Vive l’entropie (et le dialogue) !

Je suis plongé en ce moment dans la rédaction d’un papier qui se concentre principalement sur un point de méthodologie et d’analyse des données. Pour faire simple, on a un trait complexe a mesurer, et au mieux on le mesure avec des indices qui ont une bonne grosse trentaine d’années (et dans ce cas, ils ont été conçues pour des données qui sont 10 fois moins bonnes que ce qu’on peut avoir maintenant), au pire chacun fait sa petite cuisine dans son coin, avec une nouvelle mesure à chaque article, et au revoir les comparaisons.

Bref, ce n’est pas l’objectif de ce billet que de vous resservir mon introduction. Toujours est-il que pendant que je faisais ma petite synthèse des indices utilisés, je faisais à côté des mesures d’abondance relative de génotypes, avec des mesures qui sont elles bien établies. Et en revenant de prendre mon café, j’ai vu mes deux feuilles côte à côte. Oh surprise, ça faisait trois jours que je faisais les même petits dessins (vous savez, quand on simplifie une situation à l’extrême en dessinant trois histogrammes pour comprendre ce qui se passe au dos du papier qu’on est en train de lire!), a 15 minutes d’intervalle, sans m’en rendre compte. Pour ma défense, un histogramme est un histogramme.

Bref, je me suis dit que du coup, ma mesure d’abondance pouvait peut-être servir pour mon autre problème, juste à côté! Le temps d’écrire trois lignes de code, de vérifier un peu, ça avait l’air effectivement de tenir la route. Une journée de simulations plus tard, hey, mais ça marchait super bien!

Du coup, je me suis dit que d’autres avaient du avoir l’intuition avant moi. C’était obligé. la logique des deux était trop identique, et surtout on risque d’utiliser ces concepts en même temps. C’était comme si on faisait une omelette en cassant les œufs sur la plaque, tout en cherchant une solution plus efficace, avec une poêle à la main (pour des raisons évidentes, je ne suis pas entièrement satisfait de cette métaphore…).

Un coup de google scholar pour faire un tour de biblio, avec mes mot-clés habituels plus le nom de la « nouvelle » mesure. Et la, surprise! Rien. Du tout. Nada. Pas possible. C’est trop gros, c’est comme si on se levait un matin en se disant Hey, mais attend, les espèces elles pourraient évoluer, et les plus adaptées elles survivent mieux!. Vous pourrez retourner ça dans tous les sens, Darwin l’aura déjà écrit avant que vous y pensiez (c’est mieux que le coup de la poêle du paragraphe précédent, non?).

Du coup, j’ai changé un peu mes mot-clés, en enlevant tous ceux qui étaient trop proches de mon domaine (je suis en train de vous vendre une simple recherche biblio comme si c’était un épisode de 24, mais il se trouve que j’étais pas mal exalté à ce moment-la). Et la, oh surprise! Les génomistes avaient eu l’idée avant moi! De cette découverte, j’ai tiré plusieurs conclusions.

D’abord, laissez vos bureaux en bordel. Si vous maximisez l’entropie, vous maximisez aussi la serendipité et la chance de mettre côte à côte deux concepts qui vous apparaîtront tout à coup comme liés. Les environnements plus mixés sont plus productifs.

Ensuite, screw you, genomists. Il va falloir que je trouve autre chose pour être célèbre.

Et enfin, et c’est sans doute le plus important : des gens de différentes disciplines utilisent des concepts qui sont proches, pour en tirer les mêmes informations. Avec des méthodes proches. Mais on peut ne pas s’en apercevoir, avant de prendre un peu de recul et de considérer qu’un ARN dans un tissu, c’est comme une espèce dans une prairie ou une bactérie au milieu de sucres. D’ou ces corollaires : on n’a jamais assez de recul sur son travail, et surtout on n’a que trop rarement l’intuition d’aller voir ailleurs si, pour une fois, on n’y est pas.

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