L’IA rend les examens universitaires un problème sans solution simple, selon des chercheurs

L’intelligence artificielle générative, notamment des outils comme ChatGPT, a transformé les examens universitaires en un « problème complexe » — ou wicked problem — sans solution claire, prévient une étude récente publiée dans la revue Assessment & Evaluation in Higher Education. Quatre chercheurs de l’Université Deakin, Thomas Corbin, David Boud, Margaret Bearman et Phillip Dawson, ont mené des entretiens semi-structurés d’une heure avec 20 chefs de filières d’une grande université australienne en fin 2024. Leurs résultats révèlent un climat de confusion généralisée, une surcharge de travail et une absence de stratégie cohérente face à l’IA. Les enseignants sont divisés : certains voient l’IA comme un outil professionnel incontournable que les étudiants doivent maîtriser, tandis que d’autres la considèrent comme une forme de fraude qui compromet l’apprentissage. Beaucoup reconnaissent être « désemparés », confrontés à des choix impossibles. Certains ont tenté de proposer à la fois des évaluations avec et sans IA, mais cette approche a été jugée « un cauchemar » augmentant le travail de moitié. D’autres redoutent que des épreuves plus strictes ne mesurent davantage la conformité que la créativité. Les examens oraux, souvent perçus comme plus résistants à l’IA, se révèlent inapplicables à grande échelle. Les auteurs soulignent que les problèmes complexes, un concept issu de la planification urbaine et des débats climatiques, sont caractérisés par leur interconnexion, leur ambiguïté et leur résistance à une résolution définitive. Il n’existe pas de solution « vraie » ou « fausse » ; chaque tentative de solution engendre de nouveaux conflits. Leur recommandation : abandonner la quête d’un « remède miracle ». Les universités doivent donner aux enseignants la liberté de compromis, d’expérimentation et d’adaptation continue. Ce n’est pas la perfection qui compte, mais l’agilité. Sur le terrain, les enseignants adoptent des stratégies hybrides : épreuves manuscrites ou en présentiel pour capter l’authenticité du style, travaux réflexifs, présentations orales, ou prompts personnalisés difficiles à contourner. Certains utilisent l’IA pour automatiser les tâches répétitives — rédaction de plans de cours, quiz ou modèles de rapports — afin de mieux accompagner les étudiants. D’autres, après avoir découvert des citations fantaisistes ou des textes indistinguables, ont interdit l’IA dans les premières années. Au-delà de la fraude, des figures comme l’économiste Tyler Cowen estiment que l’IA révèle l’obsolescence de nombreux dispositifs d’évaluation traditionnels, basés sur des devoirs faciles à corriger. Reid Hoffman, cofondateur de LinkedIn, prévoit des épreuves plus difficiles à tricher, incluant des examens oraux ou même des évaluateurs IA intégrés au processus. En somme, l’ère de l’IA exige une refonte profonde de l’évaluation universitaire — non pas pour lutter contre l’outil, mais pour repenser la manière dont on apprend, on enseigne et on mesure les compétences.