Les Cahiers de
IRAFFA

Institut de Recherche et d'Action
sur la Fraude et le Plagiat Académiques

Vol. 2, N° 1

2024

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M

Cahiers méthodologiques
Genève, 31 décembre 2024

Institut International de Recherche et d'Action sur la Fraude et le Plagiat Académiques
(IRAFPA)

Site web : https://irafpa.org

Adresse postale :

IRAFPA c/o Tal Schibler, DGE Avocats
Rue Bartholoni 6
1204 Genève
Suisse

ISSN : 2813-7787

DOI : https://doi.org/10.56240/irafpa.cm.v2n1/

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Table des matières

L'intégrité académique et ses enjeux stratégiques pour le continuum « Enseignement Supérieur – Recherche – Innovation » à l'heure des Gen-AI .... 27

1. Introduction : de l'intégrité académique à l'intégrité intellectuelle .................................... 28

2. Formalisation du concept de continuum ESRI et élucidation du lien intégrité académique - intelligence économique .................................................................................................................. 30

3. Analyse des enjeux stratégiques de l'intégrité académique pour l'innovation et la décision .................................................................................................................................................................................. 33

4. Conclusion. L'intégrité académique comme problème d'intelligence économique, dans le contexte de la révolution des IA génératives et de la course à l'innovation : et le citoyen ? Et le territoire ? .................................................................................................................................................................................. 37

5. Bibliographie.................................................................................................................................................. 39
# L'intégrité académique et ses enjeux stratégiques pour le continuum « Enseignement Supérieur – Recherche – Innovation » à l'heure des Gen-Al

Ludovic JEANNE

Professeur assistant en Géopolitique, EM Normandie Business School, Laboratoire Métis

Orcid: [0000-0002-5859-7781](https://doi.org/0000-0002-5859-7781)

**Mots-clefs** : Intelligence économique – Continuum ESRI – Légitimité sociale – Confiance publique – Innovation – Décision – Gen-Al.

**Résumé** : Dans le champ praxéologique de l'intelligence économique, l'intégrité académique n'est pas identifiée comme un enjeu majeur. Pourtant, en précisant le concept de continuum « Enseignement Supérieur - Recherche – Innovation » et en mettant ce dernier en relation avec les risques afférents à la fraude académique, nous pouvons mettre en évidence quatre enjeux stratégiques, s'inscrivant dans le champ de l'intelligence économique : la légitimité sociale, la confiance publique, le potentiel d'innovation et la fiabilité de la décision. Cela permet ensuite de mettre en évidence les conséquences de la fraude académique pour différents acteurs de ce continuum. Dès lors, il faut développer une vision extensive des enjeux de l'intégrité académique dans la société et renforcer ainsi la valeur d'une approche par la Responsabilité Sociétale Académique.

**Key words:** Business intelligence - ESRI continuum - Social legitimacy - Public trust - Innovation - Decision - Gen-Al.

**Abstract:** In the praxeological field of business intelligence, academic integrity is not identified as a major issue. However, by clarifying the concept of the "Higher Education - Research - Innovation" continuum and relating it to the risks associated with academic fraud, we can highlight four strategic issues that fall within the field of business intelligence: social legitimacy, public trust, innovation potential and decision reliability. This then enables us to highlight the consequences of academic fraud for various players on this continuum. It is therefore necessary to develop a broad vision of the stakes of academic integrity in society, and thus reinforce the value of an approach based on Academic Social Responsibility.
# 1. Introduction : de l'intégrité académique à l'intégrité intellectuelle

L'intégrité académique est, généralement et à raison, envisagée à l'aune des enjeux éthiques pour les organisations de l'enseignement supérieur et de la recherche (ESR) et comme relevant de la Responsabilité Sociétale Académique (Bergadaà, 2020). Mais l'intégrité académique peut être envisagée comme un enjeu également stratégique pour les établissements d'enseignement supérieur et de recherche (EESR), notamment en termes d'exposition à des risques : risques d'atteinte à leur crédibilité et à leur image publique mais aussi risques d'ordre juridique, voire risque économique et financier dans un contexte d'accroissement de leur dépendance à des financements privés et de conditionnalité des financements publics. Cela s'applique aux organisations de référence (Universités, Écoles) mais aussi aux laboratoires et aux chercheurs eux-mêmes ; individuellement et collectivement ; dans le secteur public comme dans le secteur privé. Les enjeux principaux pour les chercheurs et leurs organisations de recherche portent sur la légitimité sociale et sur la confiance publique.

Mais au-delà de cette approche des enjeux stratégiques pour les EESR, que l'on peut rapporter à des enjeux de sécurité économique et d'influence tels qu'ils sont définis en intelligence économique (IE), l'intégrité académique doit aussi être considérée comme la base d'enjeux plus vastes, concernant donc un spectre très large d'organisations publiques et privées : l'intégrité intellectuelle et son rôle dans toute forme de créativité/inventivité, à commencer par ce que recouvrent généralement les concepts d'innovation et de décision.

En effet, dans de nombreux domaines économiques, politiques, sociaux ou environnementaux, l'innovation repose ou dépend de l'état des connaissances dans une ou plusieurs disciplines scientifiques (ou des champs dits d'expertise) et des conditions d'accès aux dites connaissances. Potentiellement, toutes les sciences de la nature comme des sociétés humaines sont susceptibles d'être impliquées dans des innovations propres à favoriser un développement économique ou social, ou encore la résolution des problèmes qui se posent aux sociétés, aux organisations et aux gouvernements. Par conséquent, tout ce qui peut affecter, qualitativement ou quantitativement, la production de connaissances scientifiquement recevables est
susceptible d'affecter le potentiel d'innovation des organisations comme des sociétés, quel que soit l'objet de cette innovation. Dans ce cadre, la garantie d'intégrité académique des connaissances diffusées vers les acteurs économiques, sociaux, environnementaux ou politiques est un enjeu stratégique, au sens de l'IE, pour ceux-ci.

Un autre processus du fonctionnement stratégique des organisations est susceptible d'être affecté par la prolifération et les mutations de la fraude académique : la décision et, en particulier, la décision stratégique. Dans ce cas, cela affecte tant la légitimité de la décision que sa pertinence et son efficience, autrement dit sa fiabilité.

Les enjeux principaux pour les organisations, par-delà celles de l'ESR, sont donc le potentiel d'innovation (la connaissance fausse et sa généralisation auraient pour effet de stériliser l'effort d'innovation en rendant infructueuses les idées et les expérimentations qui en dérivent) et la fiabilité des décisions (comment prendre une décision dans l'incertitude de la valeur épistémologique et de l'intégrité des informations et des connaissances mobilisées ? Comment ne pas craindre que ladite décision ne soit rendue inefficiente ? Et comment une telle fragilisation de la décision peut ne pas en affecter la légitimité, quand cela vient à être connu ou perçu ?).

Ces enjeux dépendent d'une connaissance sûre épistémologiquement et éthiquement, ce qui inclut donc le respect le plus effectif possible des principes et nécessités de l'intégrité académique. Cette exigence porte aussi sur l'ensemble des processus du « porté à connaissance », c'est-à-dire de diffusion de la connaissance scientifique vers les acteurs sociaux, qu'ils soient politiques, environnementaux ou économiques. Tous les acteurs dont les activités (notamment d'innovation) et les décisions sont dépendantes de connaissances de type scientifique sont donc susceptibles d'être concernés.

In fine, cette contribution vise à soutenir une reconnaissance plus large du concept de Responsabilité Sociétale Académique en attirant l'attention des citoyens sur les conséquences de la prolifération de la fraude et des méconduites académiques par-delà les mondes sociaux académiques, c'est-à-dire les impacts sur la société, l'économie et la vie politique. La démarche, exploratoire, repose sur le cadre fourni par quatre enjeux politiques, sociaux et économiques, potentiellement menacés par une telle prolifération dans le continuum « Enseignement Supérieur - Recherche - Innovation » (ESRI) et, au-delà, dans la relation entre science et société :
-La légitimité ;

-La confiance ;

-L'innovation ;

-La décision.

Nous verrons que pour les organisations hors ESR, publiques comme privées, ce sont les enjeux liés à l'innovation et à la décision qui doivent notamment retenir notre attention.

## 2. Formalisation du concept de continuum ESRI et élucidation du lien intégrité académique - intelligence économique

Eke (2023) dans son analyse des effets de l'émergence des Intelligences Artificielles (IA) génératives (Gen-AI) parle d'écosystème, dans une idée proche de ce que nous désignons par « continuum ESRI » mais en restant centré sur le champ académique. Bien que l'auteur ait conscience de l'enjeu de l'innovation, qu'il mentionne, il ne le formalise pas. Nous proposons d'aller au-delà, vers les acteurs faisant usage des connaissances scientifiques, par-delà le champ des acteurs académiques stricto sensu. Cela concerne alors le champ de l'innovation (recherche et innovation) comme celui de la décision, publique comme privée.

Nous proposons le modèle heuristique décrit dans la figure 1. Celle-ci présente une simplification ordonnée des principaux processus et types d'acteurs impliqués. Ainsi, ce schéma identifie les principaux acteurs (en orange) et les trois grands registres d'activités (Enseignement / Recherche / Innovation). Les acteurs sont interdépendants et se trouvent mis en relation à travers l'accomplissement des actions et processus afférents aux trois grands registres d'activités mentionnés (en bleu). C'est dans le cadre de ces activités que se jouent la fraude ou l'intégrité académique ainsi que leurs conséquences. Ce qui est essentiel ici, c'est de bien comprendre que, de façon sous-jacente mais directe, ce continuum repose sur des actions de production/élaboration, enseignement/acquisition, diffusion/application des connaissances scientifiques ou de formes de connaissances apparentées (expertise). Par exemple, les étudiants acquièrent des connaissances (mais aussi des compétences afférentes) et cette acquisition est sanctionnée in fine par la délivrance d'un diplôme. Autre exemple,
l'élaboration des connaissances scientifiques donne lieu à des publications et, souvent, à une transformation rendant les résultats de la recherche accessibles aux acteurs sociaux, politiques et économiques (rapports, études, notes, etc.) : c'est là que la connaissance produite peut soutenir et influencer des processus d'innovation ou de décision. Ce continuum est lui-même dépendant en amont de la légitimité sociale et de la confiance publique que l'État, la société et les acteurs économiques lui accordent de façon plus ou moins globale ; et en aval de l'utilité et de la reconnaissance sociales – au sens large – que l'État, la société et les acteurs économiques attribuent au même continuum ESRI. Bien sûr, la reconnaissance sociale des effets de l'innovation (emploi, solutions aux problèmes rencontrés par les sociétés et les économies locales comme nationale) nourrit et interagit avec la légitimité sociale et la confiance publique que les différents acteurs institutionnels, sociaux, environnementaux et économiques accordent à ce continuum ESRI.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 1 : Le continuum ESRI (auteur)</figcaption></figure>

Dès lors que l'on saisit ce continuum ESRI de façon holistique et comme fondé sur la production, la transmission, la diffusion et la transformation (en innovations ou en décisions) de connaissances à caractère scientifique, on ne peut que convenir que
l'intégrité même de ce processus de production-transmission-diffusion-transformation
des connaissances est un enjeu stratégique pour tous ses acteurs.

Si l'on reprend chaque type d'acteurs, il est possible d'expliciter les enjeux plus
spécifiques à chacun. Ainsi, de l'intégrité des connaissances délivrées (par les
enseignants), des examens et des travaux produits (par les étudiants) dépend la
légitimité sociale des diplômes délivrés et, en partie, de leurs détenteurs. De la valeur
socialement construite des diplômes et de celle des résultats scientifiques publiés
dépend la légitimité sociale des chercheurs et des institutions de recherche comme la
confiance publique dans les résultats et les connaissances scientifiques. De cette
dernière dépend l'acceptabilité sociale de la parole des scientifiques et des décisions
prises par les dirigeants porteurs de diplômes de l'ESR. D'autant que ces derniers
sont susceptibles de motiver lesdites décisions sur la base de travaux scientifiques
publiés ou du conseil apporté par une communauté scientifique. C'est ce que tout le
monde a pu observer longuement pendant la crise de la Covid-19.

Or tout ceci est généralement considéré comme « garanti ». Mais bien des évolutions
montrent qu'aucun de ces processus de construction sociale n'est « garanti ». Il y a
même des données d'enquête qui portent à faire l'hypothèse de leur fragilisation. Par
conséquent, non seulement les questions d'intégrité académique doivent être prises
au sérieux mais elles doivent l'être par un éventail beaucoup plus large d'acteurs ;
c'est-à-dire les acteurs économiques (en tant qu'utilisateurs de
résultats/connaissances scientifiques comme en tant que recruteurs), les acteurs
sociaux (par exemple les associations et ONG plaidant des sujets environnementaux),
les collectivités territoriales, les médias et, in fine, les citoyens eux-mêmes.

Par ailleurs, intégrité académique et IE ne peuvent qu'être liées. En effet, l'IE est
généralement vue comme un ensemble d'actions de collecte, d'analyse,
d'interprétation ainsi que de diffusion de l'information en vue de la prise de décision.
Dans une approche plus holistique, l'IE est définie comme un champ de pratiques
stratégiques reposant sur des actions de veille et de renseignement économique, de
sécurité économique et d'influence. Il s'agit alors d'anticiper les évolutions des
environnements organisationnels et les mutations de tous ordres qui peuvent affecter
l'organisation, voire de disposer d'une vue prospective des options stratégiques qui
s'offrent à elle. L'IE peut alors être définie comme une praxéologie du stratégique
(Poisson et Jeanne, 2024). Dans une telle perspective, nous proposons de considérer
que la fraude académique (et son remède, l'intégrité académique) représente donc,
selon les acteurs et selon les circonstances, un enjeu d'influence (légitimé sociale des
acteurs de la recherche et acceptabilité des connaissances délivrées sous la forme
d'enseignements ou de publications) et un enjeu de sécurité économique pour le
continuum ESRI (son financement, la préservation du potentiel d'innovation et la
fiabilité de la décision). Plus fondamentalement encore, tout processus de décision
fondé sur des pratiques d'anticipation ou de prospective sera dépendant de l'intégrité
des informations et des connaissances sur lesquelles il se fonde. Intégrité académique
et IE ne peuvent donc qu'avoir partie liée.

3. Analyse des enjeux stratégiques de l'intégrité académique pour
l'innovation et la décision

Plus spécifiquement, les risques pour le potentiel d'innovation sont considérables.
C'est là un point essentiel de notre réflexion pour montrer en quoi l'intégrité
académique ne concerne pas que les enseignants-chercheurs, leurs étudiants et leurs
institutions mais un continuum socio-organisationnel beaucoup plus vaste. Il y a un
cas documenté qui permet de bien établir les bases du raisonnement
conséquentialiste (Bergadaà, 2015 ; Jeanne, 2023) que nous proposons. Il s'agit du
cas « Sylvain Lesné » (Piller, 2022). C'est un cas dont le motif fondamental réside
dans des actes de falsification et de fabrication d'imagerie médicale affectant des
résultats de recherche sur la maladie d'Alzheimer. Le cas présente une réelle valeur
heuristique car :

1. Il implique un ensemble de chercheurs et d'EESR qui, aux États-Unis en particulier, ont collaboré pendant des années sur la base de recherches et de publications frauduleuses dans un contexte de compétition exacerbée afin de décrocher des financements (publics ou privés) pour des laboratoires universitaires et des programmes de recherche ;

2. Les fraudes académiques, décelées et mises en évidence par Matthew Schrag (Vanderbilt University Medical Center) notamment ont orienté un nombre inconnu, mais qui ne peut être négligeable, de chercheurs et de publications dans une impasse scientifique, c'est-à-dire une direction de
recherche visant à des innovations (ici, in fine, de nouveaux traitements médicaux) mais nécessairement infructueuse ;

3. Les mêmes fraudes académiques ont eu pour effet de gaspiller des financements directs, publics comme privés, ainsi que le temps de travail de nombreuses personnes, notamment de chercheurs (ce qui a également un coût). En outre, d'autres chercheurs et d'autres équipes n'ont pas bénéficié de ces financements ;

4. Les mêmes fraudes académiques ont eu pour incidence, en détournant ou en neutralisant toutes ces ressources (financières, humaines, scientifiques) de ralentir ou d'entraver partiellement le processus d'innovation ayant pour visée de nouveaux traitements.

C'est donc un cas à grande valeur heuristique et didactique pour comprendre comment la fraude académique, même hors tout scénario de prolifération, peut atteindre gravement le potentiel d'innovation des organisations, et plus largement d'une économie et d'une société. Le potentiel d'innovation est alors réduit ou neutralisé par la corruption non décelée des résultats scientifiques publiés.

Or la production des connaissances est percutée par des évolutions contextuelles majeures qui accentuent les risques de prolifération déjà évoqués. Ainsi, la diffusion récente vers un large public des intelligences artificielles, en particulier des Gen-AI, est un champ ayant un grand intérêt heuristique pour notre problématique. Si l'on prend le cas de ChatGPT, Moussavou (2023) soulève ainsi le problème de l'information non-prise en compte par une telle Gen-AI. Autrement dit, tout se passe la plupart du temps sur la base de la croyance (de la part d'utilisateurs insuffisamment informés et formés) que ces outils d'IA accèdent et donc tiennent compte de toute l'information existante sur l'Internet. Or ce n'est pas le cas. Donc la base informationnelle est doublement tronquée et biaisée : d'abord parce qu'elle ne peut être exhaustive ni même y tendre, ensuite parce que beaucoup, sinon la plupart, des utilisateurs ne tiennent pas compte de cette importante limite. Ils en viennent donc à considérer le résultat de leur usage d'une Gen-AI d'une façon tout à fait faussée, ne prenant généralement même pas en compte le fait que, par définition, une Gen-AI, notamment textuelle, ne produit aucune connaissance nouvelle.
Moussavou (2023) met ainsi en exergue le risque de neutralisation ou d'affaiblissement du potentiel d'innovation et de créativité. Or les IA semblent devoir jouer un rôle essentiel dans la recherche, en particulier dans le secteur privé, soumis à des injonctions de performances qui facilitent des recours peu critiques aux IA. Le paradoxe est que le recours aux IA, en particulier les Gen-Al, est souvent présenté comme un outil d'accélération de l'innovation ; ce qui en soi n'est pas faux. Mais ses usages frauduleux ou simplement sans recul critique devraient avoir plutôt comme effet de la freiner en la neutralisant par la pollution des données ou des corpus de connaissances. Ce processus peut être aggravé par les incertitudes autour de la détectabilité du recours à une Gen-Al dont des travaux récents montrent que cela reste une question ouverte (Blangeois, 2024).

La prise de décision est tout autant exposée aux effets négatifs de recours inexperts ou frauduleux aux Gen-Al. En effet, que l'on se porte du côté des décideurs publics ou de celui des décideurs privés (en particulier les dirigeants d'entreprises), ceux-ci sont dépendant des connaissances et des informations que leur environnement de travail leur communique, en particulier leurs plus proches collaborateurs. Cela se fait d'innombrables manières : conversations formelles et informelles mais aussi notes, études, rapports, audits, etc. Or, il faut bien considérer que pour de nombreuses décisions, y compris stratégiques, la connaissance produite aux fins d'aide à la décision n'est que partiellement, parfois marginalement, voire pas du tout le fait de chercheurs. Autrement dit, la connaissance dont se servent les décideurs n'est pas produite que par des chercheurs : il y a de nombreux autres « producteurs » de connaissance (experts professionnels, conseillers et consultants, services et administrations, cabinets et prestataires spécialisés, membres de réseaux, etc.). Le problème de la production de la connaissance influençant les décisions publiques comme privées est donc bien plus large. Et nul ne se préoccupe, ou si peu, de la fiabilité de ces connaissances, dont la question de leur intégrité, dans des environnements gagnant en complexité.

Un cas stimulant est celui des cabinets de conseil ou d'étude auxquels recourent, parfois massivement, aussi bien les services de l'État, les collectivités que les entreprises ou associations. Or, il n'y a aujourd'hui, sauf exception, aucun acteur qui demande des garanties sur les connaissances ou les conclusions qui lui sont
délivrées. Les risques pour le commanditaire sont multiples. On peut en tenter une
liste non exhaustive à travers trois cas de figure :

- Délivrance de connaissances, d'informations ou de préconisations déjà
produits à une autre occasion, donc qui auront les inconvénients potentiels
suivants : absence d'originalité, paiement d'un travail supposé mais non
accompli, faible contextualisation ;

- Délivrance de connaissances, d'informations ou de préconisations produits par d'autres sans qu'ils soient cités, c'est-à-dire des procédés plagiaires plus ou moins classiques. Cela comportera les mêmes inconvénients potentiels que précédemment ;

- Délivrance de connaissances, d'informations ou de préconisations produits par une IA, notamment une Gen-AI, de façon totale ou partielle. Cela comportera les mêmes inconvénients potentiels que précédemment.

Dans tous les cas, le décideur prend la responsabilité de décisions qui évidemment peuvent avoir des effets négatifs graves, à court, moyen ou long terme, notamment à une échelle locale. Pour une entreprise, un enchaînement de décisions mal fondées peut porter atteinte à son développement puis à sa pérennité, donc in fine produire de la destruction d'emplois. Pour une collectivité, un enchaînement de décisions mal fondées peut porter atteinte au bien-être des habitants, au bon usage de l'argent public, voire à la sécurité des habitants du territoire (par exemple les décisions prises en matière environnementale).

L'accumulation de décisions ayant finalement des effets négatifs, et malgré tous les
aléas afférents à la mise en relation entre la décision et ses effets, ne peut que porter
préjudice in fine à la légitimité du décideur et à la confiance publique dans les
décisions. Ces questions et les processus dont il est question ici ne peuvent être tenus
pour étrangers à la crise politique et éthique que semblent traverser les États et les
sociétés démocratiques.
## 4. Conclusion. L'intégrité académique comme problème d'intelligence économique, dans le contexte de la révolution des IA génératives et de la course à l'innovation : et le citoyen ? Et le territoire ?

Les attitudes des institutions et des dirigeants et dirigeantes de l'ESR face aux risques afférents à la fraude académique et à sa prospective est souvent discutée dans le milieu des sciences de l'intégrité. Elles sont généralement inquiétantes tant elles paraissent décalées et inadéquates aux enjeux soulevés par des communautés de recherche spécialisées comme l'IRAPFA. Si l'on reprend une typologie des attitudes cognitives (individuelles et collectives) face au risque, on peut relever que la plupart des réactions sont problématiques. Jeanne (2009) propose une typologie en cinq types d'attitudes face au risque : « déni », « sécuritaire », « fataliste », « catastrophiste » et « de prise en compte ». Dans cette typologie, l'attitude de traitement du risque dans une logique d'évaluation critique en vue de son évitement, si c'est possible, ou de son atténuation sinon, correspond au type « prise en compte ». Les autres attitudes dénotent des logiques d'actions qui auront pour effet de ne rien faire face au risque (déni, fatalisme, catastrophisme) mais renvoyant à des discours très différents, ou d'agir d'une façon peu efficace mais très consommatrice de ressources (sécuritaire).

De ce point de vue, le contexte d'émergence des Gen-Al est une opportunité pour la recherche en sciences de l'intégrité. À nouveau et dans de meilleures conditions que lors de l'émergence de l'Internet, la communauté de recherche en sciences de l'intégrité peut observer les attitudes des acteurs face à ces nouveaux défis. Ainsi, Soulier (2024) souligne que l'irruption des Gen-Al nous pose la question épistémologique et éthique de la confrontation entre des contenus fondés sur la construction d'une vérité (au sens de l'épistémologie des pratiques scientifiques contemporaines) versus la production d'une vraisemblance. Sur les enjeux qui nous intéressent ici, l'innovation et la décision, c'est évidemment capital. C'est pourquoi Rayna & Le Pennec (2024) insistent sur une attitude critique vis-à-vis des émergences technologiques afférentes aux IA. Ainsi, ces auteurs soulignent que :

- En réalité, ces IA ne relèvent pas d'une révolution technologique, au sens de l'innovation, puisque leur existence précède l'avènement de ChatGPT ;

- Nous assistons surtout à une rupture d'usage, grâce aux start-ups ayant « ouvert » l'accès de ces IA au grand public.
L'IA n'est donc pas une innovation, aujourd'hui, dans le sens où elle existe depuis bien longtemps. Dès le milieu des années 1950, des vagues d'inquiétude et de fabulation se succèdent, avec, à chaque fois, la même prophétie, celle des humains définitivement remplacés par des machines. Et pourtant, à chaque fois, ces prédictions ne se sont pas concrétisées. Ce qui s'est passé depuis la diffusion publique de ChatGPT, en particulier, n'est pas une rupture technologique, mais une rupture d'usage donc, afférente à une diffusion soudaine, massive et non-régulée vers tous les utilisateurs potentiels dans la société. Et c'est cette rupture d'usage qui nous interpelle en sciences de l'intégrité car les Gen-Al posent la question fondamentale de la « véracité » des contenus et de la qualité incertaine de l'information et de la connaissance, recueillies ou produites à l'aide de ces outils. Or le « grand public », c'est-à-dire les citoyens mais aussi une grande partie des décideurs, n'est pas en mesure d'évaluer ces risques. Dans ce contexte le succès des IA repose sur la confiance que les différents acteurs placent dans les entreprises concernées, comme c'est déjà le cas avec les moteurs de recherche et autres algorithmes des « big tech ».

Ainsi est plus encore mise en tension, voire en difficulté, la faculté du citoyen et des décideurs d'accéder à des informations et des connaissances « valides » mais aussi de bénéficier des innovations et des décisions qui peuvent découler de celles-ci. Parmi les solutions à explorer – et pour éviter l'escalade sans fin déviance/répression – il parait opportun de mettre en avant celle d'un rétablissement des proximités entre tous les acteurs du continuum ESRI décrit ci-dessus et aux échelles territoriales adéquates.

La méconnaissance entre tous ces acteurs – qui résulte notamment d'une longue période de transformations mal maîtrisées tant des EESR que des collectivités – doit être surmontée par l'activation des proximités géographiques, sociographiques et symboliques (Bouba-Olga et Zimmermann, 2004 ; Bouba-Olga et Grossetti, 2008 ; Torre, 2010 ; Jeanne, 2022). Ce rétablissement des proximités au sein du continuum ESRI revient à lui donner une base territoriale qui faciliterait une consolidation des rapports de responsabilité réciproque. En effet, le continuum ESRI tel que décrit ci-dessus parait être a-territorial. C'est pourtant sa territorialité infranationale qui peut soutenir des rapports étroits entre ses parties prenantes atténuant les risques de prolifération de la fraude académique par la responsabilité mieux identifiée de chaque acteur envers tous les autres. La proposition repose sur l'idée que la recherche de proximités (versus distance) est porteuse de valeurs et d'engagement éthique dans
un cadre territorial. Cela l'inscrit dans une géoéthique, c'est-à-dire une logique d'action territorialisée et légitimée par des valeurs partagées (Brennetot 2020, Jeanne, 2022).

Cela explique pourquoi nous préconisons de sortir du cadre strictement académique pour élaborer des arguments et des connaissances permettant de montrer à tous les acteurs sociaux (politiques, économiques, environnementaux et civiques) que l'intégrité académique les concernent, souvent de façon très directe. De ce fait, de la même façon que les citoyens doivent être conscients, dans une société de type démocratique, de l'importance vitale des libertés académiques, ils doivent être tout autant partie prenante d'une intégrité académique « généralisée », c'est-à-dire de l'intégrité intellectuelle de tous les producteurs de connaissances et d'informations.

C'est une façon de donner une perspective élargie ou renforcée au concept de Responsabilité Sociale Académique, étant conscients que probablement aucune société démocratique ne peut survivre à la prolifération du faux et de ce qui l'accompagne : la corruption éthique dans les professions scientifiques, éducatives et, plus largement, intellectuelles.

## 5. Bibliographie

- Bergadaà, M. (2015). *Le plagiat académique, Comprendre pour agir*. L'Harmattan.

- Bergadaà, M. (2020). *Le temps : Entre science et création*. EMS Éditions.

- Blangeois, M. (2024). Repenser l'intégrité académique à l'ère des outils de l'IA générative : une approche expérimentale, 3ème Colloque International de Recherche et Action sur l'Intégrité Académique. 20-22 juin 2024, IRAFPA.

- Bouba-Olga, O., & Grossetti, M. (2008). Socio-économie de proximité. *Revue d'Économie Régionale & Urbaine*, 3, 311 328.

- Bouba-Olga, O., & Zimmermann, J.-B. (2002). Modèles et mesures de la proximité. Universités d'Aix-Marseille II et III.

- Brennetot, B. (2020). « Géoéthique professionnelle, géoéthique prescriptive et géoéthique analytique. Pour une approche constructiviste de la dimension éthique de l'espace des sociétés », *Cybergeo: European Journal of Geography* [En ligne], Politique, Culture, Représentations, document 959, mis en ligne le 05 novembre 2020, consulté le 17 décembre 2024. URL : http://journals.openedition.org/cybergeo/35653 ; DOI : https://doi.org/10.4000/cybergeo.35653

- Eke, D. O. (2023). *ChatGPT and the rise of generative AI: Threat to academic integrity? Journal of Responsible Technology*. Consulté le 14/06/2024 à : https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666659623000033
Jeanne, L. (2009). La fiabilité du raisonnement humain. Essai sur la contribution de l'épistémologie au management des risques catastrophiques. *Management & Avenir*, 27, 208-224. https://doi.org/10.3917/mav.027.0208

Jeanne, L. (2022). « L'intelligence économique territoriale envisagée comme une géoéthique : essai de problématisation. ». *Revue RIDO*, n° 2, pp. 46-65. Disponible sur https://doi.org/10.34699/rido.2022.8

Jeanne, L. (2023). Imitations textuelles et intelligence artificielle : essai de prospective de la fraude académique, in M Bergadaà (Dir.), *Les nouvelles frontières de l'intégrité académique*, Éditions EMS.

Moussavou, J. (2023). ChatGPT dans la rédaction scientifique : des perspectives prometteuses, des préoccupations légitimes. *Management et datascience*. Consulté le 14/06/2024 à : https://management-datascience.org/articles/23913/

Piller, C. (2022). Blots on a field? A neuroscience image sleuth finds signs of fabrication in scores of Alzheimer's articles, threatening a reigning theory of the disease. *Science*. Consulté le 14/06/2024 : https://www.science.org/content/article/potential-fabrication-research-images-threatens-key-theory-alzheimers-disease# sidebar

Poisson, J. et Jeanne, L. (2024). Représentations du monde et adoption des pratiques d'intelligence économique dans les réseaux inter-organisationnels territorialisés. *Communication au 60ème colloque de l'Association de Science Régionale de Langue Française (ASRDLF)*.

Rayna, T. & Le Pennec, E. (2024). Les 4 mythes sur l'IA générative ». *Polytechnique insights* - la revue de l'Institut polytechnique de Paris. Consulté le 14/06/2024 à : https://www.polytechnique-insights.com/tribunes/digital/les-4-mythes-sur-lia-generative/

Soulier, L. (2024). Démystifier l'IA générative : le vrai, le faux et l'incertain. *Polytechnique insights* - la revue de l'Institut polytechnique de Paris. Consulté le 14/06/2024 à : https://www.polytechnique-insights.com/tribunes/science/demystifier-lia-generative-le-vrai-le-faux-et-lincertain/

Torre, A. (2010). Jalons pour une analyse dynamique des Proximités. *Revue d'économie régionale et urbaine*, 3, 409 437.