Universités suisses : l’IA change l’évaluation des thèses

Contexte

En bref

• Zurich et ZHAW se concentrent sur les examens oraux, les présentations et les thèses soutenues
• La thèse doit aussi être évaluée en cours de route, pas seulement en fonction du résultat
• SUPSI demande une meilleure description de l'utilisation de l'IA

Faits clés

• Quoi → repenser l'évaluation des travaux écrits
• Où → Université de Zurich et ZHAW
• Qui → Stefano Peduzzi, professeur à SUPSI
• Objectif → vérifier les compétences effectivement acquises
• Nouveau → indiquer l'interaction avec l'IA plus en détail
• Détecteurs → ZHAW et DFA/ASP ont choisi de ne pas les utiliser

L'Université de Zurich et la ZHAW mettent davantage l'accent sur les examens oraux, les présentations et la soutenance de thèse. Le choix naît d’un changement simple à décrire : créer des résumés, organiser des notes et rédiger un mémoire demande désormais moins de temps lorsque l’étudiant utilise l’intelligence artificielle. Si le résultat final peut être produit avec une aide croissante de la technologie, la vérification ne peut pas se concentrer uniquement sur le document délivré.

L’objectif est de vérifier plus directement si les compétences ont réellement été acquises. L'IA est décrite comme importante : ceux qui consultent les offres d'emploi doivent également réfléchir au chemin à parcourir.

Parce que l'oral n'est pas une réponse complète

Stefano Peduzzi, enseignant au Département de Formation et d'Apprentissage/Ecole Supérieure Pédagogique de la SUPSI et responsable du Diplôme d'Enseignement pour les écoles secondaires, reconnaît les avantages des épreuves orales, mais en limite la portée.

«L'examen oral peut tester certaines compétences essentielles, comme celles liées à l'exposition et au langage».

La thèse requiert cependant autre chose : rechercher des sources originales, les sélectionner et les évaluer, distinguer les informations pertinentes de celles qui ne le sont pas. Pour cette raison, selon Peduzzi, l'examen oral ne couvre pas toutes les compétences requises pour la préparation d'une thèse. La limite est également organisationnelle, car les examens oraux sont difficiles à gérer dans des cours regroupant des centaines d'étudiants.

Le centre de gravité se déplace ainsi du produit vers le processus. Il devient nécessaire de comprendre ce que l'étudiant a fait de manière autonome, comment il a utilisé l'IA et s'il a développé les compétences nécessaires au cours du travail. La source ne présente pas de seuil numérique pour mesurer ce ratio : 2% et 80% n'expliquent pas à eux seuls la part de travail de l'étudiant ou de l'IA si l'on ne sait pas clairement à quoi ils font référence.

La ligne choisie par SUPSI

Le ZHAW a décidé de ne pas utiliser de logiciel pour reconnaître les textes générés par l’IA, les considérant comme peu fiables. Un choix similaire a été fait au DFA/ASP de la SUPSI, où est soulignée la difficulté de déterminer avec précision dans quelle mesure la technologie a été utilisée.

La réponse n’est pas une interdiction. Le département se concentre sur une utilisation critique et consciente, avec une discussion continue entre l'étudiant et le superviseur. Dans le cas de la thèse, le nombre limité d'étudiants suivis par chaque enseignant permet des interactions plus fréquentes que dans une classe normale.

Details pratiques

Du texte fini au travail vérifiable

Le changement décrit par les universités suisses modifie le sens de la thèse. Auparavant, le document délivré pouvait apparaître comme la preuve principale des travaux réalisés ; maintenant, le résultat doit être lu avec les décisions, les sources et les explications qui l'ont produit. Le texte ne suffit pas toujours à montrer ce que l'étudiant a réfléchi, sélectionné et vérifié.

Deux niveaux d'une même note

La comparaison ne conduit pas à une règle unique. Un examen oral permet d'observer l'exposition et le langage, mais n'épuise pas la recherche des sources, leur sélection et l'évaluation de leur pertinence. Une épreuve écrite peut rester nécessaire, surtout lorsque le nombre d'étudiants ne permet pas d'interroger tout le monde. La réponse indiquée par la source est donc un équilibre entre différentes formes de vérification : présentations, discussions, épreuves orales et travaux écrits.

Cet équilibre modifie également la relation entre l’enseignant et l’élève. Si le superviseur a besoin de comprendre comment un article a été construit, des étapes et un dialogue reconnaissables sont nécessaires pendant la thèse, et pas seulement un jugement au moment de la présentation. La conséquence pratique est une plus grande attention aux raisons : pourquoi une source a été choisie, pourquoi l'information a été considérée comme pertinente, quelle partie du texte a été traitée de manière autonome et quelle aide l'IA a fournie.

Parce que le détecteur ne résout pas le problème

Le choix de la ZHAW et du DFA/ASP de ne pas utiliser de logiciels de détection est lié à la difficulté d’établir avec précision le degré d’utilisation de l’IA et à la faible fiabilité attribuée à ces outils. Le contrôle ne passe donc pas à un pourcentage automatique.

Pour l’université, il ne s’agit pas seulement de démontrer qu’un texte a été rédigé sans aide. Il s’agit de comprendre si la personne sait encore comment rechercher, sélectionner, évaluer et appliquer l’information. Pour l’étudiant, cela signifie que l’utilisation de l’IA doit pouvoir être expliquée, et non simplement niée ou cachée.

Le lien avec le monde du travail prolonge le passage au-delà de la thèse. La source indique que savoir utiliser l’IA devient important, mais le titre ne remplace pas les connaissances spécialisées. Un parcours de formation crédible doit donc montrer les deux choses : la familiarité avec l’outil et la capacité à réfléchir sans tout déléguer à la technologie. Ceux qui envisagent la prochaine étape peuvent combiner cette réflexion avec les entreprises qui recrutent.

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Points cles

Comment documenter le parcours de mémoire

Pour un étudiant, la nouvelle approche se traduit par un travail plus traçable. La source décrit déjà la direction choisie au DFA/ASP : par rapport à l’année dernière, l’interaction avec l’IA pendant la rédaction doit être indiquée de manière plus détaillée. On peut en déduire une procédure concrète, construite à partir des étapes que le département demande de rendre visibles.

Cinq étapes à rendre visibles

1. Clarifier avant la rédaction. La première étape consiste à discuter avec le directeur de mémoire des phases au cours desquelles l’IA peut être utilisée et dans quelle mesure. La définition doit être transparente et partagée. Il ne suffit pas de savoir que l’outil est disponible : il faut relier son utilisation aux différentes activités du mémoire.

2. Enregistrer les interactions. Pendant la rédaction, il est conseillé de noter comment l’IA a été utilisée, sans tout réduire à la remise finale. L’indication plus détaillée demandée par le DFA/ASP sert précisément à distinguer ce que la personne a fait de ce qui a été confié à la technologie. L’enregistrement doit aider à comprendre ce que l’on a réellement appris et ce qui, au contraire, a été délégué.

3. Séparer les compétences. La recherche des sources originales, la sélection, l’évaluation et la distinction entre les informations pertinentes et non pertinentes restent des étapes qu’il faut être capable d’expliquer. Il en va de même pour les décisions prises au cours du travail. Si l’IA a accéléré une activité, le résultat doit néanmoins être compris et applicable de manière autonome.

4. Préparer la discussion. Une présentation ou un échange avec le directeur de mémoire exige d’exposer les arguments, de justifier les choix et d’analyser de manière critique les résultats. Ce sont précisément ces étapes qui permettent d’évaluer le parcours, et pas seulement la forme du texte remis. L’oral peut sonder l’expression et la langue, mais la discussion doit s’inscrire dans le cadre plus large du mémoire.

5. Maintenir l’échange. La relation avec le directeur de mémoire ne s’achève pas à la dernière révision. La source indique une interaction fréquente tout au long du parcours, rendue possible par le nombre limité d’étudiants suivis par chaque enseignant. Ce dialogue permet de corriger l’utilisation de l’IA au fur et à mesure de l’avancement du travail et de développer un usage critique et conscient.

La logique vaut également pour ceux qui se préparent au monde professionnel : savoir utiliser l’IA compte, mais ne remplace pas la réflexion critique. Pour transformer cette prise de conscience en une étape concrète vers le travail, consulte le calcolatore stipendio.

Source: rsi.ch