Détecter l’IA dans les copies : Hanke et Blackman détaillent leurs méthodes

Deux figures de l’enseignement supérieur estiment que l’usage de l’IA se repère quand une copie ne correspond pas au niveau réel d’un étudiant. Steve Hanke dit que cela le rend simplement plus vigilant. D’autres professeurs affirment adapter les devoirs, voire revenir au manuscrit, pour décourager ces pratiques.

Des éducateurs jugent l’usage de l’IA « évident » à repérer

Drusilla Blackman considère qu’il est presque toujours évident pour un enseignant de repérer l’usage de l’IA, notamment lorsque la copie ne correspond pas au niveau d’écriture, de travail ou de pensée critique attendu. Elle résume le principe : si un rendu n’est pas proportionnel au niveau connu de l’étudiant, cela se détecte. Ancienne doyenne des admissions à Harvard et Columbia et fondatrice de Deans of Admissions, elle fonde son appréciation sur ce décalage entre production et compétences. Steve Hanke tient un raisonnement similaire. Il affirme que l’IA l’oblige à être plus vigilant, et dit connaître suffisamment les compétences en économie de ses étudiants pour repérer un devoir qui n’est pas au niveau attendu. Pour lui, il est évident lorsqu’un texte a été généré par une machine.

Des devoirs repensés pour résister aux chatbots

Plusieurs enseignants déclarent utiliser l’IA de manière défensive pour concevoir des devoirs plus résistants à la génération automatique. Certains expliquent aussi être revenus aux exercices manuscrits afin de décourager l’usage de ces outils. Ce contexte s’inscrit dans une situation où il est plus simple qu’auparavant pour des étudiants d’avoir recours à des chatbots d’IA.

Steve Hanke détaille ses critères et son parcours

Steve Hanke se présente comme un vieux renard et assure repérer facilement l’usage de l’IA. Il pointe comme signal d’alerte tout écart entre un devoir et les compétences rédactionnelles ou les connaissances affichées par l’étudiant, et affirme n’avoir aucun problème avec les étudiants qui recourent à ces outils. Il estime très facile de distinguer le travail d’un étudiant de la sortie d’un chatbot et avance, comme explication, le niveau d’écriture souvent insuffisant des étudiants, y compris dans des établissements d’élite. Professeur d’économie appliquée à l’Université Johns Hopkins depuis près de 60 ans, il a siégé au Council of Economic Advisers du président Reagan. Ces éléments de carrière cadrent avec la manière dont il dit évaluer les copies au regard du niveau réel de ses étudiants.