Par Ferey Fabriel et Bardelang Gurvan
Auteur: Christopher M.Kelty
Date de publication: 5 novembre 2001
Titre: Free Software / Free Science
URL: https://firstmonday.org/ojs/index.php/fm/article/download/902/811
Contexte éditorial : Article écrit à l'occasion de First Monday Conference à l'International Institute of Infonomics à Maastricht.
Contexte auctorial: Christopher M.Kelty est un universitaire américain, docteur du MIT (Massachusetts Institute of Technology) en histoire et études sociales de la science et de la technologie. Il est un expert de l'étude du milieu scientifique dans sa dimension sociale, et notamment des normes et règles de ce dernier.
Mots-clés: logiciel libre, réputation, science
L'auteur part d'un constat de base assez simple et se pose ainsi une question : les chercheurs et contributeurs de logiciels libres ne tirent la plupart du temps aucun revenu monétaire en contribuant ou en publiant des articles de recherches, mais alors, pourquoi le font-ils ? À cela, il répond tout d'abord : le bénéfice et le gain que génèrent les codeurs de logiciels libres ou les chercheurs ne se mesurent pas en argent gagné, mais principalement en réputation. Si cette réputation peut ensuite permettre à un codeur par exemple de trouver un travail rémunéré dans une entreprise ou un collectif, elle est aussi une forme de récompense en soi. Il développe également l'idée que cette réputation est, contrairement à l’argent, une propriété dans le sens où elle est intrinsèquement liée à la personne qui la possède et non-échangeable.
Cette réputation peut se mesurer dans les index de citations scientifiques. On pourrait comparer ces index à une banque où le solde du compte serait le nombre de citations d’une personne dans d’autres revues scientifiques. La seule différence serait que notre compte est connu de tous. Merton dans la préface du livre d’Eugene Garfield : « [les citations dans leur aspect moral] sont conçues pour rembourser les dettes intellectuelles sous la seule forme sous laquelle cela peut être fait : par leur reconnaissance ouverte » C’est donc uniquement en publiant leurs travaux et en les rendant libres (et donc gratuits) que les scientifiques se retrouvent “payés” et acquièrent leur réputation. Cela repose sur la reconnaissance par les pairs. Une fois obtenue, cette reconnaissance de la paternité est éternelle, et c’est en ce sens qu’elle vaut tant aux yeux des scientifiques. C'est avec ce mécanisme et le jugement des pairs que chacun doit être reconnu, pouvant mener les scientifiques à des reconnaissances telles que le prix Nobel. Ce phénomène est mis en parallèle avec les auteurs de logiciel libre, menant à leur reconnaissance à chaque utilisation de ce dernier.
Mais sur quels critères mesure-t-on la qualité d'une publication scientifique pour ensuite la citer ? Les communications scientifiques se font autour de normes informelles bien précises au nombre de quatre : l’universalisme, le communisme, le désintéressement et le scepticisme organisé. Ces normes ne sont pas écrites et pour ainsi dire jamais explicitement mentionnées. Cependant, elles sont essentielles car elles font partie de “l’establishment scientifique” et qu’il est impossible d’acquérir une réputation dans la communauté scientifique sans les respecter scrupuleusement (similaire à la méthodologie des fiches de lecture de WE01). En somme : ces normes garantissent une forme d’intégrité de la science et donc le fait que la vérité scientifique ne soit pas censurée ou manipulée par des gouvernements ou par des grandes entreprises. L'importance de la récompense dans ce système est un élément clé. D’où le prestige et le crédit de nombreux prix scientifiques comme le prix Nobel ou la médaille Fields. Également, ce système de récompense de la science fonctionnerait, selon Robert K. Merton, comme une incitation à la recherche puisque le fait d'obtenir la reconnaissance de ses pairs constitue un accomplissement personnel et inestimable pour un chercheur. Les Travaux de Merton ont donc conduit à s’interroger sur l’importance des institutions et normes scientifiques dans le développement de la science elle-même. Et, en particulier, la science progresserait-elle aussi vite sans ces normes et récompenses scientifiques prestigieuses ? Après tout, ces récompenses ne se mesurent pas en argent. Dans son livre “ La structure des révolutions scientifiques” Thomas Kuhn, nie ce lien mais Michael Polanyi a quant à lui défendu la thèse selon laquelle, sans ces règles tacites et ces normes, la science n’aurait pas pu atteindre son état actuel. La crédibilité d’un scientifique est intrinsèquement la valeur de vérité et la confiance que l’on peut accorder à ses travaux. Ce principe est ensuite directement associé aux logiciels libres. En effet, bien qu'un logiciel puisse être considéré comme "bon" à partir du moment où il est fonctionnel, le fait qu'il soit libre peut permettre une critique et une amélioration des algorithmes par les pairs (codeurs du monde entier), permettant à ces derniers de ne pas être mauvais (lent, peu ergonomique...).
Personne, et tout le monde à la fois. Ce système complexe repose sur la vérification par les pairs (avant d'être publié, un article est vérifié par un groupe d'experts qui vérifient la qualité du travail de recherche). Cette vérification sur laquelle aucune entité n’a les pleins pouvoirs constitue un organisme stable et efficace, bien qu’il soit “anarchique”. Ce système complexe et sur lequel les entités les plus influentes n'ont pas de pouvoir permet de s’affranchir des tentatives de contrôle de la vérité de la part des grandes entreprises et des gouvernements.
Tout d'abord, cet article est paru en novembre 2001 ce qui signifie qu'il aura bientôt 23 ans, ainsi certaines choses ont énormément évolué, notamment avec l'arrivée d'internet et l'accès à l'information en théorie simplifié. En complément au texte, Richard Stallman dans Free Software Is Even More Important Now montre les avantages conséquents que propose le logiciel libre. Il affirme notamment que la montée des logiciels privés (et généralement payants) menace la liberté de chacun en empêchant toute vue ou modification du code, également une menace à titre pédagogique. Il ajoute même que cette dépendance aux logiciels privés nous rendrait sans défense face aux propriétaires de ces derniers et vulnérable à de l'espionnage et de la vente de donnée. Finalement, bien que le logiciel libre subsiste, il semble que, par les moyens colossaux des entreprises, le logiciel libre puisse difficilement développer des services dans des domaines très complexes tels que l'IA générative. En effet, comme présenté par AURAND Andrew dans Generative Artificial Intelligence and Its Relationship with Disinformation, le fait que la quasi-totalité des IA générative soient privés, le code source n'étant pas accessible publiquement, il rend difficile l'apprentissage de ces notions et rend imprévisible l'utilisation de l'outil. En outre, il semble que même si le logiciel libre parvient à produire de puissants et fiables outils (GNU, Linux, GIMP...) de par la taille du réseau de codeurs, le fait que les acteurs ne soient pas salariés mène à une difficulté certaine de reproduire certaines technologie.
Alors qu’avant les scientifiques se pressaient de publier leurs travaux pour en obtenir le mérite et la réputation, ils s’empressent désormais de les breveter car l’investissement des entreprises s’est substitué à celui des gouvernements. D’une certaine façon, la science est disponible à tous, mais pas utilisable par tous car des restrictions légales se sont interposées. Ainsi, l’auteur nous présente les principaux changements que la science a subis au cours des dernières décennies : La propriété dite “intellectuelle” dans le sens ou le crédit de cette connaissance appartient à l’auteur de façon métaphorique est désormais une propriété intellectuelle au sens légal du terme : elle appartient à quelqu’un (d’ailleurs souvent une entreprise et non pas à un scientifique) et pour l’utiliser il faut souvent payer une licence. (Là où avant, il fallait simplement en créditer l’auteur) C’est à partir de ces changements qu’est née la licence libre, et les logiciels libres par extension dans les années 80 pour répondre à l’obligation de mettre un produit sous licence. Cependant, il n’existe encore pas réellement de mesure équivalente pour la science, “il n’existe pas de ‘science libre’. ”