Détection de texte générés par l’IA

L’essor extrêmement rapide des technologies basées sur l’Intelligence Artificielle (IA) pose des défis de taille à notre Institution. En même temps, les développements rapides en matière d’IA créent des opportunités dont l’Université doit tirer profit. Dans ce contexte, le service de Didactique Universitaire et Compétences Numériques (DidaNum) et la Direction IT (DIT) ont rédigé une prise de position concernant les outils de détection de texte généré par l’IA que vous pourrez découvrir ci-dessous :

Malgré les nombreux avantages potentiels de l’utilisation des outils d’IA génératives en contexte académique, l’un des principaux enjeux que les institutions rencontrent est la fraude basée sur l’IA. Les étudiant·es ont la possibilité de présenter des textes qu’elles ou ils n’ont pas réellement écrits comme leur propre travail. Cela pose un défi majeur à l’intégrité académique.

Malgré la prolifération d’outils de détection pour identifier le contenu généré par l’IA, à ce jour aucun outil ne peut être considéré comme fiable. En effet, parce qu’ils s’appuient sur des mesures de détection qui n’ont pas fait leurs preuves, ces détecteurs produisent souvent de faux positifs, avec toutes les conséquences potentiellement négatives pour les étudiant·es. En fait, il n’y a rien de fondamentalement spécial dans un texte écrit par une IA qui permette de toujours le distinguer d’un texte écrit par une personne. De plus, les détecteurs peuvent être trompés en reformulant le texte.

En conséquence, la mise à disposition d’outils de détection de fraude académique par l’IA n’est pas recommandée. Dès lors, la DIT renonce à activer le module idoine proposé par l’éditeur du logiciel de détection antiplagiat institutionnel Compilatio. Cela soulève des questions quant à la capacité des institutions universitaires à lutter efficacement contre ce type de fraude académique.
La stratégie immédiate préconisée par l’UNESCO, parmi d’autres institutions, consiste à maintenir l’intégrité académique en renforçant la détection par des êtres humains. Cela signifie que les enseignant·es et les responsables académiques doivent continuer à jouer un rôle central dans la détection du plagiat et la préservation de la qualité de l’enseignement.

La stratégie à long terme proposée par l’UNESCO encourage les institutions et le corps enseignant à repenser la conception des travaux écrits afin d’éviter d’évaluer des tâches que les outils d’IA génératives peuvent effectuer.

La Commission Enseignement de l’Université de Fribourg est en train de réfléchir aux enjeux et aux mesures d’encadrement en collaboration avec le service de didactique universitaire et compétences numériques. Ce dernier propose des formations pour le corps enseignant et pour les étudiant·es par le biais du projet Digitalskills.

Le service de didactique universitaire et compétences numériques se tient également à disposition des facultés pour les accompagner dans la réflexion et la mise en place de mesures d’encadrement de l’usage des IA génératives dans l’enseignement et l’apprentissage.

UNESCO (2023). Guidance for generative AI in education and research.