En matière d’éducation, l’intelligence artificielle (IA) peut être une arme à double tranchant. D’une part, ces outils sont largement utilisés pour assister le monde universitaire dans son travail, notamment pour prévenir le plagiat afin de préserver l’intégrité universitaire et pour optimiser le style d’écriture des étudiants afin de les aider à atteindre leur véritable potentiel. D’autre part, à mesure que les capacités de l’IA se développent et qu’elle devient plus « intelligente », les étudiants pourront exploiter la puissance de ces outils pour rédiger en leur nom des essais et des articles de grande qualité. Les établissements d’enseignement sont-ils prêts à relever ce défi dans un futur proche ?
Émergence de textes générés par une machine semblables à ceux écrits par une main humaine
Au cours des deux dernières années, en raison de la pandémie de Covid-19, le monde de l’éducation a été contraint de passer précipitamment à l’apprentissage et à l’enseignement en ligne – une étape à laquelle beaucoup étaient mal préparés. Ajouté à cela, l’enseignement en ligne a connu une augmentation significative du nombre de cas de tricherie et de fraude universitaire. Les chercheurs et les universitaires pensent que cette augmentation peut être attribuée à la disponibilité d’options faciles pour les étudiants qui leur permettent de prendre des raccourcis, comme l’accès à des prête-plumes, etc. Si nous ajoutons maintenant l’IA à ce mélange, le monde universitaire pourrait avoir un défi encore plus grand à relever.
Ces dernières années, la capacité de l’IA à générer du contenu sembable à celui réalisé par une main humaine a connu une croissance exponentielle. Prenons par exemple le GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer), un modèle de langage qui utilise l’apprentissage automatique pour produire un texte semblable à ceux réalisés par une main humaine. GPT-3, créé par OpenAI et co-fondé par Elon Musk, est l’un des plus grands modèles de langage jamais formés. Un autre modèle de langage est la génération de langage naturel Megatron-Turing Natural Language Generation (MT-NLG), développé par NVIDIA en partenariat avec Microsoft. Ces transformateurs de langage peuvent générer des textes à l’aide d’algorithmes pré-entraînés et peuvent créer des essais sophistiqués, des mémos et répondre à des questions à la manière d’un être humain, ce qui rend difficile la différenciation entre le texte généré par la machine et le texte réellement généré par un être humain.
IA – un outil qui aide les étudiants à mieux écrire ou un outil qui facilite la triche ?
La technologie est très largement utilisée dans l’enseignement aujourd’hui – et l’évolution actuelle vers l’apprentissage à distance a encore intensifié son application. Les progrès technologiques ont mis à la disposition des étudiants et du monde universitaire en général des outils et des produits qui facilitent l’apprentissage et la rédaction en aidant les étudiants à améliorer et à affiner leurs compétences, tout en aidant les établissements d’enseignement à préserver l’intégrité académique.
D’un autre côté, les progrès réalisés dans les générateurs automatiques de langage pourraient aider les élèves paresseux à « tricher » avec le système, ce qui leur permettrait d’obtenir de meilleurs résultats que les autres élèves sans le moindre effort.
En outre, si les enseignants n’ont aucun moyen de discerner les textes écrits par l’IA des textes réellement écrits par les élèves, les systèmes de notation actuels perdront leur raison d’être et leur légitimité. Pour finir, le système pourrait en réalité récompenser les étudiants malhonnêtes en leur permettant d’obtenir de meilleurs résultats que leurs camarades.
La détection de textes générés par des machines représente également une charge supplémentaire pour les enseignants. En effet, ces outils sont capables de déjouer les logiciels de détection du plagiat et devront donc être examinés plus rigoureusement par les enseignants. Cela leur fera perdre un temps précieux qu’ils pourraient consacrer à l’enseignement ou à la collaboration avec les étudiants.
Préserver l’intégrité universitaire face à l’automatisation
Étant donné que le paysage éducatif tel que nous le connaissons évolue assez rapidement et qu’il est influencé par les avancées technologiques, il est impératif que le monde universitaire garde une longueur d’avance et reste au fait de ces innovations.
Bien que nous soyons encore loin de voir les générateurs de texte devenir courants et facilement accessibles à tous, y compris aux étudiants (actuellement, le code d’OpenAI n’est disponible que pour certains développeurs via une API), les universités et les écoles devraient commencer à réfléchir dès maintenant au développement de solutions efficaces afin de pouvoir relever le défi dans les années à venir.
Bien que plusieurs équipes de scientifiques aient réussi à développer des algorithmes qui pourraient aider à identifier des textes écrits par des machines, ceux-ci ont leurs propres limites et il faudra un certain temps avant qu’une solution viable soit développée.
Les outils de détection du plagiat utilisés aujourd’hui pour vérifier l’authenticité des documents ne sont pas équipés pour détecter les textes générés par des ordinateurs. L’une des raisons en est que lorsqu’elle génère du texte, l’IA ne plagie pas vraiment – ses algorithmes accèdent aux ressources de sa base de données et produisent du texte en fonction de la manière dont elle a été entraînée, passant ainsi à travers les filets de toute détection.
Si rien n’est fait, l’IA pourrait exploiter cette faille, permettant ainsi à des étudiants malhonnêtes de s’en sortir avec des travaux qui ne sont pas les leurs, et l’ensemble des prémisses sur lesquelles repose le système de notation d’une université et l’éducation en général seraient largement compromises. Sans solution à ce problème, il est possible que les écoles et les universités doivent repenser la façon dont elles évaluent leurs étudiants ou peut-être que l’adoption de l’IA et son intégration dans la salle de classe, comme le suggère Miles Brundage, un chercheur d’OpenAI, pourrait être la voie à suivre.
