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"Laurent Blanc à Lyon, ça ne colle pas pour deux raisons" (foot01.com)

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"Ribéry : Des débuts fracassants." (lequipe.fr)

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"Un pays africain rêve de Bruno Genesio !" (dailymercato.com)

Ruuuuuuuuuuuuuuuuuuud van Nistelrooy

"PSV Eindhoven : Ruud van Nistelrooy prolonge sur le banc des U19." (lequipe.fr)

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"Bordeaux : l’avenir de Pablo en suspens." (footmercato.net)

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"Dimitri Payet : 'Bien sûr qu'on a encore plus qu'avant pas le droit à l'erreur'." (lequipe.fr)

Kermit l'aigre nouille

"L'ancien Rennais Kermit Erasmus frappe violemment un adversaire en plein match." (lequipe.fr)

Benny Hill, le gif

"Rudi Garcia : 'On court encore plus derrière les autres'." (lequipe.fr)

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CELTIC BHOY

14/08/2019 à 22h00

Il ne s'agissait pas d'une émission mais d'un article volontiers provocateur essentiellement rédigé à partir de citations de ces personnes, entre autres.

Le génie se meurt ? Ah mais l'mage rit

14/08/2019 à 22h08

Ah ok désolé.
Du coup le facteur journaliste qui ne retranscrit que ce qu'il pense pouvoir faire du buzz doit jouer aussi.
Un jour faudra que je vous raconte la fois où France 2 a interviewé un de mes collègues et la surprise quand 10 secondes de celle ci est passé au journal au milieu d'un sujet sur la langue de nos ancêtres. Tellement instructif et avec tellement de conneries à l'intérieur que mon collègue en a eu assez honte.

Jean-Huileux de Gluten

15/08/2019 à 14h24

Le génie se meurt ? Ah mais l'mage rit
14/08/2019 à 22h08

Ah ok désolé.
Du coup le facteur journaliste qui ne retranscrit que ce qu'il pense pouvoir faire du buzz doit jouer aussi.

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Déjà, un facteur journaliste ça fait pas sérieux, alors si en plus il manque d'éthique dans l'écriture des articles, je n'ose pas imaginer comment il distribue le courrier.

Matu-Verratti-Vieira-Touré-Clément-Cearà

15/08/2019 à 14h39

Le génie se meurt ? Ah mais l'mage rit
14/08/2019 à 20h45

Perso, j'ai quasiment aucun papier seul et mes collègues non plus. Je pense que ça dépend énormément de la discipline.

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C'est pas du tout ce que je disais. Il y a definitivement un gros probleme de communication entre nous. Dans les papiers d'IA, il y a souvent un seul mec qui implemente le travail et seul lui sait vraiment ce que son code fait. En encore, je parle du meilleur des cas ou son implementation fait reellement ce qui est pretendu dans le papier. Et quand je parle d'implementation, je parle de code bien sur, mais aussi de preuves theoriques qui sont souvent non rigoureuses, voire fausses.

J'ai l'exemple personnel d'un postdoc qui a bosse sous ma supervision et qui a invente des courbes de resultats. Notre "travail" est publie. Je m'en suis rendu compte apres l'acceptation a la conference et je n'ai pas reussi a convaincre les 2 autres co-auteurs a retirer le papier. Donc le papier est toujours vivant... Et ce mec continue de travailler dans la recherche. Cet exemple est, je l'espere, relativement rare, mais s'il avait ete bon dans sa falsification, je m'en serais sans doute jamais rendu compte, donc c'est peut etre pas forcement si rare.

Apres, il y a les mauvaises pratiques:
- quand on manque de resultat (notre algo moins que la baseline, probleme technique qu'on arrive pas a resoudre), on cherche a comprendre ce qui manque, ce qui va de travers. Quand on a un resultat positif, on cherche beaucoup moins. Il y a donc un biais la.
- quand on evalue un algo, on cherche a en montrer sa genericite sur plusieurs benchmarks. Bien sur, il arrive souvent que les papiers ne reportent que les benchmarks, ou les metriques qui sont en la faveur du papier.
- les algos et/ou la collection de donnees sont aleatoires (randomises) => tres peu de papiers font tourner plusieurs fois les experiences pour prouver la signification statistique (ce qu'on observe est-il le fruit de la chance ou d'une reelle difference de performance).

Il y a des efforts pour essayer de mieux controler tout ces problemes qui sont identifies par la plupart des chercheurs, mais c'est tres couteux de tout verifier. En general, ca demande de tout refaire soi-meme.

Le génie se meurt ? Ah mais l'mage rit

15/08/2019 à 21h24

Ok je comprend maintenant.
C'est vraiment spécifique à ta discipline pour le coup.
Perso si c'est un mémoire je ne vais pas refaire forcément les stats moi même, mais si c'est pour une publication (imaginons un mémoire qu'on transforme en publication) en général un titulaire revérifie toutes les données. Après cela ne reste que des modèles stats à revérifier, pas un algo.
Enfin, de plus en plus de revues dans mon domaine demandent également les données qui ont servies pour faire les stats, ce qui limite de plus en plus l'envie de jouer avec le feu à mon avis.
Après, ma situation est particulière car mon institution me pousse à ne publier que dans des revues anglophones qui sont dans les deux premiers quartiles des revues indexées dans le web of sciences, ce qui limite pas mal, car en général dans ce type de revues l'évaluation est assez corsée.

Matu-Verratti-Vieira-Touré-Clément-Cearà

15/08/2019 à 22h18

Plus c'est dur, plus c'est prestigieux, et plus ca pousse a tricher ou a se ruer sur le premier resultat qui va dans le bon sens.

Le génie se meurt ? Ah mais l'mage rit

16/08/2019 à 06h23

Et plus c'est sensé être vérifié. Qui plus est si tu triches dans une revue prestigieuse tu peux aussi dire au revoir à ta carrière prestigieuse.

Franchement je vois pas en quoi la science est plus corrompue que la finance, le cinéma ou la haute couture pour ne citer que ces domaines, mais j'aurai pu en citer d'autres comme l'architecture.

Le génie se meurt ? Ah mais l'mage rit

16/08/2019 à 06h28

D'ailleurs pour ne parler que de ton domaine dont tu as l'air désabusé, comment peut-on évaluer un algo si en tant qu'évaluateur, tu n'as pas accès à l'algo ?

Jankulowski Desailly Galasek

16/08/2019 à 14h01

Le génie se meurt ? Ah mais l'mage rit
aujourd'hui à 06h28

D'ailleurs pour ne parler que de ton domaine dont tu as l'air désabusé, comment peut-on évaluer un algo si en tant qu'évaluateur, tu n'as pas accès à l'algo ?

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Les codes peuvent être disponibles, les examinateurs des journaux qui fonctionnent en revue par les pairs ne le sont pas toujours.

Je travaille dans un domaine compétitif de la recherche en neurobiologie et on utilise souvent des codes "maison" pour nos analyses. Les journaux de hauts rangs dans lequel on tape parfois nous obligent à laisser accès libre à nos codes. Tout comme à nos data et à un compte-rendu détaillé de nos statistiques. Ce qui me va très bien, du point de vue déontologique.

En revanche, bien que la revue de mon dernier article publié assez "haut" ait été assez exigeante au niveau de la discussion, ou de la conception expérimentale, rien au niveau des stats ou du code.

D'un côté, pour être un neurobiologie de haut niveau, il faudrait être hyperpolyvalent: un excellent programmeur, plus un spécialiste en plusieurs domaines de physique (optique, ondes, électricité), ainsi que de biologie (microbiologie, cellulaire, moléculaire), ou encore des maths (statistiques, etc.). Difficile d'avoir toutes ces compétences et donc de juger de manière exhaustive des articles complets.

Jankulowski Desailly Galasek

16/08/2019 à 14h01

Correction pour ma première phrase ci-dessus: Les codes peuvent être disponibles, les examinateurs des journaux qui fonctionnent en revue par les pairs ne sont pas toujours compétents pour les juger.

 

Matu-Verratti-Vieira-Touré-Clément-Cearà

16/08/2019 à 14h47

Je ne suis pas du tout desabuse. J'adore mon sujet de recherche et j'ai une haute estime de mes pairs. Je suis juste lucide (et je ne suis pas le seul) sur les limites de la validation scientifique dans notre secteur. Je le repete: le probleme n'est pas d'avoir le code ou la preuve mathematique, mais d'avoir le temps de le verifier, en tant que reviewer, en tant que collaborateur, et meme en tant que contributeur: certaines fois, tu penses que ton propre code fait quelque chose, mais il fait autre chose, pareil pour une preuve, les erreurs arrivent souvent. Et comme je l'ai dit plus tot, on tend a etre beaucoup plus critique et a chercher le bug quand les resultats ne tournent pas en notre faveur.

Dans mon secteur, on ne publie presque plus que dans des conferences: NeurIPS et ICML pour ne citer que les deux plus prestigieuses. Et ces conferences ont quadruple leur nombre de publications et decuple leur affluence en 4 ans. Avoir 1 (un) papier (premier auteur) accepte dans ces conferences pendant ta these te garantit de trouver un poste dans la recherche industrielle a 6 chiffres. Il y a donc deux phenomenes:
- l'arrivee de beaucoup de jeunes qui sont plus attires par l'argent/la notoriete que par la recherche, et qui n'ont pas le meme rapport a la deontologie que les anciens (pour qui la motivation etait denue d'interet pecunier).
- le besoin en reviewers qui augmente exponentiellement