EPIDEMIUM
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Que se cache-t-il derrière cette ère de l’Open (big data, science, etc.) ? | MU 04.02.2016

Avec Guillaume Dumas, co-fondateur de HackYourPhD, & Célya Gruson-Daniel, co-fondatrice de HackYourPhD

Trois questions à…

Pourquoi un tel engouement pour le terme open science aujourd’hui ?

Qui sont les différents acteurs de l’open science ?

Que reflète le développement de l’open science ?

Compte-rendu

Introduction

  • Terrain : recueil d’entretiens et de témoignages pour essayer de cerner et de sensibiliser à l’open science ;
  • Événement : les derniers en date sont les ateliers Open Geek centrés autour du code (aujourd’hui, ne pas savoir coder tend à être la nouvelle forme d’illettrisme).

Open science : notion récente, encore mal définie et complexe

  • Partage de la science, des informations, des découvertes ;
  • Partage des données, ressources scientifiques ;
  • Publications non enfermées dans des bases de données protégées dont il faut payer l’accès (pay wall) ;
  • Problème du modèle économique.
  • La connaissance & la génération de connaissances, transfert par l’éducation ;
  • Les technologies numériques et leur façon de catalyser et de changer les pratiques ;
  • Les valeurs : transparence, ouverture & partage.
  • L’open access part du constat de l’existence de publications scientifiques qui ne sont pas accessibles. Si on ne fait pas partie de la recherche et si on n’a pas d’abonnement aux revues spécialisées, on est confronté à un pay wall.
  • L’open research data (à ne pas confondre avec l’ouverture des données publiques : ouverture des données qui servent à faire de la recherche).
  • Pour la partie software : les universités mettent à disposition des étudiants des logiciels propriétaires et donc coûteux. De plus, ces derniers sortent les données sous des formats propriétaires. Dans le cadre de l’open science, les logiciels doivent permettre un processus le plus ouvert possible comme Python.

Pourquoi est-il nécessaire de libérer les “enclosures” ?

Open science : un buzzword.

  • Open science ;
  • Open innovation ;
  • Open to the world.
  • Open Knowledge Foundation qui définit l’ouverture non uniquement comme l’accessibilité mais comme la capacité d’accéder à la connaissance mais aussi de la modifier, la réutiliser et la redistribuer sans restriction ni distinction.
  • Creative Commons, qui s’est attaquée à tout ce qui concerne la propriété intellectuelle, le cadre légal et la licence ; donne un gradient de restriction ou d’ouverture à un objet (i.e. “share alike”).
  • Vision marchande: l’open est plus efficace et rapporte. Exemple de la distribution Linux Red Hat, créée par Bob Young, qui a été la première à être commercialisée ⇒ utilisation de logiciels collaborativement créés mais avec un business model où les entreprises gèrent le SAV.
  • Vision élitiste : l’open comme nécessité mais allant de paire avec une forme de gouvernance méritocratique. Exemple de Linus Torvald dans la communauté open source, qui garde le droit de veto sur le noyau de Linux.
  • Vision libre, “free like in freedom not like in free beer” (Richard Stallman). L’open c’est une question de valeur, notamment de transparence, de collaboration et de partage.

Open : controverses & débats

  • Predatory publishing : émergence de compagnies de publication scientifique qui demandent beaucoup d’argent pour publier sans pour autant faire de peer review (éditeurs prédateurs : qui font de l’argent sur l’idée d’open access).
  • Uberized labor marketplaces and precariousness : ubérisation de la recherche. Système précaire de la recherche en France notamment pour les étudiants et les post-doc. Nécessité de faire attention que le terme open science ne vienne pas accentuer ça avec, par exemple, le crowd-funding de thèse. Évolution des cadres sociaux qui crée des zones grises et demande donc une certaine vigilance.
  • Distributed revolution or New form of neoliberalism ?
  • Discourse vs Practices : ouvrir ses données ne veut pas seulement dire les rendre accessibles.
  • The Failure of Moocs : confusion avec du e-learning plus classique et constat que ce sont les personnes les plus éduquées qui y accèdent.

Échange avec le public

Illustration : Barbara Govin

Public : Pour Richard Stallman, la notion de propriété intellectuelle n’existe pas, un avis ?

Public : Comment expliquer l’intérêt qu’il y a à ouvrir une base de données sans utiliser l’argument scientifique, l’entreprise ayant pour vocation d’avoir un revenu, répond à des règles économiques ?

Public : N’y a-t-il pas chez l’industriel une volonté de rechercher un équilibre vertueux entre le fait de redistribuer les outils en open source et l’externalisation de la R&D ?

Public : Dans le champ de l’open science en santé, y a-t-il eu une réflexion sur la place de la vulgarisation de la science ? Qu’est-ce qui a été prévu comme outil, notamment dans le free ? L’open science est-elle accessible à des non scientifiques ?

Public : Domaine de la santé renvoie à l’idée de démocratie sanitaire où le patient doit faire évoluer le système de soin. L’open science permet-elle une plus grande démocratie dans les sujets de recherche, notamment en santé ?

Public : L’open science n’entraîne-t-elle pas la fin du copyright ?

Public : Qu’est-ce qui freine les chercheurs à publier au stade de la recherche ?

  • Anxiété et problème générationnel : ce n’est pas dans les pratiques ;
  • Peur de se faire doubler liée à une pression pour faire perdurer son laboratoire ;
  • Économie de la crédibilité et de l’ego qui a un poids important : les chefs de laboratoire qui ne veulent pas se faire voler les découvertes.
  • Poids des éditeurs : en France, on publie dans des journaux qui appartiennent à des éditeurs. Un chercheur peut ne pas avoir le droit de publier ses résultats parce que l’éditeur a un droit d’exclusivité. Chez certains éditeurs, plus le chercheur veut ouvrir sa recherche, plus il doit payer (i.e. Nature). Or, les journaux dans lesquels un chercheur publie ont une influence sur sa carrière. Poids de la métrique de la recherche.

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Exploring New Paths to Cancer Research with Epidemium: a data challenge oriented and community-based open science program #Open #Data #Science