IA générative : ce que les établissements peuvent retenir de la charte de l’ENS Paris-Saclay

L’intelligence artificielle générative transforme rapidement les pratiques dans l’enseignement supérieur. Étudiants, enseignants, chercheurs et personnels administratifs utilisent déjà ces outils pour rechercher des idées, produire des contenus, synthétiser des documents ou gagner du temps sur certaines tâches.

Face à cette évolution, la question n’est plus seulement de savoir s’il faut autoriser ou interdire l’IA. Les établissements doivent surtout définir comment l’utiliser, dans quelles situations et avec quelles limites.

C’est dans cette logique que l’ENS Paris-Saclay a repris la charte d’usage de l’IA générative de l’Université Paris-Saclay. L’objectif : proposer un cadre commun pour favoriser des usages pertinents, maîtrisés et conformes aux valeurs de l’établissement.

Pourquoi créer une charte d’usage de l’IA générative ?

Sans cadre commun, chacun développe ses propres pratiques.

Un étudiant peut utiliser une IA pour rédiger un devoir. Un enseignant peut s’en servir pour créer un exercice. Un service administratif peut lui transmettre un document à synthétiser.

Ces situations ne présentent pourtant pas les mêmes enjeux.

Une charte permet de fixer des principes clairs pour l’ensemble de la communauté : étudiants, enseignants, chercheurs et personnels. Elle aide à répondre à des questions très concrètes :

• Quelles données peut-on transmettre à une IA ?
• Comment vérifier les réponses générées ?
• Faut-il signaler son utilisation ?
• Quelle place lui donner dans les devoirs et les évaluations ?
• Quels outils peuvent être utilisés ?

L’exemple de Paris-Saclay montre qu’une charte ne vise pas à bloquer l’innovation, mais à accompagner les usages de manière responsable.

Utiliser l’IA seulement lorsqu’elle apporte une vraie valeur

L’un des principes les plus intéressants de la charte consiste à se poser une question avant chaque utilisation : l’IA est-elle réellement utile pour cette tâche ?

Elle peut apporter un gain de temps pour générer des pistes, analyser des documents, structurer des informations ou automatiser certaines tâches répétitives.

En revanche, son utilisation ne doit pas devenir systématique.

La charte rappelle que l’IA doit rester un outil d’assistance et ne pas se substituer au raisonnement, à l’analyse ou au jugement humain. Elle encourage également un usage plus sobre, notamment en raison de l’impact environnemental de ces technologies.

Pour un établissement, cette approche permet de sortir d’une logique du « tout IA ». L’objectif n’est pas d’utiliser ces outils partout, mais de les mobiliser lorsque leur valeur ajoutée est réelle.

Protéger les données et la confidentialité

C’est un enjeu central.

Copier un document interne, des données sur un étudiant ou des informations sensibles dans un outil d’IA grand public peut exposer l’établissement à des risques importants.

La charte demande donc de ne jamais transmettre d’informations personnelles, de documents confidentiels ou de données sensibles à un outil non validé par l’institution. Elle encourage également le recours à des solutions répondant à des exigences de sécurité et de souveraineté numérique.

Pour les établissements, cela suppose de donner des consignes très concrètes aux équipes.

Une charte efficace doit expliquer ce qui est interdit, mais aussi proposer des alternatives : outils recommandés, interlocuteurs à contacter ou procédures de validation.

Conserver un regard critique sur les contenus générés

Une réponse produite par une IA peut sembler parfaitement crédible tout en contenant une erreur.

Les modèles génératifs peuvent inventer une donnée, une date, une référence ou une source. Leur fonctionnement repose sur des probabilités et ne garantit pas la véracité des réponses.

La charte de Paris-Saclay insiste donc sur la nécessité de vérifier les faits, chiffres et références avant toute réutilisation.

Cette compétence devient essentielle dans l’enseignement supérieur.

Les étudiants doivent apprendre à interroger les contenus générés plutôt qu’à les accepter automatiquement. Les enseignants et les personnels restent également responsables de ce qu’ils produisent et diffusent, même lorsqu’ils se sont appuyés sur une IA.

Une bonne politique d’usage doit donc associer outils et esprit critique.

Assurer la transparence sur l’utilisation de l’IA

L’IA peut accompagner un travail. Elle ne doit pas masquer la manière dont celui-ci a été réalisé.

La charte défend un principe de transparence. Lorsqu’un contenu substantiel a été produit avec une IA, son utilisation doit être signalée. Les apports générés doivent également être vérifiés et, lorsque cela est pertinent, cités dans le document final.

Pour les étudiants, cela permet de distinguer l’assistance acceptable du plagiat ou de la fraude.

Pour les enseignants et les équipes, cette transparence renforce également la confiance.

L’enjeu est de créer une culture commune : utiliser l’IA n’est pas nécessairement un problème, mais dissimuler son rôle peut le devenir.

Clarifier les règles pour les devoirs et les examens

C’est l’un des sujets les plus sensibles pour les établissements.

La charte distingue clairement les usages selon les situations. Lors d’un examen, l’utilisation de l’IA n’est pas autorisée sauf indication contraire explicite. Pour les travaux, mémoires et autres livrables, les consignes doivent être précisées par l’enseignant. En l’absence de consigne, l’usage n’est pas autorisé dans le cadre présenté par la charte.

Cette approche montre l’importance de ne pas rester dans le flou.

Chaque établissement doit définir :

• ce qui est autorisé ;
• ce qui ne l’est pas ;
• dans quelles conditions l’IA peut intervenir ;
• comment son utilisation doit être signalée.

Les enseignants sont également invités à réfléchir aux modalités d’évaluation afin de continuer à mesurer les compétences réelles des étudiants.

Ne pas faire confiance aveuglément aux détecteurs d’IA

Les logiciels censés identifier un texte généré par une intelligence artificielle peuvent sembler rassurants.

Pourtant, la charte rappelle que les outils disponibles ne sont pas suffisamment fiables pour prouver l’utilisation effective d’une IA dans un document. Leur fonctionnement probabiliste ne permet pas de distinguer avec certitude une reformulation partielle d’une génération complète.

Pour les établissements, la réponse ne peut donc pas reposer uniquement sur la détection.

Il est plus pertinent de clarifier les règles, de demander aux étudiants d’expliquer leur démarche et de concevoir des évaluations qui valorisent davantage l’analyse, l’argumentation et l’appropriation personnelle.

Former les équipes plutôt que simplement publier une charte

Une charte ne sert à rien si personne ne la lit ou ne sait comment l’appliquer.

L’accompagnement est donc indispensable.

Les enseignants doivent pouvoir comprendre les possibilités et les limites des outils. Les étudiants doivent apprendre à les utiliser avec recul. Les personnels administratifs doivent savoir quelles informations ils peuvent traiter et avec quelles solutions.

L’Université Paris-Saclay inscrit justement sa démarche dans une logique de formation et de sensibilisation aux enjeux techniques, réglementaires et éthiques de l’IA générative.

Pour un établissement, la charte doit donc devenir le point de départ d’une politique plus large : formations, ateliers, ressources pratiques, FAQ ou temps d’échange entre équipes.

Une charte IA doit aussi être bien communiquée

Définir des règles est une première étape. Les rendre compréhensibles en est une autre.

Une charte trop longue ou trop technique risque de rester inutilisée.

Les établissements ont intérêt à décliner leurs principes dans différents formats :

• une version complète pour le cadre institutionnel ;
• un résumé destiné aux étudiants ;
• une FAQ pour les équipes ;
• des exemples d’usages autorisés et interdits ;
• une page dédiée sur le site internet.

Cette communication permet de montrer que l’établissement ne subit pas l’arrivée de l’IA. Il l’accompagne avec une position claire, responsable et cohérente.

Faire de l’IA un projet d’établissement

L’exemple de l’ENS Paris-Saclay montre que l’encadrement de l’IA générative dépasse largement la seule question des devoirs étudiants.

Confidentialité, souveraineté, transparence, esprit critique, intégrité académique, environnement, recherche, pédagogie et pratiques administratives sont tous concernés.

Chaque établissement doit naturellement adapter son cadre à ses publics, à ses formations et à ses usages.

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SOURCE : ENS-PARIS-SACLAY