Les universités utilisent-elles des détecteurs d’IA ? Tout dépend de ce qu’elles ont acheté

Tous les établissements ne disposent pas de la détection d’IA, et la raison n’est pas que certains s’y opposeraient par principe. La raison, c’est que la détection d’écriture IA de Turnitin n’est disponible que pour les clients qui licencient Turnitin Originality. Un établissement qui utilise Turnitin Feedback Studio (TFS), Similarity ou l’ancien Originality Check n’a pas de détection d’IA, sauf si quelqu’un est allé négocier l’accès. La question « mon établissement vérifie-t-il l’usage de l’IA » se ramène donc à trois questions plus petites : l’institution a-t-elle acheté la licence qui l’inclut, l’enseignant l’a-t-il activée, et à quoi sert réellement ce chiffre une fois affiché ?

Nous allons parcourir ces trois questions dans l’ordre, parce que la réponse que les gens attendent est un oui ou un non, alors que la vraie réponse est une chaîne de dépendances. Chaque maillon de cette chaîne est documenté sur les propres pages de Turnitin, et à aucun moment il ne s’agit de deviner.

La seule phrase qui répond à l’essentiel est enfouie dans la section « Access & licensing » de la FAQ sur les capacités de détection de Turnitin :

« AI writing detection is only available to customers that license Turnitin Originality. » (La détection d’écriture IA n’est disponible que pour les clients qui licencient Turnitin Originality.)

Nous avons corrigé la grammaire. La page elle-même porte « is only be available », une coquille que nous ne reprenons pas dans cet article. Ce que dit la phrase est clair : la détection d’IA est une fonction d’un niveau de produit précis. Ce n’est pas un interrupteur présent dans chaque installation de Turnitin.

La phrase qui suit immédiatement comble le vide :

« If you are a Turnitin Similarity, Turnitin Feedback Studio (TFS) or Originality Check customer, please speak to your Turnitin account manager regarding access to AI writing detection. » (Si vous êtes client de Turnitin Similarity, Turnitin Feedback Studio (TFS) ou Originality Check, adressez-vous à votre responsable de compte Turnitin au sujet de l’accès à la détection d’écriture IA.)

Lisez les deux ensemble et le tableau est complet. Un établissement qui a acheté TFS pour la notation et les grilles d’évaluation, ou Similarity pour la vérification du plagiat, n’a pas un détecteur d’IA qui attend dans le menu qu’on l’active. La fonctionnalité n’existe pas. L’obtenir suppose de retourner voir le responsable de compte et de changer ce que l’institution paie : c’est une décision d’achat, pas un réglage.

C’est pour cela que deux étudiants de deux établissements différents peuvent déposer un travail sur Turnitin et obtenir des comptes rendus complètement différents. L’un voit un indicateur d’IA dans la boîte de dépôt du devoir. L’autre voit des scores de similarité et rien d’autre, parce que la licence du second établissement n’inclut pas l’outil qui produit l’indicateur. Si vous voulez comprendre le rapport que vous avez réellement entre les mains, comment lire un rapport d’écriture IA de Turnitin détaille les indicateurs et ce que chacun signifie.

Pour les travaux de recherche de deuxième et troisième cycle et les soumissions à des revues, l’outil en jeu est souvent iThenticate, et non Turnitin Feedback Studio. La même logique de licence s’applique, avec une étape supplémentaire.

La page produit d’iThenticate de Turnitin indique : « iThenticate customers can access AI writing detection as a paid add-on. » (Les clients d’iThenticate peuvent accéder à la détection d’écriture IA comme module payant.) Elle figure sous Modules complémentaires, pas parmi les fonctionnalités de base. La licence iThenticate standard vérifie les textes dupliqués. La détection d’IA est une ligne supplémentaire.

Concrètement, cela signifie qu’une institution qui paie pour iThenticate ne paie pas nécessairement pour la détection d’IA. Un chercheur qui dépose un manuscrit dans une revue utilisant iThenticate peut supposer qu’un score d’IA est en train d’être produit de l’autre côté. Ce n’est peut-être pas le cas. Que ce score existe dépend du fait que la licence de la revue inclut ou non le module, et celui qui soumet ne peut pas le voir depuis son côté.

La même page iThenticate précise aussi que sa vérification de base porte sur le texte dupliqué, pas sur le contenu IA. Nous n’allons pas citer les accords de licence d’éditeurs précis, parce qu’ils changent et que nous ne pouvons pas les vérifier de l’extérieur. Mais le point structurel tient : la détection d’IA côté iThenticate est optionnelle et coûte un supplément ; supposer qu’elle est là par défaut, c’est supposer un achat dont personne ne vous a parlé.

Supposons maintenant que la licence est là. L’institution a acheté Originality. L’enseignant a activé la détection d’IA sur le devoir. Le travail est déposé, le modèle tourne, et un pourcentage apparaît quelque part.

Ce « quelque part » n’est pas l’écran de l’étudiant.

« The AI writing detection indicator and report are not visible to students. » (L’indicateur de détection d’écriture IA et le rapport ne sont pas visibles pour les étudiants.)

C’est l’une des deux phrases de la même page de FAQ qui disent la même chose. L’autre indique : « only instructors and administrators are able to see the indicator. » (seuls les enseignants et les administrateurs peuvent voir l’indicateur). Ce qui boucle la démonstration, c’est la phrase qui vient juste après la première :

« However, with the PDF download feature, instructors can download and share the AI report with students. » (Cependant, avec la fonction de téléchargement PDF, les enseignants peuvent télécharger le rapport IA et le partager avec les étudiants.)

Le chemin du score jusqu’à vous passe donc par une personne. Votre enseignant voit le chiffre. Vous ne le voyez que s’il décide de télécharger le PDF et de vous le remettre. Beaucoup le font, et c’est pourquoi de nombreux étudiants ont vu leur propre rapport. Mais c’est un acte de partage, pas une fonction de votre compte. Vous ne pouvez pas vous connecter et le consulter comme vous consultez un score de similarité, et l’absence de chiffre dans votre boîte de dépôt ne signifie pas que ce chiffre n’existe pas.

Cela compte pour la question « mon établissement vérifie-t-il » d’une manière bien précise. Un étudiant peut passer un semestre entier à être contrôlé sans jamais le savoir, parce que l’indicateur se trouve sur un écran auquel il n’a pas accès. Si vous essayez de savoir si la détection d’IA tourne sur vos dépôts, demander à vos camarades ne vous donnera pas de réponse fiable. La personne qui sait, c’est l’enseignant, ou l’administrateur qui a configuré le devoir. Et si la conversation au sujet d’un signalement a déjà commencé, la conversation après un signalement d’IA explique ce que cet échange peut régler et ce qu’il ne peut pas régler.

Jusqu’ici, nous avons établi que l’outil peut être absent, et que même s’il est présent, vous ne verrez peut-être pas ce qu’il dit. Le troisième maillon de la chaîne concerne ce que signifie le chiffre une fois que quelqu’un le voit.

La documentation d’aide de Turnitin le dit à trois endroits. La version du guide AI Writing Report indique :

« Our AI writing detection model may not always be accurate (it may misidentify human-written, AI-generated, and AI-paraphrased text), so it should not be used as the sole basis for adverse actions against a student. » (Notre modèle de détection d’écriture IA n’est pas toujours exact — il peut mal identifier un texte écrit par un humain, généré par IA ou paraphrasé par IA —, il ne doit donc pas servir de seul fondement à des mesures défavorables à un étudiant.)

La phrase suivante est celle qu’on oublie :

« It takes further scrutiny and human judgment in conjunction with an organization's application of its specific academic policies to determine whether academic misconduct has occurred. » (Il faut un examen plus poussé et un jugement humain, conjugués à l’application par l’organisation de ses politiques académiques propres, pour déterminer s’il y a eu manquement à l’intégrité académique.)

Voilà l’énoncé complet. Le modèle peut se tromper. Il ne doit pas être le seul fondement d’une décision. Et déterminer s’il y a manquement demande un examen supplémentaire ainsi que les politiques propres de l’institution. La FAQ dit la même chose avec ses propres mots : le pourcentage « should not be used as the sole basis for action or a definitive grading measure. » (ne doit pas servir de seul fondement à une décision ni de mesure d’évaluation définitive.)

Il existe une page de guide distincte, « How should I review the AI Writing report? » (Comment dois-je examiner le rapport d’écriture IA ?), qui formule le même point de manière positive :

« It is not meant to provide definitive answers in isolation. More important than any tool is the educator who sees the score and makes decisions balancing this information with their personal knowledge of their students, their work, and institutional policy. » (Il n’est pas destiné à fournir des réponses définitives de manière isolée. Plus important que n’importe quel outil, il y a l’enseignant qui voit le score et prend ses décisions en mettant cette information en balance avec sa connaissance personnelle de ses étudiants, de leur travail et de la politique de l’établissement.)

Et la phrase qui suit : « When educators look at the AI writing score and utilize it as a single data point rather than a definitive response, then it is being used as intended. » (Lorsque les enseignants regardent le score d’écriture IA et l’utilisent comme une donnée unique plutôt que comme une réponse définitive, alors il est utilisé comme prévu.)

Une donnée unique. C’est ainsi que l’entreprise décrit elle-même ce que produit son outil. Ni un verdict, ni un jugement, ni un pourcentage qui déclenche mécaniquement une conséquence. Une donnée que l’on met en balance avec d’autres choses qu’une personne sait.

Cela est renforcé par le taux de faux positifs que l’entreprise publie. La FAQ indique : « We strive to maximize the effectiveness of our detector while keeping our false positive rate - incorrectly identifying fully human-written text as AI-generated - under 1% for documents with over 20% of AI writing. » (Nous nous efforçons de maximiser l’efficacité de notre détecteur tout en maintenant notre taux de faux positifs — identifier à tort un texte entièrement écrit par un humain comme généré par IA — sous 1 % pour les documents comportant plus de 20 % d’écriture IA.) La phrase suivante traduit cela : « we might flag a human-written document as AI-written for one out of every 100 fully-human written documents. » (nous pourrions signaler comme écrit par IA un document écrit par un humain sur cent documents entièrement écrits par des humains.) Un sur cent, c’est peu. Ce n’est pas zéro.

L’entreprise dit aussi qu’elle accepte le compromis lié à ce faible taux de faux positifs : « In order to maintain this low rate of 1% for false positives, there is a chance that we might miss some AI written text in a document. » (Afin de maintenir ce faible taux de 1 % de faux positifs, il est possible que nous manquions une partie du texte écrit par IA dans un document.) L’outil penche du côté de ne pas qualifier d’IA un texte humain, même au prix de manquer une partie du texte IA. Ce choix de conception est favorable aux étudiants qui n’ont pas utilisé l’IA. Il signifie aussi qu’un score bas n’est pas un certificat de pureté. Ce que signifie concrètement un score de 20 % ou 30 %, et pourquoi le seuil se situe là où il est, est détaillé dans 20 pour cent d’IA, est-ce trop ? ; et ce à quoi ressemble réellement un taux de faux positifs de 1 % en volume est expliqué dans ce que signifie un taux de faux positifs de un pour cent.

La troisième réponse est donc : même là où la détection d’IA existe et où le chiffre est visible, l’entreprise qui fabrique l’outil dit qu’il ne doit pas être utilisé seul. Si votre établissement l’utilise, le chiffre alimente une conversation, il n’est pas la conversation. Et si vous êtes du mauvais côté d’un signalement, signalé alors que c’est vous qui l’avez écrit détaille ce qu’il faut apporter à cette conversation.

Mises bout à bout, la chaîne ressemble à ceci.

1. L’institution a-t-elle licencié Turnitin Originality, ou utilise-t-elle TFS / Similarity / Originality Check ? Cela détermine si la détection d’IA existe seulement sur le devoir. Si la licence ne l’inclut pas, il n’y a aucun interrupteur à actionner, aucun réglage à activer, et aucun indicateur d’IA qui pourrait apparaître sur votre dépôt.
2. L’enseignant l’utilise-t-il sur ce devoir ? Même avec la bonne licence, la détection d’IA se configure devoir par devoir. Un enseignant peut choisir de la laisser désactivée. Savoir si elle a tourné sur un dépôt précis, seuls l’enseignant ou l’administrateur le savent.
3. Si elle a tourné, à quoi sert le chiffre ? Turnitin dit que le score n’est pas une mesure définitive, qu’il ne doit pas être le seul fondement d’une décision et qu’il est destiné à être utilisé comme une donnée unique. Ce qui découle d’un pourcentage donné, c’est la politique d’intégrité académique de l’établissement qui le décide, pas l’outil.

Ces trois questions renvoient à une licence, un réglage et une politique. Aucune ne trouve sa réponse dans « les universités utilisent des détecteurs d’IA » ou « elles ne les utilisent pas ». L’outil n’est pas une couche uniforme sur l’ensemble de l’enseignement supérieur. C’est une fonctionnalité produit que certaines institutions ont payée, que certains enseignants ont activée et que certaines politiques traitent comme plus concluante que son fabricant ne le prévoit.

Tous les établissements qui utilisent Turnitin ont-ils la détection d’IA ? Non. La détection d’écriture IA n’est disponible que pour les clients qui licencient Turnitin Originality. Les institutions qui utilisent Turnitin Feedback Studio, Similarity ou l’ancien Originality Check n’ont pas de détection d’IA, sauf si elles ont organisé l’accès séparément. C’est une question de licence, pas une fonctionnalité livrée avec tous les produits Turnitin.

Puis-je vérifier si mon établissement a la détection d’IA ? Pas depuis votre compte étudiant. L’indicateur d’IA n’est visible que pour les enseignants et les administrateurs. Vous pouvez demander à votre enseignant ou au service des technologies pédagogiques de votre institution si la détection d’IA est activée sur vos devoirs : eux le sauront.

Si mon enseignant m’a montré un rapport d’IA, cela signifie-t-il que mon établissement dispose de l’outil ? Oui. Le rapport que vous avez vu a été produit par la fonction de détection d’IA, ce qui signifie que la licence l’inclut. Les enseignants peuvent télécharger le rapport d’IA au format PDF et le partager avec les étudiants, ce qui explique que la plupart des étudiants voient leurs propres scores.

Un score d’IA signifie-t-il que j’ai des ennuis ? Pas en soi. Turnitin dit que le score « should not be used as the sole basis for adverse actions against a student » (ne doit pas servir de seul fondement à des mesures défavorables à un étudiant) et le décrit comme « a single data point. » (une donnée unique). Ce qui se passe après un signalement dépend de la politique d’intégrité académique de votre institution et du jugement de votre enseignant. L’entreprise dit explicitement que l’outil n’établit pas de constat de manquement.

Un ami d’un autre établissement dit que son Turnitin n’affiche pas de scores d’IA. Est-ce possible ? Oui, et ce n’est probablement pas une différence de politique. Son établissement licencie sans doute un produit Turnitin qui n’inclut pas la détection d’IA. L’absence d’indicateur d’IA dans sa boîte de dépôt correspond tout à fait à l’utilisation de TFS ou Similarity sans Originality.