Évaluation scientifique : quand le style d'écriture pénalise les chercheuses

Dans le milieu universitaire et de la recherche en sciences et technologies, les écarts de genre restent un sujet de préoccupation majeur. Si les barrières structurelles et les biais explicites sont régulièrement dénoncés, un facteur beaucoup plus subtil et jusqu'ici ignoré pourrait jouer un rôle déterminant : le style d'écriture individuel. La manière dont les chercheurs structurent leurs phrases, choisissent leur vocabulaire et s'adressent à leur lectorat influence inconsciemment l'évaluation de leurs travaux.

Une étude récente met en lumière cette dimension linguistique. Ce travail de recherche, disponible sous forme de document de travail sur la plateforme arXiv, montre que l'écriture des femmes se distingue systématiquement de celle des hommes par des caractéristiques stylistiques spécifiques. Plus important encore, ces différences de style ont un impact direct sur la façon dont les articles et les brevets sont accueillis et évalués par leurs pairs.

Le style "impliqué" face au style "informationnel"

Pour analyser ces variations, les auteurs de l'étude s'appuient sur un cadre linguistique bien établi qui oppose deux grands styles d'écriture : le style « informationnel » et le style « impliqué » (ou relationnel).

Le style informationnel se caractérise par une forte densité de substantifs, d'adjectifs et de prépositions. Il vise une transmission brute, concise et hautement factuelle des données. À l'inverse, le style impliqué privilégie les verbes, les pronoms et les expressions qui établissent une relation avec le lecteur ou explicitent le contexte de la recherche. Ce style est plus orienté vers l'interaction et la mise en perspective des résultats.

En analysant un vaste corpus de résumés d'articles scientifiques et de brevets dans tous les domaines des sciences et technologies, les chercheurs ont constaté que l'écriture des femmes est systématiquement plus « impliquée » que celle des hommes. Cette signature stylistique se retrouve non seulement dans les résumés, mais également dans l'intégralité du texte des articles, et ce, qu'il s'agisse de travaux individuels ou collaboratifs.

Un biais de réception aux conséquences concrètes

Cette distinction stylistique n'est pas neutre. L'étude suggère que les travaux rédigés dans un style plus impliqué – statistiquement plus fréquent chez les chercheuses – reçoivent un accueil différent de la part de la communauté scientifique. Les évaluateurs, souvent habitués aux normes historiques d'une écriture académique très impersonnelle et descendante, tendent à surévaluer les textes adoptant un ton purement informationnel.

Ce phénomène s'apparente à un biais cognitif implicite : le style d'écriture est assimilé à une mesure de la rigueur scientifique. Un texte très factuel et dense (style informationnel) sera perçu comme plus « sérieux » ou « objectif » qu'un texte explicitant davantage les relations et le contexte (style impliqué), alors même que la valeur scientifique intrinsèque des recherches est équivalente.

Il convient toutefois de manipuler ces résultats avec la prudence méthodologique nécessaire. S'agissant d'un preprint qui n'a pas encore franchi l'étape de l'évaluation finale par les pairs, cette étude propose des pistes de réflexion stimulantes mais qui doivent être corroborées par d'autres recherches empiriques.

Pour autant, ces observations résonnent avec d'autres travaux publiés dans des revues prestigieuses. Par exemple, une étude parue dans le British Medical Journal (BMJ) en 2019 avait déjà révélé que les chercheurs masculins utilisaient plus volontiers des termes auto-mélioratifs et promotionnels (tels que « unique », « sans précédent » ou « excellent ») dans les titres et résumés de leurs publications, ce qui se traduisait par un taux de citation ultérieur plus élevé.

L'intelligence artificielle : amplification ou correction des biais ?

À l'heure où les universités et les agences de financement intègrent de plus en plus d'outils d'intelligence artificielle pour trier les candidatures, évaluer les projets de recherche ou présélectionner des manuscrits, la découverte de ces signatures stylistiques genrées pose un défi de taille.

Les grands modèles de langage et les algorithmes d'évaluation automatique sont entraînés sur d'immenses bases de données historiques. Si ces données historiques valorisent implicitement le style d'écriture traditionnellement masculin (le style informationnel et l'auto-promotion), l'intelligence artificielle risque de reproduire, voire d'amplifier, ces biais de genre. Un outil d'aide à la décision basé sur l'IA pourrait ainsi attribuer de moins bons scores à des projets de recherche rédigés dans un style plus relationnel, pénalisant indirectement les femmes de manière totalement opaque.

À l'inverse, si ces technologies sont correctement paramétrées, elles pourraient devenir des outils de neutralisation. On peut imaginer des dispositifs capables de reformuler ou d'harmoniser les styles d'écriture avant évaluation, afin que les jurys se concentrent uniquement sur la méthodologie et les résultats scientifiques.

Quelles précautions pour l'enseignement supérieur et la recherche ?

Pour limiter ces biais et garantir une évaluation plus équitable, les universités, les jurys de recrutement, les agences de financement et les revues scientifiques doivent adopter de nouvelles pratiques :

* Sensibiliser les évaluateurs et évaluatrices : Il est crucial de former les membres des jurys aux biais cognitifs liés au style de rédaction. Reconnaître qu'une écriture plus relationnelle ou contextuelle n'altère en rien la rigueur scientifique est une première étape indispensable.
* Généraliser le double anonymat (double-blind review) : Bien que cette méthode ne supprime pas la signature stylistique elle-même, elle limite l'association directe entre un style d'écriture et le genre présumé de l'auteur, réduisant ainsi les stéréotypes conscients.
* Repenser les critères d'évaluation des appels à projets : Les grilles d'évaluation des propositions de recherche devraient s'attacher à juger la faisabilité, l'innovation et la méthodologie, en limitant l'importance accordée à la pure rhétorique ou à l'art de la formulation.
* Auditer les outils d'IA académiques : Les établissements d'enseignement supérieur utilisant des algorithmes d'aide à la sélection doivent impérativement exiger des audits de neutralité de genre sur les critères stylistiques.

Une opportunité pour les équipes éducatives francophones

Pour les universités et les grandes écoles de l'espace francophone (France, Québec, Belgique, Suisse), ces constats offrent une opportunité d'adapter les enseignements en méthodologie et en communication scientifique.

Enseigner aux doctorants et jeunes chercheurs qu'il existe différents styles d'écriture scientifique – et que ces styles peuvent être perçus différemment selon les cultures académiques – permet de mieux les armer pour la publication et la recherche de financements. De plus, promouvoir une plus grande diversité de styles de rédaction dans les revues francophones contribuerait à rendre la science plus accessible, plus humaine et, en fin de compte, plus inclusive.