Un professeur de l’Université de New York (NYU), Panos Ipeirotis, spécialiste en science des données à l’école de gestion Stern, a mis au point une solution innovante pour contrer l’usage croissant de l’intelligence artificielle dans la rédaction d’assignments étudiants. Face à des travaux impeccables sur le papier mais dépourvus de compréhension réelle, il a décidé de « combattre le feu par le feu » en repensant les évaluations grâce à l’IA. Après avoir constaté que de nombreux étudiants peinaient à défendre leurs travaux lors de questions orales en classe, il a conçu un système d’examen oral automatisé, utilisant une IA conversationnelle développée avec la technologie ElevenLabs. Ce système, mis en œuvre en seulement quelques minutes via une simple instruction, a interrogé 36 étudiants sur leurs projets de fin d’études, en creusant leurs décisions et raisonnements, puis a testé leur capacité à réfléchir en temps réel à un cas étudié en cours. Chaque session a duré environ 25 minutes, pour un coût total de calcul d’environ 15 dollars — une fraction du coût d’un examen oral humain, qui pourrait dépasser plusieurs centaines de dollars. Ipeirotis a également recouru à une équipe d’IA pour la correction : trois modèles majeurs (Claude, Gemini et ChatGPT) ont évalué indépendamment les transcriptions, discuté entre eux, révisé leurs notes et produit un jugement final, avec Claude en tant que « président » du jury. Selon lui, cette « cour d’IA » a fourni des évaluations plus cohérentes, plus strictes mais aussi plus justes que celles d’un humain, avec des retours d’analyse plus riches, capables d’identifier des lacunes dans l’enseignement. Malgré ses succès, l’expérience a suscité des réactions mitigées : la majorité des étudiants ont trouvé les épreuves plus stressantes que les examens écrits, même s’ils reconnaissent qu’elles mesurent mieux la véritable compréhension. Pour Ipeirotis, l’expérience démontre que l’apprentissage repose sur la pratique, et que l’IA peut désormais permettre de repenser les évaluations pour qu’elles soient à la fois scalables et authentiques. Ce cas s’inscrit dans un débat plus large sur l’avenir de l’évaluation universitaire à l’ère de l’IA. Une étude publiée en septembre dans Assessment & Evaluation in Higher Education qualifie ces défis d’« problème complexe » (wicked problem), révélant que les enseignants sont débordés, hésitants sur la réglementation de l’IA, et en désaccord sur la conception d’un examen « résistant à l’IA ». Des personnalités comme Reid Hoffman, cofondateur de LinkedIn, estiment que les épreuves orales, bien qu’anciennes, sont désormais plus pertinentes que jamais, car elles limitent les raccourcis. L’avenir de l’évaluation pourrait bien réserver une place centrale à l’IA, non pas comme un adversaire, mais comme un outil de renouvellement pédagogique.