Intégrité académique et IA, guide pour les étudiants

L’intégrité académique et l’IA, cette expression couvre un spectre assez large pour inclure le fait de faire passer un paragraphe achevé dans un correcteur grammatical et celui de demander à un chatbot d’écrire le paragraphe dès le départ, et la plupart des étudiants n’obtiennent jamais de réponse claire sur la limite entre ces deux usages. Cette limite n’est pas fixée une fois pour toutes, de manière centrale, pour chaque cours qu’un étudiant suivra un jour. Elle est définie séparément par chaque enseignant, dans chaque guide de cours, et la version qui régit une consigne précise est très souvent plus restrictive que ce que dit la politique générale de l’université.

Ce n’est pas une faille. C’est ainsi que presque chaque institution qui a effectivement rédigé une politique a choisi de traiter la question, parce qu’un rapport de laboratoire, une dissertation personnelle et un devoir de programmation soulèvent des questions différentes qu’une règle centrale ne peut pas bien résoudre. Ce guide expose ce qui tend à être acceptable partout, ce qui tend à n’être acceptable nulle part, la zone grise entre les deux, et une manière simple de conserver une trace de ce qui a réellement été fait. Ainsi, la réponse à une question précise n’est jamais une simple supposition.

L’IA et l’intégrité académique commencent par la politique de votre cours, et non par celle de votre université

Les universités qui ont publié des orientations détaillées sur l’IA renvoient systématiquement la décision effective à une unité plus petite que « l’université » dans son ensemble. La politique d’Oxford indique clairement que, pour les étudiants, l’usage de l’IA dans les évaluations n’est autorisé que lorsqu’il est explicitement permis et doit être déclaré conformément aux instructions du département ou de la faculté, et que tout usage non autorisé est considéré par défaut comme une faute académique. Cambridge fixe la règle applicable au niveau de l’énoncé de l’évaluation individuelle, l’utilisation de contenu généré par l’IA sans mention dans une évaluation sommative constitue une faute, sauf indication explicite contraire dans cet énoncé, ce qui signifie qu’un même module peut autoriser un type d’usage dans un devoir et l’interdire dans le suivant.

MIT Sloan l’affirme de manière encore plus directe, en indiquant qu’il n’a pas de politique définitive sur l’utilisation d’outils d’IA générative pour accomplir les devoirs, et que les enseignants fixent leurs propres règles cours par cours, y compris en autorisant ou en interdisant tout ou partie de cet usage. Monash délègue la décision au Chief Examiner de chaque unité, qui doit préciser où et comment l’IA peut être utilisée, avec obligation d’en faire mention lorsqu’elle l’est. Aucun de ces cas n’est marginal. Ils montrent comment quatre universités sur trois continents ont chacune choisi de structurer la même question de politique, ce qu’il vaut la peine de garder à l’esprit avant de supposer qu’une déclaration générale d’une école dit tout. Un examen plus attentif de la politique d’IA universitaire dans les établissements montre le même schéma de délégation presque partout où il a été vérifié.

Les usages qui sont presque toujours acceptables

Le schéma le plus clair apparaît en dehors même des universités, dans la manière dont les éditeurs universitaires traitent la même question pour les auteurs qui soumettent des recherches achevées. La politique d’Elsevier indique que les vérifications de base de la grammaire, de l’orthographe et de la ponctuation ne nécessitent aucune déclaration. Wiley exclut de ses exigences de divulgation les outils utilisés uniquement pour l’orthographe, la grammaire et l’édition générale. IEEE décrit les outils de grammaire et d’édition comme étant, de manière générale, en dehors de l’intention de sa politique d’IA dès le départ. Rien de tout cela n’est une règle universitaire sur le plagiat, mais la distinction sous-jacente, une correction mécanique d’un texte qui est déjà celui de l’étudiant, par opposition à un contenu nouveau qui ne l’est pas, est la même que celle que trace presque toute politique d’IA au niveau des cours. Un correcteur grammatical gratuit relève clairement de cette catégorie acceptable selon presque toute politique qu’un étudiant est susceptible de rencontrer.

Cela fonctionne de la même manière avec les retours sur la structure. Les retours sur le contenu existant n’ont pas besoin de prendre la forme d’une déclaration de politique générale, phrase par phrase. Un outil peut vous demander si un argument que vous avez rédigé est logique, ou si vous vous répétez à un endroit. Il ne s’agit pas de demander un nouveau contenu pour remplacer l’ancien. La distinction qui revient sans cesse dans toutes les politiques ci-dessus est la paternité du fond, et non les outils qui ont touché le document en route vers une version finale.

Les usages qui sont presque jamais acceptables

L’argument généré se situe de l’autre côté de cette même ligne presque partout où il a été consigné par écrit, demander à un chatbot la thèse elle-même, l’analyse elle-même ou l’interprétation elle-même, puis conserver sa réponse comme substance du devoir. Les preuves générées sont pires, et non meilleures, parce qu’une statistique fabriquée ou une étude qui n’existe pas n’est pas un problème de style. C’est une affirmation fausse présentée comme un fait. Les citations comportent le même risque sous une forme plus précise, les modèles de langage inventent régulièrement des sources qui paraissent parfaitement plausibles, et c’est précisément pourquoi does ChatGPT make up references mérite d’être lu avant qu’une seule citation générée n’approche une liste de références.

Le raisonnement qui sous-tend tout cela est plus cohérent que les règles elles-mêmes. Un chatbot ne peut pas assumer une affirmation qu’il a générée, la vérifier à partir d’une source, ni en prendre la responsabilité si elle s’avère fausse, et c’est précisément pourquoi les éditeurs de recherche exigent qu’un auteur humain garantisse chaque affirmation, quel que soit ce qui a aidé à produire la phrase. Le fait de savoir si Turnitin's AI writing report signalerait un paragraphe précis est une question distincte, mécanique, de celle de savoir si le contenu sous-jacent a jamais appartenu à l’étudiant au point de pouvoir être soumis.

La zone grise, et comment la traiter

Certains usages se situent entre les deux catégories nettes ci-dessus, et c’est précisément là qu’une politique propre au cours compte le plus. Traduire un passage difficile, ou vérifier si une phrase sonne naturellement dans une deuxième langue, n’a pas le même statut pour un étudiant multilingue que pour un étudiant qui écrit uniquement dans une première langue, et une politique qui ne mentionne pas du tout cet aspect n’a généralement tout simplement pas été rédigée en ayant cet étudiant devant la personne qui la rédige. Demander à un outil d’expliquer un concept avant d’en écrire une version dans ses propres mots se rapproche davantage de l’usage d’un manuel que de la génération d’un devoir, mais tous les correcteurs ne seraient pas d’accord, et c’est précisément pourquoi c’est la catégorie qu’il vaut la peine de demander directement plutôt que de deviner.

Faire un remue-méninges pour dresser une liste d’angles possibles, ou demander un plan sommaire avant d’écrire chaque phrase à partir de zéro, relève du même espace gris. Certains enseignants y voient quelque chose qui ne diffère pas d’une discussion d’idée avec un camarade de classe. D’autres veulent que chaque étape d’un devoir soit manifestement le travail propre de l’étudiant. La seule manière fiable de savoir ce qui s’applique à un devoir précis est la même que celle par laquelle ce guide a commencé, demander, ou lire attentivement le sujet pour en être certain.

Conserver une trace sans en faire un second devoir

Une habitude simple couvre la plupart de ces cas sans devenir un projet à part entière. Notez la date, ce qui a été demandé à l’outil, et ce qui a effectivement été conservé par rapport à ce qui a été réécrit, de la même manière qu’une source reçoit une citation plutôt qu’un vague souvenir d’avoir lu quelque chose une fois. Enregistrez la conversation si un cours l’autorise, ou faites une capture d’écran si ce n’est pas le cas. Lorsqu’un cours exige une déclaration formelle d’utilisation de l’IA, ce format est fixé par le cours, et non par ce guide, et le respect de sa formulation exacte compte davantage que la rédaction d’une version plus longue ou plus complète conçue de manière indépendante.

Les questions pratiques sous-jacentes au principe ont leurs propres pages, un professeur peut-il savoir que vous avez utilisé ChatGPT, et la version plus directe, vais-je me faire prendre en utilisant ChatGPT.

Rien de tout cela ne remplace la lecture du seul document qui régit réellement une tâche précise, à savoir le manuel du module ou l’énoncé lui-même, et non une impression générale de ce avec quoi d’autres étudiants semblent s’en tirer. Le humaniseur d’IA pour étudiants de TextPulse existe pour la partie de cela qui relève véritablement de l’écriture, et non de l’autorisation. Il indique un Human Score estimé, construit à partir de la forme statistique propre d’un brouillon, utile pour vérifier une écriture authentique avant la soumission, et ce, exactement pour les catégories d’usage qu’une politique autorise déjà.