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Python : Un bug dans un code provoque une erreur de calcul dans une centaine d’études scientifiques

Un bug dans un code, utilisé pour effectuer les calculs d’une étude scientifique publiée en 2014, a généré des irrégularités de résultats en fonction des systèmes d’exploitation utilisés. Problème : cette étude a depuis été reprise par de nombreux chercheurs. Les spécialistes hawaïens qui ont découvert l’anomalie ont publié une correction dont ils conseillent l’utilisation aux auteurs ayant utilisé l’étude d’origine.

Les résultats d’un calcul utilisés dans une centaine d’études scientifiques seraient susceptibles d’avoir été faussés par un bug. L’erreur se trouverait dans un morceau de code Python, utilisé pour une étude publiée en 2014 dans Nature Protocols. Or, les résultats de cette étude ont été repris dans de nombreux autres travaux scientifiques depuis, rapporte Développez.com.

Les systèmes d’exploitation en cause

C’est un étudiant de l’université d’Hawaï qui a repéré l’anomalie dans le code. Il vérifiait les données d’une étude, menée par un chimiste pour trouver des composants des algues bleues capables de lutter contre le cancer, quand il a dénoté une erreur dans le script. Le bug serait à l’origine d’une différence de traitement des fichiers en fonction du système d’exploitation utilisé.

À la clé, une variation des résultats d’un calcul chimique. Selon que les chercheurs travaillaient sous Mac, Windows ou Linux, le résultat n’était pas le même. Une version corrigée du code a été publiée le 8 octobre dans la revue Organic Letters. L’un de ses auteurs est Rui Sun, professeur de chimie à l’université d’Hawaï et directeur du travail de recherche de l’étudiant.

Des centaines de travaux à contrôler

Loin de leur en vouloir, Patrick Willoughby, auteur de l’étude initiale, a estimé que cette découverte rendait « un service extraordinaire à la communauté ». Il a indiqué qu’il préparait une version mise à jour de ses premiers travaux. Pour lui, le code ainsi corrigé constitue un « bel exemple de science qui travaille pour faire avancer le travail que nous avons présenté en 2014 ».

Reste que les conséquences du bug sont potentiellement inquiétantes pour la communauté scientifique. Selon Nature Protocols, l’étude de 2014 a été consultée presque 1 900 fois depuis sa publication et 158 autres articles en ont cité les résultats. « Les auteurs qui ont utilisé ces scripts devraient certainement revérifier leurs résultats et toute conclusion pertinente en utilisant les nouveaux scripts modifiés », alertent les spécialistes hawaïens.

Alyssa Biot

Alyssa Biot

Ruby on Rails Developer @ChooseYourBoss

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