De nos jours, on entend beaucoup les termes « bonne science », « preuves » et « données » à Washington. L’une des expressions à la mode dans les cercles d’élaboration des politiques est « fondé sur des preuves », appliquée à une foule de contenus, notamment l’éducation, la politique, la pratique, la médecine et même l’architecture. On pourrait penser que cela nous rendrait tous heureux – du moins ceux qui préconisent que les décisions relatives aux politiques, aux interventions sociales et aux orientations futures soient fondées sur des données. Mais, ironiquement, le nouvel accent mis sur les ceci et les cela fondés sur des données probantes a été simultanément salué et accueilli avec des niveaux d’anxiété élevés et des drapeaux rouges d’inquiétude.
Pourquoi cela ?
Une raison est que, parfois, la définition de la « bonne » science qui doit informer la politique semble teintée de connotations politiques. Ainsi, par exemple, certains scientifiques se sont plaints que, bien que le Congrès et l’administration demandent régulièrement de s’appuyer sur la meilleure science, ils manipulent cette science – ils choisissent la science qu’ils aiment, la représentent d’une manière qu’aucun scientifique ne comprendrait, ou mettent la barre si haut qu’aucune étude scientifique ne peut y répondre. Les meilleurs exemples sont probablement le changement climatique, l’évolution et les questions environnementales – bien que la science saine (une définition de la « bonne science ») ait atteint un consensus sur les données et les implications politiques, l’existence de quelques-uns qui soutiennent le contraire donne lieu à des politiques qui semblent dire que les faits sont encore douteux.
Laissez-moi maintenant me tourner vers les sciences comportementales et sociales. Bien qu’il y ait certainement des connotations politiques à certaines des questions traitées par les sciences comportementales et sociales (témoin la récente ardoise de requêtes sur la science du comportement sexuel, ou les disparités en matière de santé), il y a d’autres préoccupations avec le mouvement « fondé sur des preuves » en dehors de l’arène politique. Les questions vont des préoccupations sur les façons dont les preuves sont définies, aux préoccupations que les conceptions expérimentales sont réifiées de façon inappropriée comme la méthodologie qui produit automatiquement les « meilleures » preuves.
Un certain malaise avec le mouvement actuel basé sur les preuves peut provenir d’une réinstallation compréhensible à mesure que les changements dans le financement et le paysage politique deviennent plus clairs (un bon exemple est le nouveau portefeuille de recherche de l’Institute of Education Sciences). Mais une grande partie du malaise semble fondée sur des questions plus fondamentales qui portent sur ce que nous comprenons de la recherche, du monde et de la science.
Permettez-moi d’aborder seulement quelques-unes de ces questions fondamentales.
Dans certaines discussions sur ce que signifie être « fondé sur des preuves », l’affectation aléatoire et le contrôle expérimental (alias les essais contrôlés aléatoires) sont tenus pour l’étalon-or. Cette situation soulève des signaux d’alarme pour de nombreuses personnes qui effectuent des recherches qui ne sont pas de cet acabit. Les scientifiques qui mènent des recherches qualitatives, quasi-expérimentales ou historiques sont naturellement troublés par l’idée que seules les expériences peuvent être considérées comme de la vraie science. Un argument courant contre la réification des expériences est qu’une grande partie des preuves que nous considérons comme irréfutables ne sont pas expérimentales – des preuves provenant de disciplines telles que l’épidémiologie ou l’astronomie, par exemple. Et une grande partie de la politique saine est basée sur des données corrélationnelles, et non expérimentales, comme les données sur la relation entre le tabagisme et le cancer. Bien que la science à laquelle se réfèrent ces arguments contre la réification du contrôle aléatoire soit solide, je pense que ces arguments passent néanmoins à côté de l’essentiel. J’ai toujours pensé que lorsque la conception expérimentale (y compris l’assignation aléatoire) est considérée comme une norme d’excellence, ce n’est pas pour toutes les sciences, mais pour les études d’intervention – lorsque l’objectif, dans le cas le plus simple, est de « maintenir tout constant » à l’exception d’une variable, afin de permettre des inférences causales claires. Dans le cas de la plupart des questions de sciences comportementales et sociales, la variable peut être beaucoup plus complexe : un programme, une intervention sociale, etc. Le fait que cette norme d’or puisse permettre une inférence causale claire (et qu’elle soit la seule norme pour une inférence causale sans équivoque) ne signifie pas que d’autres méthodes ne peuvent pas également fournir des connaissances importantes, en particulier la description systématique, la catégorisation ou la corrélation.
Un autre sujet de préoccupation est que, même si l’on voulait appliquer une telle norme, les plans expérimentaux peuvent être inappropriés ou impossibles dans de nombreux contextes complexes et multidimensionnels dans lesquels on a besoin de réponses, parce que de telles méthodes seraient impossibles, peu pratiques ou contraires à l’éthique à remplir. Dans de nombreux contextes, par exemple, l’affectation aléatoire d’individus à des programmes, à des classes, à des quartiers, à des familles ou à des traitements est souvent impossible et l’affectation aléatoire de programmes à des groupes tels que des écoles ou des équipes ou à des cadres de traitement peut ne pas être réalisable. Est-ce une raison de s’inquiéter ? Il s’agit, bien sûr, d’un exemple de la différence classique entre l’efficacité et l’efficience – entre le fait de savoir si quelque chose fonctionne en laboratoire ou dans des conditions bien contrôlées et le fait de savoir si cela fonctionne en pratique dans le monde désordonné de tous les jours. Dans le domaine des soins de santé, l’un des secteurs où les questions relatives à la base de données probantes ont été le plus discutées, les conclusions sont que les deux sont nécessaires et qu’il faut faire preuve de diligence pour faire correspondre la conclusion à la conception. Et en médecine, comme en psychologie, l’application des connaissances à la pratique doit toujours être une danse des meilleures informations disponibles et du jugement des experts.
Si l’on sort de la psychologie, il existe des préoccupations plus larges – les méthodes standard des disciplines sœurs des sciences sociales ne sont généralement pas expérimentales. Prenez l’anthropologie ou l’économie ou la recherche par sondage. Les données recueillies par les économistes ou les anthropologues ou les sociologues éclairent souvent les décisions politiques. Pourtant, ces données sont rarement expérimentales. La leçon à tirer de l’examen de l’ensemble des disciplines, des questions et des contextes est que différents modèles peuvent être appropriés pour différentes questions, comportements ou situations. Ce qui est, bien sûr, important, c’est que nous aspirons à utiliser la conception la plus rigoureuse appropriée et possible pour les questions en jeu, et que nous transmettons l’importance de cette rigueur aux décideurs politiques.
Parce que les questions fondées sur des preuves sont si brûlantes et si importantes pour tous les psychologues, des chercheurs aux praticiens, il est particulièrement gratifiant de voir que la National Academy of Sciences commence une initiative pour aider à définir des normes de preuve à travers les sciences comportementales et sociales, pour aider à demander comment faire correspondre les preuves à la question et au contexte, et pour aider à améliorer la traduction de la recherche en politique. Cette initiative débutera ce mois-ci par un « Atelier sur l’élaboration des politiques : comment les scientifiques comportementaux et cognitifs peuvent contribuer… » et se poursuivra avec des questions qui examinent les bases factuelles des sciences comportementales et sociales et la mesure dans laquelle les discussions sur les preuves dans d’autres disciplines (par ex, médecine, physique et ainsi de suite) fournissent des modèles informatifs.
Il est clair que les discussions sur les définitions des preuves, les distinctions entre les types de preuves (y compris les données scientifiques, le jugement des experts, l’observation et la théorie), et le consensus sur quand utiliser quoi, nous occuperont pendant un certain temps. La psychologie doit être un participant actif dans la discussion. Elle doit apporter son éclairage unique en tant que discipline qui a construit sa science fondamentale sur des méthodes expérimentales solides, qui se débat continuellement avec la transition de la science fondamentale en laboratoire à la science appliquée, qui tente de passer de la science à l’application et à la pratique, et qui promeut l’importance d’une base scientifique fondamentale pertinente pour l’application.