Comment bien mener une recherche : cultiver les compétences qui peuvent être réellement « pratiquées délibérément »
Personne ne vous a jamais vraiment appris à faire de la recherche. On vous donne un bureau, un problème choisi par d'autres, et des instructions vagues pour "produire quelque chose de nouveau". Ainsi, la plupart des gens rétroconçoient le métier à partir de ce qu'ils voient (articles, posts), apprenant à *sembler* chercheurs plutôt qu'à en *devenir*. Les véritables compétences en recherche sont un empilement de micro-compétences, presque toutes cultivables par la pratique délibérée.
**Choisir ses propres problèmes.** Nous absorbons souvent des problèmes (du superviseur, des tendances) sans en comprendre le raisonnement sous-jacent, nous plaçant en retard face à des concurrents nombreux. John Schulman recommande de choisir un résultat que l'on souhaite réellement atteindre et de raisonner à rebours pour concevoir les expériences. Cette approche mène à l'originalité. Le "bon goût" est un muscle : prédire les résultats d'expériences, deviner les conclusions d'articles à partir des méthodes, noter quelles avancées resteront pertinentes, puis vérifier.
**Améliorer ses sources.** S'alimenter aux mêmes sources (arXiv, discussions) génère les mêmes idées que tout le monde. Les archives anciennes sont sous-estimées : les idées clés (MoE, LSTM) sont souvent des réinventions. Lire des textes fondateurs comme "The Bitter Lesson" de Sutton ou le discours de Shannon sur la pensée créative est crucial. La **largeur** (neurosciences, conception de mécanismes, statistiques, architecture matérielle) est aussi importante que la profondeur. Lisez les **articles eux-mêmes**, surtout les annexes et les sections sur les limites.
**Tout noter.** L'écriture révèle les failles des idées qui semblaient matures. C'est le mécanisme de défense le moins cher contre l'auto-tromperie, un point souligné par Feynman. Darwin notait systématiquement les faits contredisant sa théorie, craignant que sa mémoire ne les efface. Tenez un journal : hypothèses, paramètres, attentes, résultats, connaissances révisées. Relire ses notes d'il y a un mois est une leçon d'humilité sans égale.
marsbit06/15 12:27
