Utiliser chatgpt à l’université : tricher ou repenser les examens ?

L’usage des IA génératives est devenu massif parmi les nouvelles générations étudiantes, posant des dilemmes aux universités. Comment réinventer les examens pour maintenir la crédibilité des diplômes ?

un nouveau rapport au savoir

Les intelligences artificielles génératives représentent une innovation de rupture dans l’éducation, instaurant un nouveau rapport au savoir. À l’université, c’est surtout l’évaluation et le risque de triche qui soulèvent des interrogations.

des fraudes difficiles à observer et quantifier

La triche étant par définition cachée, elle est difficile à différencier des usages légitimes des IA. Il n’existe pas en France d’étude robuste permettant de mesurer ce phénomène. Les plateformes de détection de plagiat sont peu fiables, produisant faux positifs et faux négatifs, comme le montrent les études de William H. Walters et de Philippe Dessus et Daniel Seyve.

une adoption massive des IA par les étudiants

Les étudiants utilisent largement les IA génératives. Selon le Digital Education Council (août 2024), 86 % d’entre eux, dans 16 pays incluant la France, y recourent. Une étude du Higher Education Policy Institute (février 2025) estime que 92 % des étudiants britanniques utilisent ces outils, dont 88 % pour des activités évaluées.

des universités confrontées à un effondrement des formats classiques

Face à cette adoption massive, les universités semblent démunies. L’efficacité des évaluations classiques est remise en cause, appelant à repenser les finalités et modalités d’évaluation pour garantir la crédibilité des diplômes et l’efficacité des formations.

les finalités de l’évaluation universitaire

L’évaluation mesure les connaissances et compétences des étudiants pour orienter leur apprentissage et aider à la prise de décision. Elle peut être formative, accompagnant l’étudiant et fournissant un retour qualitatif et quantitatif sur ses progrès, ou sommative, validant les acquis à la fin d’un module ou d’un diplôme, souvent sous forme de notes.

la qualité de l’évaluation repose sur son alignement

Quelle que soit sa finalité, la qualité d’une évaluation dépend de sa pertinence par rapport aux objectifs pédagogiques, de sa capacité à refléter réellement les compétences et connaissances des étudiants, et de son adaptation aux nouveaux outils technologiques comme les IA génératives.

SOURCE : SUDOUEST