Analyse de l’appel FRIA 2023
Enseignements principaux
Service Analyse, évaluation & prospective, Fonds de la Recherche Scientifique-FNRS
30 avril 2024
Un rapport est systématiquement généré après chaque appel et transmis au Conseil d’Administration du Fonds. Constituées essentiellement de statistiques descriptives et inférentielles, ces analyses d’appel permettent de vérifier le bon déroulé des appels, de s’assurer de l’absence de biais dans la procédure d’évaluation, et de vérifier l’adéquation des instruments de financement du F.R.S.-FNRS et de ses Fonds associés avec les besoins des chercheuses et chercheurs. Ces rapports sont également l’occasion de faire état d’éventuels changements observés au cours des dernières années, voire des dernières décennies, et d’anticiper les défis auxquels le F.R.S.-FNRS pourrait être amené à faire face au cours des prochaines années. Ces analyses peuvent ainsi servir de points de départ pour identifier des leviers possibles d’améliorations à apporter, tant au niveau des règlements que des procédures d’évaluation.
Le présent rapport expose les principaux enseignements issus de l’analyse de l’appel FRIA 2023. Le lecteur ou la lectrice ne connaissant pas les modalités des appels FRIA est invité-e à consulter le site internet du F.R.S.-FNRS, le rapport étant adressé à un public relativement averti sur le fonctionnement de l’appel.
Les statistiques sont générées à partir des données brutes issues de la base de données e-space1 et analysées à l’aide de R2. La base de données analysée comprend l’ensemble des candidatures introduites auprès du F.R.S.-FNRS et de ses Fonds associés depuis 2011. Les demandes retirées, inéligibles, et de renouvellement ne sont pas prises en compte dans l’analyse.
1 Glossaire
Cliquer ici pour voir le glossaire.
| Acronyme | Définition |
|---|---|
| FRIA | Fonds pour la Formation à la Recherche dans l’Industrie et dans l’Agriculture |
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Première bourse du FRIA |
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Deuxième bourse du FRIA |
| ASP | Aspirant |
| FRESH | Fonds pour la Recherche en Sciences Humaines |
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Première bourse du FRESH |
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Deuxième bourse du FRESH |
| SEN | Sciences Exactes et Naturelles |
| SHS | Sciences Humaines et Sociales |
| SVS | Sciences de la Vie et de la Santé |
| Jurys FRIA LS | Jurys FRIA en Sciences de la Vie et de la Santé |
|
Biologie moléculaire, biochimie, biologie structurale, biophysique moléculaire, biologie synthétique et chimique, conception de médicaments, méthodes innovantes et modélisation |
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Génétique, épigénétique, génomique et autres études ‘omiques’, bioinformatique, biologie des systèmes, maladies génétiques, édition de gènes, méthodes innovantes et modélisation, ‘omiques’ pour la médecine personnalisée |
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Structure et fonction de la cellule, communication cellule-cellule, embryogenèse, différenciation tissulaire, organogenèse, croissance, développement, évolution du développement, organoïdes, cellules souches, régénération, approches thérapeutiques |
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Physiologie des organes et des tissus, physiologie comparée, physiologie du vieillissement, communication inter-organes et intertissus, endocrinologie, nutrition, métabolisme, interactions avec le microbiome, maladies non transmissibles en ce compris le cancer (à l’exception des troubles du système nerveux et des maladies immunitaires) |
|
Développement du système nerveux, homéostasie et vieillissement, physiologie et physiopathologie du système nerveux, neuroscience des systèmes et modélisation, bases biologiques des processus cognitifs et du comportement, troubles neurologiques et mentaux |
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Le système immunitaire, troubles associés et leurs mécanismes, biologie des agents infectieux et de l’infection, base biologique de la prévention et du traitement des maladies infectieuses, outils et approches immunologiques innovants, en ce compris les thérapies |
|
Technologies et outils médicaux pour la prévention, le diagnostic et le traitement des maladies humaines, approches et interventions thérapeutiques, médecine préventive, épidémiologie et santé publique, médecine digitale, éthique médicale |
|
Ecologie, biodiversité, changement environnemental, biologie de l’évolution, écologie comportementale, écologie microbienne, biologie marine, écophysiologie, développements théoriques et modélisation |
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Biotechnologie utilisant tous les organismes, biotechnologie pour l’environnement et les applications alimentaires, sciences végétales et animales appliquées, bioingénierie et biologie synthétique, biomasse et biocarburants, risques biologiques |
| Jurys FRIA PE | Jurys FRIA en Sciences Exactes et Naturelles |
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Tous les domaines des mathématiques, pures et appliquées, plus les fondements mathématiques des sciences informatiques, la physique mathématique et les statistiques |
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Physique des particules, nucléaire, des plasmas, atomique, moléculaire, des gaz, optique |
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Structure, propriétés électroniques, fluides, nanosciences, physique biologique |
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Chimie analytique, chimie théorique, chimie physique/physico-chimie |
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Nouveaux matériaux et nouvelles approches de synthèse, relations structure-propriétés, chimie du solide, architecture moléculaire, chimie organique |
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Systèmes informatiques et d’information, informatique, calcul scientifique, systèmes intelligents |
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Ingénierie électrique, électronique, de communication, optique et ingénierie des systèmes |
|
Conception de produits et de procédés, génie chimique, civil, environnemental, mécanique, automobile, procédés énergétiques et méthodes de calcul appropriées |
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Astro-physique/-chimie/-biologie ; système solaire, systèmes planétaires ; astronomie stellaire, galactique et extra-galactique ; cosmologie ; sciences de l’espace, instrumentation et données astronomiques |
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Géographie physique, géologie, géophysique, sciences de l’atmosphère, océanographie, climatologie, cryologie, écologie, changements environnementaux globaux, cycles biogéochimiques, gestion des ressources naturelles |
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Développement de matériaux avancés : amélioration des performances, modélisation, préparation à grande échelle, modification, adaptation, optimisation, utilisation nouvelle et combinée de matériaux, etc. |
2 Candidatures
2.1 Nombre de candidatures
Après avoir légèrement diminué entre 2020 et 2022, le nombre de demandes FRIA-B1 a de nouveau augmenté en 2023. Cette année, on compte 401 demandes FRIA-B1 éligibles et non retirées (+10,8% par rapport à 2022), soutenues par 322 promotrices et promoteurs distincts (Figure 2.1)
Figure 2.1: Evolution du nombre de candidatures ASP, FRESH-B1 et FRIA-B1 au cours des dernières années
Les candidatures sont réparties entre jurys LS (grand domaine scientifique : SVS) et PE (grand domaine scientifique : SEN). Entre 2016 et 2023, le nombre de demandes FRIA-B1 a globalement augmenté pour les demandes en SEN (+19,7%) et pour les demandes en SVS (+32,4%) (Figure 2.2).
Figure 2.2: Evolution du nombre de demandes de financement introduites au cours des derniers appels FRIA, par grand domaine scientifique (SEN : jurys PE ; SVS : jurys LS)
2.2 Age
Les profils d’âge des candidates et candidats sont restés similaires au cours des années précédentes et similaires à ceux des candidates et candidats ASP en SEN et SVS, avec un âge médian de 25 ans, et compris entre 22,1 et 45,7 ans (Figure 2.3).
Figure 2.3: Ages médians (+/- écarts types), minimum et maximum au 1er octobre 2023 des candidates et candidats à une première bourse FRIA, FRESH, à un mandat d’Aspirant (tous domaines confondus) et à un mandat d’Aspirant dans le domaine des SEN et SVS, ainsi que des SHS
Pour plus de données relatives aux candidatures au mandat d’Aspirant : Analyse de l’appel Bourses & Mandats 2023 - Enseignements principaux
Par ailleurs, on peut observer que bien qu’il ne soit pas connu des évaluateurs et évaluatrices, plus l’âge des candidates et candidats augmente, plus leurs chances d’obtenir une bourse FRIA diminue, que ce soit pour l’année 2023 ou lorsque l’on considère les appels FRIA 2019 à 2023 (toutes autres variables étant égales par ailleurs3) (Figure 2.4).
Figure 2.4: Evolution des âges médians au 1er octobre de l’année des candidats et candidates à une première bourse FRIA dans le cadre des derniers appels FRIA, en fonction de l’octroi ou non de la bourse (1 donnée manquante en 2020 et 1 en 2021)
2.3 Genre
En 2023, 54,4% des candidates et candidats à une première bourse FRIA étaient des hommes4 (Figure 2.5).
Figure 2.5: Répartition des candidates et candidats FRIA-B1 en fonction de leur genre (gauche), et proportion de femmes parmi les candidatures par grand domaine scientifique (droite), dans le cadre de l’appel FRIA 2023
La proportion de femmes candidates a augmenté depuis le niveau le plus bas de 35,0% observé en 2016, pour atteindre 45,6% en 2023 (Figure 2.6).
Figure 2.6: Evolution des proportions de femmes candidates parmi l’ensemble des candidatures (à une première bourse FRIA ou à un mandat d’Aspirant dans le domaine des SVS ou des SEN) au cours des derniers appels FRIA et Bourses & Mandats
Comme pour l’appel précédent, les taux de succès des femmes et des hommes étaient très proches en 2023 (respectivement 35,5% et 34,4%) (Figure 2.7). En 2023 comme au cours des cinq dernières années (2019-2023), les analyses de régression linéaire n’ont pas montré d’effet significatif du genre sur la probabilité d’être financé.
Figure 2.7: Evolution des taux de succès des candidates et candidats à une première bourse FRIA au cours des derniers appels FRIA (1 donnée manquante en 2020 et 1 en 2021)
Pour plus de données relatives au genre des candidates et candidats aux instruments de financement du F.R.S.-FNRS et de ses Fonds associés : Rapport sur l’état de l’égalité de genre 2022
2.4 Langue de la défense orale
38,9% des candidates et candidats ont choisi le français comme langue de défense pour leur épreuve orale. Après avoir augmenté de manière quasi-continue de 2012 à 2021, la proportion de candidats et de candidates choisissant comme langue de défense l’anglais est relativement stable depuis lors (Figure 2.8).
Figure 2.8: Évolution au cours des dernières années de la proportion de candidates et candidats ayant soutenu leur défense en anglais et en français pour une bourse FRIA-B1
Les candidates et candidats ayant choisi de défendre en français présentent en 2023 un taux de succès similaire à celles et ceux ayant choisi l’anglais comme langue de défense (35,9% vs. 33,3%) (Figure 2.9).
Figure 2.9: Évolution au cours des dernières années des taux de succès des candidates et candidats selon la langue de la défense à une bourse FRIA-B1 (1 donnée manquante en 2020 et 1 en 2021)
2.5 Représentation
Définition du taux de représentation.
Le taux de représentation tel qu’envisagé ici correspond à la proportion de candidates et candidats ayant déjà présenté dans le passé une candidature, soit au même instrument, soit à un instrument similaire (par exemple dans le cas des demandes FRIA-B1, à une bourse doctorale du F.R.S.-FNRS ou de ses Fonds associés (ASP, FRESH ou FRIA)).
16,5% des candidates et candidats s’étaient déjà présentés à une bourse FRIA dans le passé (Figure 2.10). Le taux de représentation à l’instrument FRIA est similaire à ce qui était observé pour les instruments FRESH-B1 et ASP en SEN et SVS en 2023.
Figure 2.10: Evolution de la proportion de candidates et candidats FRIA-B1, FRESH-B1 et ASP (dans le domaine des SVS ou des SEN) à avoir déjà présenté une candidature au même instrument les années précédentes
36,2% des candidates et candidats s’étaient déjà présentés à une bourse de doctorat du F.R.S.-FNRS ou de ses Fonds associés (Figure 2.11).
Figure 2.11: Évolution de la proportion de candidats et candidates à une bourse FRIA-B1 ayant déjà tenté dans le passé une candidature à l’instrument FRIA uniquement, à l’instrument ASP uniquement, et aux instruments FRIA et/ou ASP
Le taux de succès des candidates et candidats ayant déjà présenté dans le passé une candidature à une bourse doctorale du F.R.S.-FNRS ou de ses Fonds associés (39,3%) était plus élevé par rapport à celles et à ceux se présentant pour la première fois (32,4% ; Figure 2.12). Au cours des cinq dernières années (2019-2023), les analyses de régression logistique ont montré un effet significatif de la représentation sur la probabilité de se voir octroyer une bourse FRIA-B1 (le fait de se représenter augmente la probabilité de succès des candidates et candidats FRIA).
Figure 2.12: Evolution des taux de succès des candidates et candidats introduisant une candidature pour la première fois, et des candidates et candidats ayant déjà introduit une candidature à une bourse de doctorat du F.R.S.-FNRS ou de ses Fonds associés dans le passé (ASP dans le domaine des SVS ou des SEN, FRESH ou FRIA), par année
Le fait que les candidates et candidats se représentant soient plus fréquemment octroyés que ceux se présentant pour la première fois n’est pas spécifique à l’instrument FRIA ; ceci est également très régulièrement observé pour d’autres instruments de financement de bourses ou mandats du F.R.S.-FNRS et de ses Fonds associés. Plusieurs hypothèses peuvent être avancées : le fait que les candidates et candidats se représentant sont ceux ayant conscience d’avoir de bonnes chances d’obtenir un financement (connaissance qu’ils peuvent avoir notamment via les rapports d’évaluations reçus) ; le fait que le projet de recherche ait pu être amélioré entre la première candidature et la nouvelle (notamment en prenant en compte les commentaires et recommandations des jurys/des commissions scientifiques via les rapports d’évaluation reçus) ; le fait que la carrière scientifique peut continuer à avancer entre deux candidatures et que le temps écoulé peut avoir été mis à profit notamment pour engager des collaborations scientifiques, pour débuter le travail doctoral, pour publier… (éventuellement sous un autre financement) ; ou encore le fait qu’un certain effet d’entrainement à l’épreuve oral peut améliorer la performance du candidat ou de la candidate lors de l’audition.
2.6 Diplôme de master
75,8% des candidates et candidats étaient titulaires d’un diplôme de master obtenu dans un établissement d’enseignement supérieur belge (Figure 2.13).
Figure 2.13: Répartition des candidats et candidates par pays d’obtention du diplôme de master (Belgique ou étranger ; gauche) et taux de succès des candidats et des candidates selon le pays d’obtention du diplôme de master (Belgique ou étranger ; droite), à une première bourse FRIA, dans le cadre de l’appel FRIA 2023
Le taux de succès des candidates et candidats porteurs d’un diplôme belge était similaire à celui des candidates et candidats porteurs d’un diplôme étranger (respectivement 35,2% et 34,0%) (Figure 2.14).
En 2023 comme au cours des cinq dernières années (2019-2023), les analyses de régression logistique n’ont pas montré d’effet significatif du pays d’obtention du diplôme (Belgique ou étranger) sur la probabilité de se voir octroyer une bourse FRIA-B1 (et ce toutes autres variables étant égales par ailleurs).
Figure 2.14: Evolution des taux de succès des candidates et candidats à une première bourse FRIA, par année et par pays d’obtention du diplôme d’enseignement supérieur (belge vs. étranger; 1 donnée manquante en 2020 et 1 en 2021)
Le délai médian entre l’obtention du diplôme de master et la candidature FRIA-B1 était de 3,5 mois (0,3 ans), avec un minimum de 0 an et un maximum de 8 ans (7 ans étant la limite maximale fixée par l’article 5 du règlement des bourses FRIA, avec une année supplémentaire par accouchement et/ou par adoption) (Figure 2.15).
Figure 2.15: Distribution (gauche), valeurs médiane, minimale et maximale (droite) du nombre d’années écoulées entre la date d’obtention du diplôme de master des candidates et candidats à une première bourse FRIA et le 1er octobre 2023 dans le cadre de l’appel FRIA 2023
En 2023 comme au cours des cinq dernières années (2019-2023), les analyses de régression logistique n’ont pas montré d’effet significatif du délai entre les dates d’obtention du diplôme de master et de candidature sur la probabilité de se voir octroyer une bourse FRIA-B1 (et ce toutes autres variables étant égales par ailleurs). Les distributions du délai entre les dates d’obtention du diplôme de master et de candidature sont relativement similaires entre demandes octroyées et non octroyées. On observe cependant que les valeurs médianes sont systématiquement inférieures pour les demandes octroyées (Figure 2.16).
Figure 2.16: Distribution et valeur médiane du nombre d’années écoulées entre la date d’obtention du diplôme de master et le 1er octobre de l’année de l’appel des candidates et candidats à une première bourse FRIA, par année et par décision d’octroi (1 donnée manquante en 2020 et 1 en 2021)
3 Projets de recherche
3.1 Composante interdisciplinaire
Près de la moitié (46,6%) des demandes comportaient une composante interdisciplinaire (telle que rapportée par la candidate ou le candidat au moment de l’introduction de la demande) (Figure 3.1).
Figure 3.1: Proportion des demandes avec ou sans composante interdisciplinaire (telle que déclarée par la candidate ou le candidat au moment de l’introduction de sa candidature) à une première bourse FRIA-B1 dans le cadre de l’appel FRIA 2023
Le taux de succès des projets avec une composante interdisciplinaire était similaire à celui des projets n’en comportant pas (35,3% vs. 34,6%) (Figure 3.2).
Figure 3.2: Taux de succès des demandes avec ou sans composante interdisciplinaire (telle que déclarée par la candidate ou le candidat au moment de l’introduction de sa candidature) à une bourse FRIA-B1 dans le cadre de l’appel FRIA 2023
3.2 Perspectives d’application industrielles ou agronomiques
Au sein du dossier de candidature FRIA-B1, la candidate ou le candidat est invité à préciser si son travail de doctorat présente des perspectives d’application industrielles ou agronomiques. Le candidat ou la candidate a le choix entre répondre « non », « court terme », « moyen terme » ou « long terme ». Celles-ci sont également évaluées par les membres du jury. Ce sont les perspectives d’application industrielles validées par les membres du jury qui sont prises en compte dans ce rapport.
72,3% (contre 71,5% en 2022) des candidatures comportaient des perspectives d’application industrielles ou agronomiques (telles que validées par les membres du jury). Sur l’ensemble des candidatures comportant des application industrielles ou agronomiques, la majorité de celles-ci (59,0%) s’inscrivaient dans une perspective à long terme, alors que respectivement 32,8% et 8,3% s’inscrivaient dans une perspective à moyen et court terme (Figure 3.3).
Figure 3.3: Répartition des candidatures FRIA-B1 en fonction de la présence ou non d’application industrielle ou agronomique, au cours des derniers appels FRIA
Le taux de succès des candidatures présentant des perspectives d’application industrielles ou agronomiques (35,9%) était relativement proche de celui des candidatures pour lesquelles aucune perspective d’application industrielle ou agronomique n’était mentionnée (32,4% ; Figure 3.4). En 2023 comme au cours des cinq dernières années (2019-2023), les analyses de régression logistique n’ont pas montré d’effet significatif de la présence de perspectives d’application industrielles ou agronomiques (telles que validées par les membres du jury) sur la probabilité d’être financé.
Figure 3.4: Taux de succès des candidatures présentant ou non une perspective d’application industrielle ou agronomique (telle que validée par les jurys), au cours des derniers appels FRIA
4 Promoteurs et promotrices
322 promoteurs et promotrices différents ont présenté au moins un candidat ou une candidate à une première bourse lors de l’appel FRIA 2023. 260 d’entre eux (80,7%) n’ont présenté qu’une candidature, et 62 (19,3%) en ont présenté 2 ou plus (Figure 4.1).
Figure 4.1: Répartition du nombre de candidatures FRIA-B1 par promoteur et promotrice lors de l’appel FRIA 2023
5 Octrois
Au total, 140 nouvelles premières bourses FRIA ont été octroyées (62 en SEN et 78 en SVS) (Figure 5.1). 70,1% des demandes de première bourse FRIA ont été notées par les membres des différents jurys de A- (très bon) à A+ (exceptionnel).
Figure 5.1: Répartition des octrois par grand domaine scientifique (SEN : jurys PE ; SVS : jurys LS) lors de l’appel FRIA 2023
Les taux de succès au FRIA sont restés relativement stables ces dernières années. En 2023, 34,9% des candidates et candidats FRIA-B1 se sont vu octroyer une bourse (vs. 36,2% en 2022) (Figure 5.2).
Figure 5.2: Evolution des taux de financement au FRIA-B1, FRESH-B1 et au mandat d’Aspirant au cours des dernières années
Suite à une demande de suppression de données personnelles, les données de genre, d’âge, de date et de pays d’obtention du diplôme ainsi que de langue de défense sont manquantes pour une demande FRIA-B1 en 2020 et une demande FRIA-B1 en 2021.↩︎
R Core Team. 2021. R: A Language and Environment for Statistical Computing. Vienna, Austria: R Foundation for Statistical Computing. https://www.R-project.org/.↩︎
Des modèles de régression logistique ont été utilisés afin d’identifier les variables significativement corrélées à la probabilité d’obtenir un mandat, tout autre facteur étant égal par ailleurs.
Les prédicteurs d’intérêt sont l’âge (au 1er octobre de l’année de la candidature), le grand domaine scientifique (SEN, SVS), le genre (homme, femme), le pays d’obtention du diplôme (Belgique, hors Belgique), le délai entre les dates d’obtention du diplôme de master et de candidature (années), la présence de perspectives d’application industrielles ou agronomiques (oui, non) et la représentation (oui, non), i.e. le fait de s’être déjà présenté à une bourse de doctorat du F.R.S.-FNRS ou de ses Fonds associés dans le passé (au moins depuis 2011).↩︎Il est important de préciser que si le terme « genre » est employé dans ce rapport, les données de candidatures du F.R.S.-FNRS et de ses Fonds associés ne permettent pas de faire la distinction entre « sexe » (terme utilisé pour la plateforme en français) et « gender » (terme utilisé pour la plateforme en anglais). Par ailleurs, les choix de réponses possibles sont « Homme » ou « Femme ».↩︎
Analyses & études - FNRS
Ce rapport a été rédigé par le service Analyse, évaluation et prospective du F.R.S.-FNRS.
Le C.A. du FRIA du 23 avril 2024 a pris connaissance de ces analyses dans une version plus détaillée du rapport.
Le F.R.S.-FNRS, via son service Analyse, évaluation & prospective, réalise un certain nombre d’analyses, essentiellement statistiques : analyses d’appel - faisant suite à la clôture de tout appel et permettant de s’assurer de son bon déroulé ; rapports d’enquêtes auprès des anciens mandataires F.R.S.-FNRS et de ses Fonds associés ; rapports d’enquêtes auprès des expertes et experts ayant pris part aux différentes missions d’évaluation du Fonds ; bibliométrie ; rapports sur l’état de l’égalité de genre, …
Pour plus d’informations: Page Analyses & Etudes du FNRS.
Données de contact :
Laurène Vuillaume (laurene.vuillaume@frs-fnrs.be)
Analyse, Évaluation & Prospective
F.R.S.-FNRS
Rue d’Egmont 5, 1000 Bruxelles
Belgique
Pour citer ce document: Fonds de la Recherche Scientifique-FNRS (2024). Analyse de l’appel FRIA 2023 - enseignements principaux.