IA générative et la rédaction académique
L’intelligence artificielle générative (Gen-AI) vient comme une déferlante bousculer les us et coutumes de l’enseignement supérieur et de la recherche (ChatGPT, Copilot, Gemini, Mistral, Perplexity, DeepSeek, etc.). Entre tricherie avérée et usage raisonné, l’équilibre est difficile à trouver.
Une étude récente en France montre que 86 % des jeunes de 18 à 25 ans l’utilise régulièrement, dont bien sûr les étudiants et les doctorants. Que peut-on faire ?
Du point de vue éthique, demander à une IA de rédiger un texte complet à la place d’un étudiant est une fraude qui doit être sanctionnée. Déjà ont été créés des outils de détection d’IA (Scribbr, Decopy, etc.) mais ceux-ci donnent des résultats ambigus, d’autant plus que des humanizers (Quilbot, Humanizer, Zerogpt, etc..) ont été inventés afin de contourner leur caractérisation.
Dès maintenant, des organismes comme l’UNESCO[1] ont édité des recueils de bonnes pratiques, et de leur côté, des universités[2] ont commencé à rédiger des codes de bonne conduite.
Depuis longtemps, une des pratiques courantes est de demander aux étudiants de rédiger des rapports. Mais comment juger si l’auteur du contenu est bien l’étudiant lui-même ou une intelligence extérieure ? Devant ce problème, certaines facultés ont décidé de se baser uniquement sur des oraux ; dès lors, l’enseignant devra faire passer des interrogations orales à tous les étudiants et non plus seulement corriger des écrits ; en conséquence, les temps de travail des enseignants devront être revus et les évaluateurs plus prudents. De plus, les effets sur les articles dans les revues scientifiques seront sans doute incommensurables !
Disons clairement que demander de petites tâches comme reformuler un paragraphe, rechercher la définition d’un concept, traduire un petit passage d’une langue à une autre semble acceptable, il n’en est pas de même que de faire rédiger un texte complet. Les règles à suivre sont, bien sûr, l’intégrité scientifique de l’auteur et celles relatives aux copyrights.
Des organismes comme l’APA[3] ont donné des consignes pour référencer l’aide de l’IA. Reste à savoir si celles-ci sont bien respectées ! En supposant que l’utilisation de l’IAG soit autorisée et explicitement mentionnée par votre établissement, on écrira par exemple, avec la Norme APA (7è éd.) :
Texte
En bibliographie : OpenAI (2024). Chat GPT 3,5. https://chat.openai.com
En note de bas de page : « Lorsque la requête est soumise à Perplexity « … » la réponse générée est… » (Perplexity AI, 2024)
Image
L’image doit être légendée et la requête utilisée pour sa génération doit être précisée. Exemple : OpenAI (2023). DALL-E (version 2).
A titre d’illustration, l’image donnée plus haut pourra être référencée de la manière suivante :
DeepAI (2025) Image générée avec le prompt « faire une image avec un étudiant marchant sur une ligne de crête de montage, avec les bras horizontaux comme un équilibriste. » https://deepai.org/
Pour terminer, spécialement consacrés à la rédaction des thèses, mentionnons les sites Thesify et Mystylus. D’une manière générale, l’usage de l’intelligence artificielle générative est un sujet délicat avec des conséquences insoupçonnées, des espoirs importants et les écueils inévitables.
« Universitaires Sans Frontières » reviendra sur ce sujet car si les évolutions technologiques sont rapides, il n’en est pas de même sur les réflexions philosophiques et éthiques portant sur l’usage de ces nouveaux outils.
[1] UNESCO (2024) « Orientations pour l’intelligence artificielle générative dans l’éducation et la recherche »
[2] ETHZ « Generative AI in Teaching & Learning Guidelines” https://ethz.ch/content/dam/ethz/main/eth-zurich/education/ai_in_education/Generative%20AI%20in%20Teaching%20and%20Learning%20-%20Guidelines%20ETH.pdf
[3] https://apastyle.apa.org/ ou https://www.scribbr.fr/wp-content/uploads/2020/09/Manuel-APA-de-Scribbr-7eme-edition.pdf
