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Enseignement de l'IA

Comment les enseignants peuvent-ils savoir si un contenu a été généré par l'IA ?

Des méthodes pratiques permettant aux enseignants de déterminer si le travail d'un élève a été généré par l'IA, qu'il s'agisse d'indices liés au style d'écriture, de l'historique du document ou d'outils de détection de l'IA.

9 avril 2025

Avant l’IA, il n’y avait pas d’échappatoire : rédiger une dissertation prenait des heures, voire des jours ou des semaines. Aujourd’hui, les outils d’IA peuvent produire un texte comparable en quelques secondes, ce qui incite les élèves à tenter de faire passer un travail généré par l’IA pour le leur. Mais outre les implications éthiques — une telle pratique constitue une violation de l’intégrité académique —, il est peu probable qu’ils parviennent à s’en tirer. Il existe plusieurs moyens pour les enseignants de déterminer si un texte a été rédigé par l’IA:

  • Le travail ne correspond pas à ce que l'élève a fait auparavant. Grâce aux discussions en classe, aux exercices écrits à la main et à d'autres devoirs, un enseignant se fait une idée des capacités et du style de l'élève. Souvent, cela permet de se rendre facilement compte si le travail remis n'est pas réellement le sien. Par exemple, si un élève de quatrième ayant un vocabulaire moyen rend une dissertation truffée de mots plus sophistiqués, cela pourrait être un signe d'alerte, tout comme un travail manifestement exempt de fautes d'orthographe et de grammaire. De même, si la sophistication des idées exprimées dans la dissertation dépasse tout ce que l'élève a démontré par le passé, cela pourrait suggérer qu'elle a été rédigée par une IA.
  • Certains indices laissent penser que le texte a été rédigé par une IA. Tout comme de nombreux auteurs ont quelques mots qu’ils utilisent sans cesse, l’IA dispose d’une multitude d’expressions types auxquelles elle a recours bien plus souvent qu’un être humain lambda. De « a dû faire face à de nombreux défis » à « poignant », les enseignants y voient des indices révélateurs qu’une dissertation a été générée par ordinateur.
  • Cet essai contient des « hallucinations ». Les textes rédigés par des étudiants peuvent parfois comporter des erreurs factuelles, mais celles commises par l’IA sont susceptibles d’être bien plus flagrantes. Ces erreurs, appelées « hallucinations », peuvent consister à déformer des faits de notoriété publique — par exemple, le nom de l’actuel vice-président — ou à inventer de toutes pièces des citations. Un texte généré par l'IA peut également ne pas respecter des instructions simples. Par exemple, demander à l'IA d'écrire un essai en citant l'avant-dernier paragraphe de Gatsby le Magnifique aboutit à un résultat faisant référence à une phrase plus célèbre tirée d'un passage antérieur du roman. Un auteur humain, en revanche, se serait reporté à la fin du livre pour trouver une citation.
  • Un outil de détection du plagiat comme Pangram le signale pour eux. Le moyen le plus simple pour les enseignants de déterminer si un devoir a été généré par une IA est de le soumettre à un détecteur d'IA. Pangram figure parmi les outils de transparence les plus précis et les plus performants, mais même les logiciels que les enseignants utilisent depuis des années pour détecter le plagiat vérifient désormais souvent la présence d'IA. Lorsqu 'on compare les détecteurs d'IA, la précision et un faible taux de faux positifs sont essentiels.

Ces indices ne constituent pas une preuve irréfutable qu'un essai a été généré par une IA, mais si les enseignants les considèrent comme des signaux d'alerte, cela pourrait donner lieu à une discussion sur le processus d'écriture de l'élève, voire à une enquête pour violation du code d'honneur. Veillez à faire preuve de prudence et à utiliser un outil présentant un faible taux de faux positifs lorsque vous vérifiez les travaux des élèves.

Essayez le détecteur de contenu généré par IA de Pangram pour vérifier les travaux rendus par vos étudiants avec une précision inégalée.


Max Spero
Max SperoPDG, cofondateur

Max est un ingénieur chevronné en apprentissage automatique. Il a récemment travaillé sur les véhicules autonomes chez Nuro, où il a dirigé les efforts en matière d'apprentissage actif. Il possède une longue expérience dans le déploiement de produits d'apprentissage automatique couronnés de succès chez Google, Two Sigma et Yelp.

Max est titulaire d'une licence en informatique théorique et d'un master en intelligence artificielle de l'université de Stanford. Outre sa passion pour la construction, il est également un membre actif de la communauté des cubes de Magic: The Gathering.

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