Intelligence économique: terminologie et maturité de la discipline : approche comparée
Bibliographic record
Abstract
Ce travail de bachelor a pour but de comparer la maturité de l'Intelligence économique dans plusieurs pays à savoir : les Etats-Unis, le Canada, l'Angleterre, la France et la Suisse. Ceci afin de pouvoir démontrer s’il existe une pratique helvétique en Intelligence économique, par rapport aux pratiques étrangères. Pour cela il a été nécessaire de comprendre le vocabulaire utilisé dans chacun de ces pays ainsi que les termes utilisés : Intelligence économique, Competitive Intelligence, Business Intelligence, Market Intelligence et de les placer dans des contextes géographiques et culturels. Il a également été nécessaire de déterminer leur champ d'application. Il s'agissait ici, de définir si leur orientation était plutôt militaire, marketing ou concurrentielle par exemple et de déterminer auxquels des trois piliers de l’IE (veille, protection, influence) ces définitions appartiennent. Un état de l'art sur les formations en IE dans ces pays ainsi que sur le nombre de thèses publiées sur le sujet ont permis de déterminer la maturité de cette discipline dans le monde académique. Les résultats ont démontré que les Etats-Unis et la France sont les plus avancés en termes de formations. La Suisse quant à elle, a publié autant de mémoires que le Royaume-Uni et le Canada. Il a également été fait un état de l'art sur le nombre d'associations professionnelles ainsi que sur les manifestations régulières en Intelligence économique. Cela nous a permis de voir dans quel pays la profession est la plus active. Nous avons pu observer une grande activité professionnelle au Canada et en France, en comparaison aux Etats-Unis qui ne possèdent que très peu d’évènements et d’associations spécialisées en IE. Tous ces résultats mis en parallèle nous ont donné un aperçu général des pratiques de l’IE à travers le monde, et ainsi permis de situer la pratique suisse. Il s’est avéré que contrairement à la France, l’Etat n’est pas impliqué dans le développement dans cette discipline. L'Intelligence économique en Suisse a besoin des professionnels et du monde académique pour se développer. Comme en 2003, lors du lancement de la première formation en IE, initiative de J. Deschamps. Ces résultats ont également démontré que nous ne sommes finalement pas aussi en retard comparé aux autres pays.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.014 | 0.033 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.004 |
| Bibliometrics | 0.021 | 0.026 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.007 |
| Scholarly communication | 0.024 | 0.035 |
| Open science | 0.004 | 0.006 |
| Research integrity | 0.005 | 0.008 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.028 | 0.018 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".