les références.

Vous pouvez examiner (dans une nouvelle fenêtre) un exemple de devis de recherche, préparé expressément pour ce cours à partir d'un véritable projet de recherche mené par l'auteur du cours.

2 La problématique

Cette section présente la justification du projet, sur le plan scientifique bien sûr, mais aussi sur les plans économique, social et (ou) institutionnel.

Il s’agit d’abord de faire le tour des connaissances actuelles sur le sujet, en expliquant comment le projet permettra d'en combler certaines lacunes. Même si cela semble un peu paradoxal, il faut montrer à la fois comment le projet s'inscrit dans le continuité des grands courants de la recherche actuelle (un projet marginal pourra être jugé moins intéressant ou plus risqué) et comment il s’en distingue (car une recherche, en règle générale, doit être originale).

La problématique situe ainsi le projet dans l'ensemble des travaux sur le sujet,

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en énonçant ce qu'il se propose de faire mais aussi en précisant ses limites.

On veillera à appuyer ses affirmations par des références à des articles scientifiques pertinents, récents de préférence, de manière à démontrer que le sujet est actuel et que l’on est au fait des derniers développements dans le domaine. Tout en faisant preuve de modestie, on fera valoir également le lien entre le projet et les travaux que l’on a déjà réalisés soi-même, ou encore qui l’ont été dans son organisation, dans la mesure où ceux-ci sont pertinents.

On décrit également la pertinence économique, sociale et (ou) institutionnelle du projet. On montre comment le projet contribuera à résoudre des problèmes ou répondre à des besoins sociaux ou économiques bien circonscrits. On appuiera son argumentation en invoquant les objectifs déclarés par l'organisation qui doit autoriser ou financer le projet, ainsi que par des références à des documents non scientifiques au sens propre, comme des articles de magazines spécialisés ou des rapports gouvernementaux.

3 Les objectifs et les questions / hypothèses

Dans cette section, on énonce les objectifs du projet, que l'on précise au moyen de questions ou d'hypothèses de recherche que le projet tentera d'éclaircir ou de corroborer. Ces objectifs, questions et hypothèses ont normalement été évoqués dans la problématique, mais ils doivent être ici clairement énoncés. En effet, ils serviront de fondement à l’évaluation du projet lorsque celui-ci sera terminé.

Le type de questions ou d'hypothèses acceptables pour un projet scientifique dépend en partie du domaine de recherche et du sujet. Dans plusieurs domaines, les énoncés doivent inclure des éléments quantitatifs, c'est-à-dire pouvant être mesurés ou calculés, alors que dans d'autres des aspects qualitatifs ou descriptifs sont tout-à-fait acceptables. De la même façon, les questions et hypothèses prennent très souvent la forme de relations de causalité entre variables ou paramètres, mais d'autres avenues sont possibles, par exemple la démonstration de la simple présence d'un facteur ou d'un phénomène dans une situation donnée. Seul l'examen d'un certain nombre de travaux dans le domaine ou sur le sujet permet vraiment de connaître les types de questions ou d'hypothèses susceptibles d'être jugés pertinents.

Cependant, en règle générale, les questions et hypothèses :

- doivent concerner des phénomènes que l'on peut observer à l'aide des méthodes reconnues dans le domaine;

- doivent être précises, c'est-à-dire ne porter que sur un ou quelques aspects limités des phénomènes en cause.

Idéalement, leur formulation devrait être suffisamment explicite pour que l’on puisse dire, au terme du projet, quelque chose qui ressemblerait à : « Le projet visait à répondre aux questions suivantes : [liste des questions], et voici les réponses qu'il a permis d'apporter à chacune d’elles : [résumé des résultats]. »

Dans le contexte de la recherche universitaire subventionnée traditionnelle, c'est-à-dire la recherche dite libre, financée par les organismes gouvernementaux, les objectifs ne constituent pas un engagement formel; les

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projets doivent subir plus souvent qu’autrement des réorientations en cours de route qui peuvent modifier, la plupart du temps en les limitant, les objectifs initiaux de la recherche.

Par contre, dans un contexte de recherche commanditée ou institutionnelle, ces objectifs peuvent acquérir un statut semblable à celui d’éléments de contrat, qui ne peuvent dès lors être modifiés sans l’accord explicite des bailleurs de fonds, ou encore des gestionnaires du programme ou de l'organisation. Il est alors conseillé de porter la plus grande attention, au moment de la préparation du devis, au caractère réaliste des objectifs.

4 Les méthodes et moyens

Dans cette section, on décrit quelles seront les méthodes employées, ainsi que les ressources ou moyens requis pour atteindre les objectifs du projet. Cette description doit notamment répondre à des questions telles que les suivantes.

- Va-t-on utiliser des méthodes connues? Lesquelles?

- A-t-on déjà utilisé ces méthodes dans l'organisation, ou va-t-on devoir apprendre à les utiliser?

- Devra-t-on adapter des méthodes existantes, ou concevoir de nouvelles méthodes?

Dans ce cas comme dans le précédent, il peut s’agir autant de méthodes liées à l'expérimentation ou au travail de terrain que de méthodes de traitement ou d’analyse des données et des résultats.

- Des expériences préliminaires seront-elles requises pour valider ou mettre au point les méthodes choisies ou développées?

- Les ressources physiques (notamment l’équipement) et humaines dont on aura besoin sont-elles déjà en place, et seront-elles disponibles au moment opportun?

- Pour un projet d'équipe, quels seront les rôles des membres de l'équipe et les tâches effectuées par chacun?

- Aura-t-on besoin de la collaboration d’autres personnes que les membres de l’équipe, d’autres équipes, ou d’autres organisations?

5 ’échéancier et le budget

L'échéancier décrit comment les diverses étapes du projet s'étaleront dans le temps et comment se répartira l'utilisation des ressources nécessaires au projet. Dans les projets de recherche-développement, on doit souvent prévoir des dates précises pour des « livrables », soit des produits ou résultats qui doivent en principe être disponibles aux moments indiqués.

Évidemment, il est toujours difficile de prévoir avec précision la durée de chacune des étapes d’un projet qui renferme, par sa nature même d'activité de recherche, une bonne part d’incertitude. En particulier, les travaux

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expérimentaux prennent presque toujours plus de temps que prévu.

C'est le contexte, tant de financement que de déroulement du projet, qui détermine la tolérance face à ces dépassements et les conséquences qui risquent d'en découler. Ainsi, certains programmes de financement posent la disponibilité des « livrables » annoncés à chaque étape des travaux comme condition pour la poursuite du projet.

Lorsque requis, l’échéancier est accompagné d’un budget. Celui-ci fait état des ressources financières, matérielles et humaines nécessaires pour effectuer le projet. On y indique généralement (de manière séparée) tant les ressources internes, déjà disponibles dans l'organisation mais qu'il faudra mettre à la disposition du projet, que les ressources externes, pour lesquelles des sommes devront être déboursées.

Selon le contexte et la nature du projet, ces ressources peuvent comprendre :

- les frais de déplacement, par exemple pour la participation à des colloques ou congrès ou des rencontres avec des collaborateurs provenant de l'extérieur;

- les frais de médiatisation, d'édition et de publication;

- les frais d'achat, de location ou d'utilisation d'équipements et les frais d'achat de fournitures (comme des produits chimiques, des supports numériques);

- les salaires et avantages sociaux des personnels (techniciens, professionnels de recherche, assistants);

- les honoraires professionnels de consultants.  

On consultera soigneusement les guides ou directives présentant les normes budgétaires qui s'appliquent au programme de financement auquel on s'adresse, notamment à la nature des dépenses admissibles et aux salaires pouvant ou devant être versés aux diverses catégories de personnel.

6 Les références

Normalement, on ne présente dans cette section que les références (complètes mais non commentées) des documents cités dans le devis.

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B3 - Les expériences préliminaires

Les expériences préliminaires constituent en quelque sorte une répétition générale, à plus petite échelle, de l'expérimentation prévue dans un projet. Elles servent généralement de banc d’essai pour les méthodes, notamment quand celles-ci :

- n’ont jamais été employées dans l'organisation ou le laboratoire;

- l'ont déjà été, mais devront être modifiées ou adaptées;

- n'ont jamais été utilisées par le personnel qui travaillera au projet;

- constituent en elles-mêmes un des objectifs du projet.

On inclura dans les expériences préliminaires un seul exemple d'application de chaque méthode ou élément de celle-ci.

Les expériences préliminaires constituent un excellent moyen d’évaluer rapidement et à peu de frais le risque ou l’incertitude du projet ainsi que le potentiel des hypothèses, compte tenu des ressources disponibles. Souvent, elles suggéreront la planification de nouvelles expériences non prévues à l'origine, ou même une nouvelle définition du projet. Elles peuvent également servir à préciser l'échéancier des travaux.

Dans tous ces cas, elle fournissent l'occasion au personnel de se familiariser avec les méthodes et l'appareillage en limitant les conséquences d'éventuelles erreurs. Elles permettent aussi de vérifier les performances du matériel avant de s'engager dans des séries d'opérations dont les résultats pourraient se révéler inutilisables.

Il va sans dire que les résultats de ces expériences doivent être examinées avec soin afin de repérer toute anomalie.

Les expériences préliminaires ne sont pas toujours possibles en raison de contraintes financières ou à cause de la nature même du projet. Dans ce cas, on accordera un soin particulier à l’analyse de la documentation afin d’y déceler tout indice permettant de juger de la valeur ou de la pertinence des choix effectués lors de la planification du projet. Si la chose est possible, il ne faudra pas hésiter non plus à communiquer avec les personnes ayant déjà employé des méthodes semblables pour s'enquérir des difficultés qu'elles ont pu éprouver.

Mentionnons en terminant que les résultats des expériences préliminaires ne sont pas normalement inclus dans le document présentant les résultats du projet, qu'il s'agisse d'un rapport technique ou d'un article scientifique. Tout au plus peuvent-ils être évoqués pour expliquer le déroulement des travaux ou justifier un choix effectué. Cette règle ne s'applique cependant pas aux documents associés à une démarche pédagogique comme les rapports de projets de fin d'étude, les essais, les mémoires et les thèses.

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B4 - Le travail expérimental

Le volet expérimental du travail scientifique, qu'il s'effectue en laboratoire ou sur le terrain, gagnera en qualité et en efficacité si l’on respecte certains principes.

Tout d’abord, malgré la fébrilité qui s’empare par moments de l’expérimentateur qui voit poindre un résultat longtemps espéré ou, au contraire, en dépit de l’impatience de celui ou celle qui ne voit rien venir malgré l’heure avancée, l’imminence d’une échéance, ou les pressions à la productivité, il est important de ne pas travailler trop vite.

Cela ne veut pas dire de se traîner les pieds, mais bien de prendre le temps de procéder aux vérifications qui s'imposent :

- avant de s'engager dans une étape du travail expérimental, pour s'assurer que tout est en place et fonctionne correctement;

- au cours de chaque étape, pour confirmer qu'aucun événement ou facteur externe n'est venu perturber le phénomène sous étude;

- à la fin de chaque étape, pour confirmer que tout y a été fait comme prévu et qu'on est prêt pour la suivante.

Cela signifie aussi porter grand soin au matériel, qu’il s’agisse d’appareils, de substances ou d’êtres vivants, car les erreurs ou la négligence peuvent entraîner des coûts importants ou des conséquences fâcheuses non seulement sur son propre projet, mais aussi sur toute l'organisation, par exemple lorsqu’un appareil d’usage collectif devient inutilisable ou qu’une maladie se propage dans un élevage. Encore une fois, la précipitation est un des premiers dangers à éviter.

Il faut également noter avec soin dans le cahier de laboratoire non seulement toutes les quantités que l'on mesure (ou les informations sur celles-ci, quand les mesures sont automatisées), mais également tout renseignement touchant les conditions entourant la prise de mesures ou des événements survenus qui pourraient les influencer. Ces notes seront capitales au moment de l'analyse des résultats.

Cette même approche générale, qu'on pourrait qualifier de posée ou de réfléchie, est nécessaire pour conserver non seulement la concentration nécessaire à la qualité de l’observation, mais aussi l’attitude de doute, indispensable en recherche. Le signal que l’on observe est-il vraiment un signal expérimental? Ne pourrait-il pas être le résultat du malfonctionnement de l’appareil de mesure, ou encore la conséquence de travaux effectués dans l'édifice et venant perturber l’alimentation électrique? L’appareil dont on vous avait dit qu'il avait été étalonné peu de temps auparavant l’est-il toujours? L'a-t-il d'ailleurs vraiment été?

Les laboratoires de recherche fourmillent d'histoires d'horreur sur ce plan, par exemple de chercheurs qui, après des semaines d’expérimentation fastidieuse, ont dû littéralement jeter leurs résultats à la poubelle et tout recommencer, alors que des signes manifestes ou une simple vérification de routine auraient pu dès le départ les mettre sur la piste.

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À l’inverse, on peut aussi se demander combien de résultats, fondés ceux-là mais inattendus, ont également pris trop rapidement la direction du bac à recycler parce qu'on n'avait pas pris le temps de s'y arrêter.

Patience, rigueur et concentration sont donc les qualités (ou attitudes) qu'il faut développer et savoir mettre en œuvre si l'on veut effectuer un travail scientifique valable.

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B5 - La prise de données

La prise de données (appelée aussi cueillette de données, surtout quand les données proviennent de l'observation ou de l'interrogation de sujets humains) est un des éléments capitaux de l'expérimentation. Quel que soit le soin avec lequel on procède aux manipulations, les conclusions que l'on tirera de l'expérimentation n'auront de valeur que si les données sur lesquelles elles s’appuient sont irréprochables.

Tout processus de prise de données se situe le long d'un continuum entre deux extrêmes.

- La prise de données purement manuelle, où l'expérimentateur doit à la fois disposer et (ou) configurer l'appareil de mesure ainsi que l'objet ou phénomène mesuré et, le cas échéant, interpréter les signes lui permettant d'associer une valeur numérique à la mesure.

Un exemple : la mesure de la longueur d'un objet avec une règle, qui demande que l’on place correctement celle-ci par rapport à l’objet et qu’on lise correctement les valeurs correspondant aux graduations de la règle.

- L'utilisation d'un système de mesure fortement informatisé, où l'action de l'expérimentateur se résume à fixer les grands paramètres des mesures (nombre, gamme de valeurs, etc.) et, bien sûr, à s'assurer que l'équipement est en bon état de marche et utilisé selon ses spécifications.

Un exemple : un spectromètre qui fournit automatiquement un spectre d'une substance qu'on y place, une fois que les paramètres, soit la gamme de longueurs d'onde et la résolution souhaitée, ont été entrés.

Les techniques permettant d'effectuer les mesures correctement et de maximiser leur précision sont en général propres à chaque domaine ou à chaque type d'appareil; les modes d'emploi fournissent des instructions à cet égard.

Il faudra prendre soin de noter dans le cahier de laboratoire l'ensemble des conditions entourant la prise de données. Il faudra aussi s'assurer, le cas échéant, que les appareils ont été étalonnés et qu'ils fonctionnent correctement. Lorsque possible, on effectuera un test préalable, par exemple une mesure dont le résultat nous est connu à l'avance. Finalement, on n’hésitera pas à consulter des personnes ayant déjà employé l'appareil ou effectué le même genre de mesures.

Quelques techniques sont cependant d’application universelle.

- Effectuer la même mesure à un certain nombre de reprises permet à la fois d'en augmenter la précision et d'obtenir une évaluation quantitative (statistique) de son incertitude.

Lorsqu'une ou deux valeurs obtenues s'éloignent de manière importante de l'ensemble des autres, on peut les ignorer pour les fins de calcul, mais on doit en conserver une trace, car elles pourraient, lors de l'analyse, se révéler être des indices de phénomènes ou caractéristiques qu'on ne soupçonnait pas au moment de l'expérimentation.

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- Il peut être utile de refaire une même mesure (ou série de mesures) après un certain temps, simplement pour contrevérifier les valeurs déjà obtenues.

Il n'est pas question de tout refaire deux fois, mais cela est justifié lorsque des mesures revêtent une importance cruciale, lorsque les valeurs obtenues sont étonnantes ou lorsqu'on a des raisons de soupçonner que les choses n'ont pas fonctionné correctement. On peut aussi limiter la répétition à une seule mesure d'un ensemble, quitte à pousser plus loin la vérification en cas d'écart important avec la valeur originale.

Par ailleurs, il faudra aussi évaluer la précision sur les mesures effectuées. Si l’on peut assez aisément estimer l'incertitude sur les données prises manuellement, la chose est moins évidente avec les systèmes de mesure à affichage numérique ou ceux qui génèrent des fichiers de données.

En effet, les valeurs affichées sur les appareils ou inscrites dans les fichiers comportent parfois beaucoup plus de chiffres significatifs que ne l’autorise la précision réelle de l'appareil ou du système de mesure. Cette précision est habituellement mentionnée dans les modes d'emploi; elle peut aussi être évaluée à l'aide d'une analyse statistique simple des résultats de séries de mesures identiques effectuées dans les mêmes conditions, qui devraient en principe toutes donner la même valeur. Pour plus de détails, voir les textes B7 Les erreurs systématiques et l’incertitude sur les mesures et B8 L’évaluation de l’incertitude.

L'important est de ne jamais cesser de se questionner sur la signification réelle des données que l'on obtient. Il en va de la valeur de nos résultats et, par extension, de celle de l'ensemble de nos travaux.

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B6 - Le cahier de laboratoire

Le cahier de laboratoire constitue la « mémoire de l’expérimentation ». Pour jouer pleinement son rôle, il doit faire état de tout ce qu’on a fait, de tout ce qu’on a mesuré (c’est-à-dire les valeurs elles-mêmes ou les informations sur leur nature et la façon de les retrouver) et de tout ce qu’on croit susceptible d’avoir exercé une influence quelconque sur l’expérimentation.

En principe, les informations contenues dans le cahier de laboratoire devraient être suffisantes pour permettre à un autre chercheur de répéter exactement les mêmes manipulation. Mais même si cela risque de ne pas se produire, des informations complètes et détaillées sont essentielles à plusieurs égards.

- L’analyse des résultats pourra faire apparaître des effets ou phénomènes imprévus ou indésirables, non perceptibles lors de l’expérimentation, qu’il faudra tenter d’expliquer. Or cela ne pourra se faire que si l’on arrive à retracer le plus précisément possible les conditions qui régnaient lors de l’expérimentation et les gestes qui ont été posés durant celle-ci.

- Les personnes qui travaillent en même temps ou qui travailleront plus tard sur les mêmes sujets ou avec les mêmes appareils, ou encore qui utiliseront les résultats de cette expérimentation, risquent fort eux aussi d’avoir besoin de ces renseignements.

- Le cahier de laboratoire peut aussi jouer un rôle important lors des procédures entourant les demandes de brevets aux États-Unis.

C’est pour cette raison que plusieurs organisations ont mis sur pied des procédures très strictes touchant le contenu et la gestion des cahiers de laboratoire. Par exemple, on exige qu'ils ne sortent jamais du laboratoire, ou encore qu'ils soient systématiquement signés et datés par le chercheur et cosignés par un témoin; cette dernière formalité est essentielle pour que le cahier puisse être admis comme pièce justificative pour une contestation de demande de brevet aux États-Unis.

Voici d'ailleurs quelques consignes touchant le contenu et la gestion du cahier de laboratoire. Elles s’inspirent en partie du document suivant, préparé par un professeur du Rochester Institute of Technology à partir des consignes en vigueur dans les laboratoires Eastman Kodak :

Rothman, R. H (non daté). Lab Notebooks. [En ligne] (page consultée le 20 novembre 2003, accessible à http://www.rit.edu/~rhrsbi/GEPages/GeneticEngineering.html).

- Le cahier doit être relié (pas de cartable avec feuilles mobiles).

- Le cahier doit comporter une table des matières à jour.

- Chaque entrée doit comporter un titre, la date et un énoncé du but visé par les informations ou les mesures qu'elle renferme.

- Chaque entrée doit se terminer par une conclusion ou par l'énoncé de l'étape qui doit suivre.

- Les informations sont entrées au moment où le travail est effectué, jamais

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plus tard.

- On écrit à l'encre bleue ou noire, et on corrige toute erreur en biffant légèrement de manière à ce que les inscription antérieures demeurent lisibles et en indiquant la raison de la correction.

- On ne laisse pas d'espace ou de page en blanc; au besoin, on barre d’un grand X les zones laissées en blanc.

- Si on doit insérer dans le cahier un élément externe (photo, sortie d'imprimante, etc.), on inscrit sur cet élément une identification claire (incluant la date) et on le colle dans le cahier; on fait référence explicitement à cet élément dans le texte du cahier.

- On n'emploie que des abréviations connues.

- On fait régulièrement des photocopies du cahier.

Notons qu'il est possible de remplacer le cahier de laboratoire papier par un logiciel spécialisé (appelé Electronic Notebook). Ce type de logiciel peut d'ailleurs faire partie de systèmes informatisés plus vastes de gestion des données de laboratoire (les Laboratory Information Management Systems, ou LIMS).

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B7 - Les erreurs systématiques et l'incertitude sur les mesures

Toute valeur mesurée, à l'exception du décompte d'éléments, possède une certaine imprécision. La prise en compte de cette imprécision est essentielle pour l'interprétation des résultats de l'expérimentation, dont la précision sera directement reliée à celle des mesures dont ils sont issus. Dans certains cas, une interprétation ou conclusion à première vue fondée devra tout simplement être abandonnée compte tenu de l'imprécision des résultats.

L'imprécision d'une mesure peut prendre deux formes très différentes :

1. L’erreur systématique

2. L'incertitude

1 L’erreur systématique

L’erreur systématique est une déviation, par rapport à la valeur la plus précise pouvant être mesurée, qui possède la même valeur à chaque fois que la mesure est effectuée.

Les erreurs systématiques peuvent avoir plusieurs sources.

- L'appareil de mesure. Celui-ci peut être défectueux, ou mal étalonné. Par exemple, l'affichage peut ne pas indiquer zéro pour une mesure nulle, ou encore les valeurs affichées peuvent être multipliées, par rapport aux « vraies » valeurs, par une constante ou une fonction dont la valeur est proche de l’unité.

- Le mode d'utilisation de l'appareil. Certaines pratiques influencent d'une manière reproductible les valeurs mesurées. Des exemples : observer la position d'un objet (comme une aiguille) devant des graduations sans maintenir sa ligne de vision perpendiculaire aux graduations (phénomène appelé parallaxe); mesurer un intervalle de temps en employant des procédures différentes au départ et à l'arrêt du chronomètre.

- La présence d'un facteur non prévu. Certains événements ou phénomènes, comme une modification à un montage ou à un appareil de mesure, peuvent venir modifier les résultats d’une partie des mesures.

Les erreurs systématiques sont souvent difficiles à détecter a priori, mais elles peuvent dans les cas les plus simples être déduites a posteriori à partir de l'allure des résultats. Il est alors possible de corriger les valeurs mesurées en leur ajoutant une correction compensant pour l'erreur systématique. Un réexamen du montage permet parfois de trouver la source de l'erreur et d'évaluer directement la correction à effectuer.

Un exemple classique est le télescope Hubble, dont un des miroirs avait été placé de manière incorrecte à cause d’une erreur systématique dont la cause a pu être établie a posteriori (mais malheureusement après que le télescope ait été mis sur orbite) à partir de l’examen des parties du montage ayant servi à étalonner les mesures de distance au moment de la fabrication de

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l’instrument. Cette erreur, qui a fini par être corrigée par l’ajout d’une lentille de correction, a empêché Hubble de remplir pendant ses premières années d’opération une grande parties des rôles qui lui avait été assignés.

2 L'incertitude

L'incertitude provient d'une déviation aléatoire de la valeur d'une mesure; cette déviation pouvant est différente à chaque fois qu'une même mesure est effectuée.

L'incertitude peut provenir de trois sources principales :

- La limite de la précision de l'appareil de mesure. Chaque appareil possède une précision limite, qui peut être atteinte dans les conditions idéales d’utilisation et avec un utilisateur expérimenté et consciencieux. Cette précision est souvent indiquée dans le mode d’emploi de l’appareil.

- La façon dont les mesures sont effectuées. Encore une fois, le mode d’emploi fournit des indications quant à la bonne façon d’utiliser un appareil; de plus, des techniques, universelles ou propres à chaque personne, permettent d’optimiser la précision des mesures.

- La mauvaise définition ou l'instabilité de l'objet ou du phénomène sur lequel on effectue la mesure. Il est possible qu’une quantité mesurée possède une incertitude du fait que l’objet ou le phénomène sur lequel porte la mesure est mal défini ou varie dans le temps. Cette mauvaise définition ou cette variation peut être traduite par une incertitude.

On parle d’incertitude de type A dans les deux premiers cas, de d’incertitude de type B dans le troisième.

L'incertitude ne peut jamais être éliminée de l'expérimentation. Tout ce qu'on peut souhaiter est d'arriver à la réduire au minimum. L'essentiel demeure de bien l'évaluer afin qu'elle se reflète correctement dans les résultats et prise en considération dans leur interprétation.

Avec l'incertitude, une quantité mesurée s'exprime de la manière suivante :

valeur mesurée = quantité ± incertitude

Exemple :

3,25 ± 0,02 cm

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B8 - L'évaluation de l'incertitude

Il existe trois manières d'évaluer l'incertitude sur une mesure :

1. L’estimation

2. La prise en compte de la précision intrinsèque de l’appareil

3. Le calcul statistique

Dans les situations où plus d’une manière peut être utilisée, on retiendra la plus grande valeur obtenue.

1 L’estimation

Il s’agit d’évaluer dans quelle fourchette (entre des valeurs minimale et maximale, vmin et vmax) on est à peu près certain que se situe la valeur que l’on mesure. Il s’agit certes d’une procédure subjective.

L’incertitude est alors définie comme la moitié de la fourchette, et la mesure s’exprime comme suit :

valeur moyenne ± moitié de la fourchette

soit, mathématiquement :

1/2 (vmin + vmax)  ±  1/2 (vmax – vmin)

Ainsi, une expression telle que 2,34 ± 0,02 cm signifie qu’on est à peu près certain que la quantité que l’on mesure vaut entre 2,32 et 2,36 cm ou, autrement dit, qu’il est fort peu probable qu’elle vale moins que 2,32 cm ou plus que 2,36 cm.

Pour les mesures de type analogique, c’est-à-dire celles qui font intervenir la position d’un repère sur une échelle graduée, il n’existe pas de règle universelle; il faut à chaque fois se poser la question et y répondre en fonction de ce qu’on observe. On lit parfois dans des ouvrages sur le sujet que l’incertitude est égale à la moitié de la plus petite division, mais l’expérience montre que cela n’est vrai que dans certains cas particuliers. Bien souvent, on peut facilement lire au quart de la plus petite division, ou même plus précisément encore, alors que parfois on n’atteint même pas la précision de la plus petite division.

La situation est différente pour les affichages numériques, où il est vrai que la moitié de l’unité la plus petite constitue une estimation raisonnable de l’incertitude. Par exemple, une valeur affichée de 5,34 V (volts) peut être interprétée comme se situant entre 5,335 V et 5,345 V, ce qui s’exprime comme : 5,34 ± 0,005 V. Notez que cela vaut seulement si aucun autre facteur, comme la précision intrinsèque de l’appareil (voir ci-dessous) ou des fluctuations dans la quantité mesurée, n’influence la précision de la mesure.

Note. Comme les incertitudes ainsi obtenues sont des estimations « à vue de nez » , elles ne sont habituellement exprimées qu’avec un seul chiffre

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significatif. On peut cependant employer les formes ± 0,15 et ± 0,25, qu’on peut considérer comme possédant en quelque sorte un chiffre significatif et demi. Cependant, des valeurs comme ± 0,125 ou ± 0,35 seront arrondies à un seul chiffre significatif, soit ± 0,1 et ± 0,4, respectivement.

Pour des explications et des consignes sur les chiffres significatifs et l’arrondissement des nombres, consultez le document suivant, qui s’ouvrira dans une nouvelle fenêtre.

2 La prise en compte de la précision intrinsèque de l'appareil

Le mode d'emploi des appareils qui affichent des valeurs, que ce soit de façon numérique ou par un dispositif analogique (aiguille ou autre), fournit généralement l'incertitude sur ces valeurs. Cette incertitude est parfois donnée en pourcentage.

Ainsi, l'incertitude sur une valeur affichée sera donnée par la plus grande des valeurs suivantes :

- selon le cas, l'incertitude indiquée ou la valeur affichée multipliée par le pourcentage indiqué;

- la valeur que l'on peut estimer par examen du dispositif d'affichage.

3 Le calcul statistique

Lorsqu’une quantité est obtenue à partir d’un ensemble de mesures (en faisant la moyenne, par exemple), l’incertitude peut être choisie comme égale à l’écart-type sur cette quantité, multiplié par une constante (appelée coverage factor en anglais) valant généralement entre 1 et 3.

Selon la grandeur désirée de la probabilité que la « vraie » valeur se situe dans la fourchette indiquée (appelée « intervalle de confiance »), cette constante vaut :

- 1, pour une probabilité de 68 %;

- 2, pour une probabilité de 95 %;

- 3, pour une probabilité de plus de 99 %.

De l’avis de l’auteur de ce cours (et, précisons-le, de plusieurs autres personnes), la seconde possibilité est la plus appropriée. Elle signifie que la « vraie » valeur risque seulement une fois sur 20 d’être en dehors de la fourchette indiquée, ce qui correspond bien à l'idée d'être « à peu près certain ».

Une valeur obtenue par un calcul de ce genre s'exprimera donc comme suit :

valeur calculée  ±  2  écart-type (intervalle de confiance à 95 %)

Le chiffrier Excel contient les fonctions requises pour déterminer ces valeurs :

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- MOYENNE et ECARTYPE pour les quantités obtenues à l'aide d'un calcul de moyenne;

- DROITEREG pour les quantités (pente, ordonnée à l’origine) associées à la droite, appelée courbe de tendance dans Excel, qui s'ajuste aux valeurs mesurées; notons que les écarts-types sur ces quantités sont appelées erreurs dans Excel.

Mentionnons en terminant que lorsque la quantité est obtenue à l’aide d’un calcul de moyenne, l’incertitude sera calculée de l’une ou l’autre des deux techniques suivantes, selon le type d’incertitude.

- Incertitude de type A. La quantité est définie de manière très précise, et l’éventail des valeurs mesurées provient essentiellement du processus de mesure ou de l’appareil, qui ne permettent pas à cerner cette valeur avec précision.

La moyenne des valeurs mesurées donne alors une très bonne idée de la « bonne » valeur (supposée précise) de la quantité, et plus le nombre de mesures sera élevé, plus la moyenne se rapprochera de la bonne valeur.

Toujours pour un intervalle de confiance à 95 %, l'incertitude sur la valeur est alors à deux fois l'écart-type sur la moyenne, soit l’écart-type de l'ensemble des valeurs divisé par la racine carrée du nombre de mesures.

Le résultat s'exprime comme suit :

- Incertitude de type B. La quantité est instable ou mal définie, et l’éventail de valeurs mesurées traduit cette situation.

Dans ce cas, il n’existe pas de « bonne » valeur dont on pourrait s’approcher en augmentant le nombre de mesures. L’incertitude (toujours pour un intervalle de confiance à 95 %) est égale simplement à deux fois l’écart-type de l’ensemble des valeurs.

Le résultat s'exprime comme suit :

moyenne  ±  2  écart-type     (intervalle de confiance à 95 %)

En guise d'illustration, supposons que 10 mesures de voltage donnent une moyenne de 12,346 V avec un écart-type de 0,17487 V. La valeur du voltage résultant de cet ensemble de mesures sera alors donnée, avec un intervalle de confiance de 95 %, par (remarquez la manière dont les valeurs ont été arrondies) :

- 12,3 ± 0,3 V, si les diverses valeurs mesurées correspondaient à des fluctuations dans le voltage lui-même (incertitude = 2 0,17487);

- 12,3 ± 0,1 V, si on a de bonnes raisons de croire que le voltage était très stable, mais que c'est le processus de mesure qui causait les différences d'une mesure à l'autre (incertitude = 2 0,17487 / ).

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Dans certains cas, il pourra être difficile de trancher entre les deux possibilités, qui peuvent d'ailleurs être présentes en même temps. En cas de doute, on choisira toujours la plus grande valeur de l’incertitude, car il est toujours préférable de surestimer l’incertitude que de la sous-estimer.

Finalement, mentionnons que lorsqu’une incertitude de type A est obtenue à partir d’un grand nombre de mesures, on peut afficher sa valeur avec deux chiffres significatifs. Ainsi, l’incertitude sur les valeurs des constantes fondamentales (voir, par exemple, Taylor et Mohr), qui sont mesurées à l’aide de méthodes sophistiquées, comprend souvent deux chiffres significatifs. Notez que cette valeur est parfois indiquée entre parenthèses au lieu d’être précédée par le symbole ±.

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SÉRIE C - LA PRÉSENTATIONDES DONNÉES ET RÉSULTATS

C1 - Les modes de présentationdes données et résultats

Les données d'une expérimentation et les résultats qui en découlent comptent parmi les aspects les plus importants d’une recherche. Ils sont les témoins de la qualité et de l’originalité des travaux et constituent le matériau de base sur lequel se fondent la réponse aux questions et la corroboration des hypothèses de recherche. Il est donc capital de les présenter d’une manière claire, concise et honnête, en même temps que d’une façon qui permette que leur interprétation soit simple et limpide, s’imposant d’elle-même pour ainsi dire. Il est essentiel également, surtout pour les résultats diffusés en ligne ou projetés durant une présentation orale, de respecter certaines règles relatives à leur lisibilité.

Des données ou des résultats peuvent être présentés selon les modes textuel ou visuel, à l'aide des dispositifs prévus à cette fin. Les principaux employés en science sont :

- pour le mode textuel : l'énoncé et le tableau;

- pour le mode visuel : la figure (incluant, pour les documents multimédias, les animations et les vidéoclips), le diagramme et le graphique.

Le dispositif le plus simple de présentation consiste en un énoncé, à la fois bref et précis, de la donnée ou du résultat dans le texte du document (article, rapport, etc.) qui décrit la recherche. Voici quelques exemples (fictifs) :

- pour des données.

• Les spectres ont été obtenus avec un spectromètre Weber XS-360, qui offre une résolution de 0,1 nm entre 200 et 400 nm.

• Pour les fins de l'étude, on a retenu 45 tumeurs d'une taille variant entre 20 et 25 mm.

- pour des résultats.

• L'application d'un dose optimale de fertilisant résulte en une taille moyenne des plants de 3 mois dépassant de 40 % celle qu'on obtient avec la dose recommandée par le manufacturier.

• Le système développé a permis d'obtenir une émission laser en continu d'une puissance de 20 W à 823 nm et de 12 W à 742 nm.

Dans tous ces exemples, l'emploi d'un dispositif supplémentaire (figure, diagramme ou tableau) serait superflu :

- soit parce qu'on a de bonnes raisons de croire que les lecteurs disposent déjà des informations nécessaires pour bien interpréter la donnée; ainsi, dans le premier exemple, il doit s'agir d'un appareil courant, dont il serait inutile de fournir un schéma, et dont on peut obtenir les caractéristiques techniques plus détaillées sur le site de la compagnie;

- soit parce que des informations plus détaillées ne sont pas pertinente; dans le second exemple, on suppose que la présentation de la distribution précise des tailles des 45 tumeurs, qui demanderait un dispositif approprié

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(diagramme), n'est pas pertinente à l'étude, alors que dans les deux derniers exemples, on suppose que ces valeurs suffisent à elles seules à corroborer les hypothèses de la recherche.

Cependant, la plupart du temps, les données ou résultats ne peuvent être présentés de manière satisfaisante par un simple énoncé. Il faut alors recourir à un dispositif qu'on insère entre deux paragraphes du texte courant, qu’on numérote et auquel on associe un titre ou une légende.

Le texte, qui doit faire référence explicitement au dispositif par son numéro, en fournit une description d'ensemble, qui ressemble aux exemples d'énoncés ci-dessus; il peut aussi attirer l'attention du lecteur vers certains éléments ou aspects particuliers des données ou résultats.

Le choix du mode et du dispositif de présentation dépend avant tout du type des données ou des résultats. Il est aussi influencé par divers facteurs, tels les caractéristiques des résultats qui appuient nos interprétations et nos conclusions, l'intérêt du public à qui on s'adresse, le média de diffusion, etc.

Nous considérerons ici cinq types de données ou résultats que l'on rencontre souvent en science :

- des caractéristiques spatiales et(ou) temporelles d'objets ou de phénomènes;

- des liens logiques (de causalité notamment) ou fonctionnels entre des éléments;

- des valeurs numériques;

- des comparaisons entre des séries de valeurs numériques;

- des caractéristiques (dispersion, corrélation, tendance) d’un ensemble de valeurs numériques.

Le tableau 1 présente les types de données ou de résultats que l'on peut associer aux principaux modes et dispositifs de présentation mentionnés plus haut.

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C2 - La présentation des résultats numériques :les grands principes

Les auteurs qui se sont intéressés à la présentation des résultats numériques ont proposé un certain nombre de principes devant régir la conception des dispositifs - tableaux, diagrammes et graphiques - employés à cette fin.

Ces principes découlent de l’idée générale que ces dispositifs doivent servir à montrer les données et aider à les interpréter. Ils peuvent se résumer comme suit.

Principe n° 1

Les éléments qui communiquent les résultats ou des informations sur ceux-ci doivent être facilement perceptibles.

Trop de tableaux ou de graphiques n’atteignent pas leur but tout simplement parce qu’il est difficile de bien voir ce qu’ils contiennent. Cela est particulièrement fréquent lors des présentations orales avec projection sur écran; très souvent, une partie sinon l’ensemble des informations projetées sont tout simplement trop petites pour être correctement perçues par l’ensemble de l’auditoire. On retrouve un phénomène semblable dans les graphiques ou diagrammes transformés en dessins bitmaps pour intégration à des documents numériques ou des sites web; dans ce cas, c’est la limite de la résolution des écrans qui rend certaines informations difficiles à décoder, voire illisibles.

La figure 1 présente un graphique conçu pour être intégré à un document imprimé, mais qui ne convient pas très bien à un document destiné à être consulté à l’écran.

Figure 1. Exemple d’un graphique conçu pour un document impriméen ne convenant pas pur intégration dans une page-écran.

Pour obtenir un bon résultat quand on intègre un dispositif graphique dans un document imprimé, on créera dans le tableur (comme Excel) un dispositif beaucoup plus grand que la largeur permise d’après le format du document imprimé. La taille de l’image sera automatiquement réduite dans le traitement de texte après qu’on y ait collé la figure. Cela permet de bénéficier de la

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résolution de l’imprimante, très supérieure à celle de l’écran. On portera cependant une attention particulière à la taille des inscriptions dans le graphique original afin d’éviter qu’elles ne deviennent illisibles après réduction, comme dans la figure 1.

La règle générale est que la taille des caractères, un fois la figure réduite, ne devrait pas être inférieure à 8 points, ce qui signifie, par exemple, que des caractères d’au moins 16 points devront être employés dans un dispositif si celui-ci sera réduit de 50 % dans le logiciel de traitement de texte. Pour les éléments graphiques comme les points, on pourra se fier en bonne partie à leur apparence dans le tableur, si celui-ci possède une fonction de zoom qui permet de réduire la taille de l’affichage du même pourcentage.

Principe n° 2

Les aspects importants des résultats (en fait, ceux que l’on juge important de communiquer) doivent ressortir clairement, voire s’imposer d’emblée.

Les dispositifs de présentation souffrent souvent d’un problème fondamental : les éléments qui représentent les données (qu’il s’agisse ou non des valeurs numériques) que l’on veut présenter ne ressortent pas suffisamment en comparaison des autres éléments (cadres, lignes de référence, étiquettes), qui doivent certes être présents mais qui doivent pas masquer les données ou détourner l’attention de celles-ci.

Il faut donc autant que possible éliminer les éléments qui peuvent être source de distraction ou qui rendent plus difficile la lecture des données. Ainsi, il convient de réduire la redondance et l’encombrement. Il faut également éviter d’obliger le regard du lecteur à effectuer un va-et-vient continuel entre divers éléments du dispositif, ou entre celui-ci et la légende.

Pour un tableau, on prendra un soin particulier à éliminer les colonnes qui ne sont pas essentielles pour illustrer le phénomène que les données illustrent. On veillera aussi à arrondir les valeurs numériques en gardant le minimum de chiffres significatifs permettant de distinguer les valeurs les unes des autres. Finalement, on séparera les lignes en groupes de cinq environ, séparés par des espaces. Finalement, on pourra utiliser des éléments graphiques (gras, encadrés ou autres) pour attirer l’attention sur certaines valeurs particulièrement significatives.

Les tableaux 1 et 2 présentent deux versions du même dispositif; les consignes précédentes ont été appliquées au second tableau.

On remarquera que dans le tableau 2, on a classé les régions par ordre décroissant de pourcentage de détenteurs d’un grade universitaire, colonne qui a par la même occasion été mise en premier. Ce choix est relié au contexte d’utilisation de ce tableau, inclus dans un dossier proposant un nouveau programme de baccalauréat à distance, accessible dans tout le Québec. Notons qu’on a ajouté la moyenne provinciale, en la plaçant dans l’ordre avec les données des régions et que, pour chaque classe de scolarité, on a mis en évidence, en les encadrant par les signes mathématiques « ++ » et « -- », les valeurs minimale et maximale, quand celles-ci se démarquent suffisamment, en plus ou en moins, de l’ensemble des valeurs de la même colonne.

Tableau 1Répartition en pourcentage de la population de 15 ans et plus

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selon le niveau de scolarité et la région administrative, Québec, 1999.

Pour ce qui est des graphiques, il faut veiller à ce que les éléments (étiquettes, quadrillage, légende, etc.) autres que ceux qui représentent des données prennent une importance démesurée, tant par leur la taille que par leur nombre ou leur simple présence visuelle. La figure 2 présente un graphique où les données (les points) ne sont pas vraiment en évidence et où le lecteur doit consulter la légende pour se souvenir de la signification des deux types de points et le texte pour savoir en quoi consistent les deux essais (voir la figure   4 pour une solution à ce type de problème).

Tableau 2Répartition en pourcentage de la population de 15 ans et plus

selon le niveau de scolarité et la région administrative, Québec, 1996(mêmes données qu’au tableau 1, présentation améliorée)

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Figure 2. Exemple d’un graphique accordant trop d’emphaseaux éléments autres que ceux qui représentent les données.

Principe n° 3

La simplicité est de mise.

Les logiciels les plus utilisés pour générer des graphiques sont les chiffriers comme Excel, qui proposent des formats préétablis. Cependant, ceux-ci

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correspondent davantage aux pratiques en cours dans le domaine du marketing que dans le monde des sciences. Cela donne souvent des dispositifs artificiellement complexes qui ne font que déformer la nature des résultats, compliquer leur interprétation ou simplement ajouter de l’information inutile.

Par exemple, Excel propose des diagrammes où les valeurs sont représentées par des objets tridimensionnels vus en perspective (figure 3).

Figure 3. Exemple d’un diagramme dont les caractéristiquesajoutent de l’information nuisant à la lecture des données.

Or, une valeur numérique peut être représentée par un simple point sur un graphique. La représenter comme une boîte ou une pointe de tarte vus en perspective n’ajoute aucune information et, surtout, rend plus difficile tant sa lecture que sa comparaison avec d’autres valeurs.

Les logiciels spécialisés de graphiques scientifiques sont mieux adaptés à la production de graphiques conformes aux normes en usage en science. Malgré tout, il demeure possible de générer des graphiques acceptables avec le chiffrier Excel, à condition de n’utiliser que les modèles de base (appelés histogrammes et nuages de points dans le logiciel) et de modifier considérablement les options des modèles proposés. C’est d’ailleurs le moyen utilisé par l’auteur pour l’immense majorité les dispositifs apparaissant dans les documents de ce cours.

Par ailleurs, quand le nombre des valeurs est peu important, une simple juxtaposition des valeurs est préférable à un dispositif qui fait en sorte que la plus grande partie de la tâche du lecteur consistera... à interpréter le dispositif lui-même plutôt que de lire les données. En voici une illustration, qui reprend les mêmes données que le diagramme de la figure 3, dont on peut décidément questionner l’utilité.

Taille moyenne des plantes

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méthode 1 : 23,4 cmméthode 2 : 24,2 cmméthode 3 : 22,5 cmmoyenne  : 23,4 cm

 Principe n° 4

Il faut chercher à atteindre un équilibre entre la présentation des valeurs numériques elles-mêmes et celle du phénomène ou de l’interprétation que ces valeurs éclairent ou suggèrent.

La présentation de résultats la plus appropriée n’est pas nécessairement celle qui permet de lire de la façon la plus précise les valeurs qui les composent. C’est plutôt, bien souvent, celle qui suggère ou appuie l’interprétation que l’on en propose, qui met en évidence le phénomène en cause et qui montre dans quelle mesure les valeurs affichées participent à ce phénomène.

Ainsi, le graphique de la figure 4 attire moins l’attention sur les points eux-mêmes que sur des courbes illustrant la tendance générale des données et faisant apparaître clairement que certains points ne sont pas cohérents avec l’ensemble. Souvent, ces courbes de tendance sont fondées sur un modèle mathématique décrivant ou expliquant le phénomène; on parle alors de courbes théoriques. Le graphique permet alors d’obtenir une représentation visuelle de l’adéquation du modèle aux données expérimentales.

Figure 4. Exemple de graphique accordant de l’importance à des élémentsfacilitant l’interprétation des données (ici, des courbes théoriques).

Les données sont les mêmes qu’à la figure 2.

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C3 - Données, variables et paramètres

Sommaire

1. Introduction

2. Types de variables

3. Variables dépendantes et indépendantes

4. Variables et dispositifs de présentation

1 Introduction

Les données forment le matériau de base de la recherche empirique. Par données, on entend :

- les quantités numériques que l’on mesure (on parle alors de données brutes) et qui, dans bien des cas, subissent un léger traitement mathématique (on parle de données traitées);

- les informations factuelles que l’on recueille (par exemple, auprès de sujets humains).

D’un point de vue mathématique, les données constituent les variables de l’expérimentation.

On distingue divers types de variables selon la nature des données. Ainsi, une variable peut être qualitative ou quantitative; une variable qualitative peut être nominale ou ordinale, alors qu’une variable quantitative peut être continue ou discrète.

On qualifie également les variables selon le lien qui existe ou que l’on cherche à établir entre elles. On distingue variables indépendantes et variables dépendantes; dans certaines conditions, une variable indépendante peut être appelée paramètre ou variable externe.

2 Types de variables

Une variable qualitative est une variable dont les valeurs sont des caractéristiques ou des catégories. Ces valeurs sont exprimées à l’aide de noms plus ou moins significatifs (par exemple, essai 1, essai 2, essai 3, ...) ou de codes (par exemple, les lettres A, B, C).

Une variable quantitative est une variable dont les valeurs sont exprimées par des nombres accompagnés ou non d’unités et d’incertitudes.

Une variable qualitative est dite ordinale si ses valeurs peuvent être ordonnées (par exemple, des qualificatifs comme « souvent » ou « parfois », des mentions comme « bien » et « très bien »). Elle est dit nominale si ces

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valeurs ne peuvent pas être ordonnées, du moins a priori (par exemple, les caractéristiques socio-économiques comme la profession, le sexe, la nationalité).

Une variable quantitative est dite discrète si elle ne peut prendre que des valeurs bien précises (des entiers, par exemple, comme celles qui résultent d’un dénombrement). Elle est qualifiée de continue si elle peut prendre n’importe quelle valeur, même si la précision du processus de mesure réduit en pratique le nombre de valeurs différentes pouvant être obtenues.

3 Variables dépendantes et indépendantes

Une variable dépendante (notée VD) est une variable dont la valeur est influencée ou déterminée par les valeurs d’une ou d’autres variables, appelées variables indépendantes (notées VI). Les variables dépendantes sont presque toujours quantitatives, alors que les variables indépendantes peuvent être autant qualitatives que quantitatives.

Lors d’une expérimentation, il arrivera souvent que l’on puisse fixer, de manière plus ou moins précise, les valeurs de la ou des VI. Par contre, on n’aura généralement aucune emprise sur les valeurs de la VD, qui seront simplement mesurées. L’expérimentation consistera à donner à la ou aux VI une série de valeurs et à mesurer à chaque fois la valeur correspondante de la VD.

Quand plus d’une VI sont présentes ou considérées dans une même expérimentation, on effectuera généralement plusieurs séries de mesures. À chaque série correspond une valeur d’une des VI, qui reste constante pendant qu’on fait varier la seconde VI. Cette première VI, qui demeure constante pendant qu’une autre varie, est appelée paramètre.

Si la valeur d'un paramètre ne peut être choisie ou modifiée, il faut s'assurer que cette valeur demeure constante tout au long de l'expérimentation. On désigne parfois un tel paramètre sous le nom de variable externe (VE).

4 Variables et dispositifs de présentation

Ces distinctions entre les types de variables sont pertinentes pour le choix du dispositif de présentation et de sa structure. En effet, certains dispositifs sont plus appropriés, voire réservés, à des types de variables particuliers. De plus, des conventions s’appliquent à la disposition des variables dépendantes et indépendantes, et des paramètres.

Voici quelques-unes de ces règles ou conventions.

- Dans un graphique, l’axe vertical (ordonnée) sera généralement associé à la variable dépendante.

- S’il y a plusieurs VI, l’axe horizontal (abscisse) sera associé à une des VI quantitatives. L’autre VI (quantitative ou qualitative) sera considérée comme un paramètre, avec une courbe associé à chacune des valeurs de

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celui-ci (correspondant à une série de mesures).

- S’il y a une seule variable indépendante et qu’elle est qualitative, on emploiera un diagramme plutôt qu’un graphique. Dans ce cas, la variable indépendante pourra aussi bien être affichée en abscisse qu’en ordonnée.

- Dans un graphique, on peut relier les points successifs par des segments de droite ou tracer une courbe continue épousant de plus ou moins près l’ensemble de la distribution.

La première possibilité s’applique seulement si la VI est discrète. Les segments de droite n’ont pas alors de signification réelle, car la VI ne possède pas de valeurs entre les points. Ces segments ne servent qu’à mettre en évidence la tendance des données.

La seconde possibilité s’applique si les variables sont continues. La courbe régulière (souvent une droite) peut soit représenter un modèle mathématique, soit, comme précédemment, simplement souligner la tendance des données. Cette courbe être employée pour interpoler entre deux valeurs mesurées.

Notez que ces deux possibilités sont disponibles dans les chiffriers courants, tel Excel.

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C4 - Les tableaux

Un tableau consiste essentiellement en une disposition ordonnée, sous forme de lignes et de colonnes, de résultats numériques. Les premières lignes et (ou) colonnes affichent des informations permettant d’identifier les variables et, le cas échéant, les caractéristiques communes des valeurs représentées : unités de mesure, incertitude (lorsqu’elle est la même pour toutes les valeurs).

Dans un texte scientifique, les tableaux sont toujours numérotés; ils sont aussi commentés dans le texte en y faisant référence au moyen de ce numéro. Le présent texte vous fournit un exemple de la façon de le faire.

Un tableau présentant les valeurs de deux variables comportera ainsi deux colonnes, une pour la variable indépendante (VI) et l’autre pour la variable dépendante (VD). Le tableau 1 fournit un exemple de ce type de tableau, le plus simple, où la variable indépendante est l'identité de la molécule (une variable qualitative nominale) et la variable dépendante la fréquence fondamentale de vibration (une variable quantitative continue).

S’il y a une seule VI et plusieurs VD, ou encore deux VI, on ajoutera tout simplement des colonnes de manière qu’il y en ait une pour chaque VI, ou pour chaque valeur de la seconde VI.

Le tableau   2 illustre la première situation, où la VI est l’âge des plants et les deux VD sont leur taille et la masse des feuilles, alors que le tableau 3 présente la seconde situation, où les deux VI sont l’âge des plants et la méthode de fertilisation et la VD la taille des plants. Remarquez dans le tableau   3 l'ajout d'une ligne en caractères gras qui présente une valeur de référence (ici, la moyenne). Pour bien distinguer ces valeurs des autres, on a séparé cette ligne des précédentes par un trait fin; ce procédé, facultatif, doit être employé avec circonspection pour ne pas augmenter indûment le nombre de traits horizontaux.

Soulignons que ces deux tableaux et les suivants correspondent à une expérimentation fictive où l’on aurait comparé l’effet de diverses méthodes de fertilisation sur la croissance de quelques variétés de plants, dans le but de déterminer si la méthode actuellement employée est la plus appropriée. Dans

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cet exemple, la variable " méthode de fertilisation ", qui comprend plusieurs éléments (composition du fertilisant, mode et fréquence d’application, etc.) et une variable qualitative ordinale; ses valeurs sont ici représentées par des lettres dont le sens serait donné dans le rapport d’expérimentation.

Cette même structure peut être adaptée pour inclure une troisième VI, parfois appelée paramètre. Il existe deux façons de procéder.

Tout d’abord, lorsqu’une des VI ne compte que deux valeurs et que le nombre de chiffres significatifs requis est faible, on peut dédoubler les colonnes associées à l’autre VI. Le tableau 4 en fournit un exemple; les variables sont les mêmes que dans le tableau   3 , plus une troisième VI, l’année d’expérimentation.

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Cependant, cette méthode conduit souvent à des tableaux très larges, qui devraient être imprimés en mode paysage ou, pour un document destiné à être consulté à l’écran, être ouverts dans une nouvelle fenêtre très large. Dans les deux cas, la lecture du tableau en est rendue plus difficile.

L’autre méthode, qui convient quel que soit le nombre de valeurs des deux premières VI, consiste à multiplier les lignes plutôt que les colonnes. Il s'agit d'insérer une nouvelle colonne où l’on répète, pour chaque valeur de la première VI, toutes les valeurs de la seconde (tableau 5). Avec ce modèle, la seule limite au nombre de valeurs des deux premières VI est, pour un document imprimé, la hauteur de la page. Ainsi, le format des tableaux proposé dans ce document permet d'inclure une cinquantaine de lignes dans une page.

On constate que dans ce dernier type de tableau, les comparaisons sont plus faciles entre les valeurs de la VD associées aux deux dernières VI (ici, l’année et l’âge), qui sont voisines, qu’entre les valeurs associées à la première VI (la dose), qui sont distantes de quelques lignes. On choisira donc l’ordre des VI de manière que les comparaisons que l’on juge les plus pertinentes soient plus

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faciles à effectuer. On remarquera également que dans ce type de tableau, les unités de la VD sont mentionnées dans le titre, car l’en-tête est occupée par le nom et les valeurs d’une variable indépendante.

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C5 - Les figures

Les figures peuvent servir à présenter des données ou des résultats, quand ils concernent l'apparence, les caractéristiques, l'état, ou l'évolution d'un objet, d'un phénomène ou d'un processus qu'un simple énoncé ne suffirait pas à bien décrire. Elles servent aussi à fournir la signification de tous les symboles mathématiques représentant des quantités (distance, masse, etc.) associées à la situation ou au montage expérimental. Finalement, elles peuvent illustrer les liens logiques ou fonctionnels entre divers éléments d’une situation ou d’un montage.

Elles proviennent généralement de dessins, d'esquisses ou de photographies (voire de séquences vidéo) réalisés lors de l'expérimentation et insérés dans le cahier de laboratoire.

Dans un texte scientifique, les figures sont toujours numérotées; elles sont aussi commentés dans le texte en y faisant référence au moyen de ce numéro. Le présent texte vous fournit un exemple de la façon de le faire.

Selon leur degré d'abstraction, on distingue trois types principaux de figures :

1. les photographies;

2. les dessins au trait;

3. les schémas.

Le choix du type de figure dépend de nombreux facteurs, dont la complexité de l'objet ou du phénomène, le fait qu'il soit connu ou non des lecteurs et le média employé pour la diffusion du document.

1 Les photographies

On pourrait penser qu’une photographie est la meilleure façon de renseigner le lecteur sur les caractéristiques visuelles d’un objet ou d’un phénomène, mais ce procédé présente un certain nombre de limitations.

Tout d’abord, une photographie « brute » est souvent difficile à interpréter. Elle ne montre un objet ou un ensemble d’objets que sous un seul angle, avec des effets de perspective ou d’occultation qui peuvent en modifier l’apparence ou en masquer des parties. Il faut aussi considérer le fait qu’il est souvent difficile pour un photographe non professionnel de bien faire ressortir les détails sur une photographie; l’éclairage acquiert ici une importance capitale.

On pourra pallier ces limitations en superposant à la photographie des éléments graphiques ou textuels servant à en guider l’examen et facilitant le lien entre la figure et le texte explicatif. On songe ici à des inscriptions (textes ou simples numéros), associées à des zones mises en évidence dans la photo, ou encore à des traits pointant vers des éléments de l’image. On peut aussi combiner dans une même figure plusieurs photographies montrant l’objet ou le système sous divers angles ou à diverses échelles.

La figure 1 présente une photographie d’un montage expérimental (un

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pendule composé) avec des inscriptions qui en énumèrent les principales composantes. On remarquera dans les mortaises (à droite) des prises de vues rapprochées de certaines parties du montage, sous des angles différents, qui permettent de montrer des détails difficiles à percevoir dans la photographie principale.

Figure 1. Photo d’un montage expérimental,avec inscriptions et détails en mortaises.

Cependant, ces moyens présentent eux-mêmes leurs inconvénients. Selon la nature de l’image et le nombre d’inscriptions requis, celles-ci peuvent venir cacher des parties de l’image que l’on voudrait montrer, ou simplement la surcharger d’informations difficiles à distinguer. Dans la figure 1, par exemple, il serait bien difficile d’ajouter les informations sur les dimensions des parties du pendule.

Quand une figure est destinée à un média numérique, on peut contourner cette difficulté en ayant recours aux possibilités du multimédia. Il suffit de rendre facultatif l’affichage des inscriptions ou autres éléments de guidage ou d’interprétation. Sauf pour les présentations de type Power Point, les outils nécessaires pour réaliser ces animations (programmation Javascript ou de type Flash) ne sont pas très faciles d’utilisation. Il est toutefois possible de produire un effet assez satisfaisant à l’aide de simples documents HTML de base (sans aucune programmation). À titre d’exemple, la figure suivante (qui s’ouvrira dans une nouvelle fenêtre) montre comment on peut ajouter une certaine interactivité à la figure 1, de manière à y inclure de manière sélective un plus grand nombre d’informations qui, autrement, rendraient la figure difficile à

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interpréter. Ce qui s'ouvre dans la fenêtre est simplement une série de quatre fichiers HTML, interreliés par hyperliens, contenant chacun une version de la figure.

Quand les données ou résultats sont formés de séquences vidéo et que le mode de diffusion ne permet pas de les montrer telles quelles, on optera pour une série de photographies présentant des instantanés permettant au lecteur de recréer le mouvement ou les modifications. Ces photos peuvent également comporter des inscriptions facilitant la comparaison d’un image à l’autre; de plus, le temps devra être clairement indiqué, de préférence sur les images elles-mêmes, ou encore dans la légende.

Finalement, soulignons que si les photographies conviennent bien à la présentation sur ordinateur (projection, pages web), elles ne se prêtent pas aisément à l'impression. Les revues (autres qu’électroniques) hésiteront à les accepter; quand elles le sont, elles doivent souvent être converties en noir et blanc, ce qui risque de masquer les différences entre des zones voisines. De même, les sorties sur imprimante laser et les photocopies élimineront également la couleur, avec de plus des conséquences souvent désastreuses sur le contraste.

Pour éviter ce problème, la seule solution réside dans la technique du dessin au trait.

2 Les dessins au trait

Comme le font la plupart des modes d'emploi, les photos peuvent être remplacées par des dessins en noir et blanc, appelés dessins au trait, comportant uniquement les contours des objets; les détails de texture ou de « décoration » sont généralement omis.

La figure 2 présente un dessin au trait réalisé à partir de la photographie de la figure   1 . On constate que certains détails ou éléments ont été omis (le fil à gauche du pilier vertical, près de la base, et les graduations sur le pilier) ou simplifiés (le ressort, le système d'attache de la corde sur la plaque d'ajustement). Hormis ces différences, le dessin reproduit fidèlement les caractéristiques du montage.

La remarque touchant la limite du nombre d'inscriptions pouvant être incluses dans une photographie s'applique également, quoique parfois dans une moindre mesure, aux dessins au trait. Les schémas constituent un moyen de repousser quelque peu cette limite.

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Figure 2. Dessin au trait réalisé à partir de la photographie de la figure 1.

3 Les schémas

Les schémas sont des représentations plus ou moins abstraites d'objets, de systèmes ou de phénomènes.

- À un extrême, ils peuvent représenter de manière assez réaliste les systèmes et les objets qui les constituent, mais en simplifiant leurs formes et en ne conservant que les objets ou parties d'objets pertinents à la compréhension de la donnée ou du résultat.

La figure 3 illustre, toujours pour le même montage, un schéma qui n'en présente que les éléments essentiels (la tige, le cylindre, le pivot, le ressort et la plaque d'ajustement), sans se préoccuper du respect intégral de l'échelle et des formes (le ressort est montré beaucoup plus étiré qu'en réalité). L'élimination des éléments non pertinents permet maintenant d'indiquer toutes les quantités, fixes ou variables, mesurées durant l'expérimentation, avec leurs symboles mathématiques et, le cas échéant, leur valeurs.

Les schémas seront souvent des vues en deux dimensions (de face). Pour montrer la troisième dimension, on emploiera, plutôt que la perspective, une vue appelée isométrique, couramment utilisée en dessin technique, qui correspond à ce qu'on observe sur une photographie prise de très loin avec un téléobjectif, ce qui minimise les déformations pouvant causer des erreurs d'interprétation.

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Figure 3. Schéma du même montage expérimental, ne faisant apparaître que les éléments pertinents, dont les valeurs mesurées lors de l’expérimentation et leurs symboles.

- À un autre extrême, les schémas expriment essentiellement des idées et des liens entre elles. Ils ne contiennent alors que des éléments textuels et graphiques simples (formes géométriques ou icônes) reliés par des traits ou des flèches. La figure 4 illustre un exemple d'un tel schéma, qui ne donne aucune indication (autre que le texte des boîtes) sur la nature et les caractéristiques (forme, dimensions) des objets qu'il décrit.

Figure 4. Exemple de schéma illustrantun processus d'amplification/filtrage avec rétroaction.

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C6 - Les diagrammes

Les diagrammes servent à présenter des données ou des résultats quand il y a moins de deux variables quantitatives continues; sinon, un graphique est préférable.

Il existe plusieurs types de diagrammes. Le principal est le diagramme à barres. D’autres types sont soit peu recommandables, car plus difficiles à lire avec précision (par exemple les diagrammes en « pointes de tarte »), soit peu utilisés (par exemple, les diagrammes à points, qui sont pourtant un compromis intéressant entre les diagrammes et les graphiques).

Comme leur nom l’indique, les diagrammes à barres sont formés... de barres, verticales (figure   1 ) ou horizontales (figure   2 ). Chaque barre est associée à une valeur de la variable indépendante (qualitative ou quantitative discrète); la longueur de la barre représente la valeur de la variable dépendante (quantitative discrète ou continue).

Les figures 1 et 2 présentent les deux orientations possibles pour un diagramme à barre. Aucune des deux n’est vraiment préférable du point de vue de la facilité de lecture, mais les diagrammes à barres horizontales présentent l’avantage de fournir plus d’espace pour les valeurs des variables qualitatives. Cela permet d'inscrire des mots plus longs, donc plus signifiants, qui facilitent l'interprétation du diagramme. Ainsi, dans la figure   1 , le lecteur doit consulter le texte pour savoir ce que signifient les lettres représentant les diverses méthodes.

Figure 1. Taille des plants de quatre mois pour diverses méthodes de fertilisation.Exemple de diagramme à barres verticales.

La présence des lignes de fond (quadrillage) est très importante pour éviter les effets d'illusion d'optique dus à la juxtaposition de barres de longueurs différentes. Notons également que les barres ont été ordonnées selon leur longueur, plutôt que d’après l'ordre alphabétique des lettres des méthodes, et que les deux barres vers lesquelles on désire attirer l'attention ont été colorées différemment.

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Soulignons finalement que l'utilisation de diagrammes en perspective est à déconseiller

.

Figure 2. Taille des plants de quatre mois pour diverses méthodes de fertilisation.Exemple de diagramme à barres horizontales (même données qu’à la figure 1)

Pour représenter dans un diagramme deux variables dépendantes, ou encore les valeurs d’une seconde variable indépendante, on utilisera des barres de couleurs différentes ou, pour l’impression en noir et blanc, des tons de gris ou des motifs.

Ainsi, la figure 3 montre un diagramme à barres à 1 VI et 2 VD qui présente, pour cinq variétés de plants (la VI), les différences de croissance selon deux mesures (les VD) : la taille des plants et la masse des feuilles. Remarquez que chaque VD possède sa propre échelle.

Figure 3. Taille et masse des feuilles de cinq variétés de plants de quatre moisExemple de diagramme à barres à 1 VI et 2 VD.

De son côté, la figure 4 présente un diagramme à barres à 2 VI et 1 VD, les VI

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étant la variété et la méthode de fertilisation) et la VD la taille des plants.

Figure 4. Taille de cinq variétés de plants de quatre moispour les méthodes de fertilisation actuelle et optimale.

Exemple de diagramme à barres à 2 VI et 1 VD.

Dans ce diagramme, la comparaison se fait le plus facilement entre les résultats des deux méthodes pour une même variété. Si l’on désire plutôt favoriser la comparaison entre les variétés pour une même méthode, on regroupera autrement les variables; la couleur sera alors associée à la valeur de la variable indépendante (la variété). La figure 5 montre les mêmes données qu'à la figure 4, mais disposées de manière à favoriser la comparaison entre les variétés.

Figure 5. Taille de cinq variétés de plants de quatre mois pour deux méthodes de fertilisation(même données qu'à la figure 4). Exemple de diagramme à barres à 2 VI et 1 VD.

Cependant, si le nombre de couleurs nécessaire dépasse quatre ou cinq, ces diagrammes deviennent difficiles à lire car il faut se remémorer constamment

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la signification des couleurs. Par ailleurs, le nombre de motifs ou, plus encore, de teintes de gris pouvant être distingués est assez limité, surtout quand les documents sont photocopiés ou transmis par télécopieur. De toute façon, un diagramme comprenant un trop grand nombre de séries de données devient inefficace; le nombre de quatre ou cinq est généralement reconnu comme un maximum.

Finalement, pour représenter plus de trois variables (par exemple, 3 VI et 1 VD), on aura recours à des diagrammes à barres horizontales à échelles identiques, juxtaposés verticalement. Ainsi, pour représenter des séries de mesures comme celles de la figure 5, mais répétées à chaque année, on placera l'un au-dessus de l'autre des graphiques associés à chaque année (figure 6).

Figure 6. Taille de cinq variétés de plants de quatre mois pour deux méthodes de fertilisation et trois années d'expérimentation. Exemple de diagramme à barres à 3 VI et 1 VD.

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C7 - Les graphiques

Sommaire

1. Introduction

2. Les graphiques à une variable dépendante (VD)

3. Les graphiques à deux variables dépendantes (VD)

4. Courbes théoriques et valeurs expérimentales

5. Les graphiques à deux variables indépendantes (VI) continues

6. Les diagrammes à boîte

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1 Introduction

Les graphiques sont employés quand au moins une des VI est continue et, normalement, qu’elle compte au moins une dizaine de valeurs. Ils conviennent aussi, même avec un nombre de valeurs plus limité :

- pour illustrer une tendance dans les résultats ou une corrélation entre les deux variables continues;

- pour comparer cette corrélation pour diverses valeurs d’une troisième variable (quel qu’en soit le type);

- pour estimer l’adéquation d’un modèle mathématique décrivant la relation entre les variables, modèle représenté par une courbe sur le graphique.

Les graphiques sont aussi très utiles pour mettre en évidence des anomalies, par exemple, une valeur s’écartant de façon exagérée de ce que suggère l’allure générale des résultats ou encore le modèle mathématique.

Dans un graphique, chaque couple de valeurs de la variable indépendante (VI) et de la variable dépendante (VD) est représenté par un point. Lorsque l’on désire afficher les incertitudes sur la valeur des variables, on les représente par des rectangles d’incertitude, formés de lignes dont les longueurs indiquent les grandeurs de l’incertitude, selon l’échelle de chaque axe (b, dans la figure 1). Dans les cas particuliers (mais fréquents) où l’incertitude sur une des variables est négligeable ou trop faible pour être visible à l’échelle du graphique, le rectangle se réduit à une simple ligne verticale (a, dans la figure 1) ou horizontale (c, dans la figure).

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Figure 1 Rectangles d’incertitude, avec incertitude :sur la VD seulement (a), sur les deux variables (b) et sur la VI seulement (c).

Les caractéristiques d’un graphique dépendent du nombre et du type de variables qu’il contient.

Passons donc en revue les principaux types de graphiques. Veuillez noter que, les quantités représentées sur les graphiques sont des données simulées, sauf mention contraire (dans ce cas, elles sont tirées de la thèse de doctorat de l’auteur).

2 Les graphique à une variable dépendante (VD) 

Le graphique le plus simple (figure 2) est celui qui n’affiche qu’une seule variable dépendante (VD) et une seule variable indépendante (VI).

Le cadre dans lequel sont affichés les points est appelé fenêtre des données. Les côtés de celle-ci, appelés axes, portent des divisions et sous-divisions. Ces divisions, qui doivent être en nombre restreint (normalement entre 3 et 6), affichent des nombres (appelés étiquettes) couvrant la gamme des valeurs des variables.

Par convention, la VI est portée sur l’axe horizontal et la VD sur l’axe vertical. Le nom et les unités de chaque variable sont affichés au centre de l’axe correspondant. Si l’on désire ne pas tourner le nom de la VD, on peut aussi afficher celui-ci au-dessus du coin gauche de la fenêtre de données, à l’horizontale.

Afin d’éviter que des points ne risquent d’être masqués, les divisions et sous-divisions sont placées à l’extérieur de la fenêtre des données, et les extrémités de celle-ci dépassent les valeurs extrêmes des variables. On remarquera aussi que les divisions sont reproduites (sans les étiquettes) aux côtés supérieur et droit de la fenêtre de données.

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Figure 2 Taille des plants de la variété Glory en fonction de l’âge,dose optimale. Exemple de graphique à 1 VI et 1 VD.

Pour mettre en évidence la progression des valeurs, on peut relier les points successifs par des segments de droite, comme dans la figure 3a, ou encore tracer des courbes régulières, appelées courbes de tendance, passant le plus possible au voisinage des points (figure 3b).

Ces segments et ces courbes ont pour but de faciliter la perception des tendances; un trait plus épais que celui du cadre et des divisions est normalement employé.

a)

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b)

Figure 3 Mêmes données qu’à la figure 2.Exemple de graphique à 1 VI et 1 VD avec points reliés (a) et courbe de tendance (b)

Un graphique où la variable indépendante possède un grand nombre de valeurs également espacées est appelé série chronologique, car la VI en question est souvent le temps. La présence de segments reliant les points est essentielle dans ce type de graphique, surtout lorsque la variable dépendante présente des fluctuations rapides. C’est ce qu’illustre la figure 4, où l’on remarquera en outre le recours à une échelle verticale logarithmique qui met en évidence les fluctuations aux faibles intensités, au centre et dans les bords du faisceau.

Une telle échelle logarithmique s’impose si l’une des variables quantitatives couvre deux ordres de grandeur ou plus (soit un facteur de l’ordre de 50 ou plus entre la plus petite valeur et la plus grande). Elle est utile aussi lorsqu’on désire effectuer des comparaisons en pourcentage, car des longueurs égales le long de l’axe logarithmique correspondent à des pourcentages égaux de variation.

Vous remarquerez que des droites pointillées ont été tracées dans la fenêtre des données; elles indiquent des valeurs de référence utiles à la lecture du graphique. Ici, on a choisi la position zéro et deux positions symétriques par rapport à celle-ci, ce qui permet d’évaluer plus facilement la symétrie de la distribution.

Lorsqu’une des valeurs dépasse très largement les autres, ou encore que celles-ci se concentrent en deux ou trois groupes distincts relativement éloignés, il peut être utile d’interrompre carrément un axe pour sauter à une nouvelle valeur, avec ou sans changement d’échelle.

Une telle interruption doit être fortement signalée. Une bonne façon de le faire est de juxtaposer plusieurs fenêtres des données nettement séparées. Ce procédé est très utile pour mettre en évidence certaines parties du graphique. Ainsi, pour les mêmes données qu’à la figure 5, un double changement d’échelle (vertical et horizontal) donne un meilleur aperçu de la partie centrale

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du graphique, qui apparaît dans sa propre fenêtre des données (figure 6).

Figure 4 Intensité d’un faisceau en fonction de la position horizontale (données réelles).Exemple de graphique de type série chronologique avec points reliés.

Figure 5 Mêmes données qu’à la figure 4.Exemple de graphique de type série chronologique, avec fenêtre scindée en trois.

Les valeurs d’une seconde variable indépendante (qualitative ou quantitative discrète) peuvent être représentées sur le même type de graphique (figure 6) par le recours à des points de couleurs différentes ou, pour des graphiques en

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noir et blanc, de forme différente, associés aux valeurs de cette seconde VI.

Figure 6 Taille des plants de la variété Glory en fonction de l’âge,,méthodes actuelle et optimale. Exemple de graphique à 2 VI et 1 VD avec points reliés.

Dans ce type de graphique comportant plusieurs séries de points, les traits ou courbes de tendance sont très utiles pour distinguer les séries, surtout lorsque qu’elles ne sont pas bien séparées, comme dans la figure 6. Il convient alors d’utiliser pour chaque série un style ou une couleur différente (la même que celle des points).

Au-delà de quatre ou cinq séries, ou encore lorsque les séries empiètent trop les unes sur les autres, il peut être préférable de recourir à des fenêtres des données juxtaposées verticalement, contenant chacune une seule série et comportant des axes horizontaux identiques.

3 Les graphiques à deux variables dépendantes (VD)

Lorsqu’il y a deux VD possédant des gammes de valeurs, voire des unités différentes, on peut associer chacun des deux axes verticaux à l’une d’elles (figure 7), en indiquant bien à quelle série de points correspond chaque axe.

Dans ce type de graphique, il est conseillé, lorsque l’on désire comparer l’importance des variations des deux VD, de faire démarrer les deux axes à zéro. En effet, comme le montre la figure 8, par le simple jeu d’un changement des origines et des échelles des deux axes, on peut donner l’impression que n’importe quelle des deux VD varie beaucoup plus que l’autre dans l’intervalle considéré.

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Figure 7. Taille et masse des feuilles en fonction de l’âge des plants.Exemple de graphique à 1 VI et 2 VD, avec double échelle.

Ainsi, le premier graphique de la figure 8 (a) suggère que la consommation d’électricité durant une journée augmente beaucoup plus que la consommation d’eau avec la température, alors que le second (b), qui présente exactement les mêmes données, suggère plutôt l’inverse. Le troisième graphique (c), dont les deux axes verticaux commencent à zéro, montre bien que les deux VD varient sensiblement de la même façon dans l’intervalle représenté.

a)

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b)

c)

Figure 8. Trois versions d’un graphique à 1 VI et 2 VD, avec double échelle Dans les deux premiers (a et b), les échelles ne partant pas de toutes deux de zéro.

4 Courbes théoriques et valeurs expérimentales

Lorsqu’on associe un modèle mathématique au phénomène représenté par les données, les courbes théoriques correspondantes sont tracées sur le graphique, de la même façon que les courbes de tendance (figure 9 et fenêtre du haut de la figure   10 ). Cependant, à la différence des courbes de tendance, qui n’ont pour but que de guider l’œil en lui fournissant un repère, les courbes théoriques représentent les valeurs prédites par un modèle mathématique.

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La nature du modèle et, si possible, la valeur des paramètres qui lui permettent de bien représenter le phénomène doivent être mentionnées dans le texte, la légende ou même à l’intérieur de la fenêtre des données.

Figure 9. Vitesse d’un chariot en fonction du temps, avec ou sans charge de 10 kg.Exemple de graphique avec courbes théoriques.

Si l’on veut mettre davantage en évidence l’adéquation (ou la divergence) entre le modèle et les points expérimentaux, on peut juxtaposer au graphique présentant les points expérimentaux et la courbe théorique un graphique des différences qui, comme son nom l’indique, affiche la différence entre les points expérimentaux et les valeurs prévues par le modèle. Ce type de graphique sert à distinguer les écarts aléatoires dus à l’incertitude sur les valeurs expérimentales des écarts plus globaux qui traduisent la tendance des valeurs expérimentales, dans certaines régions du graphique, à s’écarter du modèle.

C’est ce qu’on a fait dans la figure 10, où on a tracé dans le graphe des différences une courbe de tendance qui permet de bien distinguer les écarts globaux dans diverses parties de la distribution et les variations aléatoires (rapides) dues à l’incertitude sur les mesures. Remarquez également que, comme dans les figures   7 et 8, des droites pointillées indiquent des valeurs de référence (valeurs zéro et valeur moyenne).

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Figure 10 Haut : intensité mesurée d’un faisceau en fonction de la position horizontale (données réelles).et courbe théorique correspondante (gaussienne avec w = 0,38 cm).

Bas : différence entre intensité mesurée et intensité théoriqueExemple de comparaison expérience-modèle à l’aide d’un graphique des différences.

5 Les graphiques à deux variables indépendantes (VI) continues

Avec deux variables indépendantes continues (par exemple, deux dimensions spatiales), il faut recourir à un graphique capable de représenter une troisième dimension. Il en existe trois principaux types.

a) Les graphiques 3-D (figure 11), où les valeurs de la VD sont représentées par l’altitude, le graphique étant affiché en perspective. Idéalement, l’usager devrait pouvoir modifier le point de vue, comme avec les logiciels de type réalité virtuelle.

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Figure 11 Intensité (simulée) d’un faisceau lumineux dans un plan.Exemple de graphique 3-D à deux VI et une VD, représentée par l’altitude.

  

b) Les graphiques plans à points où chaque valeur de la VD est représentée par un rectangle de couleur dont la position correspond aux valeurs des VI (figure 12). Ce type de graphique est fréquemment employé pour les images d'objets célestes obtenues à l'aide de télescopés.

Figure 12 Mêmes données qu’à la figure 11.Exemple de graphique à deux VI et une VD, à points.

  

c) Les graphes plans à courbes de contour ou à zones de contour, qui affichent, par interpolation, des lignes (appelées isolignes) correspondant à des valeurs discrètes de la VD (figure 13), ou encore des zones de couleur associées à des intervalles de valeurs de la VD (figure   14 ). Remarquons que ce dernier type de graphique constitue en quelque sorte une combinaison des deux précédents.

Les graphiques de contour sont notamment employés pour des mesures de type géographique, par exemple des altitudes, des températures, des précipitations, etc. On peut aussi combiner sur un même graphique des

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isolignes pour une VD et des zones de contour pour une autre VD, par exemple la température et la pression atmosphérique.

Figure 13 Même données qu’à la figure 11.Exemple de graphique à deux VI et une VD, à courbes de contour (isolignes).

Figure 14 Même données qu’à la figure 11.Exemple de graphique à deux VI et une VD, à zones de contour.

  

Des graphiques combinant deux ou plus de ces trois types peuvent aussi être employés. Par exemple, on peut associer des couleurs aux lignes de contour, ajouter des lignes entre les zones de contour, superposer graphique 3-D et courbes de contour. Ces combinaisons n'ajoutent pas réellement d'information, mais la redondance ainsi créée facilite dans certains cas l'interprétation de ces graphiques somme toute assez complexes. Cela est particulièrement vrai pour les graphes 3-D, que l'on peut rendre beaucoup plus lisibles en codant par la couleur la valeur moyenne de la variable dans chacun des rectangles (figure 15).

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Figure 15 Même données qu’à la figure 11.Exemple de graphique 3-D avec codage par couleur des valeurs de la VD.

L’interprétation de ces graphiques demande une certaine habitude, entre autres afin que la relation entre l'ordre des couleurs (environ un quinzaine, au maximum) et les valeurs de la VD devienne intuitive. Bien qu'il n'existe pas de convention stricte à cet égard, on a généralement recours à un ordre qui reproduit en partie celui du spectre allant, par exemple, du violet très sombre au rouge clair, en passant par bleu, le vert, le jaune et l’orange.

La production de ces graphiques exige normalement le recours à des logiciels spécialisés. Cependant, l’auteur de ce cours a préparé un petit logiciel en ligne, appelé Graphe3D, qui vous permettra d’en explorer les caractéristiques, en vous offrant la possibilité d’observer simultanément jusqu’à quatre représentations (correspondant aux figures 12 à 15) d’un certain nombre de distributions. Le logiciel offre également la possibilité de varier de manière interactive le point de vue de la version 3-D, et même de visualiser vos propres données. Vous pouvez y accéder en cliquant ici. Amusez-vous bien!

6 Les diagrammes à boîte

Lorsqu’à chaque valeur de la variable indépendante est associée une série de valeurs de la variable dépendante, formant une distribution, il peut être utile de représenter cette distribution de manière plus complète que ce que permettent les rectangles d’incertitude, qui ne montrent que la moyenne et l’écart-type de la distribution. Cela est particulièrement pertinent lorsque les valeurs sont en petit nombre, ou lorsque la distribution est très asymétrique.

Une des façons de le faire est d’afficher tous les points correspondant à chaque valeur de la VD (figures 16a). Ces points se retrouvent alors sur une ligne verticale; lorsque deux points ou plus coïncident, on les décale légèrement selon l’horizontale.

Une autre méthode, qui s’impose quand le nombre de points devient très grand, permet de représenter la distribution de manière plus détaillée qu’avec

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le couple point-rectangle d’incertitude, en ayant recours au diagramme à boîte (box plot en anglais), appelé aussi diagramme de Tukey, du nom de leur inventeur.

Il existe différentes versions du diagramme à boîte; la figure 16b illustre un d’entre eux. En cliquant dans la figure, une version interactive de celle-ci s’ouvrira dans une nouvelle fenêtre et vous permettra d’obtenir des explications sur les diverses caractéristiques de ce diagramme, fondées sur les notions de médiane (la valeur qui sépare une distribution en deux groupes égaux) et de quartiles (les trois valeurs qui la séparent en quatre groupes égaux). Les fonctions calculant ces valeurs sont disponibles dans Excel.

La boîte est associée aux valeurs comprises dans les deux quartiles centraux, soit entre Q1 et Q3. Sa hauteur est égale à l’interquartile Q, valant Q3 – Q1. La ligne à l’intérieur de la boîte correspond à la médiane (ou Q2) et la croix à la moyenne. Les lignes sortant des deux extrémités de la boîte, appelées moustaches (whiskers en anglais) indiquent les zones où se trouvent les valeurs du premier ou du dernier quartile dites non aberrantes, c’est-à-dire situées à moins de 1,5 Q de la boîte. Les valeurs aberrantes (outliers en anglais) sont représentées individuellement par des cercles, si elles sont à moins de 3 Q de la boîte (valeurs aberrantes de premier type), et par des étoiles au-delà (valeurs aberrantes de second type). Notez que les valeurs aberrantes ne sont pas toujours séparées en deux types, ou même représentées, dans les diverses versions de diagrammes à boîte.

Figure 16 Diagramme à boîte représentant la distribution dans l’encadré, à gauche de l’axe. Cliquez dans la figure pour ouvrir dans une nouvelle fenêtre

une version interactive de la figure expliquant les caractéristiques du diagramme.

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SÉRIE D - LA PROPRIÉTÉ INTELLECTUELLE

D1 - La propriété intellectuelle :définitions et principes

La notion de propriété s'applique généralement aux objets matériels : nous pouvons être propriétaires d'une voiture ou d'une maison, ce qui nous confère un droit exclusif d'utilisation de cet objet : seuls ceux ou celles que nous autorisons à le faire peuvent conduire notre voiture ou entrer dans notre maison.

En règle générale, un objet appartient au départ à qui l'a fabriqué, ou encore a mandaté ou payé quelqu'un pour le faire. Cette propriété peut cependant être transférée à une autre personne, généralement en échange d'une somme d'argent. On peut aussi, sans cesser d'être propriétaire, permettre à quelqu'un, toujours en échange de sommes convenues, d'utiliser ce qui nous appartient. Ainsi, on peut tout aussi bien vendre que louer une voiture ou une maison.

La notion de propriété peut être étendue à des « objets » moins tangibles, soit ceux qui résultent de nos activités de création intellectuelle, d'où justement l'expression « propriété intellectuelle » (PI). Soulignons qu’une activité de création ne peut déboucher sur une PI que si elle a nécessité « ... un certain effort personnel, des connaissances, de l'habileté, du temps, de la réflexion, du jugement et de l'imagination. » (extrait de Édutile Inc. c. L'association pour la protection des automobilistes (A.P.A.), CF T-1151-96)

Ainsi, la PI ne concerne pas les faits ou les données brutes. Elle peut toutefois s’appliquer aux moyens grâce auxquels ceux-ci sont conservés, organisés ou communiqués, dans la mesure où ces moyens nécessitent une certaine dose de création, au sens défini ci-dessus. Ainsi, une base de données d’adresses, en vertu de sa structure et des outils qui permettent de l’exploiter, peut être couverte par la PI, mais pas une simple liste alphabétique, tel un annuaire téléphonique.

La PI est régie par des lois et règlements qui ont été conçus dans un souci d'équilibre entre les intérêts des créateurs, qui souhaitent conserver une mainmise sur leurs créations et participer aux éventuelles retombées de leur utilisation, et ceux de la société, qui doit bénéficier des créations et innovations de ses membres.

Cela se traduit entre autres par les caractéristiques suivantes de la PI.

- La PI ne couvre pas les idées, mais seulement la forme sous laquelle ces idées sont exprimées ou incarnées (ce qui, on s'en doute, laisse place à interprétation).

- Selon les lois des différents pays, la PI ne concerne pas certains types de documents. Par exemple aux États-Unis (mais pas au Canada), les ouvrages publiés par les organismes publics ne font l’objet d’aucune PI; ils sont dits « du domaine public ».

- La PI n'est pas éternelle : l'objet de la PI devient accessible à tous au bout d'un certain nombre d'années, variable selon le type d'objet et le pays, après sa création ou le décès de son créateur; on dit alors qu'il « tombe

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dans le domaine public ».

Les principaux types d'objets auxquelles s'applique la PI sont :

- les œuvres littéraires (tout texte écrit, en fait);

- les œuvres artistiques (peintures, dessins, photographies, etc.);

- les œuvres dramatiques (théâtre, cinéma, danse, etc.);

- les œuvres musicales;

- les programmes informatiques;

- les inventions.

La PI s'applique aussi aux marques de commerce, aux dessins industriels, aux obtentions végétales (espèces végétales crées par croisement ou autres techniques) et aux topographies de circuits intégrés.

Tout comme pour la propriété « ordinaire », seul le titulaire de la PI a le droit d’exploiter sa création. Cependant, ce titulaire peut très bien, généralement avec compensation financière, céder ce droit de manière définitive (comme dans une vente) ou accorder une licence d'utilisation temporaire ou perpétuelle, exclusive ou non (comme dans une location).

La PI est régie par des lois nationales ainsi que par des conventions et traités internationaux. Pour les cinq premières catégories décrites plus haut, il s'agit des lois et de la convention internationale sur le droit d'auteur. Pour les inventions, ce sont les lois sur les brevets et le Traité de coopération en matière de brevets. La révision et l'application de ces lois, conventions et traités relève d'organismes nationaux ou transnationaux comme l'Office de la propriété intellectuelle du Canada et l'Organisation mondiale de la propriété intellectuelle.

Les lois régissant la PI visent à permettre aux créateurs, en leur accordant le contrôle de l’exploitation de leurs créations, de profiter des retombées éventuelles de leur diffusion ou de leur commercialisation. Elles visent également à protéger les créateurs de toute utilisation inappropriée de leurs créations. Notons cependant que la protection de la PI exige l’intervention des tribunaux dans chaque pays où l'objet en cause est produit ou diffusé.

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D2 - Le droit d'auteur

Le titulaire du droit d'auteur sur une œuvre littéraire ou artistique est le seul autorisé à produire, reproduire, représenter, adapter, traduire et communiquer la totalité ou une partie importante de l'œuvre, sous une forme matérielle quelconque.

Le premier titulaire du droit d'auteur est l'auteur (ou les auteurs). Ce droit s’applique dès la création de l’œuvre, pour cesser un certain nombre d'années, variable selon les pays (50 au Canada, 70 en Europe, entre 70 et 95 aux USA), après la mort de l'auteur ou du dernier auteur.

Cependant, pour les œuvres :

- réalisées à la demande d'une tierce partie, contre rétribution;

- créées par un employé dans l’exercice de son emploi;

le premier titulaire est cette tierce partie ou l'employeur, respectivement.

Notons cependant que la notion « d’exercice d’un emploi » peut être interprétée de diverses façons, favorables à l’une ou l’autre des parties. Ainsi, on peut invoquer que l’employeur n’est titulaire du droit d’auteur que si la réalisation de l’œuvre fait partie des tâches demandées à l’employé ou attendues de celui-ci. Dans un cas particulier, ce sont les tribunaux qui trancheront. Mentionnons aussi que les contrats de travail (individuels ou collectifs) peuvent prévoir la cession automatique à l’employeur du droit d’auteur sur toute œuvre réalisée par un employé pendant les heures ou sur les lieux de travail.

Pour les œuvres créées en collaboration, les lois sur le droit d'auteur ne fournissent pas les critères permettant de juger du statut d'auteur des diverses personnes qui ont pu y contribuer. Il faut alors s'en remettre à la jurisprudence. D'après celle-ci, est auteur ou coauteur d'une œuvre toute personne ayant contribué de manière substantielle au processus de création de l’œuvre, le caractère substantiel étant relié au travail accompli et (ou) à l'effort fourni. Ainsi, une personne qui ne prend pas part à l'écriture de l’œuvre, oui qui ne fait qu'en réviser la version finale, n'est pas considérée comme auteur au sens de la loi.

Quoi qu’il en soit, pour la plupart des œuvres littéraires, les droits d’auteur sont cédés à l’éditeur par contrat avant même que ne débute le processus d’édition. Cette cession comprend souvent des avantages financiers pour le titulaire cédant son droit d’auteur; ceux-ci prennent généralement la forme de redevances, c’est-à-dire un pourcentage sur le prix de chaque exemplaire vendu. Notons que cette pratique s’applique surtout aux volumes; en règle générale, les auteurs d’articles destinés à des revues scientifiques cèdent à celles-ci leur droit d'auteur sans compensation financière. Cette pratique fait cependant actuellement l'objet d'un remise en question au sein du vaste mouvement prônant le libre accès à la documentation scientifique.

D'après la loi, il est interdit de faire une copie d’une œuvre sans l’autorisation du titulaire du droit d’auteur, même quand l’œuvre n’est pas accompagnée d’une mention à ce sujet. Toutefois, beaucoup de textes, provenant par exemple d’organismes publics ou communautaires, ou encore placés sur des

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sites web personnels, sont accompagnés d’une mention autorisant leur reproduction, le plus souvent à certaines conditions, qu’il convient bien sûr de respecter.

De plus, un certain nombre d'exceptions sont prévues dans les lois nationales. La loi canadienne prévoit ainsi une série de situations, surtout dans le domaine de l'enseignement, où la reproduction ou la communication d'une œuvre est permise sans autorisation du titulaire du droit d’auteur. En particulier, l'utilisation équitable d'une œuvre est permise aux fins d'étude privée ou de recherche, ou encore pour en faire une critique ou un compte rendu.

Mentionnons aussi que les établissements d’enseignement participent à un système dit de gestion collective du droit d’auteur, en vertu duquel ils versent à un organisme « parapluie » des redevances en fonction du nombre de copies d’œuvres reproduites pour distribution ou vente aux étudiants. Ce système couvre aussi la présentation en classe de vidéos et d’émissions de télévision et d’œuvres musicales.

L’expression « utilisation équitable », non définie dans la loi, est cependant sujette à interprétation. Par exemple, il ne doit pas s’agir d’une partie importante de l’œuvre. Si la photocopie d'un livre ou d'une revue au complet constitue une violation du droit d’auteur, celle d'un chapitre ou d'un article, pour des fins privées d'étude ou de recherche, est permise.

Par ailleurs, soulignons que l'auteur d'une œuvre détient aussi ce qu'on nomme des droits moraux sur son œuvre, soit :

- le droit de paternité sur l’œuvre, qui lui permet, s'il le désire, de se voir identifier ou reconnaître comme auteur;

- le droit à l'intégrité de l’œuvre, c'est-à-dire d'empêcher qu’elle soit déformée, mutilée ou autrement modifiée, d'une manière susceptible de nuire à son honneur ou à sa réputation;

- le droit d’aval (que l'on inclut souvent dans le précédent), qui lui permet d'empêcher que son œuvre soit associée à une organisation, un produit ou une cause d'une manière susceptible de nuire à son honneur ou à sa réputation.

Les droits moraux ont la même durée que le droit d’auteur mais, contrairement à celui-ci, ils ne peuvent être cédés. Toutefois, au Canada, un auteur peut y renoncer en même temps qu’il cède son droit d'auteur; il semble cependant que cette pratique soit peu répandue.

Terminons par l’examen de la portée du droit d’auteur dans deux situations reliées aux caractéristiques de l’hypertexte et du web.

- L’inclusion d’hyperliens vers un document en ligne ne requiert pas formellement l’autorisation du titulaire du droit d’auteur sur ce document. Cependant, le respect du droit d’aval, de même que la simple courtoisie, suggèrent de demander au titulaire du droit d’auteur l’autorisation de placer un lien vers le document.

- Il est suggéré, en vertu du droit de paternité, de ne pas faire ouvrir une page ou faire apparaître un élément (comme une image) dans un contexte qui rend difficile l’identification de son auteur. Dans une page d’un site

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web, il convient donc de faire ouvrir dans de nouvelles pages les documents provenant d’autres sites, et de prévenir le lecteur, au voisinage du lien ou dans sa formulation même, que celui-ci conduit à une œuvre de quelqu’un d’autre, qu’il est bon d’identifier.

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D3 - Les brevets

La propriété intellectuelle (PI) sur une invention prend la forme d’un brevet qui confère à son titulaire, pour une période limitée (20 ans, en général), le droit exclusif d’exploiter l’invention, c’est-à-dire la fabriquer, l’utiliser ou la vendre, ou encore d’autoriser ces actions.

Un inventeur n’est pas automatiquement titulaire de la PI sur son invention; un brevet ne peut lui être accordé qu’à la suite d’une demande en ce sens, effectuée auprès de l’organisme compétent, et ce pour chaque pays où il désire détenir le monopole sur son exploitation.

Un brevet ne peut être accordé que pour l'incarnation physique d'une idée. Cette incarnation peut prendre la forme d’un produit, d’une formule (composition chimique ou autre), d’un appareil, ou encore d'un procédé ou d'une méthode produisant des résultats tangibles. L’objet lui-même n’a pas besoin d’exister physiquement, mais il doit être décrit de façon concrète, généralement à l’aide de figures.

On peut aussi obtenir un brevet pour une amélioration d'un objet déjà existant appartenant à l'une ou l'autre de ces catégories. Toutefois, si cet objet est lui-même couvert par un brevet, un accord de son titulaire sera requis pour exploiter la nouvelle invention.

Les principes ou théorèmes scientifiques, les traitements médicaux et (au Canada) les programmes informatiques ne peuvent pas être directement protégés par brevet. Ces derniers peuvent toutefois l'être indirectement, par un brevet couvrant un procédé qui comprend un logiciel ou un appareil qui inclut un ordinateur programmé.

De plus, pour pouvoir être brevetée, une invention doit répondre aux exigences suivantes :

- être nouvelle;

- être utile;

- témoigner d’ingéniosité;

- ne pas relever de l'évidence pour une personne familière avec le domaine.

Les sites web des organismes de gestion de la PI donnent accès à des bases de données qui permettent à un inventeur de vérifier si une invention semblable à la sienne a déjà été brevetée, ou fait l'objet d'une demande de brevet. À cette fin, les demandes de brevet sont rendues publiques un certain temps après leur dépôt (18 mois au Canada).

De plus, une invention n'est plus considérée comme nouvelle et, de ce fait, ne peut plus être brevetée, si elle a été décrite publiquement. Dans quelques pays (dont le Canada et les États-Unis), cette non-brevetabilité prend effet 12 mois après la divulgation publique. Dans les autres pays, elle entre en vigueur au moment de cette divulgation, à moins qu'une demande de brevet n'ait été au préalable effectuée (dans n’importe quel pays).

Il est donc important de faire rapidement (dans un délai d'un an au maximum)

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des demande de brevets dans tous les pays où l’on désire exploiter l'invention. Il faut également éviter de décrire l'invention dans des documents, ou même de trop en parler autour de soi, avant d’avoir fait les demandes de brevet.

La démarche reliée à une demande de brevet est assez complexe; le recours aux services de spécialistes (agents de brevets, avocats) est fortement suggérée. De plus, elle entraîne des frais importants tant au départ, pour la recherche et l'étude du dossier, que durant la période de validité, alors que des frais récurrents sont exigés pour le maintien du brevet. Au total, pour chaque pays où l'on enregistre un brevet, on parle de plusieurs milliers, voire de dizaines de milliers de dollars pour la durée de validité d'un brevet.

Bien que seul l’inventeur peut effectuer une demande de brevet, dans la plupart des pays c’est la première personne déposant une demande qui pourra se voir accorder un brevet, qu’elle soit ou non celle qui a réalisé l’invention en premier. Les États-Unis constituent une exception notable à cet égard : seul le premier inventeur a le droit de s’y voir accorder un brevet, et toute personne peut contester une demande de brevet si elle peut prouver qu’elle a réalisé l’invention en premier lieu. C’est la raison pour laquelle, dans beaucoup d’entreprises de recherche-développement, on authentifie et conserve soigneusement les cahiers de laboratoire, qui servent de pièces justificatives dans les contestations de demandes de brevet.

Par ailleurs, une bonne partie des inventeurs confient à des entreprises le soin d’exploiter leur invention. Pour ce faire, ils leur accordent une licence d’exploitation, ou cèdent tout bonnement leur brevet, généralement en échange d’avantages financiers.

À la différence de la loi sur le droit d’auteur, la loi sur les brevets est muette quant à la titularité des brevets sur les inventions réalisées par les employés dans le cours de leur emploi. C’est la jurisprudence qui a fixé des balises permettant de déterminer dans quelles conditions une entreprise peut revendiquer la titularité de ces brevets; en bref, cela est possible seulement si l’employé a été embauché dans le but explicite de réaliser des inventions, ou si le contrat de l’employé prévoit que ces brevets appartiennent à l’employeur.

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SÉRIE E - L'ÉTHIQUEET L'INTÉGRITÉ EN RECHERCHE

E1 - La probité et l’inconduite scientifiques

Sommaire

1. Introduction

2. La négligence

3. Le non-respect des droits individuels

4. Le conflit d'intérêts

5. La fraude scientifique

6. La prévention et la sanction de l’inconduite scientifique

1 Introduction

La probité scientifique désigne l'attitude qui consiste à respecter l’éthique scientifique, c’est-à-dire les valeurs, usages, obligations et règles, tacites ou formelles, reconnues par la communauté scientifique, ou par la société plus large, comme devant régir le travail et les comportement individuels des scientifiques.

Un comportement ou une action qui va à l'encontre de la probité est qualifié d'inconduite scientifique.

L'inconduite a non seulement pour conséquence de nuire au fonctionnement général de la communauté scientifique, mais elle peut dans certains cas brimer les droits fondamentaux d’individus, leur causant parfois des torts irrémédiables.

Selon la nature et la gravité des gestes posés, on distingue diverses catégories d'inconduite scientifique : la négligence, le non-respect des droits individuels, le conflit d’intérêts et la fraude scientifique.

2 La négligence

La notion de négligence recouvre une série de comportements qui, même s'il sont généralement effectués moins par malveillance que par insouciance, peuvent nuire aux autres membres de la communauté scientifique, en leur faisant perdre un temps précieux à tenter de répéter en vain des expériences, ou en les entraînant dans des pistes de recherche sans avenir.

Cette négligence peut prendre différentes formes, par exemple :

- un manque d’esprit critique face à ses propres résultats, que l’on accepte

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sans contre-vérification;

- le laxisme dans la gestion des données, à l’étape de la prise de données, dont on ne contrôle pas suffisamment les conditions, ou à celle de la conservation des données, où l’on ne s'assure pas du maintien de leur intégrité;

- le manque de rigueur dans le choix des méthodes ou outils d’analyse, ou dans l’interprétation des résultats fournis par ceux-ci;

- la non-divulgation, dans le compte rendu de travaux de recherche, d’informations utiles, voire essentielles au succès d’une expérimentation.

3 Le non-respect des droits individuels

On parle ici de comportements qui sont de nature à brimer les droits à l'intégrité ou à l'équité d’autres personnes, ou qui visent simplement à nuire à leurs intérêts professionnels ou financiers. Des exemples :

- la non-mention, tant oralement que dans des ouvrages publiés, de ses sources d'inspiration ou de la contribution de collaborateurs;

- l'attribution injustifiée de crédit, notamment par les pratiques de cosignature, de reconnaissance de collaboration et de remerciement;

- souvent en lien avec les pratiques en matière de reconnaissance de contributions, l'accaparement injustifié et (ou) l'exclusion de la propriété intellectuelle et des retombées financières qui en découlent;

- le non-respect de la confidentialité, en rapport avec des informations obtenues durant des processus qui prévoient cette confidentialité : évaluation de travaux, de demandes de financement, etc.;

- le non-respect des règles s'appliquant à la recherche avec des humains.

4 Le conflit d’intérêts

Le conflit d'intérêts survient quand une personne, à qui un groupe ou une organisation a confié un rôle dans une décision en s'attendant à ce que celle-ci soit prise dans l'intérêt collectif, trahit la confiance qu’on lui a accordée en laissant ses intérêts personnels influencer ses jugements et ses actions.

Dans tous les cas, une personne qui se trouve dans une situation où un conflit d’intérêts pourrait survenir (on parle alors d’apparence de conflit d’intérêts) doit divulguer ces intérêts potentiellement conflictuels aux autres participants et(ou) à ses mandataires.

Pour des décisions lourdes de conséquences (par exemple quand la carrière de quelqu’un peut être affectée, ou que d’importantes sommes d'argent sont en jeu), même l’apparence de conflit d’intérêts doit être évitée, et il est alors sage que la personne concernée se retire du processus de décision.

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Voici quelques exemples de conflits d’intérêts.

- Dans un processus de décision relative à un individu ou à son travail, être influencé par le souci de maintenir de bonnes relations, par des liens affectifs ou familiaux, ou encore par la possibilité d’en tirer un avantage personnel (financier ou professionnel).

- Dans un processus de décision ayant des incidences, financières ou autres, sur l'organisation, se laisser influencer pas ses propres intérêts financiers ou professionnels.

- Dans l'organisation de son travail, choisir ses priorités en fonction de ses propres objectifs plutôt que des objectifs que l'organisation qui nous emploie nous a confiés ou s'attend de nous voir respecter.

- Dans l'analyse de résultats de recherche, se laisser influencer par les demandes ou les attentes des commanditaires qui l'ont financée.

5 La fraude scientifique

La fraude est la catégorie la plus grave d'inconduite scientifique. Elle fait intervenir des gestes ou des comportements carrément malhonnêtes, voire illégaux. Des exemples :

- le « tripatouillage » de données, incluant la troncation, la falsification et la fabrication de données, pour améliorer les résultats d'une recherche;

- le plagiat, c'est-à-dire la reproduction intégrale d'une œuvre d’un autre, ou d'extraits de telles œuvres, sans les présenter comme des citations;

- l'autoplagiat, c'est-à-dire la présentation du même texte ou de textes quasi-identiques en plusieurs lieux (par exemple dans des revues différentes) avec des titres différents et sans que les diverses versions fassent référence les unes aux autres (geste visant à augmenter son nombre de publications, qui constitue un critère important, bien que parfois contesté, de notoriété dans le monde scientifique).

6 La prévention et la sanction de l’inconduite scientifique

Les organisations à caractère scientifique, notamment les universités et les centres de recherche, ont adopté des mesures visant à prévenir l’inconduite scientifique et à sanctionner les personnes qui s’en rendent coupables.

D’une part, elles ont adopté et diffusé auprès de leur personnel des codes de déontologie indiquant clairement quels gestes et comportements seront jugés inacceptables.

D’autre part, elles ont mis en place des politiques indiquant les types de comportements ou d’attitudes jugés inacceptables et décrivant les rôles et les responsabilités de chacun en matière d’éthique. Ces politiques prévoient également des procédures très détaillées devant être suivies lorsqu’une personne est soupçonnée d’inconduite.

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Dans ces politiques, on insiste en particulier sur l’importance de la divulgation, c’est-à-dire la communication aux responsables de l’établissement des informations concernant les situations où des questions d’éthique pourraient être en cause.

D’un autre côté, ces procédures doivent impérativement protéger les personnes contre qui pèsent des soupçons d’inconduite, car même des accusations non fondées ont ruiné des réputations, voire des carrières. Elles doivent également protéger les personnes qui portent à l’attention des autorités des situations d’inconduite contre de possibles représailles; là aussi, des carrières ont été mises en péril, même quand les allégations se révélaient fondées.

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E2 - L’expérimentation sur ou avec des humains

Dans plusieurs disciplines scientifiques, une partie des projets de recherche exigent la participation de sujets humains. On pense bien sûr à des disciplines relevant des sciences de la santé ou de la psychologie, mais cela se rencontre dans des domaines auxquels on ne penserait pas à première vue, comme l’ingénierie (pour la recherche et le développement de produits) ou l’informatique (pour les tests et validations d’interfaces et de logiciels).

Or, l’Histoire relativement récente recèle des exemples d’abus manifestes commis envers des sujets humains, au nom de la recherche. On songe ici aux travaux de médecins nazis dans les camps de concentration de la Deuxième guerre mondiale, ou encore à ceux qu’a menés ou financés la CIA américaine, avec la collaboration de chercheurs universitaires, dans les années 1950 et 1960 concernant divers moyens d’influencer le comportement humain. C’est pour éviter que de tels événements se reproduisent que les organismes nationaux ont émis des règles et directives s’appliquant à l’expérimentation sur ou avec des humains et visant à protéger ceux-ci.

Au Canada, les trois grands conseils subventionnaires fédéraux (en sciences et génie, en sciences humaines et en santé) ont adopté une politique commune en la matière. Cette politique comprend une série de principes et de directives devant guider les chercheurs dans leurs travaux. Elle exige aussi que les établissements qui bénéficient de leur financement mettent en place des comités d’éthique pour la recherche (CÉR), dont le rôle est d'évaluer sur le plan éthique, à toutes les étapes de leur réalisation, les projets de recherche touchant des humains. Les organismes subventionnaires québécois et les établissements de recherche ont également adopté ces directives et exigent que les chercheurs qu’ils financent ou qu’ils emploient s’y conforment.

Selon ces principes et directives, le bien-être, l’intégrité et, de manière générale, le respect des droits de l’individu ou de la collectivité sous étude doivent être une préoccupation de premier plan dans toute démarche expérimentale avec des sujets humains. Dans cette optique, on aura intérêt à s'inspirer du questionnement suivant au moment de planifier une expérimentation de ce type.

- Un expérimentation qui n’exigerait pas le recours à des sujets humains pourrait-elle fournir les mêmes résultats, ou des résultats de même valeur? Sinon, pourrait-on utiliser des animaux?

- Les participants risquent-ils de subir des inconvénients, voire des dommages physiques ou psychologiques? Si oui, peut-on prendre des mesures pour s’assurer de minimiser ces risques et ces inconvénients?

- Les risques subis par les participants sont-ils justifiés compte tenu de l’objectif de la recherche et des bénéfices attendus, tant pour les sujets que pour la collectivité?

- A-t-on recours au nombre minimal de participants requis pour que les résultats demeurent valides?

- Les participants font-ils partie d'une catégorie de sujets particulièrement démunis susceptibles d'accepter des risques que d’autres jugeraient

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inacceptables?

De plus, toute expérimentation sur ou avec des sujets humains exige le consentement éclairé des participants, qui doivent confirmer le caractère volontaire de leur participation à la recherche. Ce consentement peut provenir des parents ou des tuteurs, dans le cas des enfants, ou de toute autorité compétente si le sujet n’a pas la capacité de se prononcer.

Ce consentement éclairé repose sur une connaissance, chez les participants :

- des buts de la recherche;

- de la nature de l’expérimentation;

- des risques et inconvénients associés à la participation à l’expérimentation;

- des avantages qu’eux-mêmes ou d’autres peuvent en retirer;

- des mesures visant à assurer le respect de la confidentialité à toutes les étapes de la recherche, notamment au moment de la diffusion des résultats.

Ces mesures peuvent comprendre, notamment :

• la codification des données nominatives;

• le maintien au minimum du nombre de personnes pouvant entrer en contact avec les données;

• un contrôle serré de l’accès aux données, surtout quand celles-ci sont stockées ou transmises en électroniquement;

• une protection adéquate contre le vol ou tout usage inapproprié des données;

• une attention particulière, au moment de la rédaction des documents décrivant les travaux, pour éviter que des recoupements d’informations permettent d’identifier un sujet ou un groupe de sujets.

Dans tous les cas, il faut remettre aux sujets participant à une recherche un document, appelé formulaire de déontologie, signé par les responsables de la recherche. Ce formulaire décrit succinctement :

- les buts de la recherche;

- le rôle qu’y jouent les participants (sans donner de détails qui pourraient influencer leur comportement, ce qui pourrait invalider les résultats de la recherche);

- les avantages et inconvénients que peut entraîner pour les sujets la participation à la recherche;

- les mesures prises en vue de garantir le respect de la confidentialité et l’engagement des chercheurs à cet égard.

Le formulaire indique également aux participants que, s’ils le désirent, ils

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seront informés des résultats de la recherche, normalement au moment de leur diffusion.

Pour consulter un gabarit de formulaire de déontologie, que vous pourrez utiliser si vous le désirez, vous n’avez qu’à cliquer ici.

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E3 - L’utilisation des animaux en recherche

Dans les sciences biomédicales et dans quelques autres domaines, le recours à l’expérimentation sur les animaux est essentiel. Ce type d’expérimentation exige toutefois que l’on prenne en considération les principes et règles éthiques concernant la manière dont les animaux doivent être traités. Il s’agit d’une question assez délicate : entre les groupes de défense des droits des animaux, dont les fractions les plus extrémistes vont jusqu’à user de tactiques s’apparentant au terrorisme, et les personnes qui n’accordent aucune importance aux conditions de vie des animaux, ou même à leur survie, toute une gamme de positions s’expriment. Il est en même temps facile de voir dans les positions des défenseurs des animaux un sentimentalisme déplacé, quand on songe que les animaux domestiques des pays fortement industrialisés sont la plupart du temps mieux nourris et mieux traités que la majorité des humains.

Quoi qu’il en soit, des règles s’appliquant au traitement des animaux en recherche ont été émises par des organismes comme le Conseil canadien de protection des animaux et le National Academy of Sciences américain. Les grands conseils subventionnaires canadiens ont d’ailleurs intégré les politiques et lignes directrices du CCPA et en ont fait une exigence pour tous les projets qu’ils financent.

Ces lignes directrices portent d’abord sur les conditions dans lesquelles doivent être gardés et traités les animaux avant qu’ils ne soient utilisés pour la recherche, ne serait-ce que pour qu’ils soient dans un état qui leur permette de répondre convenablement aux objectifs poursuivis de l’expérimentation.

Elles visent également à diminuer, de manière globale, les effets négatifs des recherches sur les animaux. À cet égard, on a proposé la règle dite des trois R :

- Remplacer autant que possible les expérimentations sur des animaux par des expérimentations in vitro, voire la simulation par ordinateur et même la réalité virtuelle. Bien qu’il soit utopique de songer que l’usage des animaux en recherche pourrait être totalement éliminé par le recours à ces méthodes alternatives, certains domaines s’y prêtent mieux que d’autres. Dans l’enseignement, par exemple, où une bonne partie des objectifs d’apprentissage dévolus aux activités de laboratoire pourraient être atteints par le recours à des laboratoires virtuels.

- Réduire au maximum le nombre d’animaux requis pour atteindre les objectifs de la recherche.

- Raffiner les procédures pour éviter non seulement la mort de l’animal, mais aussi limiter ou enrayer la douleur et les souffrances qu’il subit. Les méthodes modernes d’imagerie et les sondes non destructives peuvent ainsi dans certains cas remplacer la vivisection; les anesthésiants doivent être employés le plus souvent possible, et de manière appropriée. Bien qu’il soit difficile de savoir ce que ressentent effectivement les animaux et quelles sont les différences ou les similitudes avec les humains à cet égard, une attitude de compassion doit animer le chercheur et les divers personnels collaborant à l’expérimentation.

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De façon générale, des animaux vivants doivent être utilisés seulement quand aucun autre moyen ne permet d’arriver aux résultats recherchés; les espèces employées doivent être sélectionnées en fonction de ces résultats. De plus, des espèces menacées ne doivent jamais servir à des fins d’expérimentation, sauf pour une recherche visant à mettre au point des moyens de les protéger.

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