Séminaire Biology In Silico (BIS2) - Baptiste Scancar, Institut Agro Rennes-Angers

Organisé par l’axe transversal BIS2, ce séminaire donnera la parole à Baptiste Scancar ingénieur de recherche au département statistiques et informatique de l’Institut Agro.
Organisé par l’axe transversal BIS2, ce séminaire donnera la parole à Baptiste Scancar ingénieur de recherche au département statistiques et informatique de l’Institut Agro.

Comprendre la fraude dans la recherche biomédicale : l'affaire Paper Mill

Saviez-vous que moins d’une étude préclinique en cancérologie sur dix serait reproductible ? Pire encore, une part non négligeable d’entre elles pourrait tout simplement… ne jamais avoir existé. La recherche biomédicale fait face à une crise inédite de reproductibilité. Le nombre d’articles scientifiques explose, les journaux se multiplient et les relecteurs qualifiés viennent à manquer : la science peine à se réguler d’elle-même.
Au sein d’un écosystème scientifique opaque se dissimulent images manipulées, termes techniques erronés, faux documents et études insensées. Ces marqueurs révèlent une nouvelle forme de fraude scientifique : les fabriques à papiers, ou paper mills en anglais. Ces organisations spécialisées dans la création de faux articles ont inondé la littérature scientifique depuis le début des années 2000.
Et si je vous disais maintenant que des études préliminaires avancent que 10 % des articles en cancérologie pourraient provenir de ces paper mills ? Certains estiment même que les faux articles sont majoritaires dans certains sous-domaines de la recherche et que ce que nous voyons ne serait qu’un aperçu d’un problème bien plus vaste. Alors, que disent réellement les données, et jusqu’où s’étend le phénomène ? Pour y répondre, je vous propose d’explorer ensemble l’iceberg de la fraude scientifique.

Baptiste Scancar est Ingénieur de recherche à l’Institut Agro. Il mène actuellement des collaborations avec l’Université de Sydney et la Queensland University of Technology sur l’intégrité scientifique, et développe des approches d’intelligence artificielle pour détecter la fraude dans les articles biomédicaux.