Binance Research : du défi à l’opportunité, comment DeSci a-t-elle réinventé la science ?

Titre de l’article original : Des défis aux opportunités : comment DeSci réinvente la science
Source originale : Binance Research

Compilation et traduction de l’article original : Will Awang

Depuis l’Antiquité, empereurs et généraux ont toujours nourri un désir insatiable d’immortalité, et notre époque ne fait pas exception. Cette quête de longévité et de sciences de pointe prend une nouvelle dimension grâce à la technologie blockchain. L’essor de la science décentralisée (DeSci) ouvre de nouvelles perspectives et suscite de nouveaux espoirs pour l’exploration des frontières scientifiques.

Ce qui a d’abord attiré mon attention sur DeSci, c’est l’investissement de Pfizer dans VitaDAO. Celui-ci a non seulement marqué le premier investissement de Pfizer dans l’univers Web3, mais aussi témoigné de la reconnaissance et du soutien de ce géant pharmaceutique traditionnel au secteur DeSci. En rapprochant cela de mon expérience dans l’entrepreneuriat en santé numérique, je me suis demandé comment DeSci pouvait nous amener à repenser les modèles économiques.

Le rapport de recherche sur DeSci publié par Binance Research, intitulé « Des défis aux opportunités : comment DeSci réinvente la science », présente d’abord le phénomène de la « vallée de la mort » dans le processus de recherche scientifique. Il aborde ensuite DeSci, qui entend répondre à ce problème par des solutions innovantes, puis dresse un état des lieux du secteur sur le marché. Il en ressort que DeSci est suffisamment mature pour influer sur les pratiques actuelles de la recherche scientifique. Malgré certaines lacunes et difficultés, surmonter la « vallée de la mort » de la recherche représente une avancée majeure.

En suivant le raisonnement du rapport, DeSci peut approfondir son intégration avec la technologie blockchain et le Web3 tout au long du processus de commercialisation de la recherche scientifique. Prenons l’exemple de la recherche et du développement médicaux :

· Acquisition des données : les données issues de la recherche fondamentale précoce et de la recherche translationnelle peuvent être obtenues grâce à DePIN, puis enrichies par l’IA. Cette approche peut avoir une portée mondiale et prévoir des incitations ;

· Stockage des données : ces données peuvent être stockées on-chain au moyen de technologies de chiffrement afin de préserver leur intégrité et leur sécurité. Il est également possible de créer une nouvelle forme de publication ouverte et accessible à tous, qui contribuerait dans une certaine mesure à résoudre les problèmes de reproductibilité et de réplication des découvertes scientifiques ;

· Communauté d’intérêts : les règles définies par les organisations DAO peuvent permettre de bâtir un écosystème où la recherche fondamentale et les soins cliniques partagent des intérêts communs. Ces règles peuvent ensuite être étendues à l’ensemble de la recherche, des soins cliniques, de la commercialisation et des interactions entre médecins et patients, afin que toutes les parties prenantes y trouvent leur compte ;

L’avenir envisagé par DeSci serait le suivant : une organisation autonome décentralisée (DAO) constituée d’une communauté de parties prenantes multiples partageant un objectif et une vision communs, qui ne serait plus motivée par le profit du capital, intégrerait étroitement la technologie blockchain et le Web3, favoriserait les découvertes scientifiques, accélérerait la mise en œuvre de produits concrets et contribuerait au progrès de la société dans son ensemble.

Bien que DeSci n’en soit encore qu’à ses tout débuts, le mouvement influe déjà activement sur les pratiques actuelles de la recherche scientifique.

Voici le contenu de Des défis aux opportunités : comment DeSci réinvente la science. Bonne lecture :

01 Principaux enseignements

· Le processus de recherche scientifique se heurte à des difficultés majeures, notamment lorsqu’il s’agit de transposer la recherche fondamentale en applications concrètes. Le phénomène de la « vallée de la mort » entraîne l’échec de 80 %-90 % des projets de recherche avant les essais sur l’humain, et seuls 0,1 % des médicaments candidats deviennent des traitements approuvés.

· Les mécanismes d’incitation dans les milieux universitaires, les organismes de financement et l’industrie ne sont pas alignés, ce qui entraîne un financement insuffisant de la R&D, une baisse de la collaboration entre scientifiques et cliniciens, ainsi que des difficultés liées à la reproductibilité et à la réplication des découvertes scientifiques. En conséquence, la plupart des recherches finissent par stagner dans la « vallée de la mort ».

· La science décentralisée (DeSci) est un mouvement qui vise à créer un modèle de recherche scientifique novateur à l’aide de la pile technologique Web3, afin de répondre aux difficultés mentionnées ci-dessus.

· En s’appuyant sur les organisations autonomes décentralisées (DAO), la blockchain et les smart contracts, DeSci peut résoudre des problèmes majeurs de coordination. Cela permet aux différents groupes de parties prenantes d’aligner leurs intérêts et les incite à faire progresser la recherche jusqu’au stade clinique.

· Le marché a déjà identifié quatre grands domaines d’innovation dans le secteur DeSci :

- Infrastructure, notamment les plateformes de financement et les outils DAO de différents sous-secteurs, qui constituent les fondations des DAO DeSci.

- Recherche, notamment une communauté DeSci à la base, organisant des événements internationaux, et des DAO réunissant des parties prenantes multiples autour d’une vision commune.

- Services de données, notamment des plateformes de publication et d’évaluation par les pairs. Elles soutiennent les publications scientifiques en libre accès et les outils de gestion des données, qui assurent une solide intégrité des données et un contrôle collaboratif des accès.

- Mèmes, qui financent directement des expériences scientifiques ou servent d’outil d’investissement dans d’autres projets DeSci.

· La pile technologique existante peut déjà soutenir la recherche fondamentale et la recherche translationnelle, mais elle se prête moins bien à la recherche clinique, domaine dans lequel un produit bénéficie directement aux patients.

· En résumé, la science décentralisée est déjà suffisamment mature pour influer sur les pratiques actuelles de la recherche scientifique. Malgré les lacunes et les difficultés qui subsistent, surmonter la « vallée de la mort » de la recherche constitue une avancée majeure.

02 Introduction

2.1 Contexte de la recherche scientifique traditionnelle

Le processus par lequel le secteur scientifique produit de nouvelles connaissances et inventions peut être divisé en plusieurs étapes, principalement en recherche fondamentale et recherche clinique. La recherche translationnelle fait le lien entre ces deux grandes étapes. Sa fonction essentielle est de transposer les résultats de la recherche fondamentale en applications concrètes pouvant être évaluées dans le cadre de recherches cliniques. L’objectif final de ce processus est de commercialiser les résultats de la recherche et de créer des produits utiles à la société.

(Figure 1 : la « vallée de la mort » désigne l’étape où échouent la plupart des travaux de recherche, entre les sciences fondamentales et les sciences cliniques)

Cependant, l’un des principaux défis de ce processus est le phénomène de la « vallée de la mort », au cours duquel de nombreux travaux scientifiques échouent faute d’une recherche translationnelle efficace.

Selon les données des National Institutes of Health (NIH), 80 % à 90 % des projets de recherche échouent avant d’atteindre le stade des essais sur l’humain. En outre, pour chaque médicament approuvé par la FDA, plus de 1000 médicaments candidats sont développés, mais finissent par échouer. Les difficultés persistent même aux stades ultérieurs : près de 50 % des médicaments expérimentaux échouent lors des essais cliniques de phase III. De ce point de vue, la probabilité qu’un nouveau médicament candidat passe des études précliniques à l’approbation de la FDA n’est que de 0,1 %. Ces statistiques saisissantes soulignent la difficulté majeure que représente la transformation des connaissances et des innovations élaborées par les universités et les instituts de recherche en produits ou traitements concrets destinés à l’usage humain.

(Figure 2 : le nombre de nouvelles molécules approuvées a diminué pour chaque 1 Md $ consacré à la R&D à l’échelle mondiale)

Ces difficultés sont aggravées par l’inefficacité croissante du processus de développement des médicaments. Aux États-Unis, le coût du développement et de l’approbation d’un nouveau médicament double environ tous les neuf ans — un phénomène appelé loi d’Eroom, à l’opposé de la loi de Moore. Cette évolution peut s’expliquer notamment par le durcissement des normes réglementaires, par des exigences plus élevées en matière de besoins médicaux non satisfaits pour les nouvelles découvertes par rapport aux médicaments existants, ainsi que par le coût élevé de la conception et de la conduite des essais cliniques par les organismes de recherche sous contrat. Si cette tendance se poursuit, le coût du développement d’un médicament pour l’industrie biopharmaceutique pourrait atteindre 160 Md $ d’ici 2043. Cette charge financière pousse souvent le secteur à privilégier le développement de médicaments plus rentables, au risque de reléguer au second plan l’urgence d’autres besoins majeurs en matière de santé.

Cette inefficacité aura d’importantes conséquences économiques et sociales. Les coûts élevés de R&D, associés aux échecs fréquents, entraînent une hausse continue des dépenses de santé, supportées au final par les patients, les gouvernements et les compagnies d’assurance. En outre, les retards et les échecs dans la transposition des résultats de recherche en traitements viables privent souvent les patients de possibilités potentiellement salvatrices, ce qui aggrave les défis de santé publique. Les maladies rares et les affections touchant de petites populations, par exemple, sont souvent négligées parce qu’elles sont jugées moins rentables, malgré l’urgence des besoins thérapeutiques.

2.2 Pourquoi la plupart des recherches ne parviennent-elles pas à sortir de la « vallée de la mort » ?

Le problème fondamental tient au désalignement des incitations, qui entraîne trois difficultés majeures : un financement insuffisant, une collaboration réduite entre chercheurs et cliniciens, ainsi qu’une faible reproductibilité et réplication des découvertes scientifiques. Au final, ces difficultés piègent la recherche dans la « vallée de la mort ».

Nous examinerons plus en détail ces principaux défis dans les sections suivantes :

2.2.1 Manque de financement

Le manque de financement, en particulier lors du passage de la recherche fondamentale à la recherche clinique, peut s’expliquer par le décalage entre les motivations des financeurs et celles des chercheurs, ainsi que par le manque de transparence du processus d’évaluation des subventions.

Du point de vue des financeurs, les recherches susceptibles d’être transformées en produits générant des revenus récurrents sont plus susceptibles d’être prioritaires. Cette réaction en chaîne, conjuguée à la forte concurrence pour obtenir des financements, incite les chercheurs à se conformer davantage aux attentes des financeurs, ce qui rend la recherche plus conservatrice et étouffe de fait l’innovation.

Par ailleurs, l’opacité du processus d’évaluation signifie qu’une même proposition peut aboutir à des résultats différents selon le comité auquel elle est présentée. Lorsque les membres des comités d’évaluation des subventions ne sont pas rémunérés, d’autres complications peuvent survenir : concurrence biaisée entre chercheurs, manque d’attention aux détails et retards importants dans l’approbation des subventions. Les chercheurs ont alors tendance à consacrer davantage de temps à publier des articles pour asseoir leur réputation scientifique qu’à mener des expériences.

2.2.2 Recul de la collaboration entre chercheurs et cliniciens

Étant donné que la plupart des recherches stagnent dans la « vallée de la mort », la coordination entre les chercheurs en sciences fondamentales et les cliniciens est cruciale pendant la phase de recherche translationnelle.

Une collaboration efficace facilite la conception innovante d’essais cliniques, en intégrant des biomarqueurs issus de la recherche fondamentale ou des approches de recherche ciblées. L’oncologie, par exemple, a enregistré des avancées majeures grâce à la collaboration : les découvertes génétiques et moléculaires faites en laboratoire contribuent directement à concevoir des traitements ciblés et des essais adaptés à des sous-types précis de cancer. Cette synergie réduit le risque d’échec lors des essais à un stade avancé et augmente les chances de proposer des traitements efficaces aux patients.

Pourtant, les scientifiques spécialisés dans les sciences fondamentales, axés sur la découverte, et les médecins cliniciens, centrés sur les soins aux patients et la recherche clinique, sont aujourd’hui peu incités à collaborer. L’avancement de la recherche fondamentale est souvent évalué selon le montant des subventions obtenues et le nombre de publications dans des revues de premier plan, plutôt qu’en fonction de sa contribution aux sciences cliniques et aux progrès médicaux. À l’inverse, la réussite de nombreux médecins cliniciens dépend du nombre de patients qu’ils soignent ; ils manquent souvent de temps ou de motivation pour mener des recherches et rechercher des financements.

En conséquence, ces deux groupes finissent par travailler indépendamment, ce qui réduit la probabilité de relier les résultats obtenus en laboratoire à des applications cliniques pertinentes.

2.2.3 Faible reproductibilité et réplication des découvertes scientifiques

La reproductibilité désigne la capacité à obtenir des résultats cohérents en utilisant les mêmes données, méthodes et étapes de calcul que l’étude originale. La réplication, quant à elle, consiste à mener une nouvelle étude afin d’aboutir à la même découverte scientifique. Si les découvertes scientifiques ne sont ni reproductibles ni réplicables, il est difficile de démontrer l’efficacité et la validité de la recherche fondamentale, ce qui complique sa transposition en applications cliniques.

Les difficultés à transposer la recherche animale à l’humain entraînent des inefficacités : selon certaines estimations, seuls 6 % des résultats des études animales peuvent être transposés à des réponses humaines. D’autres problèmes, comme les différences méthodologiques — par exemple le type de revêtement des tubes à essai, la température de croissance des cellules ou la manière de les remuer en culture — peuvent également produire des résultats impossibles à reproduire.

Si l’ampleur du problème est largement liée à la complexité de la science, le manque de cohérence entre les mécanismes d’incitation des éditeurs et ceux des chercheurs en début de carrière contribue également au déficit de réplication et de reproductibilité des découvertes scientifiques. Les éditeurs jouent un rôle crucial dans l’accompagnement des jeunes chercheurs, et la publication de leurs travaux renforce leur crédibilité, augmentant ainsi leurs chances d’obtenir des financements. Les chercheurs qui obtiennent des résultats statistiquement significatifs dès leur première tentative sont donc moins enclins à reproduire les expériences et préfèrent publier directement leurs résultats.

03 Les bases de la science décentralisée

3.1 Qu’est-ce que DeSci ?

La science décentralisée (« DeSci ») est un mouvement qui vise à créer un nouveau modèle de recherche scientifique en s’appuyant sur la pile technologique Web3.

La blockchain possède des atouts uniques pour répondre aux difficultés évoquées précédemment. Elle permet de coordonner des fonds sans avoir à faire confiance à un intermédiaire, tout en assurant un suivi transparent et immuable des progrès et des dossiers. Elle permet ainsi de prendre en compte les intérêts de toutes les parties prenantes.

DeSci n’en est encore qu’à ses débuts dans le secteur des cryptomonnaies. Le fait que sa capitalisation boursière totale vient tout juste de dépasser 1,75 Md $ en témoigne, tout comme les 57 projets seulement répertoriés dans la catégorie DeSci sur CoinGecko. À titre de comparaison, DeFAI (DeFi x agent IA) ne compte que 41 projets, pour une capitalisation boursière totale de 2,7 Md $, tandis que la catégorie plus large Crypto AI affiche une capitalisation boursière totale de 47 Md $ (au 15/01/2025).

3.2 Comment DeSci répond à la « vallée de la mort »

Comme indiqué précédemment, la plupart des recherches échouent dans la « vallée de la mort » en raison du désalignement des incitations. Il en découle notamment un financement insuffisant, une baisse de la collaboration et une faible reproductibilité et réplication des résultats scientifiques. DeSci peut résoudre ces problèmes de coordination en s’appuyant sur les organisations autonomes décentralisées (DAO), la blockchain et les smart contracts.

Binance Research résume ci-dessous les solutions que DeSci apporte aux difficultés existantes, d’abord sous forme de tableau pour plus de clarté, puis en les expliquant en détail. En tant que mouvement, DeSci s’attaque à ces problèmes de la manière suivante :

3.2.1 Comment DeSci répond au manque de financement

Les DAO peuvent servir d’outil de constitution de capital pour financer la recherche, avec des participants issus des communautés de patients, de chercheurs et d’investisseurs. Comme les parties prenantes partagent l’objectif de faire progresser la recherche jusqu’au stade clinique, puis de la commercialiser, elles sont toutes motivées à aider la recherche à franchir la « vallée de la mort ».

Les décisions sont prises au moyen d’une gouvernance décentralisée par token, avec des votes menés de façon transparente et démocratique. Les smart contracts exécutent ensuite les paramètres des décisions de la DAO tout en garantissant la transparence. Parmi les exemples possibles : le versement programmatique de financements selon des étapes clés, la tokenisation de la propriété intellectuelle (PI) issue des travaux scientifiques financés, ou encore le fractionnement de la PI et sa distribution à tous les membres de la DAO afin d’aligner les intérêts.

Dans l’ensemble, les DAO du secteur DeSci peuvent coordonner différentes parties prenantes sans intermédiaire de confiance autour d’un objectif commun et favoriser la collaboration, de la recherche fondamentale à la recherche clinique, grâce à une approche intégrée de bout en bout.

3.2.2 Comment DeSci répond au recul de la collaboration entre chercheurs et cliniciens

Comme indiqué plus haut, la principale cause du recul de la collaboration réside dans les différences entre les structures d’incitation des chercheurs et des cliniciens. Il est possible d’y remédier en participant à une DAO : dès sa création, les hypothèses de recherche, les méthodes expérimentales et les paramètres peuvent être définis d’un commun accord afin de coordonner les résultats de la recherche. Associée à la tokenisation de la PI, cette approche permet aux chercheurs comme aux cliniciens de bénéficier d’incitations et de récompenses suffisantes pour faire progresser la recherche jusqu’au stade clinique.

D’autres outils peuvent renforcer la collaboration, notamment les plateformes qui encouragent l’évaluation par les pairs et distribuent des récompenses de façon programmatique au moyen de smart contracts une fois l’évaluation terminée. Elles rapprochent les cliniciens des chercheurs et leur permettent d’apporter des contributions en amont pour orienter les recherches vers une mise en œuvre concrète au stade clinique si elles aboutissent. En outre, un système de réputation fondé sur la blockchain peut être créé pour les membres de la communauté scientifique, en fonction de leurs contributions aux différentes DAO DeSci, de leur travail d’évaluation par les pairs et de leurs réalisations cliniques. Tout travail accompli pour faire progresser la science reçoit ainsi la reconnaissance appropriée.

3.2.3 Comment DeSci répond au faible niveau de reproductibilité et de réplication des découvertes scientifiques

Pour résoudre ce problème, une approche consiste à consigner sur la blockchain la méthodologie de recherche, la conception des expériences et chacune des étapes suivies. La blockchain fait office de registre immuable et permet aux autres chercheurs de comprendre pleinement l’expérience menée. S’ils souhaitent la reproduire, ils peuvent consulter chacune des variables.

Il est également possible de créer une nouvelle forme de publication ouverte et accessible en utilisant les primitives Web3, afin de partager tous les travaux de recherche, y compris ceux qui ont échoué. Cette approche éliminerait le biais de publication, qui conduit à ne publier que les expériences réussies, alors que les données issues des expériences infructueuses ont elles aussi de la valeur.

DeSci peut aussi contribuer à l’intégrité et à la conformité des données. Les systèmes d’archivage traditionnels peuvent répondre à ce besoin, mais ils reposent souvent sur des bandes, ce qui ralentit la récupération des données. Compte tenu de la nature dynamique de la recherche scientifique, où plusieurs parties traitent les mêmes données tout en préservant leur immuabilité et leur sécurité, le stockage distribué et les entrepôts de données peuvent constituer une solution. Ils peuvent assurer le contrôle nécessaire des accès aux données, renforcer la redondance en supprimant les points de défaillance uniques et permettre une récupération rapide des données pour le travail collaboratif. Ils favorisent ainsi une recherche scientifique plus rigoureuse et augmentent les chances d’obtenir des résultats reproductibles et réplicables.

04 Présentation de l’écosystème DeSci

4.1 Principaux domaines d’innovation

Binance Research a identifié quatre grands domaines d’innovation dans l’écosystème DeSci : l’infrastructure, la recherche, les services de données et les mèmes.

· L’infrastructure comprend des sous-secteurs comme les plateformes de financement et les outils DAO (par exemple, la tokenisation de la PI, la création de DAO et les protocoles juridiques). Ces éléments constituent la pierre angulaire des DAO DeSci, à l’avant-garde des découvertes scientifiques.

· La recherche comprend des communautés à la base, comme DeSci Global et DeSci Collective, qui organisent des événements internationaux pour réunir les passionnés de DeSci, ainsi que de futures DAO qui fédèrent les intérêts communs de parties prenantes multiples. Ces DAO se concentrent généralement sur différents domaines scientifiques, comme la longévité, la perte de cheveux ou la santé des femmes.

· Les services de données englobent les plateformes de publication et d’évaluation par les pairs, qui favorisent le libre accès aux publications scientifiques et renforcent la collaboration, ainsi que des outils de gestion des données assurant leur intégrité et un contrôle adapté des accès.

· Les mèmes reflètent l’intérêt des investisseurs particuliers pour le marché et contribuent à mieux faire connaître le secteur DeSci et à le rendre plus accessible, alors qu’il reste généralement cantonné au milieu universitaire. Certains meme coins financent directement des expériences scientifiques, tandis que d’autres servent d’outils d’investissement dans des projets DeSci.

4.2 Sous-secteurs à surveiller

A. Infrastructure : tokenisation / fractionnement de la propriété intellectuelle (PI)

La tokenisation de la propriété intellectuelle (PI) s’attaque à un obstacle fondamental de la recherche et de l’innovation : la monétisation et la liquidité de la PI. Elle joue ainsi un rôle transformateur dans la transposition des découvertes scientifiques.

Les systèmes traditionnels de gestion et de transaction de la PI sont complexes, centralisés et souvent inaccessibles aux petites parties prenantes. Ils limitent ainsi la rapidité avec laquelle les découvertes sont commercialisées et transformées en applications concrètes. En tirant parti de la technologie blockchain, la tokenisation de la PI a créé un cadre décentralisé et transparent qui permet aux chercheurs, aux investisseurs et aux autres parties prenantes de participer plus efficacement à des projets innovants et de les financer.

La tokenisation de la PI consiste à convertir la propriété intellectuelle en actifs numériques afin de la rendre négociable et liquide. Des projets comme Molecule illustrent ce processus en introduisant le concept d’IP-NFT (jetons non fongibles de propriété intellectuelle) et de tokens de propriété intellectuelle (IPT). Les IP-NFT inscrivent la PI sur la blockchain, tandis que le fractionnement permet à plusieurs parties prenantes de gérer conjointement la propriété intellectuelle. Le but est de coordonner les parties prenantes afin de garantir un financement suffisant pour faire progresser la recherche jusqu’au stade clinique et, à terme, la commercialiser.

B. Infrastructure : création de DAO

L’infrastructure DAO constitue une innovation majeure pour la science décentralisée. Elle permet aux communautés de patients, de scientifiques et de professionnels des biotechnologies de financer, gérer et posséder collectivement des projets scientifiques. Le financement scientifique traditionnel est souvent limité par des institutions centralisées, des barrières à l’entrée strictes et des processus opaques. L’infrastructure DAO bouleverse ce modèle en offrant un cadre transparent et décentralisé pour planifier, financer et gouverner des initiatives scientifiques.

Grâce aux DAO, les parties prenantes peuvent mettre leurs ressources en commun, prendre des décisions collectives et influer directement sur l’orientation de la recherche scientifique. Le BIO Protocol, par exemple, facilite la création, le financement et la gouvernance de BioDAO. Chaque BioDAO possède ses propres compétences et se concentre sur différents domaines scientifiques, comme la longévité (VitaDAO), la cryoconservation (CryoDAO), la perte de cheveux (HairDAO) ou la santé des femmes (AthenaDAO).

C. Infrastructure : plateformes de financement

Les plateformes de financement Web3 transforment le financement de la recherche scientifique en décentralisant le processus et en élargissant la participation. Le financement traditionnel de la recherche repose souvent sur des subventions et le soutien des institutions ; il peut être lent, fortement bureaucratique et limité dans sa portée. Le financement participatif permet aux chercheurs de s’adresser directement aux financeurs, à la communauté et aux collaborateurs, favorisant ainsi un écosystème de financement plus transparent et inclusif.

Les bénéficiaires des financements peuvent également varier d’une plateforme à l’autre. Catalyst, par exemple, vise à financer des projets de PI DeSci ; Bio.xyz Launchpad, des DAO DeSci ; et pump.science, des tests de composés.

La composabilité du Web3 permet à différentes plateformes de financement participatif de coordonner les parties prenantes à divers stades de la recherche et de créer un écosystème de financement fluide. Une DAO DeSci financée par Bio.xyz pourrait ainsi obtenir des fonds pour un organisme de recherche spécialisé dans une PI donnée par l’intermédiaire de Catalyst, ou tester et valider des composés de manière transparente via pump.science.

D. Services de données : plateformes de publication / d’évaluation par les pairs

Le modèle traditionnel de publication de la recherche scientifique est souvent lent, coûteux et difficile d’accès. Il se caractérise par des frais de traitement des articles élevés (APC) et une transparence limitée de l’évaluation par les pairs. De plus, les chercheurs sont rarement reconnus ou rémunérés pour leur contribution à cette évaluation. Le processus de révision s’en trouve ralenti, le risque de biais lié aux conflits d’intérêts augmente et les progrès scientifiques sont globalement freinés, ce qui limite l’accès plus large aux connaissances.

Les plateformes de publication et d’évaluation par les pairs assorties d’incitations visent à résoudre ces problèmes en créant des systèmes ouverts et transparents qui récompensent les contributions des chercheurs, qu’il s’agisse de publication, d’évaluation ou de collaboration. En intégrant la technologie blockchain et la gouvernance communautaire, ces plateformes démocratisent l’accès aux connaissances scientifiques, accélèrent la diffusion de la recherche et encouragent la collaboration entre chercheurs du monde entier. ResearchHub en est un exemple : les chercheurs peuvent y gagner des tokens en évaluant des articles par les pairs ou en collaborant avec des personnes partageant les mêmes centres d’intérêt. Les contributions positives à la communauté scientifique peuvent être consignées sur la blockchain, ce qui établit la réputation du chercheur et donne accès à des fonctionnalités comme l’évaluation par les pairs et le contrôle des accès.

C’est aussi à ce stade que le domaine croise celui de l’intelligence artificielle. Des projets comme yesnoerror ont déjà été lancés : il s’agit d’un agent IA qui utilise OpenAI pour repérer les erreurs mathématiques. Il peut découvrir des erreurs de calcul, identifier des données frauduleuses et détecter des incohérences numériques susceptibles de compromettre l’intégrité scientifique à grande échelle, le tout avec un temps d’indisponibilité minime.

E. Services de données : interopérabilité et intégrité des données

Les secteurs des soins de santé et de la recherche biomédicale sont confrontés à la fragmentation des systèmes de données, au manque de transparence et à l’insuffisance des pratiques centrées sur les patients. Les patients font souvent don de données et d’échantillons biologiques précieux pour la recherche, sans pouvoir comprendre ni contrôler l’utilisation de leurs contributions, et sans guère pouvoir bénéficier de la valeur scientifique ou commerciale qui en découle. Ces lacunes ont entraîné une perte de confiance, des atteintes à la vie privée et une baisse de la participation, en particulier au sein des communautés marginalisées et sous-représentées.

L’interopérabilité et l’intégrité des données visent à résoudre ces problèmes en créant des systèmes qui donnent aux patients de la transparence, du contrôle et une part des bénéfices, tout en permettant une collaboration fluide entre chercheurs, institutions et entreprises. Les systèmes interopérables coordonnent diverses sources de données et permettent leur utilisation au sein de réseaux, tout en protégeant la confidentialité et l’intégrité des données. Ils accélèrent ainsi les découvertes scientifiques, simplifient le développement clinique et renforcent la confiance dans la recherche biomédicale.

AminoChain est un exemple de ce type de système. Cette plateforme décentralisée est conçue pour relier des établissements de santé et soutenir des applications de santé détenues par les utilisateurs. Elle permet aux patients de contrôler leurs données et leurs échantillons, garantit la transparence de leur utilisation et leur permet de partager la valeur créée par la recherche. Parmi les autres solutions de données décentralisées figurent Filecoin, Arweave et Space and Time : les données y sont stockées de manière sécurisée, sans point de défaillance unique, et assorties de contrôles d’accès flexibles pour garantir leur bonne gestion.

05 Conclusion

DeSci n’en est qu’à ses débuts, mais cette approche décentralisée de la science occupe une place de plus en plus importante dans les pratiques scientifiques actuelles. DeSci pourrait coordonner les parties prenantes dès les premières étapes de la recherche afin de garantir un intérêt suffisant pour faire progresser les travaux jusqu’aux phases cliniques.

L’infrastructure permettant de coordonner la recherche de manière décentralisée existe déjà. Les parties prenantes aux intérêts convergents peuvent formaliser leurs objectifs communs en matière de recherche scientifique au moyen de DAO, financer et mener des travaux de recherche, détenir la propriété intellectuelle générée et partager des données en toute sécurité, dans le respect des règles de protection des données, afin de renforcer la collaboration entre communautés scientifiques.

Toutefois, la pile technologique actuelle est mieux adaptée à la recherche fondamentale et translationnelle qu’à la recherche clinique. La première nécessite davantage de coordination sans intermédiaire de confiance, tandis que la seconde implique de collaborer avec des entités centralisées, comme les organismes de réglementation, les entreprises pharmaceutiques et les laboratoires physiques.

Par ailleurs, la légalité des DAO reste un sujet de réglementation en constante évolution et qui fait toujours débat. Dans l’affaire de l’Ooki DAO, le tribunal du district nord de Californie, aux États-Unis, a estimé que la DAO pouvait être qualifiée de « personne » au regard du Commodity Exchange Act, créant ainsi un précédent selon lequel les DAO peuvent être tenues légalement responsables. Cette décision a d’importantes conséquences pour leurs membres, puisqu’elle laisse entendre que les détenteurs de tokens participant à la gouvernance peuvent être tenus personnellement responsables des actes de la DAO. Le manque de clarté sur le traitement juridique des DAO risque de dissuader les financeurs potentiels.

En conclusion, DeSci est désormais suffisamment mature pour influer sur les pratiques actuelles de la recherche scientifique. Malgré les lacunes et les difficultés qui subsistent, s’attaquer à la « vallée de la mort » de la recherche représente une avancée majeure.

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