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Source: The Conversation – in French – By Alessia Lefébure, Sociologue, membre de l’UMR Arènes (CNRS, EHESP), École des hautes études en santé publique (EHESP)

Les décisions de l’administration Trump ont violemment frappé les universités et la science américaines. Pourtant, le recul relatif de l’influence scientifique des États-Unis s’inscrit dans une trajectoire plus ancienne.

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Restrictions de visas pour les chercheurs et étudiants étrangers, attaques politiques visant certaines des plus grandes universités de recherche, suspensions soudaines de financements publics, notamment dans le champ du climat et de l’environnement : depuis la réélection de Donald Trump en novembre 2024, ces décisions ont suscité une forte surprise médiatique. Elles sont souvent présentées comme une rupture brutale avec le modèle américain de soutien à la science. Les titres alarmistes de la presse internationale parlent d’une « guerre ouverte contre les universités », d’un « assèchement accéléré des financements scientifiques » ou encore de « science assiégée ».

Pourtant, si leur forme et leur rapidité frappent, leur logique est beaucoup moins nouvelle. Ces mesures s’inscrivent dans des tendances de fond et désormais structurelles. Elles accélèrent des fragilités identifiées de longue date : un désengagement relatif et discontinu de l’investissement public, un recours croissant aux financements privés, une concentration des ressources dans quelques secteurs et institutions, et surtout une dépendance durable à l’égard des doctorants et chercheurs étrangers pour l’avancée de nombreux fronts de science.

Le leadership scientifique américain est le produit d’une trajectoire historique spécifique. À partir des années 1950, dans le contexte de la guerre froide, l’État fédéral investit massivement dans la recherche et l’enseignement supérieur, parallèlement à l’effort déployé par les nombreuses fondations philanthropiques privées. Financement public, autonomie académique et ouverture internationale forment alors un ensemble cohérent, au service du soft power américain. Pendant plusieurs décennies, les indicateurs convergent : domination de la production scientifique, capacité d’innovation, attractivité internationale exceptionnelle, accumulation de prix Nobel.

Un financement public plus erratique

Cet équilibre commence toutefois à se fragiliser dès les années 1990. En valeur absolue, les États-Unis restent le premier financeur mondial de la recherche, avec une dépense intérieure de recherche et développement (R&D) représentant environ 3,4 % du PIB au début des années 2020. Mais la répartition de cet effort a profondément évolué : près de 70 % de la R&D américaine est désormais financée par le secteur privé, tandis que l’effort fédéral de recherche stagne autour de 0,7 % du PIB. Cette dynamique contraste avec celle de plusieurs pays asiatiques, notamment la Chine, où la dépense publique de R&D a fortement augmenté depuis les années 2000 dans le cadre de stratégies nationales continues.

Le financement public devient plus erratique : les universités se tournent davantage vers les frais d’inscription et les partenariats privés, tandis que formations longues et carrières scientifiques deviennent moins accessibles pour une partie des étudiants américains. La toute dernière réforme, engagée en 2026 par l’administration Trump, en plafonnant fortement les prêts fédéraux pour les cycles de master et de doctorat – qui permettaient jusqu’ici de couvrir l’intégralité du coût des études – réduira davantage la capacité des universités à former sur le long terme, en particulier dans les disciplines scientifiques et technologiques exigeant plusieurs années de formation.

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Le film Ivory Tower, réalisé en 2014 par le cinéaste Andrew Rossi et nourri des analyses du sociologue Andrew Delbanco, alertait déjà sur les signes d’épuisement du modèle universitaire américain. C’est dans ce contexte que la dépendance aux étudiants et doctorants étrangers s’accroît fortement, en particulier dans les mathématiques, les technologies et les sciences des données.

Une dépendance vis-à-vis des étudiants étrangers

Les rapports annuels de la National Science Foundation montrent que, déjà au milieu des années 2010, les titulaires de visas temporaires représentent une part décisive – souvent majoritaire – des doctorants dans plusieurs disciplines clés : près des deux tiers des doctorats en informatique, plus de la moitié en ingénierie et en mathématiques. La grande majorité d’entre eux (80 %) restent ensuite aux États-Unis si la politique migratoire le leur permet.

Cette dépendance, qui n’a fait qu’augmenter, n’est pas marginale : elle constitue désormais un pilier du fonctionnement quotidien de la recherche américaine. Les restrictions migratoires mises en œuvre sous la première administration Trump, puis durcies en 2025, ne font que rendre pleinement visible une vulnérabilité stratégique pour l’avenir du pays.

Les évolutions de la science américaine ont pris place dans un contexte mondial profondément transformé depuis les années 1990. Les dépenses de recherche et développement progressent rapidement en Asie, tandis que la part relative des États‑Unis et de l’Europe tend à se stabiliser voire à baisser dans de nombreux pays de la zone OCDE.

La trajectoire chinoise est à cet égard centrale. Depuis plus de trente ans, la Chine a engagé une stratégie continue, combinant investissements massifs, planification de long terme, développement des « laboratoires clés », redéfinition des règles du jeu des classements internationaux, montée en gamme des formations doctorales, politiques actives de publication et de retour des chercheurs expatriés. Cette trajectoire ne relève pas d’un simple rattrapage technologique, mais d’une appropriation sélective de modèles de formation, d’organisation et de gouvernance scientifique, en partie inspirés de l’expérience américaine.

La Chine, acteur majeur de la production scientifique

Les résultats sont aujourd’hui tangibles : progression rapide des publications scientifiques – la Chine est devenue en 2024 le premier pays au monde en volume d’articles indexés dans la base Web of Science, avec près de 880 000 publications annuelles, contre environ 26 000 au début des années 2000 – et surtout une présence croissante dans les dépôts de brevet : près de 1,8 million de demandes en une seule année, soit plus de trois fois le volume américain, selon l’Organisation mondiale de la propriété intellectuelle (OMPI/WIPO).

À cela s’ajoutent des politiques ciblées pour attirer ou faire revenir des chercheurs chinois formés à l’étranger, contribuant à réduire progressivement l’asymétrie historique avec les États-Unis. Loin de produire une ouverture politique, cette circulation maîtrisée des modèles contribue à la modernisation de l’État tout en renforçant les capacités de contrôle et de légitimation du pouvoir sur les élites scientifiques et administratives.

L’article récent du New York Times soulignant le recul relatif de Harvard et d’autres universités américaines dans certains classements mondiaux a été interprété comme une sonnette d’alarme, le signe d’un déclin soudain. En réalité, ces classements mettent en lumière surtout des évolutions graduelles des positions relatives, révélatrices des recompositions engagées de longue date. Les universités américaines demeurent prestigieuses et sélectives, mais elles ne sont plus seules au sommet dans un paysage scientifique désormais multipolaire.

Les indicateurs internationaux de l’innovation prolongent ce constat : en valeur absolue, les États-Unis restent l’un des premiers investisseurs mondiaux en recherche et développement. Mais leur avance relative s’érode : depuis le début des années 2000, la progression de leur effort de R&D est nettement plus lente que celle de nombreux pays concurrents.

Au-delà des décisions de l’administration Trump, les causes sont structurelles : continuité et niveau de l’investissement public, capacité à former et retenir les talents, cohérence des orientations scientifiques, place accordée à la recherche fondamentale. Là où la Chine et plusieurs pays d’Asie ont inscrit la science dans des stratégies nationales de long terme, les États-Unis ont laissé s’accumuler incohérences et déséquilibres, misant sur les acquis de leur attractivité passée. Ils conservent néanmoins des universités d’un niveau exceptionnel, d’importantes capacités de financement et d’innovation ainsi qu’une puissance d’attraction encore largement dominante.

À court terme, rien n’indique un décrochage brutal. En revanche, la pérennité de ce leadership ne peut plus être tenue pour acquise. Elle est désormais directement affectée par des remises en cause explicites de l’autonomie académique et des conditions ordinaires de fonctionnement des universités.

Ce leadership dépendra de la capacité des universités à recruter librement, à l’échelle mondiale, leurs enseignants et chercheurs ; à maintenir des politiques et des programmes de formation et de recherche à l’abri des cycles politiques ; à protéger leurs dirigeantes et dirigeants des pressions partisanes ; et à garantir aux étudiants comme aux chercheurs des conditions de travail intellectuel et des perspectives professionnelles stables.

Ce sont précisément ces conditions que les décisions récentes de Donald Trump rendent durablement incertaines.

Alessia Lefébure a enseigné à Columbia University entre 2011 et 2017.

– ref. Ce que l’Amérique est en train de faire à sa science – https://theconversation.com/ce-que-lamerique-est-en-train-de-faire-a-sa-science-275182

Source: The Conversation – in French – By Katrina Kosec, Lecturer, Johns Hopkins University

Lorsque les inondations ont emporté la maison de Woudou Oumar dans le nord du Cameroun, il a perdu avec famille non seulement leur logement, mais aussi leur espoir. Puis, une aide financière soutenue par le gouvernement leur a été versée. « Ce transfert d’argent a été un véritable coup de pouce pour moi et ma famille », explique-t-il. Grâce à cet argent, il reconstruit sa maison, acheté des semences pour cultiver. Il a payé les frais de scolarité de ses filles, pris en charge les soins médicaux de son fils. Il a aussi retrouvé espoir.

Des histoires comme celle de Woudou montrent que les transferts sociaux peuvent avoir un impact qui va au-delà des revenus : ils ancrent les gens dans leur communauté et influencent la façon dont ils perçoivent et jugent le soutien du gouvernement.

Les gouvernements et les partenaires de développement du monde entier consacrent désormais des ressources sans précédent à la protection sociale. Des zones rurales du Bangladesh aux zones urbaines du Brésil, plus de 120 pays à revenu faible ou intermédiaire offrent désormais une forme ou une autre de transfert monétaire à leurs citoyens les plus pauvres. Ces programmes ont permis de réduire la pauvreté à court terme et à long terme. Ils améliorent aussi les résultats scolaires et favorisent une meilleure santé.

Ces aides ont d’autres effets, moins visibles, sur la vie sociale et politique.

Notre nouvelle étude révèle que les transferts sociaux modifient systématiquement les relations entre les citoyens, l’État et les communautés. Nous avons passé en revue près de 90 études empiriques menées sur six continents afin de déterminer les effets des transferts sociaux au-delà du bien-être et des moyens de subsistance. Nous avons constaté que ces programmes influençaient le comportement électoral des citoyens, leur confiance dans les institutions, leur participation à la vie civique et même leur perception de leurs voisins.

Ces études ont couvert l’Afrique, l’Asie, l’Australie, l’Europe, l’Amérique du Nord et l’Amérique du Sud. L’examen comprenait des études menées dans 11 pays africains, dont certains se trouvaient dans des situations fragiles et touchés par des conflits. Nos conclusions ont mis en évidence des tendances cohérentes mais aussi d’importantes variations contextuelles.

Les effets n’étaient pas toujours ceux attendus par les décideurs politiques et dépendaient fortement de la conception du programme, des caractéristiques des bénéficiaires et du contexte politique.

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Alors que les gouvernements et les bailleurs de fonds élargissent les filets de sécurité, une réalité mérite davantage d’attention : les transferts sociaux ne fonctionnent pas isolé du reste. Ils influencent la façon dont les citoyens perçoivent l’autorité, l’appartenance et l’équité de leurs institutions politiques. Ils peuvent renforcer ou affaiblir la confiance politique et sociale, renforcer la cohésion ou alimenter le ressentiment.

Notre analyse montre que la conception, la mise en œuvre et le contexte local déterminent si les transferts unissent ou divisent les sociétés. Si de nombreux effets sont positifs, ils ne sont ni automatiques ni uniformes. Pour bien comprendre cela, il faut considérer la protection sociale non seulement comme un outil de lutte contre la pauvreté, mais aussi comme une force qui peut aider – ou entraver – la construction de la confiance politique et de la vie communautaire.

Dans tous les contextes, trois éléments ressortent : la manière dont les transferts remodèlent la légitimité de l’État, leur incidence sur la confiance et le comportement politique, et leur influence sur les relations au sein des communautés.

Remodeler les relations avec l’État

Les programmes de transferts sociaux, tels que les transferts en espèces ou l’aide alimentaire, sont conçus pour réduire la pauvreté et protéger les ménages contre les chocs liés aux revenus. Mais ils influencent également la manière dont les gens appréhendent le contrat social entre les citoyens et l’État.

Dans les contextes fragiles en particulier, même de petits avantages peuvent devenir des symboles de la présence et de la capacité de l’État. Une bonne mise en œuvre peut sembler discrète, mais elle est puissante. Les programmes qui versent les aides à temps et appliquent des règles d’éligibilité claires ont tendance à renforcer la confiance politique. En l’occurrence, les bénéficiaires comprennent non seulement que l’aide arrive, mais aussi pourquoi et de qui elle provient.

À l’inverse, une mauvaise mise en œuvre implique souvent des retards, un ciblage opaque ou des paiements irréguliers. Lorsque les citoyens ne peuvent pas prévoir si les prestations seront versées ou soupçonnent que la sélection est arbitraire ou politisée, les transferts perdent leur effet légitimant et peuvent même saper la confiance dans les institutions publiques.

Lorsque les citoyens perçoivent ces programmes comme étant bien ciblés et efficacement mis en œuvre, ils réagissent souvent par une plus grande satisfaction à l’égard des services publics et de leurs dirigeants politiques, et par une participation politique accrue. Beaucoup commencent à considérer leur gouvernement comme plus légitime et plus réactif.

En réalité, la conclusion empirique la plus constante de près de 90 études était que les transferts sociaux renforçaient le soutien aux dirigeants politiques en place, en particulier lorsque les programmes étaient considérés comme crédibles, bien ciblés et correctement mis en œuvre.

Toutefois, tous les effets n’étaient pas positifs.

Nous avons identifié les conditions dans lesquelles les transferts sociaux avaient peu d’effet, voire des conséquences négatives, sur les relations entre l’État et les citoyens. Dans certains cas, cela reflétait une faible capacité de mise en œuvre. Dans d’autres, les citoyens attribuaient le mérite de la mise en œuvre des programmes aux ONG ou aux bailleurs de fonds plutôt qu’à leur gouvernement. Lorsque l’attribution du mérite n’était pas claire, les avantages ne se traduisaient pas nécessairement par un soutien politique.

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Un tableau mitigé au niveau communautaire

Nous avons également examiné comment les transferts ont façonné les relations entre les citoyens eux-mêmes. Ici, les résultats étaient plus mitigés.

Dans certains contextes, les transferts ont renforcé l’engagement communautaire, consolidé les réseaux de soutien informels et instauré la confiance entre les groupes.

Mais dans d’autres cas, les transferts ont alimenté la jalousie ou aggravé les tensions entre les groupes. Les données indiquent, par exemple, que les transferts peuvent augmenter la criminalité ou les conflits lorsque les avantages profitent à des ménages plus aisés ou sont perçus comme aidant des étrangers.

Les questions d’équité et de mérite se sont révélées particulièrement importantes. Lorsque les programmes excluaient ceux qui se percevaient comme tout aussi démunis, ou lorsque les non-bénéficiaires percevaient les bénéficiaires comme ne méritant pas ces aides, un ressentiment politique s’est développé. Ces dynamiques étaient particulièrement marquées dans les contextes de déplacements massifs, de fortes inégalités ou de clivages sociaux profonds.

L’importance de la conception des programmes

L’une des conclusions les plus claires de notre analyse est que la conception et la mise en œuvre des programmes de lutte contre la pauvreté ont une incidence réelle sur les résultats politiques et sociaux.

Les programmes inclusifs qui touchaient des populations plus larges étaient moins susceptibles de créer des frustrations que ceux qui ciblaient des groupes restreints. Les programmes assortis de conditions qui favorisent l’acquisition de compétences civiques (par exemple, grâce à une formation professionnelle) et renforcent l’engagement auprès des organisations étatiques et communautaires (par exemple, grâce à l’obtention d’une carte d’identité nationale) contribuent plus efficacement à stimuler l’engagement politique.

Il est aussi important que les citoyens comprennent que l’aide provient de l’Etat. Lorsque les citoyens associaient clairement les avantages à leur gouvernement, les transferts étaient plus susceptibles de renforcer la confiance dans les institutions. Et le fait de disposer de mécanismes de recours, de retour d’information et de dialogue communautaire amplifiait les effets positifs.

Nous avons également constaté que les effets sur la confiance et la cohésion sociale étaient plus importants parmi les groupes marginalisés tels que les femmes, les travailleurs non qualifiés et les personnes très pauvres. Ce sont souvent ces citoyens qui ont le plus à gagner du soutien matériel et de la reconnaissance que représentent ces programmes.

Leçons pour émargir ces politiques publiques

La protection sociale occupe une place de plus en plus centrale dans les stratégies de développement. D’où la nécessité de comprendre ses effets. Les transferts monétaires ne sont pas seulement des outils économiques. Ils façonnent les attitudes politiques, la cohésion communautaire et la perception de l’équité.

Le message fondamental est simple mais lourd de conséquences : la protection sociale n’est jamais neutre sur le plan politique ou social. Ses effets dépendent non seulement du montant transféré, mais aussi des bénéficiaires, de la manière dont les programmes sont expliqués et de la perception qu’en ont les citoyens. Ils doivent considérer ces programmes comme équitables, exempts de corruption et mis en œuvre par un État qui leur rend des comptes.

Afin de maximiser les avantages des programmes de transferts sociaux et de minimiser les effets indésirables, les gouvernements et les bailleurs de fonds devraient tenir compte de cinq principes clés :

Un ciblage transparent et équitable. Les programmes doivent s’efforcer d’établir des règles d’éligibilité claires et bien communiqués. Ils doivent également atteindre les objectifs à temps et être exécutés sans corruption.

Une conception respectueuse de la dignité et qui encourage l’engagement civique. Les programmes qui offrent la possibilité de donner son avis ou d’interagir de manière positive avec les prestataires de services publics peuvent favoriser l’inclusion sociale.

Rendre visible le rôle de l’État dans la mise en œuvre. Lorsque les bénéficiaires identifient clairement l’origine publique de l’aide, ils sont plus enclins à considérer l’État comme réactif et compétent. Ce qui renforce les relations positives et encourage une plus grande participation politique.

Promouvoir la cohésion sociale par des efforts complémentaires. Les transferts peuvent renforcer les liens communautaires lorsqu’ils sont associés à des initiatives telles que des réunions locales ou des formations communautaires. Ces caractéristiques peuvent être tout aussi importantes que l’argent lui-même pour garantir une large appropriation du programme.

Mesurer les impacts relationnels, et pas seulement économiques. L’évaluation doit aller au-delà des revenus et de la consommation. Elle doit aussi porter sur comment les transferts affectent la confiance, la cohésion, l’efficacité politique et la perception de l’équité, tant chez les bénéficiaires que chez les non-bénéficiaires.

La protection sociale se développe à l’échelle mondiale, la question n’est plus de savoir si les transferts réduisent la pauvreté. Cela est établi. La question plus difficile est de savoir s’ils contribuent à bâtir des États et des sociétés capables de soutenir le développement à long terme. Une conception adéquate n’est pas seulement une bonne politique. Elle peut renforcer de manière significative les liens entre les citoyens et entre les citoyens et l’État.

Katrina Kosec bénéficie d’un financement du Programme scientifique du CGIAR sur les frontières alimentaires et la sécurité alimentaire.

Cecilia Hyunjung Mo does not work for, consult, own shares in or receive funding from any company or organisation that would benefit from this article, and has disclosed no relevant affiliations beyond their academic appointment.

– ref. Comment les programmes de lutte contre la pauvreté renforcent la confiance entre citoyens et Etat – https://theconversation.com/comment-les-programmes-de-lutte-contre-la-pauvrete-renforcent-la-confiance-entre-citoyens-et-etat-275512

Source: The Conversation – in French – By Estelle Davet, Inspectrice générale, cheffe du service national de police scientifique (SNPS)

À Écully, dans le Rhône, se trouvent les seuls chiens capables de comparer une trace olfactive laissée sur une scène d’infraction avec l’odeur corporelle d’un suspect ou d’une victime. Découvrez l’odorologie.

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En janvier 2012, à Montceau-les-Mines (Saône-et-Loire), un homme cagoulé braque une banque dès l’ouverture. Quelques mois plus tard, un second établissement de la même ville est attaqué selon un mode opératoire similaire.

Les enquêteurs disposent de vidéos de surveillance, mais les images sont trop imprécises pour identifier formellement le suspect. L’ADN, habituellement décisif, ne livre aucun résultat exploitable. Reste une trace, plus discrète, presque invisible : l’odeur laissée dans le véhicule utilisé pour la fuite. C’est cette trace que la police scientifique va exploiter grâce à une de ses techniques d’expertise : l’odorologie, une discipline encore méconnue du grand public où des chiens spécialement formés procèdent à la comparaison et à l’identification d’odeurs humaines. Au procès, cette expertise permet la condamnation du braqueur.

Des chiens à l’expertise unique

Lorsque nous évoquons les chiens policiers, l’image des unités déployées sur le terrain, mobilisées dans la détection d’explosifs, de stupéfiants ou encore la recherche de personnes disparues, s’impose naturellement. Cependant, à côté de cette réalité opérationnelle se déploie une autre activité, moins visible : celle des chiens et de leurs maîtres œuvrant au sein de la police scientifique.

En France, il existe un lieu unique appelé le plateau national d’odorologie, qui réunit les seuls chiens capables de comparer une trace odorante laissée sur une scène d’infraction avec l’odeur corporelle d’un suspect ou d’une victime. Cette spécialité cynophile, créée en 2000 (par Daniel Grignon, cynotechnicien formé en Hongrie) devient pleinement opérationnelle à partir de 2003.

Aujourd’hui, l’activité d’odorologie s’appuie sur quatre agents et sept chiens (bergers belges malinois, bergers allemands, épagneul English Springer) qui, comme les experts humains en laboratoire, n’interviennent pas sur le terrain mais travaillent exclusivement au sein du plateau national d’Écully (à côté de Lyon, Rhône), où ils procèdent aux comparaisons odorantes. Deux autres chiens sont actuellement en formation, entamée à l’âge de six mois pour une durée d’environ un an.

Toute analyse en odorologie débute par une phase de prélèvement, déterminante pour la suite de la procédure. Réalisés exclusivement par des policiers habilités (500 préleveurs habilités de la police nationale en 2025), les prélèvements portent sur deux types d’odeurs complémentaires.

D’une part, les traces odorantes sont recueillies sur les lieux de l’infraction, à partir de tout support ayant été en contact avec une personne, qu’il s’agisse d’un siège, d’un volant, d’une poignée ou d’un vêtement. D’autre part, les odeurs corporelles sont directement prélevées sur les individus mis en cause ou sur les victimes : ceux-ci malaxent pendant plusieurs minutes des tissus spécifiques afin d’y transférer les molécules odorantes caractéristiques de leur signature chimique. Ces dernières sont stockées dans une pièce spécifique : l’odorothèque où, à ce jour, 9 600 scellés judiciaires sont stockés.

Une parade d’identification

Une fois les prélèvements réalisés, débute alors la phase d’analyses. Les traces odorantes prélevées sur la scène d’infraction sont comparées à l’odeur corporelle du mis en cause ou de la victime lors d’une parade d’identification réalisée par les chiens spécialement formés.

La trace est d’abord présentée au chien, qui la sent et la mémorise, puis il progresse le long d’une ligne composée de cinq bocaux contenant chacun une odeur corporelle différente : un seul correspond à l’odeur du mis en cause ou de la victime à identifier, les quatre autres servant d’odeurs de comparaison.

S’il reconnaît l’odeur à identifier, le chien se couche devant le bocal correspondant ; s’il ne reconnaît aucune des odeurs, il revient vers son maître. L’ensemble du processus dure environ 0,6 seconde, le temps pour le chien de placer son museau dans le bocal, de découvrir l’odeur qu’il contient, de l’analyser et de décider s’il doit marquer l’arrêt ou non.

La position des cinq bocaux est ensuite modifiée de façon aléatoire et le travail est répété une seconde fois avant qu’un troisième passage soit effectué sur une ligne de contrôle ne contenant pas l’odeur du mis en cause ou de la victime. Lorsque le premier chien a terminé son travail, la même opération est réalisée avec, au moins un second chien.

Une identification est considérée comme établie lorsque deux chiens ont marqué la même odeur, chacun au cours d’au moins deux passages, et que chacun d’eux a également réalisé au moins une ligne à vide.

La science de l’odeur humaine : une signature chimique individuelle

Chaque être humain possède une odeur corporelle propre, constituée de molécules volatiles issues principalement de la dégradation bactérienne des sécrétions de la peau, comme la sueur et le sébum. Cette odeur n’est pas uniforme : elle se compose de plusieurs éléments. Seule la composante primaire de l’odeur humaine demeure stable au cours du temps. C’est précisément cette composante primaire qui est utilisée par les chiens d’odorologie pour identifier un individu, celle-ci ne pouvant pas être altérée par des composantes variables, comme le parfum.

Elle constitue une véritable signature chimique individuelle, comparable, dans son principe, à une empreinte biologique. Le chien reste le seul capable de reconnaître cette composante invariable, indispensable à l’identification. Son système olfactif explique cette performance. Lorsque les molécules odorantes pénètrent dans la cavité nasale, elles se lient aux récepteurs de l’épithélium olfactif, déclenchant un influx nerveux transmis au bulbe olfactif, puis au cerveau, où l’odeur est analysée et mémorisée.

L’odorologie, un réel outil d’enquête

L’odorologie s’appuie sur un protocole rigoureux, conçu pour garantir la fiabilité à la fois scientifique et judiciaire des résultats obtenus. Son recours s’inscrit dans un cadre juridique strict et est réservé aux infractions d’une certaine gravité, à partir du délit aggravé (vol avec violence, cambriolage aggravé, séquestration…) et jusqu’aux crimes.

Cette expertise, pleinement intégrée aux pratiques de la police scientifique, ne statue pas à elle seule sur la culpabilité d’un individu, mais apporte un élément objectif essentiel au raisonnement judiciaire. Lorsqu’un rapprochement est établi, elle atteste un fait précis : la présence d’un individu (auteurs ou victimes) sur une scène d’infraction ou un contact avec des objets.

Cette technique intervient souvent en complément d’autres moyens d’investigation, mais elle peut aussi devenir déterminante lorsque les images sont floues, les témoignages fragiles ou les traces biologiques absentes. Depuis 2003, 787 dossiers ont été traités par le plateau national d’odorologie, aboutissant à 195 identifications. Les experts ont été appelés à témoigner 44 fois devant des cours d’assises, preuve de la reconnaissance judiciaire de cette discipline.

À l’heure où les avancées technologiques occupent une place centrale dans la police scientifique, l’odorologie rappelle que le vivant demeure parfois irremplaçable. Fondée sur un processus complexe et rigoureux, conforme aux exigences de la norme NF EN ISO/CEI 17025, la comparaison d’odeurs ne laisse aucune place au hasard. Elle s’inscrit dans un faisceau d’indices, contribuant à la manifestation de la vérité.

Invisible, silencieuse, mais persistante, cette expertise rappelle que le crime laisse toujours une trace, faisant écho au principe formulé dès 1920 par Edmond Locard : « Nul ne peut agir avec l’intensité que suppose l’action criminelle sans laisser des marques multiples de son passage. »

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Créé en 2023, le Centre de recherche de la police nationale pilote la recherche appliquée au sein de la police nationale. Il coordonne l’activité des opérateurs scientifiques pour développer des connaissances, des outils et des méthodes au service de l’action opérationnelle et stratégique.

Estelle Davet ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d’une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n’a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

– ref. Quand l’odeur devient preuve : l’odorologie au cœur de la police scientifique – https://theconversation.com/quand-lodeur-devient-preuve-lodorologie-au-coeur-de-la-police-scientifique-274587

Source: The Conversation – in French – By Charlotte De Sainte Maresville, Doctorante 3 eme année en marketing et sciences affectives, Université Bretagne Sud (UBS)

Aujourd’hui, on peut lire vos émotions sur votre visage et adapter un flux vidéo en temps réel en fonction de votre réaction. Vraiment ? Quelles sont les utilisations autorisées de l’« emotion AI », et ses limites ? Éclairage par deux spécialistes.

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Dans un magasin de cosmétiques, une cliente s’arrête devant une borne interactive. Une caméra intégrée filme son visage pendant quelques secondes pendant qu’elle regarde l’écran. Le système ne cherche pas à l’identifier, mais à observer ses réactions : sourit-elle ? détourne-t-elle le regard ? fronce-t-elle légèrement les sourcils ? À partir de ces signaux, la borne adapte le contenu affiché.

Ces technologies, qui s’inscrivent dans le domaine de l’emotion AI, sont déjà utilisées pour tester des publicités, analyser l’attention d’un public lors d’une conférence ou mesurer l’engagement face à une interface.

Mais que fait réellement cette technologie lorsqu’elle « analyse » un visage ? Et jusqu’où peut-on aller lorsqu’on cherche à interpréter des expressions faciales à l’aide de l’intelligence artificielle ?

Qu’est-ce que l’« emotion AI » ?

L’emotion AI désigne un ensemble de méthodes informatiques qui consistent à analyser des expressions faciales afin d’en extraire des informations sur les réactions émotionnelles probables d’une personne.

Dans la pratique, ces systèmes captent les mouvements du visage : ouverture de la bouche, haussement des sourcils, plissement des yeux, dynamique des expressions dans le temps. L’objectif n’est pas de savoir ce qu’une personne ressent au fond d’elle-même, mais d’associer ces indices faciaux à certaines réactions comme l’intérêt, la surprise ou le désengagement. Les résultats prennent la forme de scores ou de catégories, qui indiquent la probabilité qu’une expression corresponde à un état donné.

Cette approche s’inscrit dans une longue tradition de recherche sur les expressions faciales, bien antérieure à l’intelligence artificielle. Dès les années 1970, des travaux fondateurs en psychologie ont proposé des méthodes systématiques pour décrire et coder les mouvements du visage, reposant sur des observations humaines expertes.

Ce que l’emotion AI apporte, c’est la capacité à automatiser l’analyse, à grande échelle et en temps quasi réel de ces signaux, que les chercheurs et praticiens étudient depuis longtemps de manière manuelle ou semi-automatisée. Cette automatisation s’est développée à partir des années 2000 avec l’essor de la vision par ordinateur, puis s’est accélérée avec les méthodes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond.

Comment ça marche ?

Les systèmes actuels analysent des flux vidéo image par image, à des fréquences comparables à celles de la vidéo standard. Selon la complexité des modèles et le matériel utilisé, l’estimation des réactions faciales peut être produite avec une latence de l’ordre de la centaine de millisecondes, ce qui permet par exemple d’adapter dynamiquement le contenu affiché sur une borne interactive.

Le logiciel détecte d’abord un visage à l’écran, puis suit les changements de son expression d’une image à l’autre. À partir de ces informations, le système calcule des descripteurs faciaux, puis les compare à des modèles appris à partir de bases de données d’expressions faciales annotées, c’est-à-dire des ensembles d’images ou de vidéos de visages pour lesquelles des experts humains ont préalablement identifié et étiqueté les mouvements ou expressions observés.

En effet, lors de la phase d’apprentissage du modèle d’IA, le système a appris à associer certaines configurations faciales à des catégories ou à des scores correspondant à des réactions données. Lorsqu’il est ensuite appliqué à un nouveau visage, il ne fait que mesurer des similarités statistiques avec les données sur lesquelles il a été entraîné.

Concrètement, lorsqu’un système indique qu’un visage exprime une émotion donnée, il ne fait que dire ceci : « cette configuration faciale ressemble, statistiquement, à d’autres configurations associées à cet état dans les données d’entraînement » (on parle d’inférence probabiliste).

Ces méthodes ont aujourd’hui atteint un niveau de performance suffisant pour certains usages bien définis – par exemple lors de tests utilisateurs, d’études marketing ou dans certaines interfaces interactives, où les conditions d’observation peuvent être partiellement maîtrisées.

Quelles sont les limites techniques ?

Néanmoins, cette fiabilité reste très variable selon les contextes d’application et les objectifs poursuivis. Les performances sont en effet meilleures lorsque le visage est bien visible, avec un bon éclairage, peu de mouvements et sans éléments masquant les traits, comme des masques ou des lunettes à monture épaisse. En revanche, lorsque ces systèmes sont déployés en conditions réelles et non contrôlées, leurs résultats doivent être interprétés avec davantage d’incertitude.

Les limites de l’emotion AI tiennent d’abord à la nature même des expressions faciales. Une expression ne correspond pas toujours à une émotion unique : un sourire peut signaler la joie, la politesse, l’ironie ou l’inconfort. Le contexte joue un rôle essentiel dans l’interprétation.

Les performances des systèmes dépendent également des données utilisées pour les entraîner. Les bases de données d’entraînement peu diversifiées peuvent conduire entre autres à des erreurs ou à des biais. Par exemple, si la base de données est principalement composée d’images de femmes de moins de 30 ans de type caucasien, le système aura du mal à interpréter correctement des mouvements faciaux d’individus de plus de 65 ans et de type asiatique.

Enfin, il ne faut pas se limiter aux seules expressions faciales, qui ne constituent qu’un canal parmi d’autres de l’expression émotionnelle. Elles fournissent des informations précieuses, mais partielles. Les systèmes d’emotion AI sont donc surtout pertinents lorsqu’ils sont utilisés en complément d’autres sources d’information, comme des indices vocaux, comportementaux ou déclaratifs. Cette approche ne remet pas en cause l’automatisation, mais en précise la portée : l’emotion AI automatise l’analyse de certains signaux observables, sans prétendre à une interprétation exhaustive des émotions.

Des risques à ne pas ignorer

Utilisée sans cadre clair, l’emotion AI peut alimenter des usages problématiques, notamment lorsqu’elle est intégrée à des dispositifs d’influence commerciale ou de surveillance.

Dans le domaine commercial, ces technologies sont par exemple envisagées pour ajuster en temps réel des messages publicitaires ou des interfaces en fonction des réactions faciales supposées des consommateurs. Ce type de personnalisation émotionnelle soulève des questions de manipulation, en particulier lorsque les personnes concernées ne sont pas pleinement informées de l’analyse de leurs réactions.

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Les risques sont également importants dans les contextes de surveillance, notamment lorsque l’analyse automatisée des expressions faciales est utilisée pour inférer des états mentaux ou des intentions dans des espaces publics, des environnements professionnels ou des contextes sécuritaires. De tels usages reposent sur des inférences incertaines et peuvent conduire à des interprétations erronées, voire discriminatoires.

Ces risques sont aujourd’hui largement documentés par la recherche scientifique, ainsi que par plusieurs institutions publiques et autorités de régulation. À l’échelle internationale, ces réflexions ont notamment conduit à l’adoption de recommandations éthiques, comme celles portées par l’Unesco, qui ne sont toutefois pas juridiquement contraignantes et visent surtout à orienter les pratiques et les politiques publiques.

En revanche, en Europe, le règlement sur l’IA interdit ou restreint fortement les usages de l’analyse émotionnelle automatisée lorsqu’ils visent à surveiller, classer ou évaluer des personnes dans des contextes grand public, notamment dans les espaces publics, au travail ou à l’école.

Ces technologies ne peuvent pas être utilisées pour inférer des états mentaux ou guider des décisions ayant un impact sur les individus, en raison du caractère incertain et potentiellement discriminatoire de ces inférences. En France, la mise en œuvre de ce cadre s’appuie notamment sur l’action de la Commission nationale de l’informatique et des libertés (Cnil), chargée de veiller au respect des droits fondamentaux dans le déploiement de ces technologies.

Ces débats rappellent un point essentiel : les expressions faciales ne parlent jamais d’elles-mêmes. Leur analyse repose sur des inférences incertaines, qui exigent à la fois des modèles théoriques solides, une interprétation critique des résultats et un cadre d’usage clairement défini.

Les enjeux éthiques et réglementaires ne sont donc pas extérieurs aux questions scientifiques et techniques, mais en constituent un prolongement direct. C’est précisément dans cette articulation entre compréhension fine des expressions, limites des modèles et conditions d’usage responsables que se joue l’avenir de l’emotion AI.

Charlotte De Sainte Maresville a reçu des financements de ANR dans le cadre d’une convention CIFRE.

Christine PETR a reçu des financements de ANR dans le cadre d’une CIFRE.

– ref. Souriez, vous êtes filmés : ce que l’« emotion AI » voit vraiment sur nos visages – https://theconversation.com/souriez-vous-etes-filmes-ce-que-l-emotion-ai-voit-vraiment-sur-nos-visages-275029