L’Université catholique australienne (ACU) a fait l’objet d’un examen minutieux pour avoir accusé à tort des étudiants d’utiliser l’intelligence artificielle pour tricher, fondant ces allégations sur les conclusions d’un autre système d’IA. Ce processus a entraîné des revers professionnels pour les étudiants concernés, notamment une étudiante de dernière année en sciences infirmières nommée Madeleine. Alors qu’elle terminait son stage universitaire de dernière année en soins infirmiers et postulait activement à des emplois aux cycles supérieurs, Madeleine a reçu un courriel de l’université avec pour objet « Préoccupation en matière d’intégrité académique ». La correspondance contenait une accusation selon laquelle elle avait utilisé l’IA pour tricher lors d’une mission. La situation a dégénéré au-delà du courriel initial. « Et en plus de cela, je recevais des courriels du comité d’inconduite académique me disant que je devais rédiger une explication expliquant pourquoi je pense que cela aurait pu se produire », a déclaré Madeleine. Cela lui a imposé le fardeau de défendre son intégrité académique à un moment critique de ses études et de son lancement de carrière. Suite à l’accusation, l’ACU a mis six mois pour blanchir son nom et abandonner les allégations. Tout au long de ce semestre, une mention formelle de « résultats non divulgués » a été apposée sur son relevé de notes officiel. Cette marque a constitué un obstacle important lors de sa recherche d’emploi. Madeleine a identifié ce retard et le statut officiel de son relevé de notes comme un facteur ayant contribué à son incapacité à obtenir un poste d’infirmière diplômée. La période d’enquête prolongée chevauchait directement le cycle d’embauche primaire des nouveaux diplômés en soins infirmiers, ce qui la plaçait dans une situation nettement désavantageuse par rapport à ses pairs ayant un dossier académique clair. Les conséquences professionnelles de la longue enquête menée par l’université ont été considérables. L’incapacité d’obtenir un poste d’études supérieures a créé un obstacle important à l’accès à la profession qu’elle avait choisie. «C’était vraiment difficile d’accéder ensuite au métier d’infirmière, car la plupart des endroits exigent une année d’études supérieures», explique Madeleine. Le cheminement de carrière standard de nombreuses infirmières nouvellement qualifiées implique un tel programme, qui offre une pratique supervisée et un développement professionnel essentiels. Privée de cette opportunité, elle a été confrontée à l’incertitude quant à son avenir. « Je ne savais pas quoi faire. Dois-je retourner étudier ? Dois-je simplement abandonner et faire quelque chose qui n’est pas soigner dans un hôpital ? » » a-t-elle déclaré, décrivant le carrefour professionnel auquel elle a été confrontée comme le résultat direct de l’allégation de tricherie non fondée. L’expérience de Madeleine n’était pas un incident isolé. L’université a signalé un volume important de cas d’intégrité académique, avec près de 6 000 cas de tricherie présumée enregistrés en 2024. Parmi ces cas, environ 90 % étaient spécifiquement liés à l’utilisation de l’intelligence artificielle. Ce chiffre met en évidence un effort institutionnel généralisé pour contrôler l’utilisation des outils d’IA parmi le corps étudiant. Le grand nombre de renvois suggère une approche systémique pour identifier une mauvaise conduite potentielle, qui, à son tour, a touché une partie importante de la population étudiante examinée. En réponse à ces chiffres, la vice-chancelière adjointe de l’ACU, Tania Broadley, a affirmé que ces chiffres étaient « considérablement surestimés ». Même si elle a reconnu qu’il y avait eu une « augmentation des renvois pour mauvaise conduite académique l’année dernière », elle n’a pas fourni de statistiques alternatives. Broadley a également refusé de commenter la situation particulière des étudiants qui, comme Madeleine, ont été accusés à tort de malhonnêteté académique. La position officielle de l’université reconnaît une augmentation du nombre de cas tout en remettant en question l’exactitude du total déclaré, sans apporter de précisions sur l’écart. Le processus d’enquête à l’ACU exigeait que les étudiants accusés prouvent leur propre innocence. Les responsables de l’intégrité académique de l’université ont émis des demandes de preuves qualifiées d’invasives. D’après les courriels examinés par Actualités ABCles étudiants ont été invités à soumettre une documentation détaillée pour étayer leur cas. Cela comprenait non seulement leurs notes manuscrites et dactylographiées pour la mission en question, qui pouvaient représenter des dizaines de pages, mais également leurs historiques complets de recherches sur Internet. L’université a recherché ces données pour vérifier que les étudiants n’avaient pas accédé aux outils d’IA pendant leur travail. La demande de données personnelles telles que les historiques de recherche sur Internet a suscité l’inquiétude des étudiants, qui estimaient qu’ils n’avaient d’autre choix que de s’y conformer. Un étudiant paramédical de l’ACU, qui a également été accusé à tort de tricherie liée à l’IA, a commenté l’autorité de l’université à formuler de telles demandes. « Ce ne sont pas des policiers. Ils n’ont pas de mandat de perquisition pour demander votre historique de recherche », a déclaré l’étudiant. Malgré cela, l’étudiant a expliqué que la pression pour coopérer était immense. « Mais lorsque vous faites face au coût de devoir répéter une unité, vous faites simplement ce qu’ils veulent. » Cette dynamique a contraint les étudiants à abandonner leurs données privées pour éviter de lourdes sanctions académiques et financières. Les accusations de l’université reposaient en grande partie sur des rapports générés par un outil de détection d’IA de la société de logiciels Turnitin. Ce service est utilisé depuis longtemps par les établissements d’enseignement pour ses capacités de détection du plagiat. Cependant, Turnitin lui-même émet une mise en garde spécifique concernant l’utilisation de son détecteur AI. Le site Web de l’entreprise indique que l’outil « ne doit pas être utilisé comme seule base pour des actions défavorables à l’encontre d’une déclaration ». Cet avertissement déconseille d’utiliser le score généré par l’IA comme seul élément de preuve dans une procédure disciplinaire. L’étudiant ambulancier accusé à tort a décrit les résultats défectueux de l’outil de détection dans la pratique. L’essai de l’étudiant a été signalé avec une forte probabilité d’être généré par l’IA, créant ainsi un rapport difficile à contester. « C’est l’IA qui détecte l’IA et presque tout mon essai était éclairé en bleu – 84 % de celui-ci aurait été rédigé par l’IA », a rapporté l’étudiant. Ce témoignage de première main illustre le potentiel du détecteur à produire des faux positifs importants, jetant le doute sur la validité de ses résultats en tant que preuve autonome. ACU a finalement cessé d’utiliser le détecteur Turnitin AI en mars de cette année. Ce changement de politique a été mis en œuvre après plus d’un an que l’université était consciente des limites de l’outil et du potentiel d’erreur. La décision d’arrêter le logiciel est intervenue après que de nombreux étudiants aient déjà fait l’objet d’enquêtes basées sur ses conclusions. Le retard pris dans la résolution des problèmes connus liés à la technologie de détection signifie que le système défectueux est resté partie intégrante du processus d’intégrité académique de l’université pendant une période prolongée. Le vice-chancelier adjoint Broadley a fourni des chiffres sur les résultats des enquêtes, déclarant : « Environ un quart de toutes les saisines ont été rejetées à la suite d’une enquête. » Elle a en outre affirmé que « toute affaire dans laquelle l’outil de détection de l’IA de Turnitin était la seule preuve était immédiatement rejetée ». Ce compte rendu officiel suggère qu’un protocole était en place pour résoudre rapidement les cas qui manquaient de preuves corroborantes au-delà du rapport du logiciel. Selon cette déclaration, un nombre important de cas ont été filtrés et n’ont pas abouti à un constat de faute. Cependant, les expériences de Madeleine et d’autres étudiants contredisent l’affirmation selon laquelle les affaires étaient systématiquement classées rapidement. L’attente de six mois de Madeleine avant d’être innocentée constitue un contre-exemple direct à la demande de licenciement immédiat. Reconnaissant en outre les lacunes procédurales, Broadley a admis que le traitement de ces cas par l’université n’était pas toujours suffisant. Elle a admis que « les enquêtes n’étaient pas toujours aussi approfondies qu’elles auraient dû l’être », reconnaissant que le processus de l’université comportait des défauts identifiables.
