Dans les textes universitaires comme dans la presse, certaines formulations paraissent naturelles alors qu’elles révèlent des glissements logiques, des approximations conceptuelles ou des raccourcis méthodologiques. Et si la rigueur scientifique commençait aussi par la précision de la langue ?
C’est un simple titre de presse évoquant « les travaux pharaoniques comme la gare de Mons » qui m’a récemment fait réfléchir à nouveau à une question que j’ai souvent abordée dans le cours d’écriture scientifique que je donnais à l’Université Aristote de Thessalonique.
Derrière cette formulation apparemment anodine se cache en réalité un petit défaut de logique : on compare des « travaux » à une « gare ». Ce type de raccourci est extrêmement fréquent, non seulement dans l’expression journalistique, mais aussi dans les mémoires, rapports, thèses et articles scientifiques que j’ai été amené à lire et à évaluer au fil des années.
C’est que la rigueur scientifique ne se joue pas uniquement dans les statistiques, les références bibliographiques ou les protocoles méthodologiques. Elle se joue aussi dans la manière d’exprimer les idées.
Quand les formulations deviennent approximatives
Le titre de presse [1] qui a déclenché cette réflexion disait en substance :
« Qui a envie de payer des impôts pour financer des travaux pharaoniques comme la gare de Mons ? »
La phrase paraît parfaitement naturelle à la première lecture. Pourtant, elle compare des « travaux » à une « gare ».
La formulation correcte serait plutôt :
« …comme les travaux de la gare de Mons »
ou
« …comme ceux de la gare de Mons ».
Ce type de glissement est extrêmement fréquent dans le discours savant. Les lecteurs reconstruisent mentalement ce qui manque, rétablissent les implicites, corrigent spontanément les ruptures logiques. Mais précisément : un texte scientifique devrait limiter autant que possible ce travail de reconstruction.
Dans les nombreux travaux académiques que j’ai été amené à évaluer, ces raccourcis apparaissaient presque aussi fréquemment que dans l’expression journalistique ou politique. Et ils ne relevaient pas seulement de maladresses stylistiques. Ils révélaient souvent des raisonnements insuffisamment stabilisés.
On rencontre ainsi des comparaisons bancales du type :
« Cette méthode est plus efficace que les étudiants du groupe témoin »ou« Les résultats de cette étude sont comparables à Piaget ».
Dans le premier cas, la méthode est comparée à des étudiants et non à leurs performances ; dans le second, les résultats sont comparés à une personne et non aux résultats obtenus par cette personne.
On écrirait plus rigoureusement :
« Cette méthode est plus efficace pour les étudiants du groupe témoin »,
« Les résultats de cette étude sont comparables à ceux obtenus par Piaget ».
La faiblesse linguistique traduit ici une faiblesse dans l’organisation même de la pensée.
Quand le langage produit des illusions de scientificité
Le discours universitaire possède aussi ses habitudes trompeuses. Il adore faire agir des objets qui, en réalité, n’agissent pas.
On lit ainsi très souvent :
« Le tableau montre que… »,« Cette étude affirme que… »,« Les statistiques disent que… ».
Or un tableau ne « montre » rien par lui-même. Des statistiques ne « disent » rien. Ce sont des chercheurs qui interprètent des données. Ce déplacement discret de l’agent vers l’outil produit une impression de neutralité scientifique parfois trompeuse.
Des formulations plus rigoureuses seraient par exemple :
« Les données présentées dans le tableau suggèrent que… »,
« Les auteurs de cette étude affirment que… »,
« Les données statistiques indiquent que… ».
Le même phénomène apparaît lorsqu’on transforme des abstractions en acteurs autonomes :
« L’école refuse le changement »,« L’évaluation sanctionne les élèves »,« La langue française résiste à… ».
Ces formulations simplifient la réalité au point d’effacer les acteurs réels, les contextes, les institutions ou les pratiques concrètes.
On gagnerait souvent en précision en écrivant :
« Certains acteurs du système scolaire résistent au changement »,
« Certains dispositifs d’évaluation conduisent à sanctionner les élèves »,
« Certains usages institutionnels du français résistent à… ».
Le discours savant produit également très facilement des glissements entre corrélation et causalité. On lit par exemple :
« Le numérique améliore la motivation »ou« Les jeux vidéo rendent violents ».
Dans de nombreux cas, les données disponibles permettent seulement d’observer certaines associations statistiques. Mais le langage transforme discrètement ces associations en relations causales affirmées.
Des formulations plus prudentes consisteraient à écrire :
« Une corrélation a été observée entre l’usage du numérique et certaines formes de motivation »
ou
« Certaines études suggèrent une association entre pratique intensive des jeux vidéo et comportements agressifs ».
D’autres formulations donnent une illusion de profondeur alors qu’elles reposent surtout sur le flou :
« Les étudiants n’aiment plus lire »« Les jeunes apprennent autrement aujourd’hui »,« Il est évident que… »,« Tout le monde sait que… ».
Dans une démarche scientifique, très peu de choses sont « évidentes ». La prudence intellectuelle consiste précisément à limiter la portée des généralisations et à expliciter les conditions dans lesquelles une affirmation reste [2] valable.
On écrirait plus rigoureusement :
« Une partie des étudiants interrogés déclarent lire moins fréquemment »,
« Certains usages numériques semblent modifier certaines habitudes d’apprentissage »,
« Les observations recueillies semblent indiquer que… ».
La précision linguistique comme exigence méthodologique
Dans mon cours d’écriture scientifique, j’insistais souvent sur cette idée simple : les maladresses linguistiques ne sont pas seulement des problèmes de style. Elles permettent très souvent de détecter des imprécisions conceptuelles ou méthodologiques plus profondes.
Une phrase comme :
« Les étudiants ont peu travaillé. Les résultats sont faibles. »
peut sembler acceptable. Pourtant, le lien logique reste implicite. Le texte suggère une causalité sans l’énoncer clairement.
Une formulation plus rigoureuse consisterait à écrire :
« Ce faible investissement pourrait expliquer en partie les résultats observés. »
La différence peut paraître minime. En réalité, elle modifie profondément le statut scientifique de l’énoncé.
Le même problème apparaît avec les quantificateurs vagues :
« beaucoup d’étudiants », « très souvent », « un certain [3] nombre ».
Ces expressions donnent parfois l’impression d’une prudence scientifique alors qu’elles empêchent toute véritable vérification.
Lorsque les données existent, on gagnerait à écrire :
« 63 % des étudiants interrogés »,
« dans 18 cas sur 25 »,
« la majorité des répondants ».
D’autres formulations deviennent ambiguës simplement parce que leurs référents sont mal contrôlés :
« Les étudiants ont parlé aux enseignants avant de les évaluer ».
Une formulation plus claire serait par exemple :
« Les étudiants ont parlé aux enseignants avant d’évaluer leurs cours »
ou
« Les enseignants ont rencontré les étudiants avant de les évaluer ».
ou mieux encore
« Les enseignants ont rencontré les étudiants avant que ceux-ci (ou ces derniers) les évaluent » [4]
Le lecteur scientifique ne devrait jamais avoir à résoudre des énigmes grammaticales.
Enfin, le discours universitaire contemporain semble parfois croire que l’obscurité terminologique constitue une preuve de profondeur intellectuelle. Certaines expressions accumulent ainsi les concepts au point de devenir presque opaques :
« La remédiation différenciée métacognitive transversale des compétences socio-discursives. »
Une formulation plus intelligible pourrait être :
« Une remédiation visant à développer, de manière différenciée, certaines compétences discursives et métacognitives ».
La précision scientifique n’exige pourtant pas l’obscurité. Bien au contraire.
Une pensée rigoureuse cherche généralement à devenir plus claire, non plus confuse.
La rigueur scientifique ne réside donc pas uniquement dans les bibliographies, les statistiques ou les dispositifs méthodologiques. Elle commence aussi dans la précision du langage.
Très souvent, les faiblesses de raisonnement apparaissent déjà dans les formulations elles-mêmes : comparaisons illogiques, causalités implicites, généralisations abusives, abstractions personnifiées, quantificateurs flous ou référents ambigus.
Apprendre à écrire scientifiquement ne consiste donc pas seulement à respecter des normes académiques. C’est aussi apprendre à penser avec suffisamment de précision pour mesurer exactement ce que l’on affirme... et ce que l’on n’affirme pas.
Les IA rédactionnelles peuvent aider considérablement à améliorer la fluidité d’un texte, à détecter certaines maladresses ou à proposer des reformulations utiles. Mais elles se trompent aussi parfois spectaculairement, notamment lorsqu’il s’agit de logique, de référents implicites ou de causalités abusives. Leur aisance stylistique ne garantit nullement la rigueur intellectuelle. Plus que jamais, l’auteur humain doit rester capable de contrôler, vérifier, nuancer et piloter les formulations produites.
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[1] https://www.7sur7.be/economie/il-y-a-vraiment-un-probleme-cette-economiste-denonce-le-gaspillage-dargent-public~a88f0a51/
[2] ... ou même « paraît rester », ha haha !
[3] Attention : ici, « certain » est un quantifiant ; il doit être distingué du qualificatif « certain » très justement proposé supra.
[4] Merci à Constantin Mytaloulis pour cette troisième reformulation, qui lève encore mieux l’ambiguïté.
