Il n’est pas rare que des politiciens ou des médias de grand chemin tentent de réfuter les propos de leurs opposants en évoquant de façon péremptoire des études scientifiques parfois discutables. Les plus âgés se souviennent d’une époque où les démonstrations du matérialisme historique étaient assénées comme des évidences par des intellectuels et des enseignants marxistes sûrs de leur fait. L’esprit scientifique réel, qui repose sur l’expérimentation, la démarche critique, la réfutabilité et la correction des erreurs, est par vocation éloigné de toute prétention dogmatique à atteindre une vérité absolue. À cet effet, il est bon de rappeler aux lecteurs l’essentiel du contenu d’un article de référence, Pourquoi la plupart des résultats de recherche scientifique publiés sont faux (consultable en ligne), écrit en 2005 par le professeur de médecine, épidémiologiste et statisticien gréco-américain John P. A. Ioannidis.
Polémia
Une presse scientifique sujette à caution
L’auteur ne soutient évidemment pas que la science est fausse, mais que certaines conditions statistiques rendent fréquents les résultats erronés ou non reproductibles.
La constatation d’erreurs manifestes publiées dans la presse scientifique l’amène à partager une inquiétude croissante à ce sujet dans les milieux de la recherche.
Des résultats dont il est possible de démontrer la fausseté se retrouvent ainsi dans un nombre non négligeable d’études couvrant tous les types de recherches, des essais cliniques et études épidémiologiques classiques aux recherches moléculaires.
Les réflexions critiques de l’auteur, qui s’appuie sur des démonstrations statistiques serrées, ont pour but d’inciter les chercheurs à approfondir les raisons pour lesquelles des erreurs ont pu être commises dans la sélection des données, les analyses ou les résultats.
Les facteurs explicatifs majeurs des erreurs
Ces résultats erronés peuvent survenir du fait de l’existence de biais provenant de la combinaison de divers facteurs liés à la conception, aux données, à l’analyse et à la présentation des recherches.
Le risque d’introduction d’un biais s’accroît quand la flexibilité est pratiquée dans les protocoles, les définitions, les critères d’évaluation et les modes d’analyse d’un domaine scientifique.
Un fait moins connu tient à la multiplication des travaux indépendants menés par différentes équipes de chercheurs à travers le monde. L’internationalisation de la recherche amène des équipes indépendantes (parfois plusieurs dizaines) à traiter de questions identiques ou similaires. Dans certains domaines, il arrive couramment que des chercheurs se concentrent sur des découvertes réalisées par une seule équipe, ce qui réduit la probabilité que chaque résultat soit effectivement correct. A contrario, des résultats valides peuvent se retrouver invalidés.
Les méthodologistes observent qu’un taux élevé de « non-réplication » (absence de confirmation) des découvertes scientifiques résulte d’une stratégie commode, mais infondée, consistant à conclure à la validité des résultats sur la seule base d’une étude unique dont la signification statistique est insuffisante.
Toutes choses égales par ailleurs, c’est dans les études de grande envergure que les résultats de recherche sont susceptibles de produire une plus grande exactitude. Les résultats dans le domaine de la cardiologie, où plusieurs milliers de sujets sont randomisés (répartis aléatoirement entre différents groupes), sont considérés comme plus fiables que ceux qui concernent les prédicteurs moléculaires, où la taille des échantillons est cent fois moindre.
L’épidémiologie moderne est, quant à elle, de plus en plus contrainte de cibler des effets de faible ampleur, ce qui diminue la proportion statistique de résultats de recherche exacts.
En outre, les conflits d’intérêts sont très fréquents en recherche biomédicale et sont généralement peu ou mal rapportés.
De façon générale, plus les intérêts financiers et les préjugés sont importants dans un domaine scientifique, moins les résultats de la recherche ont de chances d’être valides.
Les scientifiques peuvent également être influencés par leur adhésion à une théorie ou leur attachement à leurs propres résultats, tandis que des chercheurs prestigieux peuvent, par le biais du processus d’évaluation de leurs pairs, empêcher la publication et la diffusion de résultats qui réfutent les leurs.
Postface (2020)
John P. A. Ioannidis a qualifié la gestion de la pandémie de Covid-19 aux États-Unis de « fiasco de preuves unique dans un siècle ».
En mars 2020, il a critiqué des décisions politiques comme la « distanciation sociale » et la fermeture des écoles, en relevant l’absence de fiabilité des « données collectées jusqu’à présent sur le nombre de personnes infectées et l’évolution de l’épidémie ». Il a également souligné l’absence de preuve que « des interventions non pharmaceutiques restrictives » telles que les confinements puissent contribuer « de manière substantielle à infléchir la courbe des nouveaux cas ».
En France, tandis qu’un Conseil de défense sanitaire (un organe restreint dont les comptes rendus sont couverts par le secret-défense) décidait rapidement de mesures majeures telles que les confinements, les couvre-feux, le passe sanitaire, puis qu’étaient instaurée l’obligation vaccinale de certaines catégories professionnelles par la loi du 5 août 2021, aucun débat éclairé n’était proposé au grand public.
Au mépris de l’esprit scientifique, des politiciens, des journalistes de télévision et des médecins généralistes se contentaient de brandir de façon dogmatique l’argument de la science pour réfuter sommairement des microbiologistes et des généticiens confirmés en les qualifiant de « complotistes ».
Les Français sont un peuple adulte qui mérite — et exige — un meilleur traitement, docteurs !
Johan Hardoy
08/09/2026
