Le projet Science Scan

Le projet Science Scan

Historique du projet Science Scan

Le projet Science Scan est le fruit d’une réflexion sur trois facteurs contextuels :

Une opportunité à saisir

L’idée de ce projet date de l’automne 2010. Lors d’une présentation d’un concept de base  de données des projets de recherche dans le secteur agricole, au cours d’un groupe de travail (FPT Innovation Working Group). Plusieurs provinces ont manifesté leur intérêt  Le nom « Science Scan » s’est imposé de lui-même, traduisant l’initiative d’inventorier l’ensemble des projets de recherche et d’innovation scientifique, d’où l’expression Science Scan. Cette expression n’est pas traduite en français puisque le projet n’est pas une initiative publique. La question se posera lorsque la base de données sera disponible.

A noter également que Science Scan désigne à la fois la base de données ainsi que le projet dans son ensemble avec ses différentes activités.pour un tel projet et le désir d’y participer. De même, des chercheurs et universitaires se sont montrés très réceptifs à cette initiative en soulignant le manque de données fiables et disponibles sur la recherche et développement dans le secteur agricole au Canada. Justement, la Stratégie de science et d’innovation d’AAC3 insiste sur l’importance de nouer des partenariats et concentrer et intensifier la collaboration avec les universités, les ministères et organismes gouvernementaux et d’autres organisations. La création d’une telle base de données donne un sens à cette volonté stratégique.

Une nécessité stratégique

Il n’existe actuellement que peu d’informations disponibles sur la capacité scientifique dans le secteur agricole et agroalimentaire au Canada. Cette situation peut apparaître surprenante au sein même de la Direction de la recherche puisque AAC est un acteur de premier plan dans le système d’innovation. La Direction générale dispose cependant déjà de données sur le financement de la recherche scientifique dans ce secteur (voir la base de données Research Branch Project Inventory – RBPI), mais cette information est limitée. RBPI recense uniquement les projets dans lesquels la Direction générale de la Recherche est impliquée, sous forme de ressources financières ou humaines. La portée de cette base de données est donc plus limitée que Science Scan et ne vise aucunement les mêmes objectifs.Elle vise à répondre à des exigences de gestion interne. La constitution d’un inventaire des projets de recherche répond donc à une nécessité stratégique et politique pour l’ensemble du Ministère comme pour de nombreux partenaires du secteur agricole et agroalimentaire.

Une histoire organisationnelle

Il peut paraître étonnant que le ministère et la direction de la recherche ne dispose pas de base de données en recherche agricole et agroalimentaire avant la mise en œuvre du projet Science Scan. Considérant qu’ AAC contribue pour une large part à la recherche canadienne dans ce secteur, il doit être relativement aisé de pouvoir estimer l’ effort fédéral dans ce domaine. Pourtant, la réalité est plus complexe étant donné l’importance de l’innovation.La préoccupation de répertorier les projets de recherche, et donc l’investissement en rec_herche et développement, n’est pas nouvelle. Pendant plus d’une trentaine d’années, une base de données a cependant existé sous le nom d’IRAC. L’Inventaire de la Recherche Agroalimentaire du Canada a répertorié tous les projets de recherche financés par le Ministère et par d’autres organismes. Cette base de données a été créée en 1977 et été administrée par un organisme tiers indépendant, le Conseil de la Recherche en Agriculture du Canada (CRAC). Cette organisation était cependant largement tributaire, pour son fonctionnement, d’ AAC.La base de données IRAC contenait des informations détaillées sur les recherches en cours en agriculture, alimentation, aquaculture et autres champs de recherche en biotechnologie.Les projets émanaient de l’industrie, des centres universitaires, des centres de recherches provinciaux et fédéraux.

Pour chaque projet, IRAC disposait du titre, des objectifs, des impacts attendus de la recherche, du statut et du nom des chercheurs et de l’unité ou du centre de recherche concerné. Les sources de financement du projet étaient également disponibles. Toutes ces informations étaient codées et rendues publiques, dans les premières années sous forme de brochure, puis sous forme de tableaux de données brutes, envoyés sur demande des chercheurs et partenaires. En 2006, il a été décidé de mettre fin aux activités de CRAC et par conséquent à l’administration de la base de données. Depuis lors, les données ne sont plus collectées.

L’aventure d’IRAC a une grande importance dans le projet Science Scan. D’abord, il nous a semblé nécessaire d’entreprendre une recherche sur les causes de l’abandon de ce projet initial. Cela a permis de mieux comprendre les besoins organisationnels et les attentes face à ce type de base de données. Les leçons de cette expérience passée permettent également d’éviter certaines erreurs et d’anticiper certains obstacles. Cependant, l’échec du programme IRAC pèse également sur le développement de l’initiative Science Scan. Il est indéniable que la haute gestion craint de donner son approbation à un projet qui reprendrait l’héritage d’IRAC. Il existe une certaine appréhension à recommencer ce qui a été précédemment désapprouvé. Il faut donc un certain courage organisationnel et une grande rigueur méthodologique pour relancer cette idée et reprendre l’initiative. Le succès d’IRAC, dans un premier temps, était du à la coopération entre scientifiques et gestionnaires de recherche partout au Canada.

Ces acteurs et partenaires alimentaient la base de données de façon volontaire. C’est évidemment ce système de collecte des données qui a progressivement fait perdre de sa validité et sa pertinence au projet. La base de données est devenue au fil des années incomplète et donc de moins en moins fiable. Son abandon reflète l’insatisfaction des utilisateurs, même si la grande majorité des ceux-ci admettent l’utilité d’IRAC4.

Fort de cette expérience passée, l’idée de reconstituer un inventaire des projets de recherche et d’innovation dans le secteur de l’agriculture et de l’agroalimentaire apparaît toujours pertinente. Cet inventaire initial peut ensuite se transformer en une base de données publique et offrir à ses utilisateurs des perspectives de développement de la recherche. Dans un premier temps, plusieurs avantages se sont imposés, notamment pour :
• Identifier de nouveaux partenaires
• Éviter la répétition de projets ou d’initiatives similaires
• Identifier les domaines non couverts par la recherche
• Améliorer la coordination au sein du système d’innovation et de recherche .

Une première analyse des bénéfices de Science Scan a conduit à la réalisation d’un modèle logique.

ANALYSE DE DONNEES 

Comme évoqué précédemment, l’utilisation de la base de données et l’analyse des données n’entrent pas dans les activités de l’équipe Science Scan. Les utilisateurs de Science Scan sont divers et la base de données pourra être utilisée pour des analyses très différentes.

Les premiers résultats

Les données récoltées à ce jour ne permettent évidemment pas de tirer des conclusions sur la capacité de recherche en agriculture au Canada, mais il est toutefois possible de présenter quelques résultats, certes incomplets mais toutefois instructifs. L’équipe a compilé les données recueillies et produits de nombreux tableaux, par exemple :
• Dépenses de recherche selon les priorités scientifiques
• Nombre de projets par produits
• Subventions allouées par produits
• Répartition des subventions par sources (à savoir fédérales AA C et autres organisations subventionnaires, provinciales, privées).

Les données recueillies ouvrent des grandes perspectives de recherche et d’analyses, tant à des fins d’administration interne (évaluation, mesure du rendement) que pour de la recherche universitaire ou pour produire des indicateurs de rendement ou des indicateurs permettant des analyses comparatives.

Les perspectives d’analyse

A l’interne, Science Scan se veut d’abord être un outil permettant de mesurer directement l’investissement en recherche dans le secteur agricole et agroalimentaire .. C’est l’objectif principal du projet, à savoir de documenter la capacité de recherche en agriculture au Canada. Science Scan permettra d’estimer précisément l’investissement financier, mais aussi humain en recherche et développement. Il sera aussi possible de cartographier la recherche sur le territoire canadien. Plus important encore, les analyses permettront d’identifier les forces et les faiblesses du système d’innovation selon les secteurs et les domaines de recherche. Ces analyses auront un impact direct sur les politiques ministérielles et l’établissement des priorités pour les années à venir. Enfin, les données disponibles pourront être une source d’information importante pour l’évaluation des programmes existants et du système de recherche pour l’ensemble des partenaires qui ont transmis leurs données dans Science Scan.La base de données permettra également aux utilisateurs de rechercher de nouveaux collaborateurs et ainsi de dynamiser la recherche en favorisant les rapprochements et les projets conjoints entre les différents acteurs du secteur.

Table des matières

Acronymes
1 L’environnement et l’organisation du travail
1.1 Présentation de l’organisation
1.2 Le mandat du stage
1.3 Le déroulement du stage
2 Le projet Science Scan
2.1 Définition du projet Science Scan
2.1.1 Historique du projet Science Scan
a. Une opportunité à saisir
b. Une nécessité stratégique
c. Une histoire organisationnelle
2.1.2 Le modèle logique
a. La réalisation du modèle
b. Description narrative du modèle logique
2.1.3 Les activités du programme
3.La constitution de la base de données
3.1 Questions méthodologiques
3.1.1 Définition de l’étendue du projet
3.1.2 Acquis de l’expérience interne et externe
3.2 La gestion d’une base de données
3.2.1 Le plan de gestion de données
3.2.2 La dimension légale du projet
3.3 La cueillette de données
4 L’analyse des données
4.1 Les premiers résultats
4.2 Les perspectives d’analyse
5 Résultats du stage et commentaires
Conclusion
Bibliographie
Annexe 1 -Modèle logique
Annexe 2 – Modèle d’activités

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