Le mythe du déclin de l'innovation : comment des erreurs de données ont créé une fausse tendance dans la science

En janvier 2023, un article de couverture de Nature a fait la une des médias internationaux avec une affirmation fracassante : la science et la technologie devenaient de moins en moins disruptives . L'étude, menée par les chercheurs Park, Leahey et Funk, analysait des millions d'articles et de brevets, concluant à un déclin constant des découvertes révolutionnaires . Cette conclusion, largement reprise par les médias et citée dans des documents politiques, semblait confirmer une angoisse généralisée quant à l'état de l'innovation.

Mais ce déclin était-il réel ? Une nouvelle étude publiée dans Nature en août 2026 répond par la négative.

Menée par le doctorant Vincent Holst et le professeur Vincent Ginis de la Vrije Universiteit Brussel (VUB), en collaboration avec des chercheurs de la KU Leuven, l'équipe a découvert que le déclin apparent était en grande partie un artefact d'erreurs de données — un bug logiciel et des enregistrements incomplets dans les bases de données qui ont ensemble créé une image faussée d'une chute de la disruption .

Ce que l'étude de 2023 affirmait

L'article original, « Papers and patents are becoming less disruptive over time », utilisait une métrique appelée l'indice CD pour mesurer à quel point un article ou un brevet rompt avec les travaux antérieurs. Il analysait environ 45 millions d'articles (1945-2010) et 3,9 millions de brevets (1976-2010) et rapportait une baisse constante des scores de disruption dans tous les domaines scientifiques . Les auteurs attribuaient cette tendance au fait que les chercheurs s'appuyaient sur un ensemble plus restreint de connaissances existantes . L'article a été largement adopté : un article d'actualité et un éditorial de Nature ont utilisé ses conclusions, et il a finalement été cité dans au moins 16 documents politiques .

La correction de 2026 : où se trouvaient les erreurs

Holst et son équipe ont tracé le déclin apparent à deux sources principales :

• Un bug logiciel dans la bibliothèque de visualisation. Un bug dans le logiciel de traçage utilisé par les auteurs originaux a fait en sorte que les articles avec le score de disruption maximal étaient cachés des histogrammes publiés. Ces articles étaient toujours inclus dans l'analyse statistique principale, mais la représentation visuelle — et la concentration inhabituelle de scores maximaux — était invisible pour les lecteurs et les réviseurs. L'équipe belge a découvert cela en tentant de reproduire l'étude à l'aide des données ouvertes .

• Données de référence manquantes dans les publications plus anciennes. Les bases de données bibliométriques utilisées dans l'étude de 2023 avaient des listes de références plus complètes pour les articles récents que pour les plus anciens. Les publications plus anciennes, manquant d'enregistrements de référence complets, ont été mal classées par l'indice CD comme si elles n'avaient aucune citation en amont. L'indice CD a alors attribué à ces articles le score de disruption maximal possible. À mesure que la qualité de la base de données s'améliorait, moins d'articles récents ont reçu cette augmentation artificielle, créant une fausse impression de tendance à la baisse .

Lorsque les chercheurs belges ont filtré les articles avec des données de référence manquantes — une étape de contrôle de qualité standard — 93 % du déclin rapporté entre 1945 et 2010 a disparu dans le plus grand ensemble de données de l'étude de 2023 .

Un délai de publication de près de trois ans

Holst et ses collègues ont soumis leur critique à Nature en octobre 2023, quelques mois seulement après la parution de l'article original. Elle n'a été publiée qu'en août 2026, soit un délai de 32 mois .

Pendant ce temps, l'étude originale a accumulé plus de 1 000 citations supplémentaires . Nature elle-même a publié un éditorial et un article d'actualité qui traitaient le déclin comme un fait établi . La politique de la revue a également empêché les critiques de s'exprimer dans la presse pendant que leur critique était à l'examen, ce qui a effectivement réduit au silence les efforts de correction pendant la période où la conclusion erronée était la plus influente .

Ce retard met en lumière ce que les chercheurs appellent un problème systémique dans l'édition scientifique : les incitations favorisent les résultats accrocheurs au détriment de la vérification, et les corrections sont trop lentes pour suivre la propagation de conclusions discutables .

Ce que la correction change — et ce qu'elle ne change pas

L'équipe belge est prudente quant à ce que leur réanalyse prouve. Ils concluent qu'« il n'existe actuellement aucune preuve convaincante que la recherche scientifique est moins révolutionnaire qu'avant » sur la base de la métrique de l'indice CD utilisée dans l'étude de 2023 . Ils soutiennent que la méthodologie et les conclusions de l'article original ne fournissent pas une base solide pour la politique scientifique .

Les chercheurs mettent également en garde contre le fait que même de petites erreurs dans de grandes bases de données peuvent conduire à des conclusions qui influencent le débat mondial. « Nos résultats servent d'avertissement sur la dépendance à l'égard des analyses bibliométriques à grande échelle sans contrôle de qualité minutieux », écrivent-ils .

Le débat en cours

Les auteurs originaux, Park, Leahey et Funk, ont publié une réponse validée par les pairs dans le même numéro de Nature. Ils soutiennent que le déclin reste statistiquement significatif selon d'autres spécifications, y compris lorsqu'on utilise l'ensemble de données et les critères d'exclusion de Holst et al. Ils citent leur propre modèle de régression, qui, selon eux, produit des déclins importants et significatifs pour les articles et les brevets .

De leur côté, l'équipe belge note que lorsqu'ils ont utilisé un filtre plus strict (articles avec au moins 10 références), ils ont en fait trouvé une légère augmentation de la disruption au fil du temps. Cependant, ils préviennent que l'indice CD lui-même n'est peut-être pas assez robuste pour soutenir des conclusions définitives dans un sens ou dans l'autre .

Pourquoi c'est important

Ce débat n'est pas simplement académique. L'affirmation selon laquelle la science devient moins disruptive a été utilisée pour justifier des changements dans le financement de la recherche, les systèmes d'évaluation et même le récit sur la question de savoir si nous vivons une époque de stagnation . Si cette affirmation est en grande partie le résultat d'artefacts de données, alors les politiques basées sur celle-ci pourraient s'attaquer à un problème qui n'existe pas.

Plus largement, cette affaire souligne la fragilité de la science des données massives. L'étude de 2023 a analysé des dizaines de millions d'enregistrements avec des outils automatisés, mais un seul bug dans une bibliothèque de visualisation et l'incomplétude de routine des bases de données ont suffi à produire une conclusion accrocheuse qui a mis trois ans à être corrigée — et que certains chercheurs défendent encore.

Pour l'instant, la question de savoir si la disruption scientifique est vraiment en déclin reste sans réponse. Ce qui est clair, c'est que la confiance accordée à la conclusion de 2023 n'était pas justifiée par les preuves qu'elle contenait réellement.