L'utilisation de l'IA convainc un professeur de maths qu'il est « inutile » de noter les devoirs selon l'exactitude, car cela incite les élèves à utiliser l'IA

Plutôt qu'à les faire eux-mêmes

Richard Borcherds, mathématicien de renom qui a reçu la prestigieuse médaille Fields en 1998, a cessé de noter les devoirs de ses étudiants en fonction de leur exactitude après avoir constaté que des outils d'IA les aidaient à obtenir les meilleures notes. « L'utilisation de l'IA par les élèves pour leurs devoirs est désormais très répandue », a déclaré Borcherds. « Noter uniquement sur l'exactitude ne fait que les inciter encore davantage à utiliser l'IA pour leurs devoirs plutôt que de les faire eux-mêmes, et pénalise les élèves qui font preuve d'honnêteté. » Il attribue désormais les notes en se basant principalement sur le fait que les étudiants aient rendu leurs devoirs plutôt que sur l'exactitude de leurs réponses, tout en reconnaissant qu'il ne connaît pas de meilleure solution. Ses commentaires interviennent alors que les outils d'IA sont de plus en plus capables de traiter des problèmes académiques complexes, ce qui soulève des questions sur la manière dont les universités évalueront les travaux des étudiants.

En juillet 2026, le professeur d'histoire Jason Gibson utilisait un piège invisible pour identifier les étudiants trichant avec l'intelligence artificielle (IA) lors d'un examen partiel. En insérant des instructions cachées en police blanche, il avait poussé les logiciels de génération de texte à inclure des phrases absurdes sur Madagascar au milieu d'un essai sur la révolution industrielle. Sur l'ensemble de ses classes, trente-deux élèves échouaient après avoir copié-collé ces réponses incohérentes sans les relire. Cette expérience illustrait une fois de plus la difficulté croissante des éducateurs à maintenir l'intégrité académique face à la prolifération des outils d'IA générative dans les salles de classe.

Pourtant, quelques mois plus tôt, en mars 2026, l'IA générative traversait les portes des salles de classe comme aucune technologie avant elle : silencieusement, massivement, et sans que personne n'avait eu le temps de décider si c'était une bonne idée. Trois ans après le déferlement de ChatGPT dans les amphithéâtres et les lycées, des enseignants, bibliothécaires, tuteurs, correcteurs et professionnels de l'informatique scolaire dressaient un bilan accablant. Ce n'était plus la question de la triche qui était au cœur du débat, c'était celle de la raison d'être de l'éducation elle-même.

Récemment, un professeur de l'université de Berkeley a cessé de noter les devoirs de ses étudiants en fonction de leur exactitude après avoir constaté que des outils d'IA les aidaient à obtenir les meilleures notes. Richard Borcherds, mathématicien de renom qui a reçu la prestigieuse médaille Fields en 1998, a déclaré que l’utilisation généralisée de l’IA par les élèves avait sapé la valeur de la notation traditionnelle des devoirs. « L’utilisation de l’IA par les élèves pour leurs devoirs est désormais très répandue », a déclaré Borcherds. « Noter uniquement sur l’exactitude ne fait que les inciter encore davantage à utiliser l’IA pour leurs devoirs plutôt que de les faire eux-mêmes, et pénalise les élèves qui font preuve d’honnêteté. » Payer des correcteurs pour évaluer des réponses générées par l'IA est également une perte de temps et d'argent, a-t-il déclaré.

Borcherds attribue désormais les notes en se basant principalement sur le fait que les étudiants aient rendu leurs devoirs plutôt que sur l'exactitude de leurs réponses, tout en reconnaissant qu'il ne connaît pas de meilleure solution. Le professeur a déclaré qu’il était de plus en plus difficile de distinguer les travaux générés par l’IA de ceux rédigés par les étudiants eux-mêmes. « Il n’existe pas de moyen simple de faire la différence entre un travail rédigé par un humain et un travail généré par l’IA », a-t-il déclaré. « Parfois, on pouvait reconnaître qu’il s’agissait d’une IA car celle-ci commettait quelques erreurs caractéristiques, mais l’IA s’est désormais tellement améliorée qu’elle commet rarement des erreurs évidentes. »

Ses commentaires interviennent alors que les outils d’IA sont de plus en plus capables de traiter des problèmes académiques complexes, ce qui soulève des questions sur la manière dont les universités évalueront les travaux des étudiants et prépareront la prochaine génération de mathématiciens. Les inquiétudes de Borcherds concernant l’avenir des mathématiques ont également été mises en avant dans une interview. « Si l’IA continue de progresser au rythme actuel, alors, d’ici quelques années, il n’y aura plus rien que les mathématiciens humains puissent faire que l’IA ne puisse faire mieux », a déclaré Borcherds.

Le professeur a exprimé ses doutes quant à savoir si les futurs mathématiciens devaient encore se lancer dans cette voie, affirmant qu’il y a à peine cinq ans, les mathématiques semblaient offrir une protection relativement solide contre les bouleversements technologiques qui secouent aujourd’hui d’autres professions. « Je ne sais pas quoi conseiller. J’ai même posé cette question précise à ChatGPT, et même ChatGPT a répondu qu’il n’avait aucune idée de ce qui allait se passer », a-t-il déclaré.


Borcherds a laissé entendre que les universités pourraient ne pas s’adapter immédiatement aux progrès rapides de l’IA, soulignant la résistance au changement qui caractérise souvent les établissements universitaires. Il a prédit que les départements de mathématiques pourraient continuer à fonctionner comme aujourd’hui pendant plusieurs années, même à mesure que les capacités de l’IA progressent. Le professeur a comparé cette situation à celle des revues universitaires qui continuent de publier des éditions papier alors que, selon lui, elles ont perdu une grande partie de leur raison d’être il y a déjà plusieurs décennies.

« Il y a eu de nombreuses avancées techniques par le passé : le tissage à la main a été supplanté par les métiers à tisser, et les chevaux ont été supplantés par les automobiles, et ainsi de suite », a déclaré Borcherds. « C’est toutefois la première fois qu’un tel phénomène se produit en mathématiques. » En l’absence de meilleure solution en vue, Borcherds a déclaré qu’il basait désormais ses notes principalement sur des examens en présentiel, lors desquels les étudiants ne sont pas autorisés à utiliser d’appareils électroniques.

Les examens en ligne, quant à eux, sont devenus « une perte de temps », a-t-il déclaré, car certains étudiants ont recours à l’IA pour répondre aux questions. Borcherds a indiqué qu’il ne pouvait pas identifier les étudiants qui utilisaient l’IA, mais qu’il avait remarqué que les notes moyennes augmentaient considérablement lors des examens en ligne. Son approche reflète un défi plus large auquel sont confrontées les universités qui tentent de maintenir leurs normes académiques alors que les outils d’IA deviennent de plus en plus accessibles aux étudiants.

L’UC Berkeley a établi des directives exigeant des membres du corps enseignant qu’ils abordent la question de l’utilisation de l’IA dans leurs cours. Anne Marie Richard, vice-provost adjointe chargée de l’enseignement de premier cycle et directrice des technologies académiques de l’université, a déclaré que la division de Berkeley du Sénat académique demandait aux enseignants d’inclure dans leurs programmes des précisions sur les attentes du cours, y compris les règles régissant l’utilisation des outils d’IA.

L’université a également étudié des logiciels de détection de l’IA, notamment Turnitin et Rumi, mais a estimé que ces outils n’étaient pas suffisamment fiables pour être adoptés comme solution standardisée à l’échelle du campus. Les enseignants conservent donc le contrôle des politiques relatives à l’IA dans leurs classes. Pour Borcherds, cependant, les difficultés liées à la notation des devoirs pourraient bien paraître insignifiantes face aux conséquences plus larges de l’IA. « Si le pire effet de l’IA sur la société est qu’il devient plus difficile de noter les devoirs, alors je serai très soulagé », a-t-il déclaré.

En février 2026, selon une étude d'Epson, 58 % des enseignants s'accordaient à dire que l'utilisation de l'IA par les élèves pour réaliser leurs devoirs scolaires avait un effet négatif sur leur apprentissage. En France, près des trois quarts (74 %) étaient convaincus que les ressources pédagogiques traditionnelles permettaient d'acquérir les bases de la lecture, de l'écriture et du calcul. En outre, 54 % des enseignants français affirmaient que cela conduisait à une baisse des résultats aux examens, car sans l'IA, les élèves avaient du mal à obtenir de bons résultats. Il était important de noter que les enseignants ne demandaient pas l'abandon de la technologie, mais ils affirmaient clairement que les bases devaient passer en premier.

Source : Richard Borcherds, professeur à l'université de Berkeley et lauréat de la médaille Fields

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