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Le biais de financement désigne en science le fait que les résultats des recherches ont tendance à être plus favorables au financeur direct ou indirect.

Ce biais a été mis en évidence dans de nombreux domaines, où des industries ont un intérêt fort (pour des raisons de régulation) à ce que les résultats aillent plutôt dans son sens : recherche sur les effets du tabac, de la nourriture, decs pesticides, des perturbateurs endocriniens, des OGM, recherches dans le secteur biomédical.

Il ne s'agit pas d'un biais unique à proprement parler mais d'un ensemble de biais dont les contours ne sont pas bien identifiés.

Importance du biais

Le biais de financement ne concerne pas uniquement les études directement financées par une partie ayant un intérêt dans le résultat de l'étude. Il touche également les études dont un ou plusieurs auteurs ont un conflit d'intérêt sur le sujet[1],[2].

Les conclusions d'une étude scientifique sont particulièrement vulnérables au biais de financement, car plus sujettes à interprétation. Cependant les résultats bruts sont également soumis à ce biais [1],[3],[4]. C'est pourquoi les études financées par l'industrie manquent plus souvent de cohérence entre leurs résultats et leurs conclusions [4]. Sur certains sujets, les conclusions d'une étude dépendent autant, sinon plus, du financeur que des données [5],[6].

Le biais de financement concerne tous les types d'études scientifiques : méta-analyse, revue de la littérature, éditoriaux ou lettres à l'éditeur [7].

Mécanismes du biais

Le biais de financement peut s'expliquer pour partie par le biais de publication, mais il n'y a pas de raison unique au biais de financement [8],[4].

Biais méthodologiques

La méthodologie d'une étude peut être biaisée (volontairement ou non) de manière à influencer le résultat.

Par exemple, une étude visant à évaluer un nouveau médicament pourra le comparer à un placebo plutôt qu'à un concurrent, de manière à augmenter les chances du nouveau médicament d'obtenir un résultat significatif. Tout en se comparant à un médicament existant, moduler à la baisse ou à la hausse la dose du médicament comparé permet soit d'amoindrir les effets du médicament concurrent, soit de renforcer ses effets secondaires [5],[9],[4]. Un tel biais, n'expliquerait au mieux qu'une petite partie du biais de financement observé [10].

De nombreux paramètres, qui n'apparaissent pas nécessairement dans l'étude publiée, contribuent à biaiser les résultats d'études de médicaments : le choix des personnes sur lesquelles évaluer le médicament (genre, âge, antécédents, condition physique…), la manière de prendre en compte les effets secondaires, la manière de prendre en compte les personnes ayant quitté l'expérience, … [11].

Ne publier qu'une partie des résultats (en ne prenant en compte qu'une partie des endroits où l'étude a été menée, en ne rapportant qu'une partie des mesures qui ont été effectuées) peut jouer un rôle dans le biais de financement [12],[10],[4].

Si l'intérêt du financeur est d'obtenir un résultat négatif, prendre un faible échantillon ou faire des mesures qui ne sont pas pertinentes va également biaiser le résultat dans le sens du financeur [13].

Sélection des chercheurs

Le financement industriel touche préférentiellement des personnes susceptibles d'aller dans le sens du financeur. Par exemple les recherches financées par l'industrie du sucre vont plutôt sur celles cherchant à exonérer le sucre d'effets délétères pour la santé [14].

Biais psychologiques

Norme de réciprocité

D'après la norme de réciprocité, nous sommes plus enclins à aider ou à accorder quelque chose à une personne qui nous a auparavant fait une faveur. Bien qu'il y ait des aspects culturels, cette norme est universelle chez l'humain [15].

Les compagnies pharmaceutiques connaissent l'effet que peuvent avoir des petits cadeaux, ce qui explique pourquoi ils interdisent à leurs employés d'en accepter [16].

Biais d'autocomplaisance

Le biais de financement partage des mécanismes communs avec le biais d'autocomplaisance. Tout comme pour ce dernier, les personnes financées par l'industrie ne pensent pas que cela peut les influencer, mais elles pensent que cela pourrait influer leurs collègues, et le biais n'est pas non plus intentionnel [17].

Le biais d'auto-complaisance étant automatique, il prévaut sur les considérations éthiques ou morales de la profession [18].

Mécanismes écartés

Sujet de l'étude

Les études industrielles seraient menées en ayant davantage de certitudes quant à l'issue du résultat, contrairement à des études académiques, plus exploratoires. Une telle hypothèse devrait conduire à ce que la taille de l'effet observé soit plus importante que celle identifiée dans les études industrielles, ce qui n'est pas le cas [19].

Qualité des études scientifiques

Une différence de qualité entre les études financées par l'industrie et les autres pourrait expliquer les différences de résultats. Cependant cette hypothèse n'est pas retenue.

D'une part le biais de financement est observé même une fois prise en compte la qualité des études [20], ou lorsque les analyses ne portent que sur des journaux de haut rang, censés publier en moyenne des études de bonne qualité [10].

D'autre part, les analyses sur la qualité des études selon le mode de financement sont mitigées : les résultats ne vont pas toujours dans le sens du biais de financement [9].

Certaines analyses trouvent effectivement que les études financées par l'industrie sont de meilleure qualité [19],[5] ce qui est relativisé par le fait qu'il peut s'agir d'un biais de reporting (un oubli, touchant moins les études industrielles) plutôt que d'un biais méthodologique [4]. D'autres arrivent à la conclusion que les études ne présentent pas de différence de qualité selon leur mode de financement [1],[3],[21],[2]. Enfin d'autres analyses arrivent à la conclusion que les études industrielles sont de moins bonne qualité [22],[23],[24],[25].

Taille de l'échantillon

Certains pensent que les industriels ayant plus de moyens, ils sont susceptibles de mener des recherches s'appuyant sur des cohortes plus nombreuses que les recherches académiques, qui seraient menées avec un financement moindre. Cela expliquerait le biais de financement car avec une taille d'effet faible, il est plus probable d'obtenir un résultat positif si l'échantillon est plus grand [13].

Cependant une telle hypothèse n'est pas corroborée : en analysant des cohortes de tailles comparables entre les études financées par l'industrie et celles ne l'étant pas, le biais de financement persiste [19],[4].

D'autre part cette hypothèse induit que les recherches financées par l'industrie devraient avoir des cohortes généralement plus grandes que les études non financées par l'industrie. Cela n'a pas été corroboré par diverses études [10],[26].

Conséquences du biais

Les biais induits par le biais de financement ne sont pas bien pris en compte dans la méthodologie d'évaluation des risques de biais mise en place par la collaboration Cochrane, référence en la matière. Lundh et al recommandent de considérer le biais de financement comme un biais à part entière dans de telles analyses de risques de biais [4].

De plus l'existence de ce biais contribue à prolonger des controverses, par exemple sur le tabac pour ralentir la prise de décision par les agences publiques [2].

L'APA recommande aux psychologues de ne pas accepter de cadeaux, quels qu'ils soient (mugs, bloc-notes, crayons…) [16].

Biais de représentativité

Le financement industriel contribue à biaiser les sujets d'étude en orientant des crédits sur des sujets plutôt que d'autres.

Environ la moitié de chercheur en nanotechnologies interrogés considèrent que le financement industriel induit un biais dans les domaines étudiés (plus appliqués, plus destinés à un intérêt commercial, etc.) [27].

L'industrie du tabac, quant à elle, s'intéressait à la pollution de l'air et finançait des recherches sur ce sujet afin de jeter le doute sur les effets du tabagisme passif [6].

Domaines touchés par le biais

Industrie du tabac

Barnes et Bero ont publié en 1998 une des premières études sur le biais de financement. Les chercheuses se sont intéressées à 106 synthèses de la littérature sur le tabagisme passif publiées entre 1980 et 1995. Parmi elles, 39 concluaient à l'absence d'effet du tabagisme passif, dont 29 étaient écrites par au moins un auteur lié à l'industrie du tabac. À l'inverse, parmi les 67 synthèses concluant à la nocivité du tabagisme passif, seules deux étaient écrites par au moins un auteur lié à l'industrie du tabac. Parmi divers critères étudiés par les chercheuses (qualité de l'étude, relecture par les pairs, sujet de l'étude, …) le seul qui soit lié à la conclusion de l'étude est de savoir si au moins un des auteurs est lié à l'industrie du tabac [6],[28].

Cataldo et al ont publié une méta-analyse sur l'effet protecteur ou délétère de la cigarette sur la maladie d'Alzheimer. En prenant en compte toutes les études, l'effet de la cigarette est non significatif. En retirant les études dont un des auteurs a été financé à un moment donné par l'industrie du tabac, l'effet délétère de la cigarette devient significatif [28].

Perturbateurs endocriniens

Le lobby américain du plastique (American Plastic Council) est allé voir le centre d'analyse des risques de Harvard (Harvard Center for Risk Analysis) pour faire une synthèse des études sur le bisphénol A. Ils n'ont pas trouvé la preuve d'un effet cohérent parmi 19 études animales. vom Saal et Hughes ont remis en cause cela à partir de leur propre analyse, qui diffère sensiblement : 90% (94/104) des études financées par le gouvernement trouvaient un effet contre aucune des 11 études financées par l'industrie [29].

Industrie de la nourriture

Dans une analyse portant sur 206 articles scientifiques s'intéressant aux sodas, aux jus ou au lait, dont 111 avec un financement industriel, aucune étude financée par l'industrie n'a eu une conclusion en sa défaveur, alors qu'elles étaient 37% pour les études non financées par l'industrie [30].

De manière similaire, pour une analyse des études sur l'effet des boissons avec édulcorants, les conclusions des études liées à l'industrie étaient plus souvent favorables à celle-ci. De plus, pour ces études-là, il y avait plus de risque que les conclusions ne soient pas en cohérence avec les résultats [1].

Une autre synthèse de la littérature portant sur les sucres alimentaires notait qu'exclure les études financées par l'industrie dans leur analyse renforçait l'effet des sucres sur les triglycérides, sur le cholestérol HDL ainsi que sur le cholestérol total [31].

Industrie des pesticides

D'après des experts indépendants ayant fait partie de l'agence américaine de protection de l'environnement, la meilleure façon de prédire si une étude sur l'herbicide atrazine aurait un effet défavorable est de connaître ses sources de financement [32].

Industrie pharmaceutique

Lundh et al pensent qu'il y a des preuves cohérentes et convaincantes quant à l'existence d'un biais industriel dans les études [4]. Leur analyse porte sur une vingtaine d'études ayant elles-même analysées des milliers d'études. Les résultats, ainsi que les conclusions des études ayant un lien avec l'industrie ont plus de risque d'être favorables à l'industrie. Ce risque est plus important en ce qui concerne les conclusions des études que leurs résultats (avec un rapport de chances de 2,69 contre 2,05).

Des synthèses plus anciennes trouvaient des rapports de chances plus élevés. Il n'est pas encore clair si cette baisse est due au hasard où si le biais de financement perd un peu de son importance [4].

Dans certaines situations, le même type d'études est effectué par des personnes aux intérêts financiers opposés (entre deux médicaments produits par des concurrents, par exemple), on parle d'études en « tête à tête ». Un tel contexte permet de bien rendre compte de l'impact de la source de financement sur les études scientifiques produites. Parmi 131 études en tête à tête, les études financées par le fabricant du médicament test avaient plus de chances d'être positifs que les études financées par le médicament comparateur [4]. Le biais était encore plus prononcé que dans le cas général du biais de financement des études du secteur biomédical. Concernant les conclusions de telles études, parmi 154 d'entre elles, elles étaient également nettement plus favorables [4]. Environ 97% des études en tête à tête sont favorables au financeur [26].

Industrie des téléphones portables

Parmi 59 études portant sur l'effet sur la santé de l'exposition contrôlée aux radiofréquences, celles exclusivement financées par l'industrie trouvaient moins d'effets significatifs sur la santé par rapport aux études financées par une agence publique ou par une œuvre caritative [2],[33]. Ce résultat persiste après la prise en compte de la qualité des études, de leur conception ou des conséquences analysées.

Dans une méta-analyse de 20 études cas-contrôle s'intéressant aux risques de tumeurs au cerveau avec l'utilisation de téléphone portable, aucune différence significative de risque n'a été trouvée entre les études financées par les industriels et celles financées par des agences publiques [25].

Industrie des OGM

Les articles portant sur l'utilisation des organismes génétiquement modifiés pour y ajouter un gène de Bacillus thuringiensis avaient plus de chances d'avoir des résultats favorables à l'industrie à propos de l'efficacité ou la durabilité de tels OGM, en présence d'un conflit d'intérêt [34].

Conflits d'intérêt idéologiques

En plus du biais de financement (ou conflit d'intérêt financier), certains proposent de prendre en compte un conflit d'intérêt idéologique.

Cette idée est cependant fortement critiquée car il n'est pas possible ou souhaitable d'être neutre ou sans intérêt. La prise en compte de tels « conflits d'intérêt » ne servirait qu'à mettre de côté des scientifiques ayant certaines opinions [35]. Pour Bero et Grundy, ce concept de conflit d'intérêt idéologique sert à faire écran de fumée autour des conflits d'intérêt pour amoindrir la volonté politique de prendre en compte sérieusement les conflits d'intérêt financiers. Tout humain a des opinions et des « intérêts idéologiques ». À l'inverse, tout chercheur n'a pas nécessairement d'intérêts financiers dans les études qu'il mène [7]. Cela pose également la question du niveau d'information qu'il faudrait dévoiler. Par exemple, les personnes travaillant sur l'avortement devraient-elles annoncer si elles ont avorté ? [35]

Dans l'analyse de 159 essais cliniques, un biais de financement est observé mais aucun biais en fonction des intérêts idéologiques déclarés n'a été identifié [20].

Notes et références

  1. ↑ a b c et d {{Article}} : paramètre « titre » manquant, paramètre « périodique » manquant, paramètre « date » manquant (DOI 10.1371/journal.pone.0162198)
  2. ↑ a b c et d Laura Maxim et Gérard Arnold, « Comment les conflits d'intérêts peuvent influencer la recherche et l'expertise », Hermès, La Revue, no 64,‎ , p. 48–59 (ISSN 0767-9513, lire en ligne)
  3. ↑ a et b {{Article}} : paramètre « titre » manquant, paramètre « périodique » manquant, paramètre « date » manquant (DOI 10.1097/SLA.0000000000001372)
  4. ↑ a b c d e f g h i j k et l {{Article}} : paramètre « titre » manquant, paramètre « périodique » manquant, paramètre « date » manquant (DOI 10.1002/14651858.MR000033.pub3)
  5. ↑ a b et c {{Article}} : paramètre « titre » manquant, paramètre « périodique » manquant, paramètre « date » manquant (DOI 10.1016/j.socscimed.2008.01.010)
  6. ↑ a b et c {{Article}} : paramètre « titre » manquant, paramètre « périodique » manquant, paramètre « date » manquant (DOI 10.1001/jama.279.19.1566)
  7. ↑ a et b {{Article}} : paramètre « titre » manquant, paramètre « périodique » manquant, paramètre « date » manquant (DOI 10.1001/jama.2017.3854)
  8. ↑ {{Article}} : paramètre « titre » manquant, paramètre « périodique » manquant, paramètre « date » manquant (DOI 10.1136/bmj.326.7400.1167)
  9. ↑ a et b {{Article}} : paramètre « titre » manquant, paramètre « périodique » manquant, paramètre « date » manquant (DOI 10.1007/s11948-011-9265-3)
  10. ↑ a b c et d {{Article}} : paramètre « titre » manquant, paramètre « périodique » manquant, paramètre « date » manquant (DOI 10.1186/s13063-017-1872-0)
  11. ↑ {{Article}} : paramètre « titre » manquant, paramètre « périodique » manquant, paramètre « date » manquant (DOI 10.1177/0306312705052103)
  12. ↑ {{Article}} : paramètre « titre » manquant, paramètre « périodique » manquant, paramètre « date » manquant (DOI 10.1007/s11673-010-9208-8)
  13. ↑ a et b {{Article}} : paramètre « titre » manquant, paramètre « périodique » manquant, paramètre « date » manquant (DOI 10.1080/08989621.2013.788383)
  14. ↑ « Big Sugar's Sweet Little Lies »,
  15. ↑ (en) Nicolas Guéguen, Psychologie de la manipulation et de la soumission, Paris, 2e édition, (ISBN 978-2-10-071292-2)
  16. ↑ a et b {{Article}} : paramètre « titre » manquant, paramètre « périodique » manquant, paramètre « date » manquant (DOI 10.1037/0003-066X.62.9.1005)
  17. ↑ {{Article}} : paramètre « titre » manquant, paramètre « périodique » manquant, paramètre « date » manquant (DOI 10.1001/jama.290.2.252)
  18. ↑ {{Article}} : paramètre « titre » manquant, paramètre « périodique » manquant, paramètre « date » manquant (DOI 10.1023/B:SORE.0000027409.88372.b4)
  19. ↑ a b et c {{Article}} : paramètre « titre » manquant, paramètre « périodique » manquant, paramètre « date » manquant (DOI 10.1001/jama.290.7.921)
  20. ↑ a et b {{Article}} : paramètre « titre » manquant, paramètre « périodique » manquant, paramètre « date » manquant (DOI 10.1136/bmj.325.7358.249)
  21. ↑ {{Article}} : paramètre « titre » manquant, paramètre « périodique » manquant, paramètre « date » manquant (DOI 10.1016/j.envint.2015.10.011)
  22. ↑ {{Article}} : paramètre « titre » manquant, paramètre « périodique » manquant, paramètre « date » manquant (DOI 10.1186/1471-2288-8-60)
  23. ↑ {{Article}} : paramètre « titre » manquant, paramètre « périodique » manquant, paramètre « date » manquant (DOI 10.1111/bjd.15380)
  24. ↑ {{Article}} : paramètre « titre » manquant, paramètre « périodique » manquant, paramètre « date » manquant (DOI 10.1080/08989621.2016.1203786)
  25. ↑ a et b {{Article}} : paramètre « titre » manquant, paramètre « périodique » manquant, paramètre « date » manquant (DOI 10.1007/s10072-017-2850-8)
  26. ↑ a et b {{Article}} : paramètre « titre » manquant, paramètre « périodique » manquant, paramètre « date » manquant (DOI 10.1016/j.jclinepi.2014.12.016)
  27. ↑ {{Article}} : paramètre « titre » manquant, paramètre « périodique » manquant, paramètre « date » manquant (DOI 10.1007/s11948-011-9264-4)
  28. ↑ a et b (en) Stéphane Foucart, La fabrique du mensonge: Comment les industriels manipulent la science et nous mettent en danger, Folio, (ISBN 978-2-07-045685-7)
  29. ↑ {{Article}} : paramètre « titre » manquant, paramètre « périodique » manquant, paramètre « date » manquant (DOI 10.1196/annals.1371.058)
  30. ↑ {{Article}} : paramètre « titre » manquant, paramètre « périodique » manquant, paramètre « date » manquant (DOI 10.1371/journal.pmed.0040005)
  31. ↑ {{Article}} : paramètre « titre » manquant, paramètre « périodique » manquant, paramètre « date » manquant (DOI 10.3945/ajcn.113.081521)
  32. ↑ (en) Rachel Aviv, « A Valuable Reputation », The New Yorker,‎ (lire en ligne)
  33. ↑ {{Article}} : paramètre « titre » manquant, paramètre « périodique » manquant, paramètre « date » manquant (DOI 10.1289/ehp.9149)
  34. ↑ {{Article}} : paramètre « titre » manquant, paramètre « périodique » manquant, paramètre « date » manquant (DOI 10.1371/journal.pone.0167777)
  35. ↑ a et b {{Article}} : paramètre « titre » manquant, paramètre « périodique » manquant, paramètre « date » manquant (DOI 10.1371/journal.pbio.2001221)

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