Pour éviter d'être accusés à tort d'avoir triché à l'aide de l'IA, les étudiants se tournent vers des outils d'IA qui «humanisent» leurs copies ou bâclent désormais leur travail pour ne pas déclencher d'alerte

Le paradoxe universitaire : pour éviter d'être accusés à tort d'avoir triché à l'aide de l'IA, les étudiants se tournent vers des outils d'IA qui « humanisent » leurs copies
ou bâclent désormais leur travail pour ne pas déclencher d'alerte

Aux États-Unis, de plus en plus d’étudiants affirment être accusés à tort d’avoir triché à l’aide de l’intelligence artificielle. En cause : des détecteurs d’IA jugés peu fiables, et l’émergence parallèle d’outils de « humanisation » destinés à contourner ces mêmes systèmes. Une enquête révèle une réalité troublante : dans cette bataille technologique, ce sont parfois les étudiants honnêtes qui se retrouvent pris au piège.

Selon des analyses récentes, notamment relayées par plusieurs médias grands publics et spécialisés, l'intégration de l'IA dans les cursus universitaires amène le système éducatif à un « point de crise ». La facilité déconcertante avec laquelle des outils comme ChatGPT peuvent produire des dissertations, résoudre des problèmes complexes ou encore générer du code informatique bouscule les méthodes d'évaluation traditionnelles et soulève des inquiétudes majeures quant à l'intégrité académique.

La principale préoccupation, largement documentée, est l'augmentation potentielle de la tricherie. Des enseignants rapportent déjà une recrudescence de travaux rendus qui portent manifestement la marque de l'IA, obligeant les institutions à repenser leurs stratégies de contrôle et d'évaluation. Certains établissements voient même un retour en grâce des examens sur table et des interrogations orales, des méthodes jugées plus à même de vérifier l'acquisition réelle des connaissances par l'étudiant.

La réponse des enseignants ? Des détecteurs d'IA

L'adoption rapide de l'IA par les jeunes a suscité une vague d'inquiétude quant à la possibilité que les étudiants trichent pendant leurs études, ce qui a conduit de nombreux professeurs à soumettre les travaux écrits à des détecteurs d'IA en ligne qui vérifient si les étudiants ont utilisé de grands modèles linguistiques pour rédiger leurs travaux à leur place. Certaines universités affirment avoir surpris des centaines d'étudiants en train de tricher de cette manière.

Cependant, depuis leur apparition il y a quelques années, les détecteurs d'IA ont été critiqués à plusieurs reprises pour leur manque de fiabilité et leur tendance à signaler les locuteurs non natifs de l'anglais comme suspects de plagiat.

D'ailleurs, ZeroGPT, un détecteur de contenu généré par IA présenté comme étant « le plus avancé et fiable », indique qu'un passage biblique qui lui a été soumis (notamment Philippiens chapitre 4 verset 4 à 9) a 98,1% de chance d'être généré par IA.


L’émergence des « humanizers » comme réponse défensive

De plus en plus d'étudiants affirment également que leurs travaux ont été signalés à tort comme ayant été rédigés par une IA. Plusieurs d'entre eux ont intenté des poursuites judiciaires contre des universités pour le préjudice moral et les sanctions qu'ils affirment avoir subis en conséquence.

Plusieurs cas d’étudiants sanctionnés, parfois sévèrement, sur la base de ces seuls indicateurs sont rapportés. Certains expliquent avoir rédigé leurs devoirs sans aucune assistance automatisée, avant de se voir reprocher un style jugé « trop fluide » ou « trop structuré ». Le soupçon ne repose donc plus sur des faits observables, mais sur une interprétation algorithmique du langage.

Face aux accusations de tricherie liée à l'IA, certains étudiants se tournent vers un nouveau groupe d'outils d'IA générative appelés « humanisateurs ». Ces outils analysent les dissertations et suggèrent des modifications à apporter au texte afin qu'il ne soit pas identifié comme ayant été créé par une IA. Certains sont gratuits, tandis que d'autres coûtent environ 20 dollars par mois.

Certains utilisateurs des outils humanisateurs s'en servent pour éviter d'être pris en flagrant délit de tricherie, tandis que d'autres affirment ne pas utiliser du tout l'IA dans leur travail, mais veulent s'assurer qu'ils ne seront pas accusés à tort d'utiliser l'IA par des programmes de détection de l'IA.

En réponse à cela, et à mesure que les chatbots continuent de progresser, des entreprises telles que Turnitin et GPTZero ont mis à niveau leurs logiciels de détection de l'IA, dans le but de repérer les textes qui ont été traités par un humaniseur. Elles ont également lancé des applications que les étudiants peuvent utiliser pour suivre l'activité de leur navigateur ou l'historique de leurs écrits afin de pouvoir prouver qu'ils ont rédigé eux-mêmes le contenu, bien que certains humaniseurs puissent taper le texte que l'utilisateur souhaite copier-coller au cas où les frappes de l'étudiant seraient suivies.

« Les étudiants essaient désormais de prouver qu'ils sont humains, même s'ils n'ont peut-être jamais touché à l'IA », explique Erin Ramirez, professeure agrégée en éducation à l'université d'État de Californie, à Monterey Bay. « Alors, où en sommes-nous ? Nous sommes pris dans une spirale sans fin. »

Quand bien écrire devient suspect

L’un des aspects les plus inquiétants soulevés concerne les profils d’étudiants les plus touchés. Les étudiants non natifs de l’anglais, ceux qui utilisent des outils de correction grammaticale, ou au contraire ceux qui ont un style académique très maîtrisé, semblent davantage exposés aux faux signalements.

Dans certains témoignages, des étudiants expliquent avoir volontairement simplifié leur écriture, raccourci leurs phrases ou supprimé des transitions logiques pour éviter d’être détectés. Autrement dit, le système incite implicitement à produire des travaux de moindre qualité. L’algorithme devient le véritable lecteur à satisfaire, bien avant l’enseignant.

« Si nous écrivons correctement, nous sommes accusés d'utiliser l'IA, ce qui est absolument ridicule », a déclaré Aldan Creo, un étudiant diplômé espagnol qui étudie la détection de l'IA à l'université de Californie à San Diego. « À long terme, je pense que cela va poser un gros problème. »

Les éditeurs de détecteurs d’IA eux-mêmes reconnaissent souvent que leurs outils ne doivent pas être utilisés comme preuve définitive. Pourtant, sur le terrain, ces avertissements sont parfois ignorés ou minimisés.

Pour les étudiants accusés à tort, les recours sont complexes, chronophages et émotionnellement coûteux. Certains racontent des procédures disciplinaires longues, sans véritable possibilité de démontrer leur innocence, puisqu’il est quasiment impossible de prouver qu’un texte n’a pas été généré par une IA. L’asymétrie est frappante : une accusation algorithmique suffit, mais la défense repose sur la parole de l’étudiant.

En novembre, un assistant enseignant dans un cours de science des données a accusé Creo d'utiliser l'IA pour rédiger un rapport. Creo a expliqué à l'assistant enseignant qu'il avait l'habitude d'expliquer étape par étape son raisonnement pour résoudre un problème, ce que ChatGPT est connu pour faire, selon une copie des messages qu'il a échangés avec l'assistant enseignant.

Finalement, sa note a été corrigée, mais pour éviter une nouvelle bataille, Creo a déclaré qu'il « simplifiait » parfois son travail en laissant des mots mal orthographiés ou en utilisant des structures de phrases espagnoles qui ne sont pas correctes en anglais. Désormais, Creo passe tout son matériel au crible d'un détecteur d'IA à titre préventif.

« Je dois faire tout ce que je peux pour montrer que je rédige réellement mes devoirs moi-même », a-t-il déclaré.


Une crise de confiance entre étudiants et institutions : « j'écris uniquement pour ne pas déclencher ces détecteurs d'IA »

Au-delà de la technologie, une rupture de confiance plus profonde semble se dessiner. Les étudiants interrogés par les médias expriment le sentiment d’être présumés coupables par défaut. Les enseignants, de leur côté, se disent démunis face à des outils d’IA de plus en plus performants et à la pression institutionnelle pour maintenir l’intégrité académique.

Cette tension transforme la relation pédagogique. Le devoir n’est plus seulement un exercice d’apprentissage, mais un objet potentiellement litigieux, susceptible de déclencher une enquête. Dans ce contexte, l’IA ne sert plus uniquement à apprendre ou à tricher, mais à naviguer dans un système perçu comme hostile.

Dans le pire des cas, le stress causé par ces accusations a poussé certains étudiants à abandonner leurs études.

Brittany Carr a obtenu des notes insuffisantes pour trois devoirs qu'elle avait réalisés en tant qu'étudiante à distance à la Liberty University, une école évangélique privée de Virginie qui compte parmi les établissements en ligne les plus fréquentés des États-Unis, car ceux-ci avaient été signalés par un détecteur d'IA. Elle a montré l'historique de ses révisions, y compris la façon dont elle avait rédigé le premier devoir à la main dans un cahier, selon des captures d'écran d'e-mails et de messages qu'elle a échangés avec ses professeurs.

« Comment l'IA aurait-elle pu inventer tout cela ? », a demandé Carr dans un e-mail daté du 5 décembre. « J'ai parlé de mon diagnostic de cancer, de ma dépression et de mon parcours, et vous croyez que c'est l'IA ? »

Ses preuves n'ont pas suffi : l'école de travail social lui a tout de même demandé de suivre un cours sur « l'écriture intègre » et de signer une déclaration dans laquelle elle s'excusait d'avoir utilisé l'IA, comme le montrent les e-mails.

« C'est un sentiment très étrange, car l'école utilise l'IA pour nous dire que nous utilisons l'IA », a-t-elle déclaré.

Cela l'a stressée. Carr craignait qu'une nouvelle accusation de tricherie n'amène le ministère des Anciens combattants à lui retirer son aide financière. Afin d'éviter d'autres accusations injustifiées, elle a déclaré avoir soumis tous ses documents au détecteur d'IA de Grammarly et modifié toutes les sections mises en évidence jusqu'à ce que le détecteur conclue que l'ensemble du texte avait été rédigé par un humain.

« Mais j'ai l'impression que mes écrits ne donnent aucune information pertinente — j'écris uniquement pour ne pas déclencher ces détecteurs d'IA », a-t-elle déclaré.

L’évaluation à l’ère de l’IA

Peut-on réellement continuer à évaluer les étudiants comme avant, tout en essayant de filtrer l’IA à l’aide d’outils imparfaits ? Pour de nombreux experts, la réponse est clairement non.

Plutôt que de s’en remettre à des détecteurs peu fiables, certaines universités commencent à repenser leurs modalités d’évaluation. Travaux en classe, présentations orales, processus d’écriture documenté, usage encadré et déclaré de l’IA : ces pistes visent à réduire la dépendance à la détection automatisée, au profit d’une approche pédagogique plus réaliste.

La réponse de certains établissement secondaire et supérieur aux États-Unis ? Le retour du stylo et du papier

Avec un accès facile à des applications telles que ChatGPT, qui peut répondre à n'importe quelle question et rédiger des dissertations complètes à votre place, les lycéens et les étudiants ont commencé à tricher, se contentant de laisser un algorithme réfléchir et passer les examens à leur place. Il n'est donc pas surprenant que certains éducateurs aient adopté l'analogie pour tenter d'endiguer la vague d'anti-intellectualisme qui déferle sur le pays.

Le Wall Street Journal a récemment fait des recherches et découvert que les ventes de cahiers bleus ont augmenté. Citant des données provenant d'un certain nombre de grandes universités publiques, le journal note que les achats en gros de ces livrets ont augmenté à pas de géant depuis le lancement de ChatGPT à la fin de l'année 2022 :

« Les ventes de cahiers bleus pour cette année scolaire ont augmenté de plus de 30 % à l'Université A&M du Texas et de près de 50 % à l'Université de Floride. La croissance improbable a été encore plus impressionnante à l'Université de Californie, Berkeley. Au cours des deux dernières années universitaires, les ventes de cahiers bleus au Cal Student Store ont augmenté de 80 %. La demande de cahiers bleus est soudainement en plein essor parce qu'ils contribuent à résoudre un problème qui n'existait pas jusqu'à présent sur les campus ».

Pourtant, si le retour des cahiers bleus est considéré par certain comme un pas dans la bonne direction, ils ne sont certainement pas la panacée pour la grande variété de maux causés par l'utilisation de l'IA par les étudiants. Philip D. Bunn, professeur assistant au Covenant College en Géorgie, a récemment écrit sur son blog que la dissertation traditionnelle ne peut être remplacée par la dissertation en classe. Bunn écrit que « le processus de rédaction d'un article en dehors de la classe ne peut pas être simplement reproduit lors d'un examen dans un livre bleu, et quelque chose de sérieux est perdu si nous abandonnons complètement la dissertation traditionnelle, que ces dissertations soient plus analytiques, argumentatives ou basées sur la recherche ».

Une bataille technologique probablement perdue d’avance

En filigrane se dessine une conclusion difficile à éviter : à mesure que les modèles d’IA progressent et que les outils dits « d'humanisation » se perfectionnent, la détection automatique devient de moins en moins pertinente. Chercher à distinguer de façon fiable un texte humain d’un texte assisté par IA pourrait relever d’une illusion technique.

Dans cette guerre des algorithmes, persister dans la logique du contrôle risque surtout de produire des dégâts collatéraux. Faux coupables, stress accru, nivellement par le bas de l’expression écrite : autant de signaux faibles qui suggèrent que le problème n’est pas l’IA en elle-même, mais la difficulté des institutions à accepter qu’elle fasse désormais partie intégrante du paysage éducatif.

Sources : Liberty University, Yale Day, ABC, MPR

Et vous ?

Les détecteurs d’IA ont-ils encore une légitimité pédagogique dès lors que leurs éditeurs eux-mêmes reconnaissent qu’ils ne constituent pas une preuve fiable ?

Accuser un étudiant sur la base d’un score algorithmique n’instaure-t-il pas une présomption de culpabilité incompatible avec les principes fondamentaux de l’enseignement supérieur ?

Les faux positifs des détecteurs d’IA pénalisent-ils davantage certains profils d’étudiants, notamment les non-natifs ou ceux ayant un style académique très normé ?