Recherches reproductibles et pérennes : les enjeux et solutions autour des méthodologies, corpus, données, codes

En sciences techniques comme en sciences humaines et sociales, l’existence de cas de falsification de données a attiré l’attention sur des pratiques visant à produire ou à valider artificiellement certains résultats de recherche. De plus en plus, les revues exigent que les auteurs communiquent leurs bases de données ou corpus d'origine pour permettre aux lecteurs de reproduire leurs travaux. Par ailleurs, des enjeux transversaux comme la reproductibilité et la réplication restent encore peu abordés, alors même qu’ils sont au cœur de nombreuses pratiques numériques. La réutilisation de codes insuffisamment documentés, de workflows difficiles à reconstruire ou d’outils dont le fonctionnement demeure partiellement opaque constitue en effet un obstacle majeur à la vérification, à la compréhension et à la reproduction des résultats. À cela s’ajoute la question de la pérennisation des données, des corpus, des logiciels et des infrastructures numériques, dont la conservation, la maintenance et l’accessibilité à long terme conditionnent la possibilité même de reproduire ou de réévaluer les travaux scientifiques plusieurs années après leur publication. Ces thématiques invitent à une réflexion qui touche à la fois aux méthodologies, aux systèmes, aux infrastructures, aux ontologies, aux standards et aux lexiques, mais également, de manière très concrète, au code, à sa conception, à son développement, à sa documentation et à sa généralisation, dont dépendent largement sa réutilisation, sa pérennité et la reproductibilité des recherches.

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