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Dernière mise à jour : Mai 2018

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Comme les principes FAIR, la reproductibilité est un processus : on n’est pas, soit reproductible soit non reproductible. Le degré de reproductibilité va dépendre de plusieurs principes que l’on se doit d’appliquer dans la réalisation de sa recherche. C’est à dire améliorer nos pratiques pour le devenir de plus en plus.

Archiver, identifier, décrire et citer, sont des actions qui jouent un rôle important dans l’amélioration de la reproductibilité. Mais il y a de nombreux leviers sur lesquels on peut jouer pour améliorer la reproductibilité de notre recherche. Orozco et al. (2018), Desquilbet et al. (2019) passent en revue de manière détaillée ces leviers à laide d’exemples et de solutions en expliquant concrètement, ce qu’il faut changer, comment s’y prendre et quand au cours du processus de recherche. Nous vous laissons les découvrir, mais pouvons les résumer en trois grandes étapes :

  • la première, est de bien identifier, décrire et organiser son environnement de recherche. Cela concerne ses dossiers numériques, ses fichiers (documents, codes, données, les références bibliographiques,...). En adoptant des conventions de nommage, de version, des supports portables, des formats durables (lisibles dans le temps), partageables, et en gérant et documentant les dépendances entre tous ces produits.
  • la seconde, est de permettre aux autres d’utiliser cet environnement. C’est à dire coder pour les autres, mais aussi permettre à quelqu’un d’autre d’utiliser ses codes et logiciels dans un environnement exactement identique. La mise en place d’exécutables, de container ou de machines virtuelles peuvent être des solutions pour cela.

  • la troisième, est de permettre aux autres de construire des variations de cet environnement. Ceci afin de prolonger les travaux recherche ou les optimiser. Cela suppose d’avoir automatisé tout le processus de recherche (souvent avec un langage de balisage léger, type markdown) mais aussi que l’environnement logiciel ne soit pas statique, que l’on puisse y apporter des modifications et évaluer l’impact de ces changements. Les systèmes de gestion de paquets semblent alors une solution technique pour cela (Inria 2017, Wurmus et al. 2018)

Le manque de reproductibilité n’est pas aujourd’hui lié à un problème technique. De nombreux outils sont disponibles pour le chercheur et il existe des solutions de plus ou moins long terme pour améliorer ses pratiques. Il existe par exemple des outils pour coder/développer de manière reproductible (Markdown et les notebook, par exemple), des plateformes pour exécuter le code des articles publiés (RunMyCode, ExecAndShare) ainsi qu’une certification pour les travaux de recherche reproductibles (Certification Agency for Scientific Code and Data)

Enfin, être reproductible c’est partager les sources (données, codes, logiciels...). Avant tout il faudra se poser la question des autorisations et des obligations à produire dans le domaine (licences, citation des sources,...). Il faudra également, en cas de données confidentielles, vérifier la conformité au RGPD. Dans ce dernier cas, il est tout de même possible de réaliser des travaux reproductibles  (Pérignon et al. 2019) .

 La littérature a souvent fait écho d’une recherche en crise de reproductibilité (EPRIST 2020), Ce fait, rendu possible par des pratiques recherche et de publication du passé, est en train de laisser place à plus de transparence dans la recherche. Ceci est rendu possible par une prise de conscience des scientifiques à l’origine du mouvement pour une Science Ouverte. Les outils de communication et de développement ont accompagné ce mouvement et offrent maintenant plus de possibilités pour travailler de manière collaborative et pour partager le savoir. Pour l’instant, ces pratiques sont encore souvent coûteuses et les efforts réalisés sont difficiles à valoriser. Mais les éditeurs ne devraient pas tarder massivement à exiger le partage de l’ensemble des matériaux et méthodes comme conditions de publication, tout comme les évaluations individuelles ou collectives vont peu à peu considérer les efforts de reproductibilité réalisés par les chercheur comme faisant partie intégrante de la méthode de recherche scientifique.