Un participant vous remet un travail de validation de quinze pages, bien construit et sans faute. Il y a trois ans, vous l’auriez noté sans hésiter. Aujourd’hui, vous vous demandez qui l’a écrit.
Ce que montre la recherche
En 2024, une équipe de l’Université de Reading a glissé des copies rédigées par une IA parmi de vrais examens à domicile, dans cinq modules de psychologie. Les correcteurs n’étaient pas prévenus. Résultat : 94 % des copies de l’IA n’ont pas été repérées, et elles ont obtenu en moyenne de meilleures notes que celles des étudiants (Scarfe et al., 2024).
L’étude porte sur une seule université et sur des examens écrits non surveillés. Elle ne dit rien d’une épreuve pratique ou d’un oral. Elle suffit pourtant à poser le constat : un texte rendu à distance ne prouve plus, à lui seul, la compétence de son auteur.
Pourquoi un détecteur ne règle pas le problème
Un logiciel de détection donne une probabilité, pas une preuve. Refuser un travail sur cette base expose l’organisme à une contestation qu’il aura du mal à soutenir. Nous conseillons de ne jamais fonder une décision sur ce seul indice.
Quatre mesures qui tiennent
- Faire l’inventaire. Listez vos évaluations et repérez celles qui reposent entièrement sur un texte rédigé sans surveillance. Ce sont elles qu’il faut revoir en premier.
- Ajouter une deuxième preuve. Une défense orale de quinze minutes sur le travail rendu montre vite si le participant maîtrise ce qu’il a écrit. Une tâche réalisée sous observation joue le même rôle.
- Évaluer aussi la démarche. Demandez les étapes : un plan commenté, une version intermédiaire, les choix faits et leurs raisons. Un travail suivi en plusieurs temps est plus difficile à déléguer.
- Fixer une règle claire sur l’IA. Dites ce qui est permis, ce qui ne l’est pas et ce qui doit être déclaré. Une règle écrite protège les participants autant que l’organisme.
Ces mesures reviennent à une même idée, défendue depuis longtemps en évaluation : une décision est plus solide quand elle repose sur plusieurs preuves de nature différente (van der Vleuten et Schuwirth, 2005). L’IA rend ce conseil urgent.
Aller plus loin
Un atelier sur mesure, par exemple « L’IA et vos évaluations », réunit vos formateurs pendant une demi-journée autour de leurs propres travaux écrits. Ils repartent avec des épreuves adaptées. Un premier échange de 30 minutes est offert pour en parler.
Références
- Scarfe, P., Watcham, K., Clarke, A., & Roesch, E. (2024). A real-world test of artificial intelligence infiltration of a university examinations system: A « Turing Test » case study. PLOS ONE, 19(6), e0305354.
- van der Vleuten, C. P. M., & Schuwirth, L. W. T. (2005). Assessing professional competence: from methods to programmes. Medical Education, 39(3), 309-317.
