Entretien avec Melvyn Goodale

Par: Alona Fyshe

1 Août, 2018

01 août 2018

Alona Fyshe est Chercheuse mondiale CIFAR Azrieli au sein du programme Cerveau, esprit et conscience Azrieli du CIFAR et professeure adjointe aux départements d’informatique et de psychologie de l’Université de l’Alberta. Melvyn Goodale est codirecteur du programme Cerveau, esprit et conscience Azrieli du CIFAR, professeur distingué, titulaire de la chaire de recherche du Canada en neuroscience visuelle, et directeur du Brain and Mind Institute à l’Université Western.

Alona Fyshe (AF) : Pourriez-vous me parler de votre premier poste de professeur et de ce que ça représentait?

Melvyn Goodale (MG) : J’ai obtenu un postdoctorat de l’Université d’Oxford. Je venais de l’Université Western où j’avais fait un doctorat et je voulais retourner au Canada, mais il n’y avait pas de poste disponible. Je me suis retrouvé à l’Université de St. Andrew’s, en Écosse, ce qui s’est révélé une occasion formidable.

Je suis allé à St. Andrew’s en 1971. À l’époque, je faisais des recherches sur les rats et les hamsters. Et aucun laboratoire ne faisait de recherches sur les animaux là-bas. Donc, au jeune âge de 27 ans, on m’a confié la tâche de mettre sur pied une animalerie. J’ai dû travailler avec des architectes et des inspecteurs, car en Grande-Bretagne il faut obtenir une dérogation du gouvernement pour réaliser des recherches sur les animaux.

MelvynGoodale
Melvyn Goodale

AF : Pourriez-vous me parler de votre premier étudiant diplômé?

MG : Je n’ai eu qu’un étudiant diplômé là-bas, un ami, un peu plus vieux que moi! Nous avons réalisé plusieurs travaux de recherche ensemble qui ont mené à des publications et qui portaient sur le transfert interoculaire dans le cerveau des pigeons.

AF : Quand êtes-vous retourné au Canada?

MG : Je suis revenu en 1977. Et je travaillais encore sur les animaux, mais il y avait les installations nécessaires ici. J’ai fait une demande de subvention au CRSNG et j’ai obtenu du financement.

AF : Quand avez-vous commencé à travailler sur des patients humains?

MG : Pendant un an, j’ai suivi une formation pour devenir neuropsychologue clinique autorisé et j’ai fait des recherches sur des patients humains.

C’était toute une expérience d’apprentissage pour moi, car ma spécialité c’était les animaux. Je travaillais sur des rats, des gerboises et d’autres et c’était facile. Travailler avec des patients, c’était complètement différent. J’avais une pièce grosse comme un mouchoir de poche à l’hôpital où je travaillais, et je me penchais sur les mouvements oculaires, les mouvements de pointage et le contrôle visuel du mouvement d’atteinte manuelle. Il s’agissait d’une expérience très différente et la courbe d’apprentissage était raide. À l’époque, il n’y avait que la neuropsychologie et le comportement et aujourd’hui, bien sûr, il y a l’IRMf et d’autres types de neuroimagerie.

AF : Pourriez-vous m’en dire davantage sur votre rôle actuel?

MG : Je suis maintenant directeur du Brain and Mind Institute (BMI). La culture de la recherche a changé. Auparavant, c’était avant tout un travail individuel. À la fin des années 1980 et au début des années 1990, la « mégascience » a commencé à prendre de plus en plus de place et il y avait plusieurs auteurs par article. Aujourd’hui, vous ne pouvez pas avoir votre propre appareil d’IRMf ni, dans certains cas, votre propre appareil d’EEG.

Mais ce qui est encore plus important, c’est de partager son laboratoire. Vous avez votre propre espace maintenant avec les postes de travail, et peut-être que vous pourrez en configurer un pour enregistrer des mouvements oculaires ou quelque chose du genre, mais de plus en plus il faut partager l’équipement.

Je crois que la raison pour laquelle nous réussissons dans notre travail c’est que le Brain and Mind Institute est vu comme une installation centrale et que tout le monde peut utiliser l’équipement. Mais cela peut poser des défis si, par exemple, quelqu’un achète un appareil avec une subvention importante et qu’il ressent un certain sentiment d’exclusivité à l’égard de cet appareil. Nous essayons d’inciter les gens à collaborer afin qu’ils apprennent à se servir de tous les appareils différents, car c’est bête d’avoir des appareils très coûteux qui servent quatre à cinq fois par semaine pendant une heure. C’est mieux si d’autres personnes s’en servent aussi.

Je crois que les psychologues et les neuroscientifiques cognitifs, en particulier, doivent apprendre à faire cela s’ils souhaitent réussir. La science est maintenant de nature très interdisciplinaire.

Alona Fyshe

AF : Ça me fait penser à l’astronomie et à ces équipes qui doivent partager de gigantesques télescopes.

MG : Nous avons lancé un fonds de recherche destiné aux stagiaires. Si quelques stagiaires postdoctoraux provenant de laboratoires différents proposent une collaboration, ils peuvent faire une demande de financement. Nous avons accordé deux ou trois subventions cette année et les stagiaires reçoivent deux à trois mille dollars. Et ça suffit pour un bon nombre de séances d’imagerie.

Ce projet fonctionne bien et ce sont les stagiaires qui s’occupent de tout. Un comité passe en revue les demandes et fait des commentaires aux demandeurs qui sont aussi des stagiaires postdoctoraux. C’est un peu comme un petit CRSNG.

AF : Je n’avais jamais passé en revue une demande de subvention avant de soumettre ma première demande. Mais si j’avais eu l’occasion de le faire, j’aurais beaucoup appris.

MG : Exactement. Les stagiaires acquièrent de l’expérience dans l’examen de demandes de subvention et dans la prise de décisions difficiles à propos de leurs pairs.

AF : Que pensez-vous de cette nouvelle tendance favorisant le partage de données en imagerie cérébrale?

MG : Oh, c’est formidable. Il devrait y avoir beaucoup plus de transparence. C’est difficile, car les gens utilisent des protocoles et des machines différentes. Mais il ne fait aucun doute que ce mouvement existe au Canada.

Je crois que ça devrait aussi se faire avec les données comportementales, mais c’est encore plus difficile, car les paradigmes sont si différents. Mais il est clair que les revues scientifiques exigent des chercheurs de saisir leurs données de sorte à permettre aux autres de les analyser ou de les associer à d’autres données.

« Donc, au jeune âge de 27 ans, on m’a confié la tâche de mettre sur pied une animalerie. »

AF : Comme jeune chercheur, peut-être est-ce difficile de partager ses données. Vous comprenez ce que je veux dire?

MG : Je ne sais pas. Est-ce ce que vous ressentez? Je veux dire, pourquoi diriez-vous cela?

AF : L’informatique est pas mal ouverte avec les données, mais le scénario est différent. Il faut moins de temps pour recueillir les données.

MG : C’est juste. Mais je crois que ce qu’on y gagne c’est que les gens peuvent examiner les données d’une façon différente et découvrir des choses auxquelles ils n’avaient jamais pensé. Et comme les données sont entreposées dans un endroit accessible, on peut utiliser moins d’animaux.

Donc, je suis tout à fait en faveur et j’imagine que la grande peur c’est que quelqu’un trouve une erreur dans mon étude, mais ça c’est une bonne chose. C’est mieux que de publier une conclusion erronée.

AF : Et qu’en est-il du sentiment de reconnaissance que les gens pourraient souhaiter après avoir recueilli leurs données?

MG : Je préciserais clairement qui a recueilli les données. Vous fondez vos conclusions sur les données recueillies par quelqu’un d’autre.

AF : C’est intéressant que vous ayez changé de domaine – et assez tôt dans votre carrière.

MG : Oui, en effet. Pendant une certaine période, je faisais des travaux sur les animaux et sur les humains. Mais quand vous démontrez chez l’humain comment fonctionne un élément du cerveau, les gens manifestent davantage d’intérêt que quand cette démonstration se fait chez un rat, ou même un singe.

En tant que psychologue, ce que nous essayons de faire est de parler de la condition humaine. Si vous pouvez le faire chez l’humain, c’est mieux. Vous ne voulez pas sacrifier d’animaux inutilement. Nous avons encore besoin d’animaux dans de nombreuses expériences. Mais en même temps, nous améliorons nos compétences en imagerie et même en enregistrement à partir de cellules individuelles de patients qui subissent une chirurgie pour l’épilepsie. Nous apprenons beaucoup de choses et cela aurait été impossible il n’y a même pas dix ans.

AF : Est-ce que l’inspiration que suscitent vos travaux chez les autres vous inspire vous-même?

MG : Je crois que quand les journaux et le grand public, et d’autres domaines scientifiques remarquent nos travaux, c’est vraiment encourageant. Toutefois, je ne prétends pas du tout que les gens devraient aiguiller leurs recherches vers quelque chose d’utile pour la société. Je suis un grand défenseur de la recherche fondamentale.

AF : Avez-vous en tête des erreurs que vous auriez commises tôt dans votre carrière et que vous souhaiteriez partager?

MG : Je crois que mon grand regret c’est de ne pas avoir fait assez de mathématiques quand j’étais jeune. Je conseille aux jeunes de faire le plus de mathématiques, de physique et d’informatique possible, car il sera toujours possible d’apprendre la biologie. La biologie n’est rien de plus qu’une collection de faits. Alors que l’apprentissage des mathématiques et de l’informatique c’est comme l’apprentissage du français; il faut commencer jeune.

AF : Comme je fais beaucoup de mathématiques, ce conseil me plaît.

MG : Mais je suis tout de même assez satisfait de la façon dont les choses ont évolué. J’ai eu la chance d’être là au début de l’IRMf et d’autres méthodes, et l&rsqfuo;université nous a encouragés à aller de l’avant avec tout ça.

AF : Et croyez-vous que nombre de ces choses se sont concrétisées parce que l’institut ou l’université vous a encouragés à aller dans cette direction?

MG : Ils nous encourageaient à faire notre science. Je ne crois pas qu’ils aient dit que la neuroscience cognitive était la solution. Ils ont reconnu que les choses allaient bien et que notre travail suscitait de l’intérêt à l’extérieur de l’université.

Je n’ai jamais regretté de ne pas être allé ailleurs. Je crois que parfois les gens pensent que c’est important d’être à Harvard, à Yale, à McGill ou à Cambridge. Je ne crois pas que c’est aussi important que d’avoir une masse critique à n’importe quelle université respectable où vous avez un certain impact sur la science dans le monde.

« Je travaillais sur des rats, des gerboises et d’autres et c’était facile. Travailler avec des patients, c’était complètement différent. »

AF : C’est bon d’entendre qu’il est possible de construire quelque chose même si on se trouve dans un endroit qui n’est pas reconnu dans notre domaine.

MG : Vous ne pouvez pas réussir seul, vous avez besoin d’une équipe. Pour nous, les choses ont démarré à la fin des années 1990. À l’époque, nous n’étions que l’un de quatre centres au Canada à faire de l’imagerie à champ élevé. Nous étions donc en tête du peloton.

C’est alors que nous avons obtenu une subvention de groupe des IRSC à l’époque où cela existait. Nous avions des collaborateurs à York et à Wilfrid Laurier. Tout d’un coup, nous pouvions embaucher des stagiaires postdoctoraux et les choses ont décollé.

Le groupe s’appelait GAP (Group on Action and Perception). Vous savez, nous faisions quelque chose que les autres ne faisaient pas, c’est-à-dire, examiner en quelque sorte à quoi sert le cerveau, et le cerveau sert à contrôler les mouvements. À l’échéance de la subvention de groupe des IRSC, il y avait une très bonne équipe à Queen’s. Nous avons décidé que nous ne nous ferions pas concurrence pour le petit montant qui restait, mais que nous unirions plutôt nos forces.

Nous avons donc créé le Canadian Action Perception Network (CAPnet). Au départ, il n’y avait que Queens, York et Western. Nous étions un peu comme une amibe. Nous tendions un pseudopode quand il y avait des fonds, sans se faire concurrence. Nous prenions tout simplement une forme différente pour nous adapter aux fonds disponibles. CAPnet couvre maintenant tout le Canada.

AF : C’est un peu comme un métaexemple de collaboration où la somme est plus grande que les parties?

MG : Absolument. Nous nous faisons toujours un peu concurrence quand nous faisons une demande de subvention individuelle, mais quand il y a de gros sous sur la table, il vaut mieux essayer de voir si on ne peut pas essayer de tous en tirer profit, plutôt que de se faire concurrence pour les mêmes fonds.

Ça veut aussi dire que nous avons échangé nos stagiaires postdoctoraux et nos étudiants diplômés, et il y a eu beaucoup de brassage d’idées. Nous partageons des protocoles et des idées pour l’imagerie et les épreuves comportementales. C’est ce que nous faisons depuis maintenant plus de sept ans.

AF : Vous pouvez commencer un nouveau réseau? Avec vos enfants universitaires?

MG : Exactement. En fait, j’ai maintenant des petits-enfants universitaires, ce qui fait un peu peur.

AF : Quand vous pensez à la direction d’un groupe, croyez-vous qu’il y a une meilleure façon de structurer les choses, en établissant une hiérarchie entre les stagiaires postdoctoraux, les étudiants diplômés et les étudiants de premier cycle?

MG : En tant que directeur du BMI, voilà comment j’ai procédé. Comme je suis très occupé, j’ai 3,5 très bons stagiaires postdoctoraux. Habituellement, je leur confie la tâche de superviser les nouveaux étudiants diplômés. Quand ceux-ci arrivent et qu’ils ignorent ce qui se passe, je les jumèle à un stagiaire postdoctoral qui est davantage aux premières lignes de la recherche que moi.

Mes étudiants diplômés et stagiaires postdoctoraux supervisent les étudiants qui font un diplôme de premier cycle spécialisé. Je les rencontre toutes les quelques semaines, mais ce sont eux qui ont fait le gros du travail pour leur expliquer ce qui se passe.

Avec la mégascience d’aujourd’hui, particulièrement l’imagerie, toute l’approche de supervision des stagiaires et des étudiants diplômés a changé. Jadis, je pouvais dire : « Est-ce que je peux voir le chiffrier? Peut-on faire ceci, peut-on faire cela? » Maintenant, c’est impossible. Il y a une telle distance entre la collecte de données et ce qu’ils me montrent. Conséquemment, il doit se créer un climat de grande confiance, car je ne peux pas vérifier leur travail.

AF : Exactement. Vous pouvez voir si la logique y est, mais vous ne pouvez pas répéter les analyses.

MG : Ce n’est pas seulement que je n’ai pas le temps, c’est parce que je ne suis pas allé dans les tranchées. Il y a une grande distance entre les données et moi.

AF : Croyez-vous qu’il manque quelque chose dans la formation de nos futurs chercheurs qui les aiderait à mettre sur pied leurs laboratoires?

MG : Plus vous donnez d’occasions à vos diplômés et à vos stagiaires d’acquérir le savoir-être nécessaire pour fonctionner en tant que chercheur indépendant, mieux c’est. En particulier, comment faire une bonne présentation officielle de leurs recherches aux fins d’emploi (job talk), comment passer un entretien, comment écrire un bon CV, comment rédiger un bon plan de recherche ou d’enseignement. Nous donnons l’occasion aux gens de se pratiquer en leur faisant faire des présentations régulièrement.

AF : Il y a aussi la tâche de supervision que vous leur confiez.

MG : Ils apprennent qu’il y a plusieurs styles de supervision. Certaines personnes n’oseront pas agir avant que vous ne leur disiez de le faire. Alors que d’autres voudront couper les amarres. Vous devez trouver le moyen de vous assurer que la personne qui souhaite devenir complètement indépendante ne s’effondrera pas. Et vous devez encourager l’indépendance chez ceux qui veulent se faire tenir la main. Vous devez aussi vous rendre compte que vous n’avez pas à aimer tout le monde. Il y a des gens avec qui je ne m’entends pas. Néanmoins, j’ai découvert que si j’y travaille, si nous collaborons ou si je les supervise, la situation est gérable.

AF : Que faites-vous si vous vous retrouvez dans une collaboration qui selon vous ne fonctionne pas?

MG : Presque chaque fois que cela s’est produit, les choses se sont évaporées en raison de mon inaction. Et cela s’est produit même avec des gens avec qui je souhaitais collaborer.

AF : Il ne nous reste presque plus de temps, mais je voulais vous donner une dernière occasion de me dire ce que selon vous un nouveau professeur devrait savoir ou considérer au moment de mettre sur pied son laboratoire.

MG : Je sais qu’il y a beaucoup de négociations difficiles maintenant, particulièrement dans de grosses universités comme la nôtre où les gens essaient de retarder l’enseignement le plus possible. Je crois que d’éviter l’enseignement est une grosse erreur. Je sais que certaines de mes meilleures idées me viennent de l’enseignement. On croit savoir quelque chose jusqu’à ce qu’on l’enseigne et on découvre alors qu’on a sérieusement manqué de logique dans notre explication d’une question donnée à une bande d’étudiants de premier cycle.

Je crois que nous risquons de créer un système à deux niveaux où, d’une part, de grands chercheurs n’enseignent pas et sont libres de faire des recherches et, d’autre part, des chercheurs travaillent très fort sur le terrain, mais ne récupèrent jamais, car leur tâche d’enseignement est si lourde que même s’ils ont une bonne idée de recherche et éventuellement des fonds, c’est difficile pour eux de trouver le temps nécessaire.
À Harvard et à Yale, vous ne pouvez pas éviter l’enseignement. Je crois que c’est important.

AF : Voilà quelque chose que j’ai vraiment trouvé difficile. L’enseignement prend tellement de temps.

MG : Mais plus vous enseignez, meilleurs vous êtes. Et quand vous créez un module d’enseignement, vous n’avez qu’à le mettre à jour une fois par an. Ensuite, tous les trois ou quatre ans, vous faites un gros ménage de printemps, vous mettez le tout au goût du jour et vous vous lancez dans une direction légèrement différente. Comme je suis très occupé maintenant, je n’enseigne pas, mais j’ai enseigné pendant trente ans et ça m’a plu énormément.

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