Avec l’utilisation de plus en plus répandue des outils d’intelligence artificielle par les étudiants, des universités se tournent maintenant vers des logiciels qui prétendent pouvoir détecter les textes rédigés par l’IA. Ceux-ci sont toutefois très peu fiables, révèle un article publié en juillet dans la revue Nature.
Depuis l’avènement des logiciels d’IA générative, comme ChatGPT, il est rapide et peu coûteux de demander à un ordinateur de rédiger des textes à sa place. Selon une spécialiste de l’intégrité académique interviewée par Nature, la quantité de documents frauduleux ou fabriqués a en effet explosé récemment.
L’intérêt d’utiliser des logiciels pour détecter ces textes générés par l’IA est donc de plus en plus grand pour les universités. Ces détecteurs fonctionnent pour la plupart en donnant un score de perplexité à un texte. La perplexité correspond à la prévisibilité d’un texte. Règle générale, ceux rédigés par l’IA suivent des modèles beaucoup plus prévisibles que les textes humains, explique-t-on dans l’article de Nature.
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Le problème avec cette façon de faire, c’est qu’elle n’est pas infaillible. Une étude réalisée en 2025 a évalué l’efficacité du détecteur GPTZero. Les auteurs ont déterminé que la capacité de celui-ci à reconnaître un auteur humain était limitée. En effet, 16% des textes qu’il attribuait à l’IA avait pourtant été écrit par un humain. C’est ce qu’on appelle des faux positifs.
L’équipe de Nature a d’ailleurs testé des extraits de la Déclaration d’indépendance américaine avec GPTZEro. Chaque fois, le logiciel a répondu que les extraits du texte rédigé en 1776 avaient été générés par l’IA.
Certaines compagnies tentent donc de développer des logiciels plus fiables, mentionne l’article de Nature. Par exemple, la compagnie Pangram Labs a mis au point un outil entraîné d’abord sur un ensemble de textes produits par des humains, puis sur d’autres écrits par l’IA, ce qui lui permet de mieux comprendre les différences. Les premières analyses semblent montrer que cette façon de procéder occasionnerait moins de faux positifs.
Des conséquences graves pour les étudiants
Un chercheur qui s’intéresse à l’impact de l’IA sur le milieu académique souligne toutefois à Nature que même si un détecteur fonctionne bien dans l’environnement contrôlé du laboratoire, il ne devrait pas être utilisé dans une situation où les conséquences peuvent être graves, comme pour évaluer l’authenticité d’un texte produit dans le cadre d’une demande d’admission dans un programme universitaire.
Le journal La Presse rapportait d’ailleurs en mai dernier qu’un nombre inhabituellement important d’élèves du collégial avaient été soupçonnés par le ministère de l’Enseignement supérieur d’avoir eu recours à l’IA pour plagier lors de l’épreuve uniforme de français. Le ministère expliquait avoir utilisé des outils d’IA pour détecter le plagiat.
« Or, dans la majorité des cas, les plagiats allégués se sont révélés être de faux positifs », a affirmé à La Presse la présidente-directrice générale de la Fédération des cégeps, Marie Montpetit. « Des étudiants ont été accusés injustement d’avoir utilisé l’intelligence artificielle, alors qu’ils sont dans des locaux où il n’y a pas d’internet et où ils n’ont pas accès à aucun téléphone », ajoutait-elle.
