Sécuriser autrement les examens face aux dérives de l’IA

Par Mahjoub Lotfi Belhedi

Stratège en réflexion IA // CEO d’un cabinet spécialisé en transformation IA

I- Changer de posture, non de combat

L’irruption de l’IA générative marque la fin de l’ère de la restitution mécanique du savoir où le paradigme d’évaluation d’examen a changé : l’enseignant ne peut plus se réduire à un rôle de police numérique traquant les copies suspectes.

Selon l’approche/compétence d’aiguillage conceptualisée dans mon ouvrage « Aiguilleur d’IA », l’enseignant doit devenir un Aiguilleur d’intelligence, celui qui oriente, canalise et structure le flux cognitif de l’étudiant.

Dans cette optique, « le Prompting Pédagogique » devient un instrument stratégique dont il ne s’agit plus seulement d’évaluer un contenu, mais de concevoir des dispositifs dont l’architecture même rend la fraude inefficace, détectable ou pédagogiquement contre-productive.

Ce dispositif passe inévitablement par trois phases :

Phase 1 - L’Ingénierie de la structure et de la consigne

La prévention commence bien avant l’examen, elle réside dans la conception même du sujet, en l’occurence :

1- L’urgence institutionnelle : désigner un référent d’aiguillage puisque la solidité du dispositif exige un ancrage institutionnel clair.

A cet égard, il devient impératif de désigner :

soit un référent d’aiguillage pédagogique,

soit un comité restreint à composition impaire, idéalement composé d’enseignants en informatique, dont la mission est d’assurer le monitoring technique des copies, en coordination étroite avec l’enseignant de la spécialité concernée par l’évaluation.

Ce dispositif poursuit plusieurs objectifs : Garantir une expertise technique indépendante, analyser les traces numériques et métadonnées lorsque l’environnement le permet, assurer l’équité procédurale, éviter que l’enseignant de spécialité ne soit simultanément juge et expert technique.

Dans ce cadre institutionnel, le professeur de la discipline auditée conserve la responsabilité pédagogique et l’analyse de fond, tandis que le référent ou le comité apporte une lecture technologique rigoureuse.En sus, la composition impaire garantit la clarté décisionnelle en cas de blocage, alors que la spécialisation technique garantit la crédibilité du dispositif.

2- Le levier du « contexte fermé » :

L’Aiguilleur introduit des variables exclusivement issues du vécu de la classe : débats précis menés en séance, objections formulées par un étudiant, cas circonstanciés étudiés collectivement, visites, simulations ou projets réalisés ensemble etc.

+ Démo :

Au lieu de demander :

« Analysez l’impact de l’inflation sur l’entreprise. »

On formulera :

« Appliquez la théorie de l’inflation au cas de l’entreprise x visitée ou étudiée en classe récemment) en intégrant l’argument contradictoire soulevé par votre camarade lors de la séance 3 ».

Motif : L’IA ne possède pas la mémoire de la salle de classe.

2- Le Prompting inversé (examen numérique)

Plutôt que d’interdire l’IA, on peut l’intégrer stratégiquement.

+ Démo :

Fournir une réponse IA volontairement imparfaite, demander à l’étudiant d’identifier les hallucinations, exiger la correction argumentée avec références imposées, et imposer un enrichissement critique contextualisé, dès lors, l’IA cesse alors d’être un raccourci et devient un objet d’analyse.

Phase 2 - L’Observation du Processus

L’évaluation ne porte pas uniquement sur le résultat final, mais sur la trajectoire intellectuelle.

A/ En examen papier : la traçabilité du raisonnement

Il est impératif que l’étudiant rende son brouillon avec la copie finale, permettant de confronter le cheminement à la production finale, d’identifier la progression logique, de repérer les ratures, hésitations, restructurations, de vérifier la cohérence entre plan préparatoire et rédaction.

Un texte complexe, parfaitement structuré, rédigé d’un seul jet, sans rature ni trace d’élaboration préalable, évoque davantage l’impression d’un copier/coller que d’un effort émanant d’une pensée en construction (le brouillon devient ainsi un indicateur de sincérité cognitive).

B/ En examen numérique : la signature comportementale

L’environnement numérique exige d’autres leviers, entre autres : analyse des rythmes de frappe (keystroke logging), détection d’injections massives de texte en une seconde, observation des temps de pause incohérents…

Par ailleurs, des stratégies préventives peuvent être intégrées dans le sujet lui-même par voie d’insertion discrète de mots techniques invisibles (texte blanc sur fond blanc), micro-variations lexicales servant de marqueurs de reprise, formulations spécifiques permettant d’identifier une reproduction externe.

Il est utile de signaler que ces procédés ne visent pas à piéger, mais à rendre détectable un usage détourné.

Phase 3 - L’Analyse de la Signature Cognitive (Détection et Validation)

La détection la plus fiable reste humaine.

1- Le syndrome du « lissage parfait »

Les productions IA présentent souvent : une fluidité homogène, des connecteurs prévisibles (« En premier lieu », « Par ailleurs », « En conclusion »), l’absence d’aspérités stylistiques, aucune  trace d’erreur logique humaine…

L’étudiant réel, lui, a une signature, celle des tics de langage, des tournures personnelles, des intuitions parfois imparfaites.

2- La vérification des hallucinations

Un ouvrage inexistant, une référence datée du futur, une attribution erronée faite avec assurance : ces indices constituent des marqueurs puissants de génération automatique.

3- L’entrevue orale de validation (la preuve décisive)

En cas de doute sérieux, l’Aiguilleur active une procédure simple, équitable et proportionnée : convocation de l’étudiant ou élèvre à une entrevue ciblée, questionnement sur un point précis et critique de la copie, réponse quasi-instantanée via une messagerie vocale chronométrée (1 à 2 minutes maximum), durée modulable selon la complexité de la question. Cette contrainte temporelle oblige l’étudiant à mobiliser immédiatement son raisonnement, s’il est l’auteur réel du texte, il pourra :

-expliquer la logique argumentative,

-justifier le choix des concepts,

-reformuler spontanément une idée clé.

En revanche, l’incapacité à expliciter sa propre structure logique constitue un indice déterminant.

L’objectif de ce dispositif n’est pas d’intimider, mais de restaurer la cohérence entre production écrite et maîtrise intellectuelle.

II- Approche de l’Aiguilleur vs Détecteurs Automatisés

Les outils comme GPTZero ou Turnitin AI reposent sur :

-l’analyse statistique de la perplexité

-la mesure de la régularité linguistique

Leur limite majeure consiste aux faux positifs fréquents (étudiants non natifs ou style académique rigide), obsolescence rapide face aux évolutions des modèles, contournement possible par paraphrase automatisée, à l’inverse, l’approche de l’Aiguilleur repose sur la connaissance réelle de l’étudiant en termes de contextualisation pédagogique, et d’analyse de cohérence entre productions successives.

Bref, les outils automatisés peuvent servir d’assistants de signalement, mais jamais de juges ultimes.

III- Vers une Symbiose Augmentée

L’avenir d’une sécurisation des examens de l’amont à l’aval réside dans une hybridation symbiotique (non confluctuelle) entre homme & machine via :  

-Un arbitrage humain renforcé : confrontation avec le parcours académique de l’étudiant.

-Un filtrage automatisé : repérage statistique des copies atypiques.

-Une validation orale ciblée : vérification rapide et contextualisée.

In fine, cette architecture transforme la détection en démarche pédagogique, son objectif  n’est pas de traquer l’IA générative, mais de rendre son usage visible par contraste, en élevant le niveau d’exigence en termes de contextualisation, de personnalisation, de justification du raisonnement et de la traçabilité du processus intellectuel de l’étudiant/élève.

Note : Ce texte est l’extrait d’un Guide/Manuel en cours d’élaboration dédié aux établissements scolaires et universitaires.