Le positionnement scientifique des projets soutenus par la FRM : chiffres-clés et éléments d’analyse de la production scientifique 2025

Pour suivre au plus près les avancées scientifiques et comprendre le positionnement des résultats issus des projets de recherche soutenus, la Fondation pour la Recherche Médicale (FRM) mène une veille et une analyse de la production scientifique. La FRM vous partage les principaux éléments obtenus à partir de l’analyse de la production scientifique de l’année 2025.

Au titre de l’année 2025, ce sont plus de 1100 produits de la recherche directement issus des projets. 

Ils se répartissent entre :

• 965 articles scientifiques originaux,
• 102 articles scientifiques de type review,
• 15 articles de type lettres et correspondances,
• 4 articles de type éditorial,
• 10 articles de type acte de congrès,
• 2 contributions sous forme de chapitres de livres,
• 6 publications de correction apportées à des articles originaux,
• 9 brevets directs.

Plusieurs autres types de produits de la recherche, tels des jeux de données, contributions à des bases de données, codes-sources ou logiciels ont été répertoriés mais, ne faisant pas l’objet d’une veille systématique, ils ne rentrent pas dans la présente analyse.

Les éléments d’analyse qui suivent se basent sur les articles originaux, les revues et les lettres disposant d’un DOI (digital object identifier), soit 1 082 publications.

Les 1282 publications proviennent de 830 projets de recherche différents. Les principaux types d’aides associés sont les projets bénéficiaires d’une aide Équipes FRM (40,75 % des financements cités), suivis par les projets bénéficiaires d’une 4^e année de thèse (15,75 %), d’un post-doctorat en France (7,01 %), d’une thèse de sciences pour internes et assistants (6,19 %) et de contrats doctoraux (5,75 %). Les autres types d’aides cités contribuent pour 24,55 % des publications parues en 2025.

Part des types d'aides associées aux publications parues en 2025 et nombres de publications selon l'année d'obtention du financement.

Part des aides en compte entier.

La liste des types d’aides les plus représentées au sein du corpus bibliographique FRM est comparable aux années précédentes et, comme souligné dans notre précédent post autour des 20 ans du programme, les projets bénéficiaires d’une aide Équipes FRM sont depuis plusieurs années consécutives les principaux contributeurs de publications citant une aide FRM.

Plus de 90 % des financements cités ont été accordés entre 2015 et 2025, et l’on peut noter encore aujourd’hui la publication de plusieurs résultats originaux issus d’un soutien financier à la cohorte française EDEN en 2003.

La part de publications issues de collaborations inter-projets est en forte augmentation : 31,94 % des publications citent au moins deux financements FRM différents (+6 points par rapport à 2024).

La part des différents types d’aides dans les collaborations inter-projets FRM est représentée ci-dessous.

Collaborations inter-projets FRM au sein des publications parues en 2025.

Seules les publications associées à au moins deux financement sont représentées, compte entier.  Liste des 10 types d'aides les plus représentées: Equipe FRM (EQU); 4e année de thèse (FDT); Post-doctorat en France (SPF); Thèse de sciences pour internes et assistants (FDM); Contrats doctoraux (ECO); Post-doctorat retour en France (ARF); Amorçage des jeunes équipes (AJE); Maladies neurodégénératives (MND); Physiopathologie de l'addiction (DPA);  Environnement & Santé (ENV).

Indicateur de collaboration

La part de co-publications internationales s’établit à 52,86 %, et 74 pays sont représentés parmi les pays d’affiliations des co-auteur·rices.

Les États-Unis représentent le premier partenaire collaboratif au sein des publications parues en 2025, avec 17,6 % des publications présentant au moins un·e auteur·rice possédant une affiliation associée à une adresse aux États-Unis. Arrivent ensuite l’Allemagne (11,5 %), la Grande-Bretagne (9,5 %), l’Espagne (7,8 %) et la Suisse (6,4 %).

Collaborations internationales des publications issues des projets soutenus et parues en 2025 

Le pays associé à une publication est basé sur l’affiliation(s) des auteur·rice(s), compte entier.

Le compte fractionnaire permet d’apprécier la contribution réelle de chaque pays au sein du corpus de publications FRM en attribuant 1/N à chaque pays d’affiliation, avec N le nombre de pays d’affiliations au sein d’une publication. Sans surprise, la France est le plus important contributeur avec 68,2 % de part, suivie par les États-Unis avec 6,2 % de part, puis l’Allemagne (3,4 %), la Grande-Bretagne (2,6 %), l’Espagne (2,5 %) et la Suisse (2 %).

Part des 15 premiers pays contributeurs au sein des publications issues des projets et parues entre 2020 et 2025.

Le pays associé à une publication est basé sur l’affiliation(s) des auteur·rice(s), compte fractionnaire. La part de contribution de la France n'est pas représentée par soucis de lecture.

Indicateur de citation

La diffusion et la reprise des résultats issus de financements FRM sont remarquables, avec plus d’un tiers (36 %) des publications présentes parmi le top 10 % mondial des publications les plus citées de leur domaine, contre 17 % pour l’ensemble des publications (articles, revues, lettres) françaises parues en 2025. 5,12 % des publications sont dans le top 1 % mondial des publications les plus citées de leur domaine, contre 3,3 % des publications françaises.

La présence de plusieurs publications très citées peut biaiser la perception du niveau de citation du corpus dans son entièreté. La représentation des classes de citation permet d’apprécier plus finement la distribution des citations du corpus et d’observer une nette surreprésentation des publications au sein des classes de citation supérieures, en comparaison des publications françaises parues en 2025.

Profil des classes de citation en compte fractionnaire des publications parues en 2025

Ces observations suggèrent une diffusion large et rapide des résultats publiés en 2025 et issus de projets de recherche soutenus par la FRM.

Pour confirmer l’hypothèse d’un effet positif du financement FRM sur la probabilité que les publications issues des projets soutenus appartiennent aux tops 10 et 1 % mondiaux comparé aux publications françaises, on s’assure de pouvoir comparer les publications du corpus FRM avec des publications françaises similaires non issues de projets de recherche soutenus.

Un corpus contrôle de 17 017 publications françaises aléatoires parues en 2025 a été constitué et les variables suivantes ont été marquées pour les deux corpus comme suit : 

• 1 si la publication est en accès ouvert, sinon 0 ;
• 1 si le journal source de la publication est en accès ouvert natif, sinon 0,
• 1 si la publication a un financement ANR, sinon 0 ;
• 1 si la publication a un financement ERC, sinon 0 ;
• 5 catégories indiquant le nombre de financeurs (0, 1, 2, 3, 4 et plus) ;
• 5 catégories indiquant le nombre de pays d’affiliations différents (1, 2, 3, 4, 5 et plus) ;
• 26 catégories basées sur les champs scientifiques attribués par la base OpenAlex.

Un score de propension est estimé suivant une régression logistique, et les publications avec les scores les plus divergents sont écartées de l’observation. Les deux corpus sont équilibrés par une pondération appliquée à chaque publication selon ses covariables via la méthode des overlap weights. L’estimation de l’effet du financement est mesurée par un modèle de régression logistique pondérée (GLM binomiale) et un modèle « doublement robuste » des moindres carrés pondérés (WLS).

La probabilité d’appartenance au 99^e percentile de citation est multipliée par 2,3 (p<0,05, IC 95 [0,91 – 3,82]) ; ou en d’autres termes,  le corpus FRM 2025 est 3,2 points plus présent (p<0,001, IC 95 [0,017 – 0,048]) dans le top 1 % des publications les plus citées de leur domaine comparé aux publications françaises.

La probabilité d’appartenance au 9e décile de citation est multipliée par 1,9 (p<0,001, IC 95 [1,11 – 2,31]) ; ou, en d’autres termes, le corpus FRM 2025 est 13 points plus présent (p<0,001, IC 95 [0,097 – 0,163]) dans le top 10 % des publications les plus citées de leur domaine, comparé aux publications françaises.

Pour les publications parues en 2025, un financement FRM est donc associé à une hausse très significative de la probabilité que les publications soient parmi les 10 % et 1 % les plus citées de leur domaine comparé aux publications françaises similaires.

Indicateur d’accès ouvert

Le taux d’accès ouvert s’établit à 83,7 % des publications, avant même l’expiration du délai d’embargo éditeur autorisé, contre 59,6 % des publications françaises.

Les pratiques d’accès ouvert sont très dépendantes de la discipline observée, et peuvent être fortement influencées à la fois par les politiques nationales et par les politiques des financeurs de la recherche. La complémentarité de ces différentes politiques et leurs effets pourraient expliquer le taux élevé d’accès ouvert mesuré pour les publications du corpus FRM 2025.

Pour confirmer l’hypothèse d’un corpus associé à un financement FRM plus ouvert que la moyenne d’ouverture des publications françaises, la même méthodologie de pondération que pour les classes de citation  est appliquée avec les variables suivantes : financement ANR, financement ERC, nombre de financeurs, nombre de pays d’affiliations différents et champs scientifiques de la publication. 

La probabilité d’accès ouvert est multipliée par 1,8 (p<0,001, IC 95 [0,98 – 2,23]) ; ou en d’autres termes, le corpus FRM 2025 est 10 points plus ouvert (p<0,001, IC 95 [0,081 – 0,137]) comparé aux publications françaises.

Pour les publications parues en 2025, un financement FRM est donc associé à une hausse très significative de la probabilité que les publications soient en accès ouvert, comparée aux publications françaises similaires. Il est difficile d’interpréter cela comme un effet direct de la politique de science ouverte de la FRM sur les pratiques des chercheurs et chercheuses soutenu·es (entrée en vigueur à partir des appels à projets 2024). Néanmoins, ceux et celles qui bénéficient d’une aide FRM semblent tout de même plus sensibilisé·es à cet enjeu que la moyenne française.

Le taux d’accès ouvert des publications parues en 2025 devrait encore évoluer progressivement avec l’expiration des délais d’embargo éditeur autorisés.

Thématiques de recherche et réseau de co-citations

Les publications du corpus 2025 sont représentées au sein d’un réseau de co-citations, associant chaque publication avec ses propres publications citées et publications citantes. Le réseau constitué permet d’explorer, en y associant différents niveaux de métadonnées (domaines scientifiques, champs scientifiques, projets de recherche, …), la structuration des connaissances produites et les liens (représentés par les citations entrantes ou sortantes communes) existants entre thématiques de recherche.

Réseau de co-citations des publications issues des projets et parues en 2025. Les parts de publications associées aux domaines, champs et sous-champs scientifiques sont évaluées sur le corpus de publications issues des projets soutenus par la FRM. Spatialisation : Force Atlas 2. Afficher la figure en plein écran

 
 Au sein d’un corpus de publications issues de projets associés à plus de 90 % aux domaines des sciences de la vie (LS) et de la santé (LH), plusieurs publications associées aux sciences physiques et aux sciences sociales sont également représentées. Ces dernières partagent des références communes avec des publications associées aux LS/LH, illustrant la dimension interdisciplinaire de certaines thématiques de recherche portées par des projets de recherche différents. En associant plusieurs niveaux de description thématiques, on peut par exemple observer que les thématiques de perception du corps à l’adolescence, d’adhérence aux prescriptions médicales et des troubles de l’alimentation, portées par trois projets différents, vont partager un socle commun mêlant sciences sociales (usages sociaux du corps, influence du corps social) et neurosciences comportementales (perception du corps, conscience et évaluation du soi).

La structuration spatiale du réseau (via des forces de répulsion entre publications sans lien, et des forces d’attraction entre publications partageant des éléments communs) fait ressortir des clusters, ou communautés. Ces communautés se caractérisent par une base de connaissances commune et/ou des méthodologies partagées. En appliquant un paramètre de détection des communautés basé sur l’algorithme Leiden (CWTS ; Centre for Science and Technology Studies, Leiden University), 1041 communautés sont identifiables au sein du corpus de publications 2025.

À partir de ces communautés, il est possible d’analyser le positionnement de publications spécifiques par rapport au reste du corpus et d’identifier les éléments de convergence (thématiques, méthodologiques, résultats sous-jacents et socle de connaissances commun) entre des projets de recherche différents.

Prenons l’exemple de publications parues en 2025 et associées à des projets soutenus via les programmes thématiques Environnement & Santé et Maladies neurodégénératives de la FRM. Le positionnement scientifique de ces projets, et des résultats qui en sont issus, est bien défini. Reste à déterminer dans quelle mesure ces publications se rapprochent entre elles, et comment elles se positionnent par rapport au reste du corpus : observe-t-on un rapprochement thématique et méthodologique net, ou s’inscrivent-elles plutôt dans des dynamiques partagées avec des projets soutenus hors programmes thématiques ?

Positionnement des publications scientifiques des projets Environnement & Santé

En 2025, 21 publications (1,57 % du corpus) sont issues de 12 projets Environnement & Santé (ENV) et réparties parmi 14 communautés différentes. Ces communautés regroupent 65 publications provenant de 50 projets de recherche soutenus.

Cluster des publications 2025 issues des projets Environnement & Santé. Les parts de publications associées aux thématiques sont évaluées sur le corpus de publications issues des projets soutenus par la FRM. Détection des communautés : modèle CPM optimisé par l’algorithme Leiden , résolution à 1.10e-4. Spatialisation : Force Atlas 2. Afficher la figure en plein écran

Si les publications issues d’un même projet ENV se retrouvent au sein des mêmes clusters, on n’observe pas de lien direct, méthodologique ou thématique, entre les résultats des différents projets ENV. Sur la base des résultats publiés en 2025, les projets ENV présentent donc un positionnement thématique et méthodologique propre à chaque projet.

La formation de cluster entre les publications ENV et les publications des autres projets est ici très majoritairement expliquée par le partage d’éléments de méthodologies généralistes (méthodologie dans le traitement d’images, méthodologie statistique et mathématique, méthodologie d’analyse de données), non caractéristiques des projets ou de la thématique de recherche. On peut néanmoins observer quelques publications partageant un socle de connaissances commun. Une forte convergence thématique est observable entre deux projets de recherche distincts soutenus, l’un dans le cadre du programme thématique Environnement & Santé et l’autre via le programme thématique Maladie dégénérative, avec la publication de résultats originaux portant sur mécanismes de la maladie de Parkinson et en particulier la protéine DJ-1.

Au-delà de ces quelques exemples, globalement et sur la base des résultats publiés en 2025, les projets soutenus via le programme Environnement & Santé ont un positionnement thématique très spécifique et couvrent des champs de recherche très peu explorés par les autres projets de recherche soutenus par la FRM.

Positionnement des publications scientifiques des projets Maladies neurodégénératives

Au sein du corpus 2025, 25 publications (1,87 % du corpus) sont issues de 14 projets soutenus dans le cadre du programme thématique Maladies neurodégénératives (MND) et réparties dans 15 communautés différentes. Ces communautés regroupent 90 publications provenant de 80 projets de recherche soutenus. 

Cluster des publications 2025 issues des projets Maladies neurodégénératives. Les parts de publications associées aux thématiques sont évaluées sur le corpus de publications issues des projets soutenus par la FRM. Détection des communautés : modèle CPM optimisé par l’algorithme Leiden , résolution à 1.10e-4. Spatialisation : Force Atlas 2. Afficher la figure en plein écran

Le rapprochement spatial des publications issues des projets MND avec des résultats issus d’autres projets est plus étroit, du fait de socles de connaissances partagés plus fréquents. Plusieurs projets MND se rapprochent thématiquement : ceux de Lesage Suzanne, Desagher Solange et Birman Serge, avec trois publications 2025 portant sur la maladie de Parkinson, respectivement sous l’angle de la génétique, des mécanismes cellulaires et de la régulation de la transcription de l’α-synucléine dans des modèles animaux, et de la protéine DJ-1 (citée précédemment en lien avec un projet ENV).

Des résultats portant sur les histones méthyltransférases EHMT1 et EHMT2, issus du projet MND porté par Angulo Jaramillo Maria Cecilia, mobilisent des connaissances liées aux mécanismes de méthylation de l’ADN (en particulier la méthylation H3K9), également présentes dans une publication issue du projet Équipes FRM de Savatier Pierre sur les modifications post-traductionnelles de H3K9 dans la spécification de l’épiblaste et de l’endoderme primitif chez le lapin. Par ailleurs, le développement d’une méthode de détection des mécanismes de sécrétion cellulaire non conventionnels appliquée à la maladie d’Alzheimer, issu du projet MND porté par Zurzolo Chiara, partage plusieurs références avec des publications portant sur la sécrétion des protéines, et en particulier des protéines Tau. Cette thématique est notamment au centre de résultats issus des projets MND porté par Cecon Erika et Alzheimer (ALZ) porté par Buée Luc. Enfin, les mitochondries et leur dysfonctionnement structurent un cluster composé de publications issues du projet MND porté par Véronique Paquis-Flucklinger (sclérose latérale amyotrophique et rôle des mutations du gène CHDC10), de résultats issus du projet MND porté par Puccio Hélène (analyse de données génomiques et transcriptomiques d’origine mitochondriale), ainsi que d’une publication issue du projet Équipes FRM porté par Hulot Jean-Sébastien autour du métabolisme énergétique des cardiomyocytes.

Sur la base des résultats publiés en 2025, les projets soutenus via le programme maladies neurodégénératives se positionnent donc plus en lien avec les projets FRM soutenus via les autres programmes et viennent compléter ou renforcer des champs de recherches explorés par d’autres projets. 

Positionnement méthodologique du corpus : machine learning, réseaux de neurones et intelligence artificielle

L’intelligence artificielle et ses différents sous-domaines (apprentissage automatique, réseaux de neurones, réseaux de neurones profonds) sont depuis plusieurs années à la base de méthodologies de recherche, mais se voient bouleversés par l’émergence plus récente de méthodes combinant des réseaux de neurones profonds entraînés sur de grandes quantités de données et l’apprentissage automatique auto-supervisé.

L’adoption, la diffusion et l’évolution d’une méthodologie spécifique dans la production de nouvelles connaissances peuvent, en partie, être évaluées à travers l’analyse des publications citées dans un corpus.

En s’appuyant sur l’indexation thématiques/sous-champs/champs scientifiques des publications, la reprise de ces concepts méthodologiques au sein du corpus de publications FRM 2025 peut être estimée.

Réseau de co-citations des publications 2025 issues des projets soutenus associées aux concepts de machine learning, réseau de neurones et d’intelligence artificielle. Les publications (FRM ou citées) associées aux champs/sous-champs/thématiques – machine learning, deep learning, neural network, artificial intelligence – sont extraites et le réseau est diffusé aux nœuds voisins de premier degré. Spatialisation : Force Atlas 2. Afficher la figure en plein écran

49 publications (4,5 % du corpus), issues de 57 projets FRM, sont ou citent des publications associées à ces méthodologies. Les publications citées sont, pour 46,5 % d’entre elles, associées au domaine des sciences physiques, tandis que le corpus FRM y faisant référence est composé à 89,8 % de publications associées aux domaines des sciences de la vie et de la santé. Cet exemple illustre le caractère d’application interdisciplinaire de ces méthodes et leur reprise par des champs scientifiques initialement éloignés.

Les méthodes de prédiction de domaines, de structures ou d’interactions des protéines sont très présentes parmi les publications citées. Elles font autant appel à des méthodes statistiques historiques (modèles de Markov cachés) qu’à des méthodes beaucoup plus récentes par réseaux de neurones profonds (serveurs NetSurfP-3.0, SignalP 6.0 ou DeepTMHMM).

Les méthodes de prédiction et de stratification entraînées sur de grandes quantités de données et appliquées à la pratique clinique sont également très représentées au sein des publications citées. Ces méthodes sont, par exemple, reprises par des résultats issus du projet porté par Mouches Pauline (Using machine learning to identify speech markers of subjective cognitive impairment in breast cancer survivors), de résultats issus du travail de thèse de Martin Florian (Identification and validation of robust hospital-acquired pneumonia subphenotypes associated with all-cause mortality: a multi-cohort derivation and validation), de Gaubert Sinead (Exploring the neuromagnetic signatures of cognitive decline from mild cognitive impairment to Alzheimer's disease dementia) ou de Goutaudier Valentin (Detection of Kidney Allograft Rejection Using Urinary Chemokines).

Les méthodes de prédiction et de stratification appliquées aux cancers font l’objet de plusieurs publications, dont les résultats issus des travaux de thèse de Gallois Claire et Sroussi Marine (Deep Learning on Histologic Slides Accurately Predicts Consensus Molecular Subtypes and Spatial Heterogeneity in Colon Cancer), de Vautrot Valentin (Monitoring Pseudoprogression Using Circulating Small Extracellular Vesicles Expressing PD‐L1 in a Melanoma Patient Treated With Immune Checkpoint Inhibitors), de Nassif Elise (Dedifferentiated liposarcomas treated with immune checkpoint blockade: the MD Anderson experience) ou encore les revues produites dans le cadre des projets portés par Devaux Amandine (Gut microbiota and chemoradiotherapy response in rectal cancer: Biomarker opportunities) ou par Ferté Charles et Deutsch Eric (Deep learning for malignant lymph node segmentation and detection: a review).

Dans l’ensemble, ces éléments montrent que l’intelligence artificielle, et en particulier les approches de machine learning et de réseaux de neurones profonds, constitue désormais un socle méthodologique identifié dans le corpus FRM 2025, même si elle ne concerne encore qu’une fraction limitée des productions. Cette dynamique suggère à la fois une montée en maturité des outils dans la pratique de la recherche et une accélération de leur diffusion vers des questions d’amélioration de la pratique clinique.

En conclusion, le corpus de publications 2025 issues des projets soutenus par la FRM témoigne d’une production scientifique importante, fortement collaborative et largement diffusée, caractérisée par un niveau élevé d’accès ouvert et une présence marquée parmi les publications les plus citées. 

Texte, analyse et conception graphique : Nicolas EUGENIE, Responsable analyse et impact scientifique

Méthodologie :

L’ensemble des indicateurs présentés ne préjugent pas de la qualité et de l’originalité des résultats scientifiques ou des projets de recherche associés. Les données et indicateurs présentés ont été produits sur la base des métadonnées proposées par la base bibliographique ouverte OpenAlex.

Données supplémentaires.pdf

Bastian M., Heymann S., Jacomy M. (2009). Gephi: an open source software for exploring and manipulating networks. International AAAI Conference on Weblogs and Social Media.

Fan Li, Laine E Thomas, Fan Li. (2019) Addressing Extreme Propensity Scores via the Overlap Weights, American Journal of Epidemiology, 188, 250–257. doi: 10.1093/aje/kwy201

Code source de construction des graphes de co-citations adapté de : Lai, M., Vilella, S., Cena, F. et al. (2025) pyBiblioNet: a Python library for a comprehensive network-based bibliometric analysis. Scientometrics 130, 7139–7190. doi: 10.1007/s11192-025-05458-0

Marion Maisonobe, Laurent Jégou, Nikita Yakimovich, Guillaume Cabanac. (2019) NETSCITY: a geospatial application to analyse and map world scale production and collaboration data between cities. 17th International Conference on Scientometrics and Informetrics (ISSI 2019), Rome, Italy.

Priem, J., Piwowar, H., & Orr, R. (2022). OpenAlex: A fully-open index of scholarly works, authors, venues, institutions, and concepts. ArXiv.

Rubin, D.B. Using Propensity Scores to Help Design Observational Studies: Application to the Tobacco Litigation. (2001) Health Services & Outcomes Research Methodology 2, 169–188 (2001). https://doi.org/10.1023/A:1020363010465

Seabold, Skipper, and Josef Perktold. (2010) statsmodels: Econometric and statistical modeling with python. Proceedings of the 9th Python in Science Conference. 

Traag, V.A., Waltman, L. & van Eck, N.J. (2019) From Louvain to Leiden: guaranteeing well-connected communities. Sci Rep 9, 5233. doi: 10.1038/s41598-019-41695-z