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La science ouverte comme alternative à la captation du savoir par les plateformes

Open science as an alternative to enclosure of knowledge by platforms
La ciencia abierta como alternativa de captación del saber por las plataformas
Clara GALLIANO
p. 75-97

Résumés

À l’heure où la science ouverte s’impose comme un horizon normatif dans les politiques de recherche, cet article propose une lecture critique de ses tensions internes et de ses usages différenciés. En croisant les apports des communs numériques, de la sociologie des sciences et des théories du capitalisme de plateforme, nous analysons comment la science ouverte fonctionne comme un objet-frontière, en étant porteuse de promesses de démocratisation tout en étant traversée par des logiques de standardisation, de marchandisation et de dépendance technologique. À partir d’une cartographie des principaux acteurs de l’écosystème scientifique (éditeurs, plateformes, infrastructures, institutions), nous montrons que l’ouverture des savoirs ne garantit ni leur autonomie ni leur accessibilité équitable. Au contraire, le mouvement doit faire face à de nombreux défis. Ce paradoxe invite à repenser les conditions politiques, techniques et économiques d’une science réellement partagée.

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Texte intégral

Introduction

1Depuis le début des années 2000, les injonctions à l’ouverture de la science se sont multipliées à l’échelle mondiale. Portée par une communauté engagée regroupant une pluralité d’acteurs (gouvernements, institutions, infrastructures), la science ouverte s’est imposée comme un horizon de transformation de la recherche universitaire (Musselin, 2017). Promue au nom de la transparence, de la collaboration et du partage, elle est toutefois traversée par des tensions majeures.

2En effet, si le mouvement de la science ouverte est souvent présenté comme un levier d’émancipation face aux logiques de privatisation des savoirs, il est aussi investi par des politiques publiques orientées vers la performance, la valorisation économique et la compétitivité. Dès lors, un paradoxe se dessine, car un même discours peut à la fois revendiquer la rupture avec les logiques marchandes et, dans le même temps, servir à les renforcer.

3Parallèlement, les transformations du système de recherche sont étroitement liées à la montée en puissance d’acteurs privés, qu’ils soient éditeurs scientifiques, fournisseurs de bases de données, plateformes académiques ou géants du numérique. Leurs logiques économiques parfois concurrentes, mais souvent complémentaires, participent à ce que certains auteurs décrivent comme une forme de capitalisme de la connaissance au sein duquel la production scientifique devient un objet de capture, de standardisation et d’optimisation algorithmique. Dans ce contexte, les discours qui opposent la science ouverte aux acteurs privés reposent sur une vision souvent binaire. Ils tendent à effacer la diversité des acteurs, la complexité de leurs rapports ainsi que les ambiguïtés internes au mouvement de l’open science lui-même.

4À partir de ce constat, nous nous demandons comment la science ouverte, en tant qu’objet pluriel, s’inscrit dans un écosystème de recherche de plus en plus structuré par des logiques industrielles, numériques et politiques. Quelles tensions émergent entre les idéaux d’ouverture, les stratégies institutionnelles et les intérêts des grands opérateurs privés?

5Pour répondre à ces questions, nous commencerons par proposer une cartographie des principaux acteurs qui interviennent aujourd’hui dans la production, l’évaluation et la diffusion des savoirs scientifiques. Nous analyserons ensuite les différentes définitions et appropriations de la science ouverte en soulignant les écarts entre discours, pratiques et enjeux de pouvoir. Enfin, nous interrogerons les défis actuels auxquels ce mouvement est confronté, tant du point de vue des infrastructures techniques que des politiques publiques ou des inégalités structurelles qu’il peut (re)produire. La conclusion propose des pistes d’action et de réflexion pour un développement plus équilibré de la science ouverte.

6La réflexion proposée dans cet article s’inscrit dans une posture de recherche critique, située au croisement des sciences de l’information et de la communication, et des études sur les communs numériques. Elle repose sur une veille documentaire (incluant de la presse spécialisée), une revue de la littérature scientifique et des textes politiques. L’analyse de ces lectures s’est appuyée sur une grille thématique (typologie des acteurs, enjeux économiques, questions de souveraineté, inégalités Nord/Sud, etc.) permettant de croiser les perspectives et de mettre en lumière les tensions et paradoxes du champ.

7Nous adoptons ainsi une approche compréhensive de la science ouverte, considérée non comme un modèle unifié, mais comme une pluralité de pratiques et de cadres en évolution. Plutôt que de chercher à statuer sur ce que devrait être la science ouverte, il s’agit ici d’examiner les usages différenciés qu’en font les acteurs, les logiques politiques et économiques qui l’influencent ainsi que les marges de réappropriation possibles. L’objectif n’est pas de trancher entre une vision émancipatrice et une lecture instrumentale, mais de montrer comment les deux coexistent dans un même espace de discours et d’infrastructure.

1. Cartographie d’un écosystème

8La science ouverte n’évolue pas dans un vide organisationnel. Elle prend forme au sein d’un écosystème scientifique profondément structuré par des rapports de force, des dépendances techniques et des intérêts économiques. Avant d’interroger ses usages ou ses appropriations, il convient donc de dresser une cartographie des principaux acteurs qui façonnent l’environnement de la recherche contemporaine. Cette première partie propose d’identifier ces acteurs — éditeurs, plateformes, infrastructures, institutions — et d’examiner les logiques économiques et politiques qui sous-tendent leurs stratégies dans un contexte de plateformisation croissante.

1.1 Des acteurs pluriels

9Le paysage contemporain de la recherche est traversé par une multiplicité d’acteurs qui interviennent à différents moments du cycle de production des savoirs, de la conception jusqu’à la diffusion et à l’évaluation. Contrairement à une vision simplificatrice qui opposerait le secteur public à des conglomérats privés regroupés sous le sigle GAFAM, il convient de reconnaître la diversité des logiques en présence. Ces acteurs — qu’ils soient éditeurs scientifiques, fournisseurs de services numériques, créateurs de plateformes académiques ou autorités d’évaluation — opèrent selon des objectifs économiques, technologiques ou politiques partiellement convergents et parfois antagonistes.

10Les grands éditeurs scientifiques tels que Elsevier, Springer Nature, Wiley ou Taylor & Francis occupent une place centrale dans l’écosystème de la communication savante. Leur modèle économique, déjà largement critiqué (Larivière et al., 2015), repose sur l’externalisation des coûts de production scientifique vers les institutions publiques. Les chercheurs produisent, évaluent et consomment des articles tandis que les éditeurs captent la valeur ajoutée par les abonnements ou les frais de publication en open access. Cette situation, qualifiée de « capitalisme cognitif » (Vercellone, 2003), illustre une dynamique d’expropriation de la connaissance.

11À cela s’ajoutent les plateformes académiques à visée sociale comme ResearchGate ou Academia.edu, qui se présentent comme des espaces de mise en réseau entre chercheurs. Si ces dernières facilitent la circulation des publications, elles opèrent selon un modèle marchand centré sur la collecte de données comportementales et l’optimisation de la visibilité académique, souvent en contradiction avec les principes de souveraineté des données ou de respect des droits d’auteur (Gayoso, 2020). Leur position est ambivalente dans le sens où ces plateformes ne sont ni des éditeurs scientifiques à proprement parler ni des archives ouvertes garanties par des institutions publiques.

12Enfin, les géants du numérique — à commencer par Google (avec Google Scholar), Amazon (via ses services cloud), Microsoft (avec LinkedIn et ses partenariats académiques) ou Meta (via l’IA ou les bases d’apprentissage) — contribuent de manière décisive à la structuration technique et algorithmique de la recherche. Leur puissance ne réside pas dans la production scientifique proprement dite, mais dans leur capacité à standardiser les usages, à orienter la visibilité des contenus et à s’imposer comme des intermédiaires incontournables dans l'accès à l'information scientifique (Ibrahim et al., 2024). Ces entreprises, tout en se présentant comme des facilitatrices de la science, contribuent à un processus de plateformisation où l’infrastructure devient elle-même un levier de pouvoir.

13Les institutions publiques de recherche et de financement ne sont pas en dehors de ce jeu de force. À travers leurs politiques de pilotage par les indicateurs, leur soutien sélectif à certaines infrastructures ou encore leur alignement sur des standards d’évaluation internationaux, elles participent elles aussi à la reconfiguration du champ scientifique autour de logiques de performance, de visibilité et de compétitivité.

14Dans cet écosystème fragmenté mais interconnecté, les rapports de force se déplacent. La recherche devient un marché d’intermédiations où la valeur circule moins dans les contenus eux-mêmes que dans les données, les classements, les métriques et les métadonnées. Toute analyse critique de la science ouverte doit ainsi commencer par cette cartographie des acteurs et de leurs logiques.

1.2 Des logiques imbriquées

15L'interconnexion croissante entre les différents acteurs de la recherche contemporaine ne se résume pas à une simple mutualisation de services. En effet, elle révèle des logiques de captation, d’optimisation et de valorisation économique des savoirs. Le cadre du capitalisme de plateforme (Srnicek, 2016) permet de penser cette évolution en mettant l'accent sur le rôle central des données comme ressource stratégique. Selon cette perspective, les plateformes ne se contentent pas d'héberger ou de diffuser des contenus scientifiques puisqu’elles organisent, hiérarchisent, exploitent et transforment les traces numériques de l’activité de recherche en marchandises valorisables.

16Les éditeurs scientifiques historiquement attachés à la diffusion du savoir se repositionnent désormais comme fournisseurs de services analytiques aux universités, aux États et aux agences de financement. Par exemple, Elsevier ne se limite plus à ses revues puisqu’il propose également des outils d’analyse, de gestion de carrière, de suivi de l’impact scientifique ou de pilotage stratégique notamment via ses filiales (Scopus, SciVal, Mendeley). Cette évolution illustre une intégration verticale du marché scientifique où les mêmes groupes contrôlent la production, l’évaluation, la diffusion et l’analyse des contenus. Le savoir devient une ressource économique gérée selon des logiques de rentabilité, d’optimisation et de prédiction.

17Les plateformes numériques participent également à ce processus. En collectant des données sur les comportements de recherche (mots-clés, lectures, téléchargements, interactions), elles développent des modèles d’exploitation attentionnelle qui ne sont pas sans rappeler les logiques des réseaux sociaux commerciaux (Zuboff, 2019). L’utilisateur devient un producteur involontaire de données et sa valeur est redéfinie par des métriques opaques.

18Cette dynamique concerne aussi les bases de données bibliométriques comme le Web of Science (Clarivate) ou Scopus (Elsevier) dont l’accès est soumis à des abonnements onéreux. Ces outils, devenus incontournables dans les processus d’évaluation ou de publication, contribuent à la création d’un environnement scientifique concurrentiel où la visibilité remplace la valeur intrinsèque d’une publication. Les chercheurs, les laboratoires et les institutions sont classés, scorés et comparés à partir de critères de performance qui orientent les politiques de financement et les stratégies institutionnelles (Gingras, 2014; Pansu et al., 2013).

19Ce phénomène de marchandisation de la connaissance n’est pas un effet collatéral, mais bien une stratégie structurante. Il repose sur la dissociation entre production et captation de la valeur selon un modèle déjà analysé dans d'autres secteurs économiques, où les savoirs sont produits majoritairement dans le secteur public, mais valorisés, hiérarchisés et redistribués par des entités privées qui disposent des moyens techniques et financiers afin d’organiser l’accès à l’information.

20Enfin, les technologies d’intelligence artificielle (IA) jouent un rôle croissant dans cette économie cognitive. L’indexation automatique, la rédaction assistée, l’analyse de citations ou la détection de fraude sont autant de champs où les grands acteurs du numérique cherchent à s’imposer. Cette dynamique accentue la dépendance des communautés de recherche à des outils propriétaires tout en posant des enjeux éthiques majeurs : biais algorithmiques, opacité des critères, perte de contrôle sur les processus de sélection et de valorisation des connaissances (Bouchard, 2025; Cabanac et al., 2025).

21Loin d’être neutre, l’infrastructure technique devient ainsi une infrastructure politique (Star, 1999) dans le sens où elle redéfinit les conditions de légitimité scientifique, les trajectoires professionnelles et les critères de reconnaissance. Face à ces logiques de capture, la science ouverte ne peut se penser uniquement comme un projet de libération des savoirs. Elle doit être comprise comme une tentative de reconquête des moyens de production, de diffusion et d’évaluation de la connaissance.

1.3 Des dispositifs ambivalents

22Les politiques d’évaluation scientifique jouent un rôle central dans la structuration de l’écosystème académique contemporain. En apparence neutres ou purement techniques, les indicateurs bibliométriques, les classements d’universités ou les procédures d’accréditation institutionnelle contribuent à normaliser des comportements et à orienter les stratégies de publication. Cette instrumentation croissante participe à l’émergence d’un capitalisme académique où la performance est mesurée selon des critères de visibilité, de citation et de facteur d’impact souvent dictés par les standards des grandes plateformes bibliométriques (Web of Science, Scopus, etc.).

  • 1 Deux autres initiatives ont vu le jour cette même année : l’Appel de Paris sur l’évaluation de la r (...)

23Plusieurs initiatives récentes (la Déclaration de San Francisco sur l’évaluation de la recherche en 2012, le Plan S porté par la cOAlition S en 2018, les conclusions du Conseil de l’Union européenne sur l’évaluation de la recherche et la mise en œuvre de la science ouverte adoptées en juin 20221) ont tenté de remettre en question cette dépendance aux métriques quantitatives. Elles appellent à privilégier une évaluation qualitative fondée sur la diversité des productions et la reconnaissance des parcours scientifiques dans leur complexité.

24Cependant, ces cadres de réforme ne sont pas exempts d’ambiguïté. Tout en critiquant l’hégémonie de certaines plateformes (Elsevier, Clarivate...), ils en reproduisent parfois les logiques d’automatisation, d’uniformisation et de contrôle. Par exemple, l’exigence de dépôt dans des archives ouvertes peut se traduire en injonction bureaucratique déconnectée du contexte réel des pratiques de recherche ou encore renforcer les logiques de reporting institutionnel. De même, les critères FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) appliqués aux données de recherche — bien qu’orientés vers une meilleure ouverture — supposent des infrastructures techniques normalisées parfois difficilement accessibles à certains établissements ou disciplines.

25En définitive, l’évaluation est l’un des lieux où se rejouent les tensions entre ouverture, performance et standardisation. Elle illustre le fait que la science ouverte ne peut être analysée en dehors de l’ensemble des politiques publiques qui la soutiennent et la surveillent.

26Cette cartographie des acteurs et des logiques de capture qui traversent l’écosystème scientifique met en évidence un environnement fortement structuré par des intérêts divergents et des asymétries de pouvoir. Elle rappelle que la science n’évolue pas dans un espace neutre, mais dans un champ où les infrastructures, les outils et les normes sont eux-mêmes disputés. À ce titre, il devient essentiel de s’interroger sur le rôle qu’occupe la science ouverte dans cet ensemble. Est-ce une simple réponse technique à des problèmes structurels ou une véritable tentative de reconfiguration du système de recherche?

27Pour répondre à cette question, il est nécessaire de revenir sur les origines, les évolutions et les significations multiples de la science ouverte qui seront abordées dans la section suivante.

2. La science ouverte comme objet-frontière

28Face à cet écosystème fragmenté mais interconnecté, la science ouverte est souvent mobilisée comme un levier de transformation et une réponse aux dérives marchandes. Pourtant, derrière son apparente unité, le terme recouvre des significations multiples selon les contextes d’usage. Cette deuxième partie propose une lecture critique de la science ouverte comme objet-frontière (Moore, 2017; Star et Griesemer, 1989; Trompette et Vinck, 2010) qui est un espace de convergence entre des visions militantes, des politiques publiques et des intérêts industriels, porteur de promesses d’émancipation autant que d’ambiguïtés normatives.

2.1 Une généalogie multiple

29Le mouvement de la science ouverte ne peut être réduit à une seule origine ni à une posture idéologique univoque. Il s’inscrit dans une généalogie composite mêlant des revendications militantes issues des mouvements promouvant le logiciel libre, des initiatives communautaires liées aux communs numériques et des politiques publiques de plus en plus structurées à l’échelle nationale et internationale.

30Historiquement, les racines de l’open science remontent aux années 1990 avec les travaux de Stevan Harnad (1994) sur les preprints, les archives ouvertes ou encore les mobilisations mondiales en faveur de l’open access (l’Initiative de Budapest pour l’accès ouvert en 2002, la Déclaration de Bethesda pour l’édition en libre accès et la Déclaration de Berlin sur le libre accès à la connaissance en 2003). Parmi les figures pionnières, Jean-Claude Guédon (2008) a largement contribué à conceptualiser le libre accès comme une transformation profonde de la communication savante et un levier de démocratisation du savoir. Il a insisté sur la nécessité de considérer la publication scientifique comme un bien commun géré collectivement en mettant en avant l’importance de la bibliodiversité et du multilinguisme favorisant une science véritablement ouverte.

31Parallèlement, la philosophie du logiciel libre portée par Richard Stallman, Eric Raymond et les communautés GNU/Linux a fortement influencé les modalités de partage des savoirs, en mettant l’accent sur l’ouverture du code, la transparence, la libre modification et la réutilisation.

32Les communs de la connaissance (Hess et Ostrom, 2006) et les réflexions sur la gouvernance distribuée ont également contribué à fonder une vision de la science comme bien commun mondial opposée à la privatisation et à l’appropriation exclusive.

  • 2 En tant que défenseur de l’open access, Bernard Rentier a également soutenu, à l’Université de Lièg (...)

33Mais à mesure que le mouvement a gagné en reconnaissance, il a été repris et redéfini par des institutions publiques (universités, agences de financement, ministères) et des organisations européennes puis internationales (OCDE, UNESCO, Commission européenne) qui y ont vu un levier de diffusion, d’innovation, voire de compétitivité. En France, le premier Plan national pour la science ouverte de 2018 et le second Plan pour la science ouverte de 2021 ont donné une assise stratégique à cette orientation en intégrant le mouvement dans les politiques de recherche et d’évaluation (Chartron, 2021). Certains auteurs ont joué un rôle clé dans la mise en œuvre institutionnelle du libre accès, notamment à travers la création de dépôts institutionnels et la promotion de politiques d’autoarchivage. Par exemple, Bernard Rentier soulignait en 2010 l’importance de l’obligation de déposer les publications scientifiques dans des répertoires institutionnels2 :

Les dépôts institutionnels constituent un premier pas vers une transformation majeure de la recherche, une première étape vers l’accès libre aux résultats de la recherche, mais également un tremplin vers un nouveau mode de communication scientifique plus adapté à l’usage des techniques nouvelles de communication […] L’efficacité et la rapidité de cette communication, et de la recherche elle-même, s’en trouveront immensément accrues (Rentier, 2010, p. 108).

34En sciences de l’information et de la communication, nous citerons également l’initiative d’un groupe de chercheurs qui ont élaboré ArchiveSIC, une archive ouverte créée dans le but de modifier les conditions d’accès et de lecture des productions d’une communauté scientifique (Gallezot et al., 2002).

35Ainsi, initialement portée par des dynamiques issues de la contre-culture numérique, la science ouverte est aujourd’hui intégrée aux dispositifs institutionnels de gouvernance de la recherche.

2.2 Tensions et stratégies

36À la fois revendiquée par des collectifs militants et promue par des institutions publiques aux orientations libérales, la science ouverte fonctionne comme un objet-frontière, c’est-à-dire un concept suffisamment plastique pour fédérer des acteurs aux intérêts divergents sans qu’un consensus strict soit nécessaire. Cette double filiation explique pourquoi elle est aujourd’hui traversée par des logiques contradictoires.

37Dans certains discours, l’open science est présenté comme un vecteur de justice cognitive, d’émancipation scientifique et de démocratisation de l’accès au savoir. Dans d’autres, il devient un outil de rationalisation des processus de recherche au service d’une plus grande efficacité, d’une meilleure visibilité internationale ou d’un renforcement de la compétitivité des systèmes nationaux de recherche (Fitzpatrick, 2019).

38Cette dualité se retrouve également dans l’usage de l’open data. Si les données sont appelées à circuler librement, leur mise à disposition alimente également des industries à forte valeur ajoutée (intelligence artificielle, pharmaceutique, finance...) sans que les chercheurs ou les citoyens aient nécessairement voix au chapitre. Comme le souligne Sabina Leonelli (2016), les données ouvertes ne sont pas des ressources neutres. Elles sont produites, sélectionnées, normalisées et interprétées selon des cadres sociotechniques particuliers.

39Ainsi, loin de constituer un projet unifié, la science ouverte est un champ de tensions où se négocient en permanence les usages, les valeurs et les finalités de la production scientifique.

40Cette polysémie se retrouve également dans les cadres stratégiques qui définissent la science ouverte à l’échelle nationale et internationale. En France, les deux plans nationaux pour la science ouverte reposent sur une logique de diffusion des publications financées par des fonds publics, mais s’inscrivent aussi dans une perspective de valorisation économique et de rayonnement scientifique. Le ton y est technocratique, aligné sur les exigences européennes en matière d’innovation et de compétitivité.

41À l’échelle mondiale, l’UNESCO, dans sa recommandation sur une science ouverte (2021), adopte une approche plus inclusive et plurielle, intégrant des principes de justice cognitive, de diversité linguistique et de solidarité Nord/Sud. Elle reconnaît que les savoirs ne se limitent pas à la production académique indexée, mais englobent des formes de connaissance locale, autochtone ou communautaire. Cet écart entre les visions institutionnelles montre que la science ouverte est à la fois un terrain de consensus apparent et un espace de conflictualité latente.

2.3 Une résistance ambiguë

42Dans ce contexte, certaines figures militantes comme Alexandra Elbakyan (fondatrice du site Sci-Hub) ou Aaron Swartz (connu également dans le cadre de l’affaire JSTOR) incarnent une forme radicale de la science ouverte fondée sur le droit à l’accès inconditionnel à la connaissance. Leurs actions, bien que controversées et parfois illégales, ont mis en lumière les limites du système marchand de la publication scientifique et ont suscité des débats majeurs sur la légitimité des barrières d’accès.

43Mais ces figures emblématiques ne doivent pas occulter une réalité plus diffuse. La résistance au modèle propriétaire passe aussi par des pratiques quotidiennes comme le dépôt dans les archives ouvertes, le soutien aux textes fondateurs ou la participation aux modes d’évaluation ouverte par les pairs (Broudoux et Ihadjadene, 2020). Ces formes de mobilisation ne relèvent pas d’une opposition frontale, mais d’une démarche de réappropriation progressive des plateformes et des normes de publication.

44Pour autant, la science ouverte n’échappe pas à certaines contradictions internes. D’une part, nombre d’initiatives dites « ouvertes » reposent sur des financements instables ou sur une plateforme hébergée par des GAFAM, créant une forme de dépendance technique déguisée. D’autre part, les impératifs de visibilité (être lu, cité, ou encore référencé) conduisent certains chercheurs à adopter des stratégies de publicisation proches de celles des plateformes marchandes.

45Ces ambiguïtés révèlent que la science ouverte n’est pas uniquement une alternative extérieure au système académique dominant, mais une composante de sa reconfiguration.

46L’analyse des différentes appropriations montre ainsi une pluralité de dynamiques où certaines relèvent de formes de résistance ou de réinvention, d’autres de stratégies d’intégration ou de neutralisation. Cette ambivalence rend compte de la difficulté à tracer une frontière nette entre pratiques militantes, politiques publiques et intérêts industriels. Elle soulève aussi une série de défis concrets. Comment garantir la pérennité des alternatives non marchandes? Comment échapper aux dépendances technologiques invisibles? Et comment assurer une ouverture réellement inclusive, à l’échelle mondiale?

47Ces enjeux appellent à une réflexion sur les conditions matérielles, politiques et économiques d’une science ouverte soutenable que nous explorerons dans la dernière partie.

3. Enjeux et défis contemporains

  • 3 Nous nous référons ici aux principes de gouvernance, de durabilité et d’assurance : https://opensch (...)

48Si la science ouverte est désormais bien implantée dans les discours et les cadres institutionnels, elle demeure confrontée à des défis majeurs. Ceux-ci concernent à la fois les modèles économiques des infrastructures ouvertes3, les formes de dépendance technique, mais aussi les inégalités persistantes entre pays et communautés scientifiques. Cette dernière partie propose d’examiner les conditions concrètes d’une science ouverte soutenable. Qu’est-ce qui la rend viable, équitable et réellement collective au-delà des intentions affichées?

3.1 Financer et pérenniser les infrastructures

49L’un des défis majeurs de la science ouverte réside dans la viabilité économique des infrastructures qui la soutiennent. Contrairement aux plateformes commerciales intégrées verticalement, les services « ouverts » — tels que HAL, ArXiv, Zenodo ou Episciences — reposent sur des modèles hybrides souvent financés par des fonds publics, des contributions institutionnelles ou des mécènes. Leur pérennité dépend de choix politiques, budgétaires et stratégiques, restant exposée à l’instabilité.

50HAL constitue à cet égard un exemple emblématique. Gérée par le Centre pour la communication scientifique directe (CCSD), cette plateforme incarne un modèle non marchand d’archive ouverte garantissant un accès libre et pérenne aux publications scientifiques. Son usage croissant par les chercheurs français (CCSD, 2025) témoigne d’une appropriation positive par les communautés scientifiques. Toutefois, cette réussite repose sur un financement public structuré et sur l’implication d’institutions de recherche partenaires. D'autres initiatives comme Zenodo (hébergée par le CERN) ou ArXiv (soutenue par Cornell University et ses membres) illustrent cette fragilité. En l’absence de modèle économique stable, leur survie dépend du soutien continu d’acteurs engagés.

51Face à cette vulnérabilité, plusieurs alternatives émergent : mutualisation de ressources au niveau européen avec l’European Open Science Cloud (EOSC), soutien public renforcé par des plans nationaux ou développement de partenariats hybrides. Cependant, le risque de « ré-enclosure » demeure si les critères de financement favorisent des solutions techniques standardisées au détriment de l’indépendance éditoriale ou éthique (Fitzpatrick, 2019).

  • 4 La stratégie nationale des infrastructures fait partie de la stratégie nationale de recherche (SNR) (...)

52À cela s’ajoute un autre enjeu rarement abordé et qui concerne la reconnaissance institutionnelle de ces infrastructures alternatives au même titre que les infrastructures de recherche nationales ou européennes4. Alors même qu’elles contribuent à la visibilité des chercheurs et à la diffusion du savoir, elles peinent encore à être considérées comme des éléments structurants du système académique. Peu intégrées aux critères d’évaluation ou aux plans stratégiques d’établissement, elles restent souvent cantonnées à un rôle périphérique, voire local. Afin qu’une science ouverte durable puisse émerger, il est donc nécessaire de réinterroger non seulement les modes de financement, mais aussi les logiques de légitimation qui déterminent ce qui compte et pour qui dans la fabrique des connaissances.

3.2 Autonomie et dépendances

53Un second défi majeur tient à la dépendance technologique croissante des infrastructures ouvertes vis-à-vis des acteurs privés. Beaucoup de plateformes utilisent aujourd’hui des services hébergés par des géants du cloud (Amazon Web Services, Google Cloud), des outils de gestion de contenu ou des solutions d’analyse de trafic proposées par des firmes commerciales. Cette dépendance technique crée un paradoxe. Les initiatives fondées sur la transparence et la souveraineté des savoirs reposent sur des couches d’infrastructure peu transparentes et difficilement maîtrisables.

54Par ailleurs, les avancées récentes dans le domaine de l’intelligence artificielle accentuent cette asymétrie. Les GAFAM disposent des capacités de calcul, des données massives et des ingénieurs nécessaires participant au développement des modèles d’IA capables d’extraire, d’analyser et de classer des connaissances scientifiques à grande échelle. Cela leur confère un avantage stratégique pour devenir les nouveaux intermédiaires de la connaissance. Comme le note Cabanac et collègues (2025), les outils automatisés de détection de fraude ou de génération de textes (LLMs) posent des problèmes majeurs de biais, d’opacité et de gouvernance.

55Des initiatives existent, permettant de construire une IA ouverte et éthique — en open source, transparente et entraînée sur des corpus représentatifs — mais elles peinent à rivaliser avec la puissance industrielle des grands groupes. La question de la souveraineté technologique, déjà présente dans les débats sur les données de recherche, devient ainsi centrale dans la redéfinition des infrastructures scientifiques.

3.3 Les inégalités Nord/Sud

56Enfin, un enjeu crucial de la science ouverte concerne les inégalités structurelles entre pays du Nord global et du Sud global. Si les principes d’accessibilité universelle sont régulièrement invoqués, la réalité reste très contrastée. L’accès aux infrastructures techniques (connexion, serveurs, archives), aux langues de publication (dominance de l’anglais) et aux ressources économiques (frais de publication, abonnements, soutien à la recherche) limite la capacité de nombreuses institutions du Sud à participer pleinement au mouvement.

57Des initiatives locales comme SciELO (Amérique latine) ou AJOL (African Journals Online) témoignent d’une volonté de construire des modèles éditoriaux ouverts adaptés à des contextes locaux. Elles permettent non seulement la diffusion de contenus dans différentes langues, mais aussi la valorisation de savoirs parfois marginalisés dans les circuits internationaux (Beigel, 2022).

58Cependant, les politiques de science ouverte portées par les institutions internationales ne prennent pas toujours en compte ces disparités. Par exemple, le financement de la publication en open access (via les APC) crée un biais structurel en favorisant les chercheurs affiliés à des institutions riches au détriment des chercheurs indépendants ou sous-dotés.

59De plus, les exigences croissantes de dépôt, de plan de gestion des données (PGD) ou de conformité aux standards FAIR peuvent constituer une barrière supplémentaire. Ainsi, loin de résorber les inégalités, la science ouverte risque parfois de les renforcer si elle n’est pas pensée dans une logique d’équité, de pluralisme et de solidarité internationale.

60Par ailleurs, les inégalités ne se limitent pas à l’accès à l’information, mais concernent aussi la capacité à produire des savoirs visibles et reconnus. Les critères de scientificité, les langues de publication dominantes et les plateformes d’indexation internationale reflètent des rapports de force géopolitiques profondément ancrés. De nombreux chercheurs du Sud global peinent à faire entendre leur voix dans les circuits dominants, non parce que leur production est moins rigoureuse, mais parce qu’elle ne répond pas aux formats, aux référentiels ou aux priorités imposées par les institutions du Nord global.

61La science ouverte, si elle se veut transformative, ne peut ignorer ces asymétries. Elle doit être pensée comme un processus situé attentif aux contextes locaux, aux formes de savoirs non hégémoniques et aux conditions matérielles de leur expression. Sans cela, elle risque de reproduire sous couvert d’ouverture les hiérarchies qu’elle prétend déconstruire.

3.4 Les alliances

62L’un des angles morts des débats sur la science ouverte réside dans la focalisation presque exclusive sur les chercheurs, les éditeurs et les plateformes. Or, de nombreux autres acteurs (bibliothécaires, ingénieurs de la donnée, développeurs, juristes, documentalistes) jouent un rôle crucial dans la conception, la maintenance et la gouvernance des dispositifs d’ouverture. Ces acteurs intermédiaires souvent invisibilisés dans les politiques de recherche sont pourtant au cœur des dynamiques de soutien à la science ouverte puisqu’ils développent des outils, accompagnent les chercheurs, assurent la pérennité des infrastructures et veillent au respect des cadres juridiques.

  • 5 À la différence des principes FAIR, les principes CARE (collectif, autorité de contrôle, responsabi (...)

63Leur expertise technique et informationnelle est indispensable à la mise en œuvre de principes5, mais encore rarement valorisée dans les logiques d’évaluation ou de reconnaissance institutionnelle. Cette sous-reconnaissance participe à l’effacement politique du travail de soutien à l’ouverture alors même que ce travail conditionne sa faisabilité.

64Certaines initiatives militantes ou publiques comme Software Heritage ou Data Terra revendiquent une approche distribuée et collective de la gouvernance des communs scientifiques. D’autres expérimentent des modèles de co-construction associant chercheurs, professionnels et communautés d’usagers. Ces alliances, fondées sur la reconnaissance mutuelle des rôles et sur des formes hybrides d'organisation, ouvrent des pistes concrètes pour dépasser les alternatives binaires (privé/public, libre/commercial).

65Repenser la science ouverte dans une logique d’écosystème, c’est donc élargir le périmètre des acteurs légitimes, reconnaître les métiers de l’ombre et imaginer des formes de coordination plus démocratiques et plus robustes. Cela suppose aussi de sortir d’une vision héroïque du chercheur indépendant dans le but de valoriser les pratiques collectives, les intermédiations techniques et les agencements sociotechniques qui rendent possible une ouverture soutenable.

Conclusion

66Loin d’être un simple projet technique ou éthique, la science ouverte s’inscrit dans un champ de tensions où se redéfinissent les rapports de pouvoir autour de la production, de l’accès et de la valorisation des savoirs. À travers cette analyse, nous avons montré que l’opposition entre « science ouverte » et « acteurs privés » masque une réalité plus complexe faite de dépendances croisées, d’appropriations multiples et de contradictions internes. Les logiques d’ouverture coexistent avec des stratégies de capture de la valeur, les politiques de diffusion sont parfois utilisées au service de la compétitivité économique et les infrastructures dites « libres » reposent sur des architectures techniques parfois opaques ou externalisées.

67En mobilisant le concept d’objet-frontière, nous avons proposé de considérer la science ouverte comme un espace d’interprétation et de négociation où se côtoient des visions militantes, des injonctions institutionnelles et des logiques industrielles. Cette approche permet de dépasser la critique morale — aussi légitime soit-elle — pour interroger les conditions concrètes de déploiement de l’open science, ses usages différenciés selon les contextes et les rapports de force qu’elle peut involontairement renforcer.

68Cependant, cette réflexion demeure partielle. Elle gagnerait à être enrichie par une enquête empirique sur les usages différenciés de la science ouverte dans les laboratoires, sur les choix technologiques des plateformes ouvertes ou sur les arbitrages réalisés par les financeurs publics. Il serait également nécessaire d’explorer davantage les rapports entre science ouverte et intelligence artificielle, ou encore la manière dont les communs numériques peuvent constituer un choix opérationnel à la plateformisation de la recherche.

69Enfin, cette analyse plaide pour une approche critique, mais constructive de la science ouverte. Critique, parce qu’il est essentiel de mettre au jour les logiques d’appropriation, d’instrumentalisation ou d’exclusion à l’œuvre. Constructive, parce que les alternatives existent et méritent d’être soutenues. Elles se trouvent dans les communautés de pratique (Wenger, 1998), les infrastructures, les plateformes, les projets et dans les réseaux de chercheurs engagés dans la co-construction des politiques scientifiques.

70La science ouverte n’est ni une solution magique ni une utopie naïve. C’est une bataille de récits, d’infrastructures et de normes. Une bataille déséquilibrée, certes, mais pas nécessairement perdue à condition de ne pas réduire le mouvement à ses intentions et de se donner les moyens d’en penser les contradictions, les marges de manœuvre et les véritables leviers de transformation.

71L’enjeu est alors de déplacer la focale. Il ne s’agit pas seulement de défendre l’ouverture comme un principe abstrait, mais de l’inscrire dans une réflexion plus large sur la gouvernance des savoirs, les formes de dépendance numérique et les conditions d’un véritable pluralisme épistémologique. Ce travail passe par une politisation explicite des infrastructures. Qui les finance, qui les contrôle, qui les conçoit et selon quels objectifs? Il implique aussi de reconnaître que la production scientifique est indissociable de ses conditions de diffusion, de reconnaissance et de légitimation. Enfin, il invite à repenser les alliances possibles entre chercheurs, institutions, ingénieurs, bibliothécaires, juristes et communautés civiles afin de construire collectivement les bases d’une science ouverte réellement publique, critique et solidaire.

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Notes

1 Deux autres initiatives ont vu le jour cette même année : l’Appel de Paris sur l’évaluation de la recherche et la Coalition on Advancing Research Assessment (CoARA).

2 En tant que défenseur de l’open access, Bernard Rentier a également soutenu, à l’Université de Liège, la création de l’archive ouverte ORBi en 2008.

3 Nous nous référons ici aux principes de gouvernance, de durabilité et d’assurance : https://openscholarlyinfrastructure.org/

4 La stratégie nationale des infrastructures fait partie de la stratégie nationale de recherche (SNR) du Ministère de l’enseignement supérieur et de la recherche. À cet effet, la France publie régulièrement sa feuille de route en réponse à l’European Strategy Forum on Research Infrastructures (ESFRI).

5 À la différence des principes FAIR, les principes CARE (collectif, autorité de contrôle, responsabilité, éthique de la recherche) sont axés sur les peuples autochtones.

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Pour citer cet article

Référence papier

Clara GALLIANO, « La science ouverte comme alternative à la captation du savoir par les plateformes »tic&société, Vol. 19, N° 1-2 | -0001, 75-97.

Référence électronique

Clara GALLIANO, « La science ouverte comme alternative à la captation du savoir par les plateformes »tic&société [En ligne], Vol. 19, N° 1-2 | 1e et 2e semestres 2025, mis en ligne le 15 février 2026, consulté le 06 mars 2026. URL : http://journals.openedition.org/ticetsociete/10263 ; DOI : https://doi.org/10.4000/15rx6

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Auteur

Clara GALLIANO

Clara Galliano est doctorante à l’Institut méditerranéen des sciences de l’information et de la communication (IMSIC) de l’Université de Toulon. Ses travaux portent sur les pratiques de recherche des enseignants-chercheurs en contexte d’ouverture. Elle-même engagée dans le mouvement de la science ouverte, elle a intégré le programme « Ambassadeurs et ambassadrices de HAL » développé par le Centre pour la communication scientifique directe (CCSD) en 2022. clara.galliano@univ-tln.fr

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Droits d’auteur

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