La triche, la tricherie, la fraude, la malhonnêteté académique… Pour beaucoup d’enseignants, un problème pénible qui nous occupe beaucoup trop. Et qui s’accélère depuis l’arrivée des IA génératives. Mais qu’en est-il vraiment ? Pourquoi triche-t-on ? Pourquoi est-ce un problème ? Et quelles sont les solutions ? Dans cette série de quatre articles nous aurons exploré la question (1), les enjeux (2) , des solutions qui n’en sont pas (3) et des pistes de solutions (4).
Quelques soucis supplémentaires
La loi de Goodhart nous dit que « quand une mesure devient un objectif, elle cesse d’être une bonne mesure ». Cette règle économique fait également sens dans le domaine de l’éducation. Ici, la mesure est naturellement l’examen. Mais quand celui-ci devient l’objectif (et tous les enseignant·es, étudiant·es et élèves en conviendront, c’est souvent le cas aujourd’hui), la mesure/examen cesse de mesurer ce qu’on avait prévu. La stratégie d’apprentissage semble alors se caler sur la préparation de l’examen ou du contrôle. Et, dans certains cas, c’est également le cas de la stratégie d’enseignement (ce que les anglo-saxons appellent « teaching to the test »).
D’autre part, nous mélangeons trop souvent le sommatif et le formatif (voir Partie 1). Quand un enseignant ou une enseignante introduit une activité d’évaluation formative, il y a différentes pressions qui s’exercent pour rendre cette activité sommative : il faut plus de notes pour justifier l’appellation « formation continue » ou pour rendre la note de l’examen moins déterminante. « Toute peine mérite salaire » semble un slogan admis : travailler « pour rien » heurte. Mais en rendant l’évaluation sommative, le recours à la triche devient alors une évidence pour certains et l’aspect formatif de l’activité est bien souvent perdue.
Inversement, faire du sommatif « qui ne sert à rien » d’autre qu’à obtenir une note parait absurde au pédagogue. Le QCM en est un bon exemple. Il y a donc la tentation pour l’enseignant de chercher à faire les deux choses à la fois. Mais c’est là que les choses se compliquent : à ce moment là on risque la double peine : une épreuve qui incite à la triche et qui en plus ne remplit pas son rôle didactique !
Des solutions plus ambitieuses…
Séparer clairement le sommatif du formatif
Si on accepte que l’évaluation sommative n’a pas d’intérêt autre que celui d’apporter une note, supposée représentative de ce qu’on cherche à mesurer, cela simplifie considérablement la question. Il est alors peut-être possible d’imaginer des dispositifs dont l’intérêt n’est pas dans un quelconque apport d’apprentissage. Mais uniquement, exclusivement d’évaluer.
Inversement, si l’évaluation formative n’a plus de rôle sommatif, la tricherie devient inutile. L’étudiant·e va alors effectuer le travail demandé uniquement dans un objectif d’apprentissage.
Bien entendu, il reste à persuader l’étudiant·e d’effectuer le travail.
A-t-on vraiment besoin de toutes ces notes ?
Mettons les pieds dans le plat. Si la fraude est liée au besoin d’avoir des bonnes notes et que les solutions de type sanctions, dissuasion, détection ne donnent pas de résultats, que peut-on proposer d’autre ?
Tout simplement de supprimer -en grande partie- les notes. Donc de réduire l’évaluation sommative au strict minimum.
A l’Université, a-t-on besoin de notes pour tout ce qui est interne ? Pour passer de 1ère année en 2ème année ? De 2ème en 3ème ? Nos étudiantes et étudiants sont majeur·es et en âge de prendre leurs décisions. S’ils ont trois ans pour se préparer à un examen final et qu’ils ont accès à des instruments pour mesurer leurs progrès, quel intérêt d’être en situation de contrôle continu ? Le terme lui-même fait un peu peur… La surveillance permanente… Orwell n’aurait pas trouvé mieux.
On objectera qu’il faut aujourd’hui des notes pour toutes sortes de raisons :
- (1) Les étudiant·es doivent savoir où ils en sont ;
- (2) L’enseignant·e a besoin de savoir où en sont ses élèves ;
- (3) Les examens terminaux sont stressants et il importe de diminuer la surcharge cognitive des étudiant·es ;
- (4) Certaines filières recrutent à la fin de la première, ou de la seconde année de licence et il faut donc des notes pour que ces filières sachent que le niveau requis est atteint ;
- (5) Des bourses peuvent être liées à l’obtention de l’année ou à une mention ;
- (6) Certaines options ou opportunités ne sont proposées qu’aux meilleur·es étudiant·es.
Tous ces arguments sont réels mais il est sans doute possible de répondre à chacun.
- (1) Oui, c’est bien le rôle de l’évaluation formative ;
- (2) L’enseignant·e peut tout à fait évaluer pour cela. La note n’est pas indispensable ;
- (3) Cet argument serait valide si le système actuel n’était pas extrêmement stressant. Or il suffit de discuter avec les étudiantes et étudiants pour se rendre compte à quel point les notes et contrôles entrainent des situations de tension… quasi permanentes ;
- (4) C’est exact : les notes servent donc pour l’extérieur de la filière. C’est une situation où, à la demande, il peut être nécessaire d’examiner ;
- (5) C’est de moins en moins le cas, mais il est certain que s’il faut un classement il faut recourir, pour cette raison, à une évaluation sommative ;
- (6) Il peut-être nécessaire de choisir entre deux étudiant·es et la note ou moyenne de l’année précédente est un critère utilisé régulièrement, malgré toutes les critiques qu’on peut faire. Il peut là aussi se demander s’il ne faut pas traiter ce cas comme pour le (4).

Francesco Bergamini (1880 – 1915)
Allons jusqu’au bout de la compensation : le grand oral
Lorsque le grand oral a été introduit au Baccalauréat en 2021, que de critiques ! Passer un oral serait injuste, et que cet oral puisse porter sur le programme tout entier serait impensable. C’est pourtant ce que d’autres pays font. On cherche à évaluer un·e élève de façon bien plus holistique qu’en faisant cela par morceaux.
Aujourd’hui, les épreuves de contrôle continu morcellent l’apprentissage. On apprend ce qu’il faut pour passer l’épreuve. Sitôt l’épreuve passée, on oublie. On apprend même pour oublier… Nous avons tous et toutes l’expérience d’interroger les étudiant·es sur un point de l’année précédente et d’avoir des regards un peu vides nous expliquer que la validation des acquis n’a validé que des acquis très provisoires.
Evaluer quand c’est nécessaire, en osant des oraux et en osant aussi ne pas évaluer systématiquement tout le monde, c’est à dire en ne confondant pas équité et égalité… Il existe des possibilités.
La suite
Le sujet nous intéresse à la Chaire UNESCO RELIA et dans le réseau UNOE. Ainsi,
- dans le cadre du projet « UNOE Student Fellowships » soutenu par la Fondation Hewlett, et en collaboration avec des Universités en Amérique, Afrique, Asie et Europe, nous allons étudier le point de vue des étudiantes et étudiants sur ces questions ;
- dans le cadre du projet européen ASSAI (AI-Driven Assessment in Education : Shaping Policies for Responsible and Ethical Implementation), en collaboration avec des collègues en Espagne, Slovénie, Allemagne, Norvège, Belgique, nous allons étudier la faisabilité d’une université sans évaluations à répétition, ou dans laquelle l’Intelligence Artificielle peut être mise à contribution ;
- à Nantes, nous menons déjà des ateliers sur la tricherie et l’IA.
Bref, nous allons sans doute vous en reparler !
Bibliographie
Hamsa Bastani, Osbert Bastani, Alp Sungu, Haosen Ge, Özge Kabakcı and Rei Mariman, Generative AI Can Harm Learning (2024). The Wharton School Research Paper, Available at SSRN : https://ssrn.com/abstract=4895486 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4895486
Mathieu Bouville. Why is Cheating Wrong ? Stud Philos Educ 29, 67–76 (2010). https://doi.org/10.1007/s11217-009-9148-0 . Également sur https://arxiv.org/abs/0803.1530
William Kerney. Treachery and Deceit : Detecting and Dissuading AI Cheating. Journal of Computing Sciences in Colleges, Volume 40, Issue 9 Pages 10 – 17, 2025. https://www.ccsc.org/publications/journals/SW2025.pdf#page=10
Nataliya Kosmyna, Eugene Hauptmann, Ye Tong Yuan, et al. Your brain on ChatGPT : Accumulation of cognitive debt when using an AI assistant for essay writing task. arXiv preprint arXiv:2506.08872, 2025. https://arxiv.org/abs/2506.08872
Barbara Oakley, Michael Johnston, Ken-Zen Chen, Eulho Jung et Terrence J. Sejnowski. The Memory Paradox : Why Our Brains Need Knowledge in an Age of AI, 2025, https://arxiv.org/abs/2506.11015.
Peter Scarfe, Kelly Watcham, Alasdair Clarke, Etienne Roesch. A real-world test of artificial intelligence infiltration of a university examinations system : A “Turing Test” case study. https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0305354. Cité par https://www.theguardian.com/education/article/2024/jun/26/researchers-fool-university-markers-with-ai-generated-exam-papers.
Milos Stankovic, Ella Hirche, Sarah Kollatzsch et Julia Nadine Doetsch. Comment on : Your Brain on ChatGPT : Accumulation of Cognitive Debt When Using an AI Assistant for Essay Writing Tasks. 2025, https://arxiv.org/abs/2601.00856.
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