Outils de vérification de dissertations, IA et plagiat

Qu'est-ce qu'un correcteur de rédaction ?

Par le passé, le terme « vérificateur de dissertation » désignait des outils permettant d'analyser un texte afin d'y détecter des fautes d'orthographe, de grammaire et de vocabulaire. Ces outils pouvaient également servir à vérifier la validité des citations, comme c'est le cas avec Recite. Turnitin, un outil pédagogique très répandu, s'est révélé d'une grande aide pour détecter le plagiat.

Actuellement, l'essor de l'IA a incité les enseignants à envisager l'utilisation d'outils permettant de détecter les contenus générés par l'IA.

Les outils d'analyse de documents basés sur l'IA sont-ils fiables ?

Les taux élevés de faux positifs constituent une préoccupation majeure pour les enseignants. Il peut être risqué de porter des accusations de fraude scolaire, car le fait de se fonder sur un faux positif peut nuire à la relation entre l'enseignant et l'élève.

Cependant, avec un taux de faux positifs (FPR) de 0,01 %, Pangram s'impose comme un détecteur fiable destiné à l'enseignement supérieur. Ce constat a également été confirmé par des organismes indépendants, qui concluent que Pangram est le détecteur d'IA le plus précis disponible sur le marché.

Comparatif entre un correcteur d'essais basé sur l'IA et un détecteur de plagiat

Un correcteur d'essais basé sur l'IA détecte l'utilisation de l'IA dans un texte donné. Les logiciels de détection de plagiat identifient l'utilisation de contenu externe dans un texte.

Pangram est un outil commercial capable de détecter à la fois les contenus générés par l'IA et les contenus plagiés. Lors de l'analyse d'un texte, Pangram traite ces deux cas de manière distincte.

L'IA peut-elle plagier le travail des humains ?

Un détecteur de plagiat compare un texte à des textes existants afin d'identifier d'éventuelles similitudes. Un vérificateur de texte basé sur l'IA analyse un texte à la recherche de schémas linguistiques similaires à ceux des modèles d'IA actuels.

Les grands modèles linguistiques (LLM) tels que ChatGPT génèrent du texte à partir de vastes ensembles de données et sont connus pour plagier ces données. Dans un article publié par Amy B. Cyphert, professeure agrégée à la faculté de droit de l'université de Virginie-Occidentale, celle-ci note que :

« Des études indiquent que plus un ensemble de données contient de contenus protégés par le droit d'auteur, plus il y a de chances qu'un modèle de langage de grande envergure (LLM) génère un résultat reprenant tel quel du texte tiré de cette œuvre. »

La mémorisation se produit lorsqu'un modèle de langage de grande envergure (LLM) reproduit des phrases issues du corpus d'entraînement. Que ce soit intentionnellement ou non, les LLM peuvent être amenés à reproduire en grande partie le travail d'autrui. Cela signifie que le résultat final de la requête peut constituer un plagiat, en partie ou en totalité.

Alors que les chercheurs continuent de débattre d'une définition plus nuancée du plagiat, les politiques d'intégrité académique des universités stipulent que le plagiat consiste à utiliser le travail d'autrui sans en citer la source. L'université du Michigan souligne que le plagiat peut être intentionnel ou non. L'université d'Oxford détaille plusieurs formes de plagiat, parmi lesquelles la citation mot pour mot sans mention de la source, le copier-coller à partir d'Internet, la paraphrase, la collusion, l'omission de mentionner l'aide reçue, etc.

Ainsi, dans un établissement universitaire :

Lorsqu'un étudiant rend un travail généré par l'IA, il se peut qu'il rende également un travail rédigé par un humain qui constitue du plagiat !

Les humains peuvent-ils plagier des œuvres générées par l'IA ?

Selon certains critères, peut-être !

Lorsqu'un étudiant rend un travail généré par l'IA sans en citer la source, il commet un acte de fraude académique. La politique de l'Université de Floride du Sud stipule :

« Étant donné que les chatbots basés sur l'IA et d'autres outils d'IA générative produisent de nouveaux textes et de nouvelles images en réponse à des invites, l'utilisation de contenus issus de l'IA générative pourrait être considérée davantage comme de l'écriture fantôme que comme du plagiat. »

Le Comité sur l'éthique de la publication souligne que l'IA ne peut être considérée comme un auteur dans un article de recherche, car « les outils d'IA ne peuvent satisfaire aux critères requis pour être considérés comme auteurs, dans la mesure où ils ne peuvent assumer la responsabilité des travaux soumis. N'étant pas des entités juridiques, ils ne peuvent ni attester de l'existence ou de l'absence de conflits d'intérêts, ni gérer les droits d'auteur et les accords de licence. »

Certaines institutions universitaires estiment que l'utilisation de contenus générés par l'IA constitue sans aucun doute un cas de plagiat :

« Le plagiat consiste à présenter comme siennes des idées, des recherches ou des textes qui ne sont pas les vôtres. Voici quelques exemples de plagiat : copier les mots ou les images d’une autre personne ou d’un outil d’IA sans utiliser de guillemets ni de citations permettant d’attribuer ces éléments à leur source. - City University of New York »

« On parle de plagiat lorsque l'on reprend les idées d'autrui et qu'on les présente comme les siennes, même involontairement. Si vous utilisez l'IA pour résumer une idée ou rédiger votre travail, celui-ci n'est pas à 100 % le fruit de votre propre travail. » - Université de l'Ohio

Dans d'autres cas, ce sont les enseignants qui se voient confier la responsabilité d'élaborer des politiques en matière d'IA, telles que :

« Des directives claires pour chaque cours ou devoir permettent aux étudiants de se concentrer sur les objectifs d'apprentissage que vous souhaitez leur voir atteindre. Étant donné que les étudiants ne savent souvent pas quand ni s'ils peuvent recourir à l'IA générative, les directives sont particulièrement utiles lorsqu'elles sont adaptées à votre cours et à vos devoirs spécifiques, car si certaines utilisations de l'IA peuvent favoriser l'apprentissage des étudiants, d'autres risquent de perturber des processus importants que les étudiants doivent mener à bien par eux-mêmes. » - UPenn

« Il est essentiel d'établir des règles claires concernant l'utilisation de l'IA pour préserver l'intégrité académique et définir les attentes des étudiants. Ces règles doivent préciser quand et comment les outils d'IA tels que ChatGPT, Perplexity.ai ou Grammarly peuvent être utilisés, et veiller à ce que les étudiants comprennent les implications éthiques de l'IA dans le cadre de leurs travaux universitaires. » - NYU

Ce petit échantillon de règlements universitaires nous permet de comprendre les différentes façons dont les établissements appréhendent l’utilisation de l’IA et le plagiat. Bien que l’IA soit un outil et non un auteur, présenter des contenus générés par l’IA sans en citer la source est malhonnête. Les enseignants doivent définir des attentes claires pour leurs étudiants. Pour en savoir plus sur les règles applicables dans le cadre des cours, le professeur Christopher Ostro a proposé une approche nuancée pour lutter contre la tricherie liée à l’IA.

Pangram prône la transparence en matière d' utilisation de l'IA et de contenus externes, en particulier dans le milieu universitaire. Si notre modèle vous intéresse, essayez gratuitement les outils de détection de l'IA et du plagiat de Pangram!