Éthique dans la recherche académique : ce que chaque chercheur doit savoir

L'éthique dans la recherche académique : ce que tout chercheur doit savoir

Les questions éthiques ont toujours été intégrées à la recherche académique et scientifique. Ce qui est considéré comme « éthique », cependant, n'est pas figé. Des pratiques autrefois considérées comme normales — telles que l'expérimentation sur des personnes sans consentement, l'utilisation d'animaux sans anesthésie ou la publication de données sans reconnaissance des communautés locales — sont désormais reconnues comme inacceptables. En même temps, les nouvelles technologies, y compris la collecte de données numériques et l'intelligence artificielle (IA), créent de nouveaux défis éthiques que les générations précédentes n'avaient pas à envisager.

Les normes varient également selon les disciplines. Une méthode courante dans un domaine peut sembler choquante dans un autre. Par exemple, un scientifique social peut être profondément préoccupé par l'anonymat et le consentement dans la recherche par entretien, tandis qu'un physicien travaillant avec des simulations peut s'inquiéter principalement de l'intégrité des données et de la paternité. Cette diversité rend essentiel pour les chercheurs de comprendre les codes, politiques et attentes qui s'appliquent dans leur domaine spécifique, dans leur institution d'origine et au sein des revues et presses où ils espèrent publier.

Malgré ces différences, de nombreux principes éthiques fondamentaux sont largement partagés dans les pratiques académiques et scientifiques. Cet article explore des exemples clés de questions éthiques en recherche et explique pourquoi elles sont si importantes. Il aborde également un sujet contemporain pressant : l'utilisation éthique de l'IA dans la recherche et la publication.

1. Honnêteté et intégrité dans les pratiques et publications de recherche

L'honnêteté reste la base de la recherche éthique. Sans elle, l'ensemble de l'entreprise scientifique s'effondre. Lorsque les lecteurs consultent un article publié, ils supposent que les données et les méthodes ont été rapportées honnêtement et que les conclusions reposent sur des résultats authentiques. Toute tromperie délibérée viole cette confiance fondamentale.

Les pratiques contraires à l'éthique dans ce domaine incluent :

• Fabriquer des données : inventer des résultats qui n'ont jamais été obtenus.
• Falsifier ou « cuisiner » les données : modifier, tronquer ou rapporter sélectivement les résultats pour correspondre à une conclusion souhaitée.
• Dry labbing : prétendre avoir réalisé des expériences qui n'ont en réalité jamais eu lieu.
• Cherry picking : ne présenter que les « meilleurs » résultats tout en cachant les résultats contradictoires ou gênants.
• Fausser les méthodes : décrire des procédures ou des tailles d'échantillon différentes de celles réellement utilisées.

Ces pratiques nuisent non seulement à la réputation des chercheurs individuels. Elles gaspillent du temps et des ressources, induisent en erreur d'autres chercheurs, compromettent la fiabilité des revues et méta-analyses et — dans des domaines comme la médecine, l'ingénierie ou les sciences de l'environnement — peuvent littéralement mettre des vies en danger. C'est pourquoi la fabrication ou falsification délibérée de données est souvent classée comme faute professionnelle en recherche et peut entraîner des rétractations, la perte de financements, un licenciement et des sanctions professionnelles.

L'honnêteté s'étend également à l'interprétation des résultats. Les chercheurs éthiques sont transparents sur l'incertitude, les limites et les explications alternatives. Ils évitent de surestimer les effets ou de laisser entendre qu'une corrélation prouve une causalité. Être transparent sur ce que les données peuvent ou ne peuvent pas montrer est une part essentielle du maintien de l'intégrité.

2. Objectivité et non-discrimination dans la conception et la conduite de la recherche

Aucun chercheur n'est complètement neutre : chacun apporte son propre parcours, ses valeurs et ses expériences à son travail. La pratique éthique ne requiert pas l'élimination impossible de tous les biais, mais exige que les études soient conçues et menées pour répondre aux questions de recherche — et non pour confirmer des préférences personnelles ou des hypothèses discriminatoires.

Cela signifie que :

• La sélection des participants doit être justifiée par les objectifs de la recherche, et non par commodité ou préjugé.
• Les groupes ne doivent pas être exclus ou ciblés en fonction de caractéristiques telles que le genre, l'ethnie, le handicap, la religion ou l'âge, sauf s'il existe une raison claire et défendable.
• L'analyse des données doit être réalisée selon des plans préétablis dans la mesure du possible (par exemple, via la préinscription), avec des écarts pleinement expliqués.
• Les interprétations doivent être fondées sur des preuves, et tout conflit d'intérêts potentiel (comme un financement par des parties intéressées) doit être déclaré ouvertement.

En pratique, cela implique souvent une réflexion attentive sur les dynamiques de pouvoir et les inégalités structurelles. Par exemple, lors de recherches avec des communautés vulnérables ou marginalisées, les chercheurs éthiques s'efforcent d'éviter des conceptions exploitantes et visent plutôt un engagement respectueux, inclusif et bénéfique.

3. Attention soigneuse, consciencieuse et tenue des registres

La recherche éthique ne concerne pas seulement les grandes décisions ; elle porte aussi sur les petites pratiques quotidiennes : la rigueur avec laquelle vous effectuez les procédures, la fiabilité avec laquelle vous enregistrez ce que vous avez fait et la qualité avec laquelle vous stockez et partagez les données résultantes.

Les bonnes pratiques incluent :

• Concevoir les études avec soin afin que les méthodes répondent réellement à la question de recherche.
• Suivre les protocoles de manière cohérente, ou documenter et justifier toute déviation.
• Tenir des enregistrements précis et datés des procédures, matériaux, participants et décisions analytiques.
• Stocker les données de manière sécurisée et conformément aux exigences éthiques et légales (par exemple, les lois sur la protection des données).
• Préparer des ensembles de données et du code afin qu'ils puissent être compris par d'autres et, le cas échéant, partagés pour vérification et réutilisation.

Des enregistrements clairs et bien organisés permettent de répondre aux questions des évaluateurs, de reproduire les résultats, de corriger les erreurs et, si nécessaire, d'enquêter sur des allégations de faute professionnelle. Lorsque ces enregistrements sont manquants ou incomplets, le chercheur et son institution sont exposés à des risques.

4. Respect du travail des autres et propriété intellectuelle

La recherche ne se fait pas en isolation. Chaque projet s'appuie sur des idées, méthodes et résultats antérieurs. Les chercheurs éthiques le reconnaissent en donnant le crédit approprié à ceux dont ils utilisent le travail.

Des problèmes éthiques graves surviennent lorsque les chercheurs :

• Copier du texte, des figures, des tableaux ou des idées sans citation (plagiat).
• Réutiliser leur propre texte précédemment publié sans reconnaissance (auto-plagiat), en particulier dans les sections méthodes ou contexte.
• Utiliser des images, ensembles de données ou instruments développés par d'autres sans permission ou attribution appropriée.
• Ne pas créditer les contributions des étudiants, assistants ou collaborateurs.

Le plagiat n'est pas seulement une infraction technique ; il dénature l'origine des idées, s'attribue le mérite du travail des autres et fausse le registre académique. Il peut entraîner des rétractations, des mesures disciplinaires et des dommages durables à la réputation. Pour l'éviter, les chercheurs doivent citer leurs sources avec diligence, distinguer clairement entre citation et paraphrase et être transparents quant à toute réutilisation de leurs propres écrits ou données.

5. Équité et sincérité dans la collaboration et la paternité

La plupart des recherches modernes sont collaboratives. Les projets impliquent souvent des équipes d'universitaires, de chercheurs postdoctoraux, d'étudiants, de techniciens, de statisticiens et de partenaires externes. La collaboration peut être intellectuellement enrichissante, mais elle crée aussi des défis éthiques liés à la responsabilité, au crédit et aux déséquilibres de pouvoir.

Les principes clés pour une collaboration éthique incluent :

• Attentes claires : convenir dès le départ de qui fera quoi, comment les décisions seront prises et comment la paternité sera déterminée.
• Répartition équitable des tâches : veiller à ce que les membres d'équipe moins puissants ne soient pas accablés par tout le travail de routine tout en étant exclus de la reconnaissance.
• Pratiques d'attribution d'auteur honnêtes : accorder la paternité uniquement à ceux qui ont apporté des contributions substantielles à la conception, au design, à la collecte de données, à l'analyse ou à la rédaction, et qui sont prêts à assumer la responsabilité du travail final.
• Reconnaissances appropriées : reconnaître ceux dont les contributions ne répondent pas aux critères d'auteur (par exemple, soutien administratif, traduction, assistance technique).

L'attribution de paternité cadeau (ajouter le nom de quelqu'un simplement en raison de son statut), la paternité fantôme (omettre quelqu'un qui a fait un travail significatif) et la paternité sous pression (forcer un personnel junior à ajouter une personne senior qui a peu fait) sont toutes contraires à l'éthique. Les revues demandent de plus en plus des déclarations détaillées de contribution des auteurs pour décourager ces pratiques.

6. Respect et soin des participants, des animaux et du patrimoine culturel

De nombreuses questions éthiques en recherche se posent en fonction de ce qui — ou de qui — est étudié. Que votre travail implique des participants humains, des animaux ou des artefacts culturels, vous avez la responsabilité d'éviter tout préjudice et de traiter ce que vous étudiez avec respect.

6.1 Participants humains

La recherche avec des personnes nécessite généralement l'approbation d'un comité d'examen institutionnel (IRB) ou d'un comité d'éthique de la recherche. Les principes fondamentaux incluent :

• Consentement éclairé : les participants doivent être informés de ce que l'étude implique, de ce qu'il adviendra de leurs données et des risques ou bénéfices encourus, et ils doivent accepter volontairement.
• Droit de se retirer : les participants doivent être libres de se retirer à tout moment sans pénalité.
• Vie privée et confidentialité : les données personnelles doivent être stockées en toute sécurité, partagées uniquement lorsque cela est approprié et anonymisées lorsque cela est possible.
• Soin spécial pour les groupes vulnérables : des protections supplémentaires peuvent être nécessaires pour les enfants, les patients, les réfugiés et d'autres personnes en situation fragile.

6.2 Animaux

Lorsque des animaux sont utilisés dans la recherche, la pratique éthique se concentre sur la minimisation de la douleur et de la détresse et sur la justification de l'utilisation des animaux lorsque des alternatives sont disponibles. De nombreux cadres insistent sur les « 3Rs » :

• Remplacement : utiliser des alternatives non animales lorsque cela est possible.
• Réduction : utiliser le nombre minimum d'animaux nécessaire pour des résultats valides.
• Affinement : améliorer les procédures pour réduire la souffrance.

6.3 Objets, sites et archives

Dans des disciplines telles que l'archéologie, l'histoire de l'art et la conservation, les objets et sites eux-mêmes doivent être protégés. Les fouilles, les prélèvements et la manipulation peuvent causer des dommages irréversibles aux artefacts, bâtiments et écosystèmes. Les chercheurs éthiques utilisent les méthodes les moins invasives possibles, assurent une formation appropriée pour la manipulation de matériaux fragiles et respectent les lois locales ainsi que les attentes des communautés.

7. Éthique de la publication : soumissions multiples et publications en double

Les responsabilités éthiques ne s'arrêtent pas à la fin de la recherche. La manière dont vous publiez vos résultats compte aussi. Une question importante est la pratique de soumettre le même manuscrit à plusieurs revues ou presses en même temps. Parce que l'évaluation par les pairs prend du temps, la plupart des éditeurs exigent que les soumissions soient exclusives jusqu'à ce qu'une décision soit prise.

Soumettre le même article à plusieurs revues simultanément gaspille les efforts des éditeurs et des évaluateurs et peut entraîner confusion ou publication en double. De même, republier le même contenu dans différents lieux sans justification claire et permission est considéré comme contraire à l'éthique, sauf s'il est explicitement indiqué qu'il s'agit d'une traduction, d'une version mise à jour ou d'une réimpression et que toutes les parties sont d'accord.

Pour éviter ces problèmes, les chercheurs doivent :

• Soumettez les manuscrits à un seul journal à la fois.
• Divulguez toute soumission ou publication liée lorsqu'on vous le demande.
• Demandez la permission avant de réutiliser des figures, tableaux ou grandes sections de texte déjà publiés.
• Suivez les directives de chaque éditeur concernant la publication antérieure, les prépublications et le partage des données.

8. Utilisation éthique de l'IA dans la recherche et la rédaction

L'IA est rapidement devenue partie intégrante du paysage de la recherche. Les outils peuvent aider à rechercher la littérature, résumer des articles, générer des brouillons de texte, analyser des images ou suggérer du code. Bien que certaines de ces utilisations puissent être acceptables voire utiles, elles soulèvent de nouvelles questions éthiques que les chercheurs ne peuvent ignorer.

Les préoccupations importantes incluent :

• Transparence : Si des systèmes d'IA sont utilisés pour générer du texte, des images, des analyses ou des traductions, de nombreuses revues et institutions attendent désormais que cela soit divulgué. Faire passer du matériel généré par IA pour un travail entièrement humain peut être trompeur.
• Précision et « hallucinations » : Les outils d'IA peuvent produire avec assurance des affirmations incorrectes, des références fabriquées ou des résumés déformés. S'y fier sans vérification peut introduire des erreurs graves dans vos recherches et publications.
• Similarité et originalité : Parce que les modèles d'IA sont entraînés sur de grands corpus de textes existants, leur production peut ressembler à des travaux publiés, ce qui augmente les scores de similarité et soulève des préoccupations de plagiat — même lorsque vous n'aviez pas l'intention de copier.
• Biais et équité : Les systèmes d'IA reflètent souvent les biais présents dans leurs données d'entraînement. S'ils sont utilisés pour des tâches telles que le codage de données qualitatives ou la sélection de variables, ils peuvent reproduire ou amplifier les inégalités existantes à moins d'être soigneusement surveillés.
• Protection des données et confidentialité : Télécharger des documents confidentiels, des entretiens sensibles ou des manuscrits non publiés sur des outils tiers peut enfreindre les obligations légales et éthiques concernant la vie privée et la sécurité des données.

Les chercheurs éthiques considèrent l'IA comme un outil pour soutenir, et non remplacer, le jugement humain. Ils vérifient tout contenu produit ou suggéré par l'IA en le confrontant aux sources primaires et à leur propre expertise. Ils évitent d'utiliser l'IA pour fabriquer des données ou simuler des expériences et restent pleinement responsables de l'intégrité de ce qu'ils publient. En cas de doute, ils consultent les politiques institutionnelles et les directives des revues avant de s'appuyer sur du matériel généré par l'IA.

9. Pourquoi les questions éthiques en recherche sont si importantes

Les principes éthiques en recherche sont parfois perçus comme des obstacles bureaucratiques : des formulaires à remplir, des cases à cocher et des évaluations à subir. En réalité, ils existent pour protéger quatre choses cruciales :

• Vérité : Sans honnêteté et rigueur, les résultats scientifiques ne peuvent être fiables, reproduits ni approfondis.
• Personnes et communautés : Les règles éthiques aident à prévenir les préjudices aux participants, collègues, étudiants et au grand public qui peuvent être affectés par la recherche et ses applications.
• Patrimoine culturel et naturel : Une pratique responsable garantit que les archives, artefacts et écosystèmes sont préservés pour les générations futures.
• Confiance dans la recherche : Lorsque le système de recherche est perçu comme juste, transparent et responsable, la société est plus susceptible de le soutenir par le financement, la participation et le respect.

L'éthique n'est donc pas un ajout à la « vraie » recherche ; c'est une partie essentielle de la bonne conduite de la recherche. En intégrant la réflexion éthique à chaque étape d'un projet — des idées initiales et des demandes de financement à la collecte de données, l'analyse, la rédaction et la publication — les chercheurs protègent non seulement leur propre carrière, mais aussi l'intégrité et l'utilité des connaissances qu'ils créent.

Conclusion

Les exemples de questions éthiques en recherche, de la fabrication de données et du plagiat à l'attribution injuste d'auteurs et à l'utilisation non sécurisée de l'IA, ne sont pas de simples récits d'avertissement. Ils rappellent ce qui est en jeu lorsque les universitaires et scientifiques travaillent avec des outils puissants, des participants vulnérables et des ressources limitées. Les choix des chercheurs peuvent soit renforcer, soit affaiblir la confiance sur laquelle repose la communication scientifique.

En s'engageant à l'honnêteté, à l'objectivité, à une tenue rigoureuse des dossiers, au respect d'autrui et à des pratiques de publication équitables — et en abordant les nouvelles technologies telles que l'IA avec une conscience critique et de la transparence — les chercheurs peuvent garder les pieds fermement ancrés dans l'éthique. Cela les protégera non seulement des accusations de faute et des rétractations, mais contribuera également à garantir que leur travail fait réellement progresser la connaissance et sert les communautés et sociétés qui rendent la recherche possible en premier lieu.