Vous corrigez des devoirs, vous les lisez un par un, jusqu'à ce que l'un d'entre eux attire votre attention. Vous n'arrivez pas à mettre le doigt dessus, mais ça ne ressemble pas au style de votre élève. On dirait plutôt de l'IA. Vous le passez donc dans Pangram et obtenez un résultat : 99 % d'IA. Que faites-vous de cette information ?
Un détecteur d'IA tel que Pangram est programmé pour repérer les indices indiquant qu'un texte a été rédigé par une IA. Si un passage obtient un score d'IA de 99 %, cela ne signifie pas pour autant que nous considérons nécessairement que l'ensemble du texte a été généré par une IA. Cela signifie plutôt que nous sommes sûrs à 99 % qu'une IA a été utilisée pour générer une partie du texte.
Dans les documents plus longs, nous divisons le texte en segments. Vous pouvez ainsi parcourir ces segments pour vérifier si tous présentent un niveau de confiance élevé de l'IA, ou si cela ne concerne qu'une partie du texte.
Je recommande toujours de prendre simplement le temps de discuter avec votre élève.
Vous pourriez leur poser des questions sur leur processus de rédaction pour essayer de déterminer dans quelle mesure ils maîtrisent leur propre travail. Ou vous pourriez simplement leur demander s'ils ont eu recours à l'IA. Ils pourraient bien l'admettre : ils étaient débordés et ont dû choisir un devoir pour lequel ils ont pris un raccourci. Ou bien ils ont rédigé un premier jet et, insatisfaits du résultat, ils ont demandé à ChatGPT de l'améliorer.
C'est l'occasion idéale de discuter de ce qui constitue ou non une atteinte à l'intégrité académique. Vous pouvez rappeler à votre élève comment il ou elle devrait gérer ce genre de situation à l'avenir. Devrait-il ou elle demander un délai supplémentaire ? Ou simplement rendre ce premier jet de mauvaise qualité avant l'évaluation de l'intégrité académique ?
Vous pourriez également orienter l'élève vers des outils d'IA adaptés au milieu scolaire et qui favorisent l'apprentissage, plutôt que de prendre des raccourcis.
Il arrive parfois qu'il y ait un décalage entre ce qu'un enseignant considère comme de la tricherie, ce qu'un élève considère comme de la tricherie et ce qui déclenche un détecteur d'IA. Voici quelques exemples courants d'utilisation de l'IA susceptibles de déclencher un détecteur d'IA.
Nous recommandons d'adopter une politique relative à l'IA, telle que ce système à plusieurs niveaux, afin de garantir que les élèves et les enseignants soient sur la même longueur d'onde quant aux outils d'aide autorisés. Cela permet d'éviter les malentendus : par exemple, un enseignant pourrait autoriser l'utilisation de Grammarly sans se rendre compte que ce logiciel est désormais un assistant de rédaction entièrement basé sur l'IA, mais il utiliserait également un détecteur d'IA qui signalerait tout élève utilisant les fonctionnalités d'IA de Grammarly.
Imaginons que votre élève admette avoir repris certaines formulations de ChatGPT. Ou peut-être prétend-il qu'il s'agit d'un cas rare de faux positif. La meilleure chose à faire pour blanchir son nom et confirmer qu'il a bien réalisé ce travail est d'examiner les traces de son processus d'écriture. Quelles recherches a-t-il menées pour ce devoir, et a-t-il pris des notes ? A-t-il conservé ses premières ébauches ?
S'ils ont travaillé dans Google Docs, sélectionnez Fichier -> Historique des versions -> Afficher l'historique des versions pour consulter l'historique complet de leur processus de rédaction. Vous verrez clairement s'ils se sont contentés de copier-coller du contenu provenant de ChatGPT dans le fichier ou s'ils l'ont tapé d'une traite, du début à la fin (ce qui indiquerait qu'ils ont eu recours à l'IA mais ont voulu simuler le processus de rédaction). S'ils ont un historique de rédaction solide s'étalant sur plusieurs heures, cela constitue une preuve très convaincante qu'ils ont rédigé le travail eux-mêmes.
Derek Newton, auteur de la lettre d'information sur l'intégrité académique The Cheat Sheet, compare souvent les détecteurs basés sur l'IA à des détecteurs de métaux. Lorsque vous passez sous un détecteur de métaux et qu'il se déclenche, vous n'êtes pas immédiatement arrêté et envoyé en prison. Au contraire, une enquête plus approfondie est menée. Avez-vous réellement tenté de passer une arme à feu au contrôle de sécurité ou votre boucle de ceinture est-elle simplement en métal ? De la même manière, nous pensons que la détection par IA est un excellent moyen de signaler des devoirs suspects, mais que toute détection justifie une enquête plus approfondie avant toute mesure punitive. Un taux de faux positifs non nul signifie que toute détection positive pourrait être réelle, ou qu'il pourrait s'agir d'une situation statistiquement anormale, sur dix mille, où Pangram se trompe.
Si l'étudiant peut prouver qu'il a rédigé son travail lui-même, je serais enclin à le croire. Au pire, il en tirera la leçon de ne pas recourir à l'aide de l'IA, même de manière occasionnelle.
S'il arrive que les travaux de l'étudiant aient déjà été détectés par l'IA, il convient également d'en tenir compte. On peut lui accorder le bénéfice du doute une première fois, mais plus cela se produit, plus il devient évident qu'il y a un problème.
J'espère que ce guide sera utile à tous ceux qui doivent composer avec les subtilités du plagiat généré par l'IA. C'est une situation délicate à gérer, c'est pourquoi il est important que les enseignants disposent des outils d'IA et des informations nécessaires pour faire face à ce genre de cas lorsqu'il se présente.

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.






