Une recherche nouvelle de l'Université Cornell révèle que l'utilisation généralisée de l'intelligence artificielle générative par les étudiants contraint le monde universitaire à repenser ses méthodes d'évaluation. L'étude, publiée dans la revue Science, analyse les réponses à un sondage mené auprès de plus de 95 000 étudiants de 20 universités publiques de recherche aux États-Unis durant l'année académique 2023-2024. Les résultats montrent qu'environ un tiers des étudiants utilisent régulièrement l'IA générative, comme ChatGPT, pour produire du texte, des vidéos ou du code dans le cadre de leurs devoirs. De plus, 9 % des sondés ont admis avoir recouru à ces outils pour tricher. Rene Kizilcec, co-auteur de l'étude et professeur adjoint à la Cornell, souligne l'urgence d'une réforme. Il déclare que la mauvaise utilisation de l'IA compromet la validité des évaluations et menace la crédibilité des diplômes universitaires. L'équipe de recherche, dirigée par Igor Chirikov de l'Université de Californie à Berkeley, a mis en place une méthode de randomisation par liste pour estimer précisément le taux de triche, une pratique difficile à avouer. Cette approche a révélé que le taux de triche réel est inférieur aux rumeurs, bien que toujours préoccupant. Les utilisateurs quotidiens de l'IA affichent un taux de triche de 26 %, contre 7 % pour ceux qui l'utilisent mensuellement. L'adoption de l'IA varie considérablement selon les disciplines. Les filières nécessitant beaucoup d'analyse de données, comme l'informatique, enregistrent des taux d'utilisation régulière de 62 %, tandis que les arts ne dépassent pas les 24 %. Des écarts démographiques importants ont également été observés. Les étudiants masculins utilisent l'outil plus fréquemment (45 %) que les étudiantes (33 %). De même, les membres de minorités raciales sous-représentées déclarent une utilisation régulière de 29 %, comparativement à 39 % pour les étudiants blancs et asiatiques. Les chercheurs craignent que ces disparités ne s'aggravent à mesure que les outils deviennent plus spécialisés et coûteux, creusant ainsi les inégalités d'accès et de compétences dans le marché du travail. Face à ces défis, les auteurs de l'étude proposent trois stratégies principales pour réformer l'évaluation. La première consiste à revenir à des environnements d'examen strictement contrôlés, sans accès numérique, en utilisant le papier et le stylo. La deuxième implique l'établissement de lignes directrices claires définissant l'usage acceptable de l'IA. La troisième suggère d'adapter les épreuves pour intégrer l'IA de manière à mettre en valeur les compétences professionnelles réelles. L'étude recommande également que les sociétés professionnelles jouent un rôle clé dans la définition des meilleures pratiques d'évaluation pour chaque domaine spécifique. Cependant, les chercheurs mettent en garde contre les risques d'exacerber les disparités existantes si les nouvelles méthodes d'évaluation ne sont pas mises en place avec prudence. L'équité en matière de littératie numérique et d'accès aux outils doit rester une priorité absolue. À mesure que l'utilisation de l'IA par les étudiants continue de croître, l'adaptation des systèmes d'évaluation devient indispensable pour préserver l'intégrité académique tout en préparant les étudiants à un environnement de travail transformé par l'intelligence artificielle.