Les étudiants utilisent l’IA pour tricher. Maintenant, ils perdent des heures à essayer de ne pas se faire remarquer

Avant AI, les étudiants trichaient déjà aux examens, téléchargeaient des devoirs sur « El Rincón del Vago » ou payaient même pour que quelqu’un les fasse à leur place. Avec l’IA, tricher est devenu si simple et si quotidien que la communauté éducative se mobilise en la matière. Mais les professeurs ne sont pas stupides, lorsqu’un élève utilise l’IA, ils le remarquent, et c’est pourquoi de plus en plus d’élèves essaient de le faire moins chanter. Bienvenue dans la guerre entre ceux qui trichent avec l’IA et ceux qui les détectent.

Détectez l’IA. À ce stade du film, si ChatGPT fait un devoir de classe et que l’élève le rend tel quel, il est très probable que l’enseignant finira par le rattraper. Nous sommes déjà en mesure de détecter les phrases et les mots typiques que l’IA utilise habituellement, des hallucinations et des données non vérifiées peuvent s’y faufiler. De plus, de nombreuses universités qui utilisent des logiciels anti-plagiat comme Turnitin disposent également de détecteurs d’IA.

Ces détecteurs ne sont pas très fiables et même Turnitin reconnaît lui-même l’existence de faux positifs, présentant ses résultats comme un signal invitant le professeur à enquêter sur le cas, et non comme un verdict automatique. Les soupçons viennent généralement de détails plus subtils, comme un changement brutal de style, des références que l’élève ne sait pas défendre, ou encore une prestation trop impeccable.

Solution : cachez-le. Il existe la possibilité d’utiliser des outils d' »humanisation » de texte, dont l’objectif est d’éliminer les phrases et les mots typiques que l’IA utilise habituellement pour que cela ne soit pas si évident, mais il y a des étudiants qui préfèrent passer du temps à réviser et à réécrire les textes de l’IA pour qu’ils ressemblent aux leurs.

Dans le New York Magazine, ils ont interviewé plusieurs étudiants qui racontent leurs trucs, comme Will, qui réécrit tout le texte ligne par ligne pour qu’il ne soit pas évident que Claude ait été utilisé pour l’écrire. Ou Théo, qui a commandé une présentation d’astronomie au Codex et elle était si parfaite qu’il a dû passer quatre heures à « la gâcher » pour donner l’impression que cela avait été fait par un étudiant de son niveau. «Cela a demandé beaucoup de travail», explique l’étudiant. Peut-être qu’il aurait fini par faire le travail lui-même plus tôt.

Sophistiquer les pièges. Alors que les universités mettent en place des barrières contre la triche, les étudiants découvrent également des astuces pour les contourner. À l’Université de New York, on utilise une plateforme appelée WebAssign dont l’objectif est de rendre la triche très difficile lors de l’exécution de tâches, mais le dicton dit : la loi est faite, la triche est faite. Un étudiant a créé un robot pour remplir les réponses lentement et de manière irrégulière, en imitant le rythme d’un étudiant afin qu’il ne soit pas suspect. Puis il l’a partagé avec d’autres collègues.

Le paradoxe est que tricher ne consiste plus simplement à demander quelque chose à ChatGPT et à coller la réponse : cela peut nécessiter une révision, une réécriture ou même une programmation suffisante pour que le résultat paraisse humain.

Méfiance. C’est ce que l’IA a provoqué dans le secteur éducatif et il existe un exemple qui l’illustre très bien. L’Université de Princeton se vantait de faire tellement confiance à l’honneur de ses étudiants qu’ils ne supervisaient pas les examens. C’est fini et en mai de cette année, ils ont annoncé qu’ils commenceraient à superviser les examens en personne, mettant ainsi fin à une politique qui remontait à 1893, soit plus d’un siècle.

Et si la solution n’était pas de courir après ? Certains pensent que la solution au problème consiste à créer des détecteurs plus puissants ou à assurer davantage de surveillance. S’adressant au New York Magazine, Danielle Carr, professeur à l’UCLA, affirme que l’IA n’est pas « un problème technique avec une solution technique » et que si les étudiants veulent tricher, ils trouveront un moyen. Leur engagement est de concevoir des cours et des évaluations dans lesquels l’apprentissage est plus gratifiant que la délégation de travail.

Certaines universités espagnoles testent déjà des modèles avec différents niveaux d’utilisation : interdits dans les matières de base, autorisés avec transparence dans d’autres et obligatoires dans les projets avancés, où l’étudiant doit démontrer qu’il comprend et sait évaluer ce que produit l’outil. Alberto Sols, directeur de l’École d’architecture, d’ingénierie, de sciences et d’informatique, affirme que l’IA peut être un « exosquelette intellectuel », mais il faut d’abord savoir comment marcher sans elle.

Images | Simseo avec Magnifique

À Simseo | Nous ne savons pas si les étudiants universitaires utilisent l’IA. Oui, nous savons qu’ils obtiennent plus de A que jamais