Détecteurs d'IA en classe : et si on posait la mauvaise question ?

Petit disclaimer avant de commencer : ce sujet m’a tellement passionnée que j’ai décidé de le traiter en deux parties. Épisode 1 aujourd’hui, épisode 2 dans le prochain numéro.

C’est parti pour l’épisode 1 !

Le vendredi après-midi, mon conjoint et moi sommes en télétravail : lui à son bureau, moi au mien, très concentrés sur nos tâches respectives. Vu que la fin de l’année scolaire approche, la semaine dernière pour lui c’était un après-midi de corrections : il avait demandé à ses élèves de rédiger une analyse de documents à la maison, à partir de supports distribués en classe. Il s’agissait de l’un des derniers travaux écrits et notés de l’année.

Soudainement il se retourne vers moi, la copie dans les mains, le regard contrarié, une ride en plein milieu du front et il me dit “Je suis sûr qu’il a utilisé l’IA. Je ne peux pas le démontrer, c’est plus un pressentiment qu’autre chose, mais ce texte n’est pas écrit comme il écrirait d’habitude”.

Comme à ses yeux je suis devenue une experte en intelligence artificielle, la vraie question derrière la phrase était un appel au secours à peine voilé : “Et maintenant, qu’est-ce que je fais ?”

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Je suis certaine que c’est une question qu’en ce moment se posent beaucoup d’enseignants, et la réponse n’est pas si facile à donner, ni aussi tranchée. Depuis que l’IA s’est installée dans les classes, il y a aussi une montée en flèche de dispositifs dits “de détection d’IA”, à savoir des logiciels qui promettent à leurs utilisateurs de détecter avec fiabilité si un texte a été généré par une IA ou pas.

Et je comprends pourquoi de plus en plus d’enseignants se tournent vers ce genre d’instruments, j’ai vu la frustration dans les yeux de mon conjoint : comment évaluer correctement un élève, si on ne sait plus déceler si son travail a réellement été produit par lui ?

Cet instinct qui mène les enseignants à chercher des outils de détection IA pour évaluer les devoirs de leurs élèves est largement répandu, et on comprend pourquoi. En France, 90 % des élèves de seconde déclarent avoir déjà utilisé l’IA pour leurs devoirs selon le rapport sénatorial sur l’IA et l’éducation. Une enquête Ipsos pour Epita publiée en février 2026 confirme l’ampleur du phénomène dans le supérieur : 94 % des étudiants y ont déjà eu recours, et 47 % admettent s’en servir pour des exercices même lorsque cela n’est pas autorisé. Face à cette réalité, la tentation des détecteurs ne connaît pas de frontières : aux États-Unis, selon le Center for Democracy and Technology, organisation indépendante spécialisée dans les droits numériques, plus de 40 % des enseignants du secondaire y ont déjà eu recours au cours de la dernière année scolaire.

Même des enseignants comme Anna Mills, professeure d’écriture et membre d’un groupe de travail académique américain sur l’IA et l’enseignement de l’écriture, qui au début était opposée à l’utilisation de détecteurs IA pour analyser les devoirs de ses élèves, les utilise désormais de manière systématique et transparente : preuve que la tentation est difficile à écarter, même pour les plus convaincus.

Avant d’examiner les outils de détection existants ainsi que leur pertinence et leur efficacité, je souhaiterais m’arrêter sur une question qui me semble fondamentale : qu’est-ce qui pousse les élèves à recourir aux grands modèles de langage pour rédiger leurs devoirs ? Pourquoi choisissent-ils de « tricher » ?

Selon un article publié par l’Université d’Albany, dans l’Etat de NY, les élèves n’utilisent pas l’IA de manière inappropriée car ce sont nécessairement des personnes malhonnêtes, mais car très souvent ils ont peur de l’échec, ou ils ont l’impression de ne pas réussir à suffisamment maîtriser tous les sujets d’examen dans le temps imparti. De nos jours, beaucoup d’étudiants travaillent en parallèle de leurs études pour pouvoir subvenir à leurs besoins, ce qui rajoute une couche de complexité à leur parcours universitaire : le temps qu’ils peuvent consacrer aux révisions est inférieur à celui d’un étudiant qui n’a pas besoin de travailler en parallèle. Selon l’Université d’Albany, c’est souvent ce sentiment de se sentir dépassé qui pousse un élève à recourir à l’IA.

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L’article continue en soulevant un autre point très important : parfois, il n’est pas facile pour un élève de déterminer si son utilisation de l’IA est considérée comme licite ou pas : par exemple, elle est généralement acceptée s’il s’agit de lui faire corriger des fautes d’orthographe ou de grammaire, mais cela pourrait être considéré comme un abus par un professeur qui donne un devoir de langue et/ou de littérature.

Certains profs encouragent son utilisation, par exemple pour faire de la recherche ou pour mieux réviser les cours, tandis que d’autres l’interdisent catégoriquement, et dans cet entre-deux flou, l’élève se retrouve souvent seul à décider de ce qui est acceptable ou pas. Cette dichotomie est bien documentée par EdSource, un média américain indépendant spécialisé dans l’éducation, qui a mené une enquête auprès de plusieurs professeurs californiens.

Évidemment, il ne s’agit pas ici de justifier le fait qu’un élève ait triché pour mieux réussir un examen, mais de prendre en compte également son point de vue et ses difficultés. Si je repense à mon conjoint avec sa copie à la main, j’aurais envie de lui dire “est-ce qu’avant de te demander comment prouver si ton élève a triché ou pas, tu as pensé aux raisons qui l’ont poussé à le faire?”

Dans le prochain numéro, on regardera de plus près ce que ces outils font vraiment, et comment ils finissent parfois par se retourner contre les mauvaises personnes.

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