Cette question a déjà frappé de plein fouet le monde de l’éducation et de l’enseignement supérieur dès les débuts de l’IA grand public, fin 2022. Les élèves et étudiants s’en sont quasiment instantanément emparés. J‘enseignais dans un programme universitaire portant sur l’IA à ce moment-là, et déjà une grande partie des travaux à réaliser chez soi, seul ou en groupe, montrait les caractéristiques de travaux générés. Aucune politique n’a été mise en place à l’époque, inertie oblige, et les enseignants sont restés seuls avec leurs soupçons de « triche », sans pouvoir caractériser cela avec certitude et sans avoir la possibilité, pour la plupart, de revoir complètement leur manière d’enseigner pour éviter de noter l’IA plutôt que les étudiants.

Le monde de l’enseignement, les deux pieds sur terre et contraint de constater tous les jours les conséquences de l’IA sur sa manière de travailler, a donc rapidement eu à se poser la question : est-ce une production authentiquement humaine ? Mâtinée d’IA ? Entièrement générée ? Le monde de l’édition en France semble avoir pu esquiver la question jusqu’à la déflagration causée par les soupçons colportés par un compte X au départ anonyme. Comment cela s’explique-t-il ? Certains sur les réseaux sociaux ont une réponse toute faite : ce serait la conséquence d’un entre-soi délétère, typiquement parisien, germanopratin même… Ce n’est probablement pas si simple.

Au cours des deux dernières années, j’ai constaté dans les conférences et formations consacrées à l’intelligence artificielle à destination des enseignants que le recours aux détecteurs d’IA revient régulièrement, souvent comme une solution aussi aisée que séduisante au problème de l’authenticité des travaux remis par les élèves. Car le soupçon règne désormais, et la confiance s’érode sans qu’on puisse affirmer avec certitude que les outils de détection, présentés comme la solution ultime permettant de lever le doute, sont eux-mêmes fiables. Or la littérature scientifique invite à une grande prudence sur le sujet. Les performances de ces outils varient selon les corpus, les langues, les modèles et les conditions de rédaction et, surtout, leurs erreurs (notamment les faux positifs, c’est-à-dire les écrits détectés à tort comme étant des productions de l’IA) rendent problématique leur usage comme preuve ou comme fondement d’une sanction.

On a connu Compilatio il y a quelques années, maintenant GPT Zero, Turnitin, Pangram… Mais attention à ne pas tout mettre dans le même sac. Les logiciels anti-plagiat comme Compilatio comparent un texte à des sources existantes : quand ils signalent un passage copié, on peut aller vérifier la source. Les détecteurs d’IA, eux, n’ont aucune source à montrer : ils estiment une probabilité, à partir de la manière dont le texte est écrit. Turnitin a ajouté cette fonction en 2023, et de nouveaux venus comme Pangram promettent aujourd’hui une fiabilité inégalée. Des promesses, mais sans certitude : OpenAI a lui-même retiré son propre détecteur en juillet 2023, faute de fiabilité suffisante. Et une étude de l’université Stanford a montré la même année que ces outils classaient bien plus souvent à tort comme « générés par IA » les textes écrits par des personnes dont l’anglais n’est pas la langue maternelle. Alors, ça sert à quoi ?

Au final, c’est une manière d’objectiver le problème de l’authenticité, mais ça contourne le problème de fond : changer les évaluations scolaires et universitaires pour s’assurer qu’un apprenant est bien l’auteur de son contenu (texte, images, vidéo, maquettes, son…). Il est plus difficile de changer les pratiques que de confier la détection à un outil magique qui rend une sentence sibylline (« 90 % IA »), quasiment comme un oracle de l’Antiquité.

Il est plus difficile de changer les pratiques que de confier la détection à un outil magique.

Il n’y a pas de solution toute prête, et c’est ça qui est intéressant justement ! C’est un changement de paradigme complet, et la réponse doit être le fruit d’une réflexion collective, critique, nuancée (oui, j’aime bien aussi les rythmes ternaires, comme Thélyson Orélien et comme l’IA, paraît-il, mais je suis bien un humain, n’en déplaise à Pangram et consorts).

Le monde de l’édition, secoué par le scandale lié à C’était ça ou mourir (sur lequel personne ne peut trancher, déjà parce que la question qu’il aurait fallu poser, c’est : « Thélyson Orélien, avez-vous utilisé l’IA, ne serait-ce que pour relire ou corriger votre texte ? », mais cette question préalable à l’accusation n’a, a priori, pas été posée), propose d’apposer désormais un label « sanctuaire humain » sur les textes 100 % produits par l’humain. Et comment ça marcherait ? Ce serait déclaratif : l’auteur s’engage à ne pas utiliser l’IA. On imagine la transposition de ce label (ou d’un contrat pédagogique du même style) à l’école ou à l’université, et on se gausse d’avance.

Pour conclure, il n’y a pas de solution magique qui résoudrait le problème de l’authenticité d’un texte ou d’une production d’élève ou d’étudiant (ou même de n’importe quelle production de l’esprit de n’importe qui dans le monde professionnel). On peut imaginer des solutions farfelues :

… mais qui peuvent devenir un dernier recours si on ne trouve rien d’autre. Le fond du problème est le plus gros du travail : se poser les bonnes questions pour trouver des réponses solides et concrètes à la question de l’authenticité :

Pour le monde de l’édition

• Qu’est-ce qu’un écrivain ? ou plus précisément « Que reste-t-il de l’écrivain lorsque la machine sait écrire ? »Fabrice Raffin, Le Monde, 2 octobre 2026
• Comment repenser la manière de récompenser la littérature à l’ère de l’IA ?

Pour l’enseignement et la formation

• Comment évaluer les élèves à l’ère de l’IA ?
• Comment repenser l’enseignement pour faire acquérir des connaissances et compétences aux élèves au lieu d’évaluer les productions d’IA ?
• Avec les bouleversements de l’IA sur le monde du travail, de quelles connaissances et compétences aurons-nous besoin demain ? (Spoiler : la pensée critique en fait inévitablement partie.)

Pour les deux

• Qu’est-ce qu’un travail « authentique » ? Faut-il que ce soit 100 % humain pour être « authentique » ?
• L’IA peut-elle être un co-auteur ?
• Faut-il demander aux élèves, comme aux auteurs, de déclarer leur usage de l’IA, et comment instaurer la confiance pour que cette déclaration soit honnête ?
• Qui fixe les règles : l’enseignant, l’établissement, le ministère, la maison d’édition ? Et comment former ceux qui doivent les appliquer ?