La science de l’anticipation : comment les chercheurs peuvent pérenniser leurs travaux
Chaque programme de recherche est un pari sur l’avenir. Un scientifique qui consacre des années à une ligne de recherche particulière, un bailleur de fonds qui soutient un domaine plutôt qu’un autre, une institution qui construit une infrastructure autour d’une technologie spécifique, tous formulent des hypothèses sur ce qui comptera, ce qui fonctionnera et à quoi ressemblera le monde au moment où les résultats arriveront. Pourtant, ces hypothèses ne sont presque jamais énoncées, testées ou révisées de manière systématique.
Une équipe de chercheurs dirigée par Bertalan Mesko, directeur du Medical Futurist Institute, soutient dans Nature que cela doit changer. Dans un article intitulé « The Science of Foresight: How to Future-Proof Your Research », ils plaident pour que les institutions scientifiques adoptent des méthodes structurées d’anticipation, les mêmes outils utilisés par les planificateurs militaires, les agences de renseignement et certaines entreprises, pour prendre de meilleures décisions quant à l’investissement du temps, de l’argent et des talents.
« Ce qui manque, ce n’est pas une prédiction parfaite, mais une anticipation : un processus structuré et prospectif pour examiner de multiples futurs plausibles », écrivent les auteurs. « Identifier les hypothèses qui comptent à travers eux, et définir des signaux qui peuvent déclencher des changements dans l’orientation de la recherche, le personnel et les priorités de financement. »
Le coût de l’absence de prospective
Les conséquences de l’incapacité à anticiper l’avenir sont visibles dans l’histoire récente. La pandémie de COVID-19 a pris la plupart des institutions de recherche au dépourvu, forçant des accélérations d’urgence dans le développement de vaccins, le déploiement de la télémédecine et la refonte des essais cliniques. L’essor rapide de l’IA a laissé les universités et les agences de financement tenter d’élaborer des politiques en matière de validation, d’évaluation, de formation de la main-d’œuvre et d’intégrité de la recherche.
Dans chaque cas, les signes avant-coureurs étaient visibles des années à l’avance. Mais sans un processus systématique pour examiner ce que ces signes signifiaient, les institutions se sont rabattues sur le jugement informel, l’intuition et la planification à court terme.
« Chaque programme de recherche est un pari sur l’avenir », écrivent les auteurs. « Pourtant, les scientifiques examinent rarement les hypothèses qui sous-tendent ces paris. »
L’anticipation translationnelle
Le concept que les auteurs proposent est l’anticipation translationnelle, analogue à la médecine translationnelle, qui vise à combler le fossé entre les découvertes en laboratoire et les applications cliniques. L’anticipation translationnelle intégrerait les méthodes prospectives dans les mécanismes fondamentaux du développement scientifique : les décisions de financement, la planification des infrastructures, la conception des programmes d’études et les critères d’évaluation.
L’article présente plusieurs outils pratiques que les chercheurs, les chefs de laboratoire et les bailleurs de fonds peuvent utiliser :
La roue du futur, En partant d’un changement central (par exemple, « l’IA peut désormais co-écrire des articles »), les chercheurs cartographient les conséquences directes et indirectes, y compris les conséquences imprévues, pour produire une carte des risques et des opportunités.
L’analyse de scénarios 2×2, En identifiant un moteur clé et une incertitude clé, les chercheurs peuvent construire quatre mondes futurs plausibles et tester quelles stratégies sont robustes dans tous ces mondes, plutôt que d’optimiser pour un seul avenir attendu.
La rédaction de visions (backcasting), En écrivant du point de vue d’un futur chercheur, disons en 2035, décrivant ce qui a changé, ce qui a fonctionné et ce qui a échoué. Cela clarifie les aspirations à long terme et les étapes nécessaires pour les atteindre.
Piéger le futuriste, Un test de résistance structuré dans lequel une affirmation future proposée est contestée avec des modes de défaillance et des variables manquantes, puis révisée avec des conditions explicites.
D’une science réactive à une science anticipative
Les auteurs notent que certaines organisations utilisent déjà ces méthodes. Shell utilise l’analyse de scénarios pour naviguer dans les crises énergétiques depuis des décennies. Les agences de renseignement utilisent des techniques analytiques structurées pour éviter les biais cognitifs. Le Good Judgment Project de l’Université de Pennsylvanie exploite la sagesse des foules pour des questions géopolitiques prospectives.
Mais dans la science, ces outils restent marginaux. Les auteurs appellent à les intégrer dans les demandes de subvention, la planification stratégique institutionnelle et les programmes de formation à la recherche. Les bailleurs de fonds, soutiennent-ils, devraient exiger des candidats qu’ils articulent non seulement ce qu’ils prévoient de faire, mais aussi les hypothèses qu’ils formulent sur l’avenir et comment ils s’adapteraient si ces hypothèses se révélaient erronées.
« L’anticipation translationnelle transforme la préparation d’une liste de contrôle d’urgence statique en un système pour tester et mettre à jour les hypothèses dont dépendent les décisions futures », écrivent les auteurs.
Dans un monde où le rythme du changement scientifique et technologique s’accélère, la capacité à penser systématiquement à l’avenir pourrait être aussi importante que n’importe quelle découverte individuelle.
Sources
[1] Mesko, B., Kristof, T., Car, J., Sung, J., Wong, T.Y. « The science of foresight: how to future-proof your research. » Nature, 655, 848-850 (2026). DOI: 10.1038/d41586-026-02231-y. https://www.nature.com/articles/d41586-026-02231-y
Traduit par Lydie