En 2023, certaines universités ont instauré une vérification systématique des travaux remis en ligne. Face à la multiplication des outils d’intelligence artificielle générative, la surveillance académique se réinvente. De nouveaux acteurs promettent de traquer les textes créés par ChatGPT, mais la réalité du terrain tempère ces ambitions. Plusieurs chercheurs remettent en question la fiabilité de ces dispositifs. Les enseignants, eux, tentent d’apprivoiser protocoles et indicateurs, parfois intégrés directement aux logiciels de gestion de copies, pour débusquer l’usage de l’IA.
L’efficacité réelle de ces procédés dépend de la langue, de la discipline, du niveau des étudiants… Mais les méthodes de contournement se multiplient, brouillant toujours un peu plus la frontière entre l’humain et la machine. Même un enseignant chevronné peut se retrouver démuni face à une copie trop « parfaite » et à des outils aux conclusions incertaines.
Pourquoi la détection de ChatGPT devient un enjeu pour les universités
L’ombre de l’intelligence artificielle générative plane désormais sur les bancs de l’université. L’émergence de ChatGPT dans les usages étudiants bouscule les modes d’évaluation et remet en cause le principe même d’intégrité académique. Les enseignants assistent, parfois impuissants, à l’automatisation croissante de la production écrite. Le risque ? Voir le sens critique s’effacer derrière la puissance d’un algorithme.
Dans ce climat, la détection de ChatGPT ne se limite plus à un simple dispositif de contrôle. Il s’agit de préserver l’authenticité des apprentissages, de défendre la singularité des parcours, et d’éviter que le plagiat ne s’immisce dans chaque devoir rendu. Les équipes pédagogiques s’interrogent : comment distinguer une inspiration légitime d’une reproduction servile, un appui ponctuel d’une délégation totale de la réflexion ?
Les outils de détection de l’IA se diversifient, évoluent, mais les modèles génératifs aussi. Ce jeu du chat et de la souris brouille les repères, laissant enseignants et étudiants dans une zone d’incertitude permanente.
- La confiance entre l’étudiant et le professeur s’effrite peu à peu.
- La valeur du diplôme elle-même fait l’objet de débats.
- L’évaluation ne tient plus qu’à une chose : réussir à discerner le travail humain du texte généré.
Le débat universitaire s’intensifie. La lutte contre la triche ne suffit plus : il s’agit désormais de repenser la transmission du savoir, d’accepter la présence de l’IA tout en maintenant des exigences intellectuelles élevées et une diversité d’approches.
Peut-on vraiment distinguer un texte généré par l’IA d’un travail d’étudiant ?
Le sujet s’invite dans les réunions pédagogiques, les discussions de couloir, les échanges de copies annotées. Tenter de trancher entre une rédaction étudiante et une production de ChatGPT relève parfois du défi. Les textes générés par l’IA ont gagné en fluidité, en cohérence, et répondent de mieux en mieux aux attendus universitaires. Pour l’œil non averti, la frontière s’estompe. Même les experts restent prudents.
Des outils ont vu le jour, promettant une analyse fine basée sur la statistique, le repérage de structures répétitives ou la détection de schémas linguistiques particuliers. Pourtant, aucun ne livre de verdict incontestable. Les textes issus de ChatGPT affichent souvent une logique sans bavure, un vocabulaire foisonnant mais impersonnel, une argumentation un peu trop lisse. Quelques indices subsistent : une absence totale de fautes, un ton uniforme, des incohérences subtiles ou un manque d’originalité dans l’approche. Mais rien qui permette d’écarter tout doute.
Pour mieux cerner les stratégies déployées par les enseignants, voici ce qui est régulièrement mis en œuvre :
- Repérer des formulations génériques ou des tournures répétitives qui trahissent une construction automatique.
- Comparer la copie suspecte avec des devoirs manuscrits antérieurs de l’étudiant.
- Instaurer un échange oral pour vérifier la compréhension réelle du sujet.
Rien n’est infaillible. Les faux positifs, qui accusent à tort un étudiant, existent bel et bien. Les faux négatifs aussi, laissant passer des textes générés sans qu’aucun signal ne soit repéré. Les enseignants s’appuient alors sur leur intuition, leur connaissance des étudiants, le moindre détail pouvant trahir une anomalie. Mais dès que le soupçon s’installe, la relation pédagogique se tend.
Panorama des outils et techniques utilisés par les enseignants pour repérer l’IA
Les établissements supérieurs cherchent à s’armer face à la généralisation des textes générés par ChatGPT. Les enseignants, eux, multiplient les stratégies et s’approprient des outils conçus, initialement, pour d’autres usages. Les plateformes classiques telles que Compilatio ou Magister, pensées pour repérer le plagiat, s’enrichissent aujourd’hui d’algorithmes capables de traquer les signatures linguistiques propres aux IA.
Pour donner un aperçu des méthodes mobilisées, voici celles que l’on retrouve le plus fréquemment :
- Certaines solutions s’appuient sur des analyses de syntaxe, en repérant des structures trop régulières ou un usage atypique du jargon académique.
- D’autres, comme GPTZero ou OpenAI Classifier, évaluent la probabilité qu’un passage ait été rédigé par une IA selon la densité des idées ou la cohérence du propos.
- La comparaison avec d’anciens travaux de l’étudiant demeure une valeur sûre : fautes de grammaire, approximations, maladresses deviennent des signes d’authenticité.
Face à la rapidité d’évolution de l’IA générative, les enseignants doivent aussi miser sur des astuces empiriques. Demander une explication orale sur un passage suspect, exiger des travaux manuscrits, surveiller la rédaction en temps réel… tout un arsenal se met en place. Mais chaque nouvel outil voit naître sa parade, chaque méthode humaine se heurte à l’inventivité des générateurs comme Gemini ou ChatGPT. La vigilance reste donc une affaire de tous les instants, un équilibre fragile au cœur de la pédagogie.
Vers une utilisation responsable de l’intelligence artificielle dans l’enseignement supérieur
Face à la montée en puissance des outils d’intelligence artificielle, l’interdiction pure et simple n’a pas résisté longtemps à la réalité du terrain. La peur d’une triche généralisée n’a pas balayé l’envie d’expérimenter. Les enseignants dialoguent avec leurs étudiants sur les usages de ChatGPT, du simple résumé d’article à la dissertation entière. Ce dialogue discret transforme en profondeur l’expérience universitaire : reconnaître l’IA comme un outil d’apprentissage, oui, mais sans perdre de vue l’objectif d’autonomie et de réflexion personnelle.
Peu à peu, les universités dessinent un cadre. Certaines facultés demandent que tout usage de ChatGPT soit signalé, d’autres intègrent l’IA dans des exercices spécifiques, comme aide méthodologique. Il ne s’agit plus seulement de détecter, mais de repenser l’évaluation, de stimuler l’esprit critique, d’encourager la reformulation et la contextualisation des savoirs.
Les axes prioritaires émergent sur le terrain :
- Initier les étudiants à un usage éclairé des outils d’intelligence artificielle.
- Instaurer une culture de responsabilité et de transparence sur les pratiques numériques.
- Faire évoluer les modalités de contrôle des connaissances pour limiter les dérives.
Cette mutation exige des enseignants une capacité d’adaptation continue. Certains organisent des ateliers sur l’IA générative, d’autres privilégient les formats oraux ou les exercices créatifs pour limiter l’automatisation des devoirs. Il ne s’agit plus de bannir l’IA, mais de l’encadrer, de guider, d’éduquer à son usage. Ce glissement impose un partage des responsabilités inédit entre innovation technologique et exigences académiques, entre liberté et rigueur.
L’université avance, parfois à tâtons, parfois à contre-courant, mais toujours avec la conviction qu’apprendre à vivre avec l’intelligence artificielle, c’est déjà refuser de lui céder le dernier mot.
