L’usage de l’intelligence artificielle générative est désormais massif dans les nouvelles générations étudiantes, bousculant les codes et les enjeux de l’évaluation des connaissances. Voilà qui pose un certain nombre de dilemmes aux universités. Comment peuvent-elles repenser leurs examens pour maintenir la crédibilité des diplômes ?
S’il existe vraiment des innovations de rupture dans l’éducation, les usages des intelligences artificielles génératives pourraient être de celles-là. Ce n’est rien moins qu’un nouveau rapport au savoir qui s’instaure sous nos yeux. À l’université, c’est probablement l’évaluation des apprentissages et le risque de triche qui soulèvent le plus de questions.
Les fraudes sont difficiles à observer. Par définition la triche est cachée et il est difficile de la différencier des utilisations légitimes des intelligences artificielles génératives. De plus, il n’existe pas à ce jour en France d’étude robuste qui permettrait de la qualifier et de la quantifier, d’autant que les plateformes de détection de plagiat s’avèrent inopérantes. Peu fiables, celles-ci produisent à la fois des faux positifs et des faux négatifs, comme le montrent l’étude de William H. Walters et celle de Philippe Dessus et Daniel Seyve.
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On sait en revanche que les étudiants utilisent massivement les intelligences artificielles génératives. Une enquête du Digital Education Council, publiée en août 2024 montre que 86 % d’entre eux, dans un panel de 16 pays incluant la France, les utilisent, alors qu’une étude, plus récente, du Higher Education Policy Institute, réalisée en février 2025, estime que 92 % des étudiants britanniques y recourent dont 88 % pour des activités donnant lieu à une évaluation.
Face à ce…
Auteur: Jean-François Cerisier, Professeur de sciences de l’information et de la communication, Université de Poitiers
