La menace croissante de la faute professionnelle en recherche et son impact sur la confiance scientifique

Introduction : La science dépend de la confiance

Les sociétés modernes dépendent de la recherche scientifique pour presque tous les aspects de la vie quotidienne. Les vaccins, les traitements médicaux, les modèles climatiques, les normes d'ingénierie, les technologies numériques et les prévisions économiques reposent tous sur des études menées par des chercheurs du monde entier. Ces études ne sont pas infaillibles, mais le système repose sur l'hypothèse que les scientifiques rapportent honnêtement leurs méthodes et résultats et que les revues et institutions font de leur mieux pour filtrer les travaux défectueux ou frauduleux.

Lorsque cette hypothèse échoue, les conséquences peuvent être graves. La faute professionnelle en recherche ne nuit pas seulement aux carrières individuelles ; elle affaiblit la confiance dans la science dans son ensemble. Chaque cas de fraude médiatisé, chaque article rétracté qui a autrefois influencé les politiques ou la pratique clinique, devient partie intégrante d'un récit plus large selon lequel « on ne peut pas faire confiance aux experts ». À l'ère de l'amplification par les réseaux sociaux et des débats polarisés, même un petit nombre de mauvais acteurs peut avoir un impact disproportionné.

La menace n'est pas seulement théorique. Au cours des dernières décennies, un nombre croissant de rétractations, de cas de lanceurs d'alerte et d'enquêtes statistiques ont révélé comment la fabrication, la falsification, le plagiat et des formes subtiles de manipulation des données peuvent passer à travers le processus d'examen par les pairs. Parallèlement, une concurrence intense pour les financements et les postes, combinée à une supervision imparfaite, a créé un environnement où les pratiques discutables peuvent sembler tentantes voire normales.

Cet article examine les principaux types de faute professionnelle en recherche, les forces systémiques qui les favorisent, et les conséquences pour la crédibilité scientifique. Il présente ensuite des stratégies concrètes pour réduire ces fautes et reconstruire la confiance dans la recherche comme guide fiable pour l'action.

1. Formes de faute professionnelle en recherche

La définition centrale de la faute professionnelle en recherche utilisée par de nombreuses institutions se concentre sur trois comportements principaux : la fabrication, la falsification et le plagiat. Cependant, les cas réels montrent un spectre plus large, incluant la manipulation d'images, la duplication de données et un large éventail de « pratiques de recherche discutables » qui ne sont pas forcément illégales mais qui compromettent néanmoins la fiabilité de la science.

1.1 Fabrication : Création de données qui n'ont jamais existé

La fabrication est la forme la plus simple de faute professionnelle : le chercheur invente simplement des choses. Au lieu de rapporter des observations, des mesures ou des réponses à des enquêtes qui ont réellement eu lieu, il invente des chiffres, des participants, des expériences ou des résultats pour correspondre à un récit souhaité.

La fabrication peut prendre plusieurs formes :

• Prétendre avoir réalisé des expériences ou des essais cliniques qui n'ont jamais été menés.
• Inventer des ensembles de données entiers ou ajouter des participants fictifs pour augmenter la taille de l'échantillon.
• Générer des résultats « parfaits » qui manquent de la variabilité observée dans les données réelles.

Parce que les données fabriquées peuvent sembler plausibles, il peut être extrêmement difficile de les détecter. Souvent, les premiers indices apparaissent lorsque d'autres chercheurs échouent à plusieurs reprises à reproduire les résultats rapportés, ou lorsque des lanceurs d'alerte ayant travaillé sur le projet révèlent des divergences entre les registres de laboratoire et les résultats publiés.

1.2 Falsification : déformer les données et méthodes réelles

La falsification diffère de la fabrication en ce que certaines données authentiques existent, mais elles sont manipulées ou rapportées de manière sélective. L'objectif est généralement de faire paraître les résultats plus forts, plus nets ou plus favorables qu'ils ne le sont réellement.

Exemples courants de falsification incluent :

• Omettre des points de données gênants qui affaiblissent ou contredisent l'hypothèse.
• Modifier des graphiques et diagrammes — changer les échelles, tronquer les axes ou lisser la variabilité — pour exagérer les effets.
• Changer de tests statistiques jusqu'à obtenir une valeur p significative, sans divulguer le chemin analytique complet.
• Décrire des méthodes d'une manière qui ne correspond pas à ce qui a réellement été fait, entravant les efforts de réplication.

La falsification peut être plus difficile à poursuivre que la fabrication pure car elle se cache souvent derrière des décisions légitimes concernant le nettoyage ou l'analyse des données. Cependant, lorsque des schémas de rapport sélectif deviennent clairs à travers plusieurs articles, ou lorsque la documentation interne contredit les affirmations publiées, la falsification devient évidente.

1.3 Plagiat et auto-plagiat

Le plagiat en recherche est l'utilisation des mots, idées ou données d'une autre personne sans reconnaissance appropriée. Il refuse le crédit aux auteurs originaux et induit en erreur la communauté sur qui a contribué quoi dans un domaine.

Le plagiat peut impliquer :

• Copier de larges sections de texte d'un article existant sans citation ni guillemets.
• Paraphraser l'argument ou la structure d'une autre étude tout en le présentant comme un travail original.
• Réutiliser des figures, images ou tableaux sans permission ni reconnaissance.

L'auto-plagiat — ou publication en double — se produit lorsque des auteurs republient des parties substantielles de leur propre travail sans divulgation. Bien que cela ne trompe pas les lecteurs sur l'origine des données, cela gonfle le nombre de publications, encombre la littérature avec du contenu redondant, et peut fausser les méta-analyses et revues systématiques qui considèrent chaque article comme une preuve indépendante.

1.4 Manipulation d'images et duplication de données

Les outils numériques ont rendu les images scientifiques à la fois plus faciles à créer et plus faciles à manipuler abusivement. Bien que des ajustements basiques (comme le recadrage ou la correction uniforme de la luminosité) puissent être acceptables lorsqu'ils sont rapportés de manière transparente, une édition plus poussée peut relever de la faute professionnelle.

Les pratiques problématiques incluent :

• Copier-coller des parties d'images de microscopie pour créer l'apparence de structures répétées ou d'effets plus forts.
• Modifier le contraste, supprimer des bandes ou réarranger des pistes dans des images de gel pour changer l'interprétation des résultats.
• Réutiliser la même image ou jeu de données dans plusieurs articles tout en affirmant qu'ils proviennent d'expériences ou de populations différentes.

Ces manipulations peuvent être subtiles. Les logiciels spécialisés et les analystes d'images formés jouent désormais un rôle croissant dans la détection d'anomalies que les évaluateurs humains pourraient manquer.

1.5 Pratiques de recherche discutables

Sous la conduite clairement répréhensible se trouve une zone grise de « pratiques de recherche discutables » (QRPs). Celles-ci ne répondent pas toujours aux définitions formelles de fabrication, falsification ou plagiat, mais compromettent néanmoins la fiabilité scientifique.

Exemples incluent :

• P-hacking : réaliser de nombreux tests statistiques et ne rapporter que ceux qui donnent des résultats significatifs.
• HARKing (Hypothesising After the Results are Known) : présenter des résultats exploratoires comme s'ils avaient été prédits à l'avance.
• Salami slicing : diviser une étude en plusieurs articles plus petits pour augmenter le nombre de publications.
• Ne pas rapporter les résultats négatifs ou nuls, contribuant au biais de publication.

Les QRPs peuvent être justifiées comme « la façon dont le domaine fonctionne », mais collectivement elles déforment la littérature et rendent plus difficile la distinction entre résultats robustes et bruit statistique.

2. Pourquoi la mauvaise conduite est en hausse

Bien que le comportement malhonnête ait toujours existé, plusieurs caractéristiques de l'environnement de recherche moderne semblent augmenter à la fois la tentation et l'opportunité de mauvaise conduite. Comprendre ces facteurs est essentiel pour concevoir des stratégies de prévention efficaces.

2.1 La pression de publier et d'obtenir des financements

Les carrières académiques tournent souvent autour des indicateurs : nombre de publications, facteurs d'impact, indices h, revenus de subventions et classements institutionnels. Les comités de recrutement, les panels de promotion et les agences de financement s'appuient sur ces indicateurs comme des indicateurs rapides de productivité et d'influence. Cette culture du « publier ou périr » peut pousser les chercheurs à privilégier une production rapide au détriment d'un travail rigoureux et reproductible.

Pour les chercheurs en début de carrière, la pression peut être intense. Les contrats à court terme, les postes limités et la concurrence féroce pour les subventions créent la perception qu'un seul article de haut niveau pourrait déterminer leur avenir. Dans un tel environnement, il existe un risque que certains individus passent de l'optimisation légitime de leur travail (choisir des projets prometteurs, affiner les analyses) à la manipulation non éthique des données ou des rapports.

2.2 Examen par les pairs imparfait et supervision éditoriale

L'examen par les pairs reste la pierre angulaire du contrôle de qualité dans la publication scientifique, mais il est loin d'être parfait. Les évaluateurs travaillent généralement bénévolement, sous contrainte de temps, et peuvent ne pas avoir accès aux données sous-jacentes, au code ou aux protocoles détaillés. Dans de nombreux cas, ils doivent se fier à la confiance dans les descriptions des auteurs.

Les problèmes systémiques incluent :

• Revues qui n'exigent pas le partage des données ou une documentation claire, limitant la vérifiabilité.
• Conflits d'intérêts chez les évaluateurs ou éditeurs qui ne sont pas entièrement divulgués.
• Utilisation inégale des outils de détection de plagiat ou d'analyse d'images selon les revues et les disciplines.
• Volumes élevés de soumissions qui encouragent des décisions rapides plutôt qu'un examen approfondi.

Ces faiblesses ne causent pas la faute, mais elles peuvent permettre qu'elle passe inaperçue assez longtemps pour influencer les citations, les directives cliniques ou le débat public.

2.3 Formation et mentorat insuffisants en éthique

De nombreux étudiants et chercheurs débutants entrent dans la vie académique avec une exposition limitée à une formation formelle en éthique de la recherche. Ils peuvent apprendre à utiliser des instruments complexes ou des logiciels statistiques, mais reçoivent peu de conseils sur la responsabilité en matière d'auteur, la gestion des données ou le traitement acceptable des images.

Les conséquences peuvent inclure :

• Plagiat involontaire dû à une prise de notes insuffisante ou à une confusion sur les règles de citation.
• Tenue de registres négligente rendant impossible la reconstitution des expériences.
• Mauvaise compréhension des critères d'auteur, conduisant à des conflits ou à une attribution injuste des crédits.

Les pratiques de mentorat comptent aussi. Une culture de laboratoire qui met l'accent sur la rapidité, « l'impact » et la compétition tout en minimisant la transparence et la reproductibilité peut normaliser les pratiques de recherche douteuses (QRPs) et brouiller la frontière entre comportement acceptable et inacceptable.

2.4 Incitations financières et institutionnelles

La recherche est souvent étroitement liée au financement et au prestige. Les grandes subventions, les partenariats commerciaux et les classements institutionnels peuvent créer de puissantes incitations à obtenir des résultats impressionnants. Les sponsors — qu'ils soient publics ou privés — peuvent consciemment ou inconsciemment favoriser les études qui produisent des conclusions positives ou exploitables.

Dans certains cas, cette pression peut encourager un biais subtil : concevoir des études plus susceptibles de produire des résultats favorables, présenter les résultats sous un jour positif ou minimiser les limites et les incertitudes. Lorsque ces tendances s'ajoutent à un manque de supervision, la faute devient plus probable.

3. L'impact sur la confiance scientifique

Chaque cas de faute scientifique a des répercussions qui vont bien au-delà de l'article original. Ensemble, ces cas façonnent la manière dont le public, les décideurs politiques et les autres chercheurs perçoivent la science en tant qu'institution.

3.1 Scepticisme public et polarisation

Lorsque des études frauduleuses ou profondément défectueuses attirent l'attention des médias, elles peuvent renforcer les récits selon lesquels la science est peu fiable ou guidée par des agendas cachés. Cela est particulièrement dangereux dans des domaines déjà politiquement ou émotionnellement sensibles, tels que la science du climat, les vaccins, la nutrition ou les directives de santé publique.

Une fois la confiance entamée, même des études soigneuses et bien menées peuvent être rejetées comme « juste une autre opinion ». Corriger la désinformation est lent et difficile ; les rétractations reçoivent rarement autant de publicité que les affirmations initiales, et des résultats obsolètes ou trompeurs peuvent continuer à circuler en ligne longtemps après avoir été démentis.

3.2 Ressources gaspillées et agendas de recherche erronés

La mauvaise conduite gaspille de l'argent, du temps et des efforts humains. Lorsque des résultats fabriqués ou falsifiés entrent dans la littérature, d'autres chercheurs peuvent tenter de les reproduire ou de les étendre, investissant des mois ou des années dans des études de suivi qui échouent finalement. Les organismes de financement peuvent allouer des ressources à des pistes prometteuses mais erronées, retardant les progrès sur des bases plus solides.

Même lorsque la mauvaise conduite est finalement découverte, des ressources supplémentaires doivent être consacrées aux enquêtes, rétractations et publications correctives. Ce processus est nécessaire pour réparer le dossier mais détourne l'attention de la production de nouvelles connaissances fiables.

3.3 Risques pour les patients, les populations et les politiques

En médecine, santé publique et sciences de l'environnement, les résultats de la recherche guident des décisions concrètes. La mauvaise conduite dans ces domaines peut mettre des vies en danger. Des bénéfices de traitement exagérés ou des effets secondaires cachés peuvent amener les cliniciens à utiliser des interventions inefficaces ou nuisibles. Des études épidémiologiques erronées peuvent orienter des politiques de santé publique qui allouent mal les ressources ou ne traitent pas les risques réels.

De même, la mauvaise conduite dans la recherche environnementale ou climatique peut fausser les réglementations, les évaluations des risques et les négociations internationales. Lorsque des corrections ultérieures révèlent que des preuves clés étaient peu fiables, tant les politiques que la confiance sur lesquelles elles reposaient peuvent être gravement compromises.

3.4 Dommages aux institutions et aux chercheurs en début de carrière

Lorsque la mauvaise conduite est révélée, la réputation des institutions et des collaborateurs peut en souffrir, même si une seule personne était directement responsable. Les universités peuvent faire l'objet d'un examen minutieux de la part des financeurs, des régulateurs et des médias. Les départements peuvent avoir du mal à recruter des étudiants ou à sécuriser des partenariats. Les collaborateurs honnêtes qui ont fait confiance à des données falsifiées peuvent voir leur propre crédibilité remise en question.

Les chercheurs en début de carrière peuvent être particulièrement vulnérables. Ceux qui ont travaillé sous la direction de superviseurs ultérieurement reconnus coupables de mauvaise conduite peuvent voir leurs publications rétractées sans qu'ils en soient responsables, perdant ainsi des preuves cruciales de leur productivité. Cette expérience peut être démoralisante et peut détourner des talents des carrières académiques.

4. Stratégies pour réduire la mauvaise conduite et reconstruire la confiance

Lutter contre la mauvaise conduite en recherche nécessite une réponse à plusieurs niveaux. Aucune politique, outil ou formation unique ne peut éliminer tous les risques, mais une combinaison de mesures structurelles, culturelles et individuelles peut renforcer considérablement l'intégrité de la recherche.

4.1 Améliorer l'évaluation par les pairs et les contrôles éditoriaux

Les revues et éditeurs peuvent améliorer leur capacité à détecter les problèmes avant publication en :

• Utiliser systématiquement des outils de détection de plagiat et de similarité pour toutes les soumissions.
• Appliquer des logiciels de contrôle d'images et, si nécessaire, demander une expertise pour la révision de figures complexes.
• Exiger des descriptions claires des méthodes, des déclarations de disponibilité des données et, lorsque c'est approprié, l'accès aux données brutes ou au code.
• Encourager les rapports enregistrés et les plans d'analyse préalables, qui verrouillent les hypothèses et les résultats principaux avant la collecte des données.

Ces mesures ne remplacent pas le jugement humain, mais elles fournissent des couches supplémentaires de défense contre la fraude délibérée et les erreurs négligentes.

4.2 Éducation à l'éthique et mentorat responsable

Les institutions peuvent réduire la mauvaise conduite en investissant dans une formation significative et spécifique à la discipline sur l'éthique de la recherche et la conduite responsable. Les programmes efficaces vont au-delà des listes de contrôle en ligne ou des ateliers ponctuels et intègrent l'éthique dans la pratique quotidienne de la recherche.

Les éléments clés incluent :

• Enseigner une gestion appropriée des données, y compris le contrôle de version, le stockage sécurisé et une documentation claire.
• Clarifier les critères d'attribution d'auteur, les normes de citation et la réutilisation acceptable des textes ou descriptions de méthodes.
• Discuter d'études de cas réelles de mauvaise conduite et de pratiques de recherche questionnables, en soulignant à la fois les causes et les conséquences.

Les chercheurs seniors et les chefs de groupe ont également la responsabilité de montrer l'exemple : partager les données lorsque c'est possible, admettre l'incertitude, récompenser la rigueur et la réplication, et montrer clairement que l'intégrité compte plus que l'impact à court terme.

4.3 Science ouverte et transparence

Les pratiques de science ouverte peuvent rendre la mauvaise conduite plus difficile à cacher et plus facile à détecter. En augmentant la transparence, elles favorisent également une culture de responsabilité et de collaboration.

Les approches prometteuses incluent :

• Pré-enregistrer les hypothèses et les résultats principaux pour les études confirmatoires.
• Partager des ensembles de données anonymisés, des scripts d'analyse et des prépublications lorsque cela est éthiquement et légalement possible.
• Publier des résultats négatifs ou nuls pour réduire le biais de publication et élargir la base de preuves.

Les pratiques ouvertes ne garantissent pas l'honnêteté, mais elles offrent plus d'opportunités de vérification indépendante et de critique constructive.

4.4 Protéger les lanceurs d'alerte et renforcer la responsabilité

Beaucoup de cas d'inconduite sont révélés parce que quelqu'un à l'intérieur d'un projet remarque des irrégularités et s'exprime. Pour que cela se produise, les institutions doivent fournir des canaux sûrs et confidentiels pour soulever des préoccupations et doivent protéger ceux qui les utilisent contre les représailles.

Les systèmes efficaces incluent :

• Des politiques claires et accessibles sur la manière de signaler une inconduite suspectée.
• Des comités ou bureaux indépendants chargés d'enquêter sur les allégations de manière équitable et rapide.
• Une communication transparente sur les résultats, dans les limites de la confidentialité et des exigences légales.

Une responsabilité visible—par des corrections, des rétractations et, lorsque nécessaire, des sanctions—démontre que l'intégrité est prise au sérieux, ce qui peut à son tour renforcer la confiance entre chercheurs et public.

4.5 Réformer les incitations

En fin de compte, un changement durable nécessite d'aligner les incitations avec l'intégrité. Si le succès professionnel dépend principalement du nombre de publications et des résultats spectaculaires, même les meilleures politiques auront du mal face à la pression sous-jacente de raccourcir les étapes.

Les réformes pourraient inclure :

• Reconnaître et récompenser la recherche de haute qualité et reproductible, même lorsque les résultats sont négatifs ou progressifs.
• Valoriser les contributions telles que la curation des données, la rigueur méthodologique, l'évaluation par les pairs et les études de réplication dans les décisions d'embauche et de promotion.
• Réduire la dépendance aux facteurs d'impact des revues et autres métriques étroites lors de l'évaluation des chercheurs et des institutions.

Lorsque la qualité et l'intégrité sont véritablement valorisées, l'inconduite devient non seulement contraire à l'éthique mais aussi irrationnelle d'un point de vue professionnel.

Conclusion : Protéger la crédibilité de la science

La visibilité croissante des inconduites en recherche est un défi sérieux pour la communauté scientifique, mais c'est aussi une opportunité. Chaque cas exposé oblige les chercheurs, les institutions et les revues à confronter les faiblesses du système et à se demander comment elles peuvent être corrigées. Bien que l'inconduite ne sera probablement jamais totalement éliminée—aucune entreprise humaine n'est parfaite—sa fréquence et son impact peuvent être significativement réduits.

Garantir la confiance scientifique nécessite une combinaison de normes claires, une supervision rigoureuse, une éducation significative, des pratiques transparentes et une responsabilité juste mais ferme. Cela requiert aussi un changement culturel : s'éloigner des métriques étroites et du prestige, et aller vers une appréciation plus profonde du travail soigneux, honnête et reproductible. Lorsque les chercheurs savent que l'intégrité est à la fois attendue et récompensée, ils sont mieux à même de résister aux pressions pouvant mener à des inconduites.

La science reste l'un des outils les plus puissants de l'humanité pour comprendre et améliorer le monde. Protéger cet outil contre la corruption—par la vigilance, la réforme et un engagement partagé envers une pratique éthique—est essentiel si la recherche doit continuer à mériter la confiance que la société lui accorde.