Comment on fait de la science : douter, mesurer, faire vérifier
Une idée scientifique n'est pas une opinion bien argumentée : c'est une proposition qu'on expose au risque d'être fausse. Hypothèse, mesure, relecture, reproduction, correction : petit guide de la méthode, et de ses limites.
En 1919, des astronomes emmenés par Arthur Eddington partent photographier une éclipse totale de Soleil. Leur but : vérifier si la lumière des étoiles, en frôlant le Soleil, est déviée comme le prédit la toute jeune théorie de la relativité générale d'Albert Einstein. Si les étoiles n'avaient pas paru décalées de la quantité annoncée, la théorie aurait été mise en échec. Les mesures ont donné raison à Einstein. Ce qui rend l'épisode exemplaire, ce n'est pas tant le succès d'Einstein que le risque qu'il avait accepté de courir.
Une bonne hypothèse doit pouvoir échouer
La démarche scientifique part souvent d'une hypothèse : une explication proposée pour un phénomène. On en tire des conséquences précises, des prédictions, puis on les confronte à l'observation ou à l'expérience. Si le résultat contredit la prédiction, l'hypothèse est remise en cause.
Le philosophe autrichien Karl Popper (1902-1994) a donné à cette idée sa forme la plus célèbre dans Logik der Forschung, publié en 1934 et traduit en anglais en 1959. Pour lui, une théorie n'est scientifique que si elle est réfutable : elle doit interdire certains résultats, de sorte qu'une observation au moins puisse la contredire. L'exemple classique est celui des cygnes. Mille cygnes blancs ne prouvent pas que tous les cygnes sont blancs ; un seul cygne noir suffit à prouver le contraire. On ne démontre donc jamais définitivement une théorie empirique : on la met à l'épreuve, et elle tient, ou non. Popper opposait la loi de la gravitation de Newton, qui exclut quantité de mouvements possibles, à des doctrines capables d'expliquer n'importe quel résultat, et donc de n'en prédire aucun.
Mesurer, c'est dire de combien on peut se tromper
Aucune mesure n'est parfaite. Un résultat scientifique s'accompagne donc toujours d'une incertitude, une fourchette qui dit à quel point on peut s'y fier. Annoncer qu'une étoile est à 4,37 années-lumière n'a de sens que si l'on précise si c'est à quelques centièmes près ou à une année près.
Pour décider si un signal est réel ou s'il n'est qu'un effet du hasard, les physiciens s'imposent des seuils exigeants. En astronomie et en physique des particules, on parle souvent de « 5 sigma » : la probabilité que le seul hasard produise un signal aussi net est alors inférieure à une chance sur trois millions environ. Surtout, ce critère se fixe avant d'analyser les données, pas après : sinon, on risque de s'arrêter précisément au moment où le résultat plaît.
La relecture par les pairs
Avant d'être publié dans une revue, un article est en général soumis à d'autres spécialistes, souvent anonymes, qui en examinent la méthode et peuvent demander des corrections ou recommander le refus. Cette pratique a des racines anciennes, avec les Philosophical Transactions de la Royal Society, lancées en 1665 ; elle n'est devenue systématique dans certaines grandes revues que bien plus tard, en 1973 pour Nature.
La relecture par les pairs est un filtre, pas une garantie. Elle vérifie qu'une étude est sérieusement menée, non que sa conclusion est vraie. Elle laisse passer des erreurs, et parfois des fraudes.
Reproduire, corriger, retirer
C'est pourquoi la science compte sur une autre étape : la reproductibilité. Une expérience que personne d'autre ne parvient à refaire produit un résultat fragile. En 2005, l'épidémiologiste John Ioannidis a publié un article très discuté soutenant qu'une part importante des résultats biomédicaux publiés ne résiste pas à cette épreuve. Depuis, plusieurs disciplines ont lancé de vastes campagnes de réplication et encouragent le partage des données et l'annonce des protocoles avant l'expérience.
Quand une erreur grave ou une fraude est découverte, la revue publie une correction ou retire l'article : c'est une rétractation. Ce n'est pas le signe que la science échoue, mais qu'elle se corrige. Une communauté scientifique gagne en crédit lorsqu'elle reconnaît ses erreurs.
Et sur Terre ?
Cette méthode protège bien au-delà des laboratoires : un médicament n'est autorisé qu'après des essais comparatifs, conçus pour qu'un éventuel échec soit visible, et les décisions publiques s'appuient sur des mesures dont on connaît l'incertitude. Certaines marches d'Anthropolaris reprennent ces principes. L'une d'elles prévoit de récompenser l'équipe qui confirmera ou réfutera de façon indépendante une planète candidate autour d'Alpha du Centaure A, selon un critère de détection fixé d'avance (voir la marche G-SGT-07). Une autre veut bâtir des laboratoires robotisés ouverts dont les données sont vérifiées (voir la marche C-MAT-11).
C'est aussi pourquoi chaque texte de ces Savoirs cite ses sources et est relu : pour que chacun puisse remonter à l'origine d'un chiffre, et signaler une erreur s'il en trouve une. La science n'avance pas parce qu'elle a raison, mais parce qu'elle accepte de vérifier qu'elle n'a pas tort. La prochaine grande observation d'Alpha du Centaure ne sera pas une fin, mais le début d'une nouvelle série de vérifications.