Interdire l’usage de l’intelligence artificielle dans un mémoire, c’est comme interdire Internet en 2025. C’est ignorer la réalité du monde dans lequel vivent et apprennent nos étudiants, dans lequel travaillent déjà les enseignants et les administratifs de nos écoles et autres établissements éducatifs. Depuis peu et cela ne s’arrêtera pas, l’intelligence artificielle générative (IAG) transforme notre manière d’enseigner. Elle bouleverse aussi profondément nos méthodes d’évaluation. C’est d’ailleurs dans ce domaine que les enseignants la craignent le plus ! Imaginer qu’un étudiant travaille, voire rédige, seul maintenant sans se faire aider par ChatGPT, Perplexity, Copilot, Mistral ou tout autre outil d’IAG, relève de la pédagogie fiction. Tous les enseignants, en fonction de leur maîtrise actuelle de ces outils, n’en ont pas encore pris conscience, bien qu’on leur dise que ce n’est pas en fermant les yeux que l’on protégera l’intégrité de nos formations et des diplômes vers lesquels elles mènent.
La vraie question n’est pas : faut-il interdire l’IA ? Mais plutôt : comment l’apprivoiser jusqu’à adapter nos évaluations à son existence ? Plutôt que de l’ignorer, il s’agit de permettre aux étudiants d’utiliser l’IAG pour leurs productions, mais pas n’importe comment. En l’occurrence, qu’ils choisissent des outils adaptés, qu’ils apprennent à formuler des prompts exigeants et bien pensés, qu’ils confrontent les réponses obtenues avec d’autres sources… bref, qu’ils exercent pleinement leur esprit critique et leur discernement. Ce que l’on devra alors évaluer ne se limitera plus à un texte bien écrit, dans lequel de toutes façons, il sera impossible d’identifier ce qui est de leur propre production ou de celle de l’IAG. Une première piste se présente qui est de s’intéresser au cheminement intellectuel de l’étudiant, à sa capacité de remise en question, à la mobilisation de ses savoirs dans un contexte réel et non plus uniquement à la qualité du livrable. De plus, l’oral pourra retrouver une place centrale pour qu’il présente, argumente et défende ses choix, à condition bien sûr pour l’enseignant de pouvoir s’organiser, ce qui n’est pas toujours possible, notamment face à de très grands effectifs. Quoi qu’il en soit, toujours se rappeler que l’on évalue des humains qui pensent, non pas des copies aseptisées.
Dans le cadre d’une évaluation de mémoire repensée à l’aune de l’IAG, on peut par exemple créer des grilles d’évaluation reposant sur deux piliers, le premier celui de la réflexivité, c’est à dire le fait d’interagir consciemment avec l’IAG sans considérer l’outil comme ce qu’il n’est pas et le second celui de la mobilisation active, c’est à dire être capable de restituer, débattre et ancrer les savoirs issus de l’interaction avec l’IAG. En tout état de cause, ce n’est pas l’IAG qui menace la pédagogie, c’est notre refus d’évoluer avec elle. Il convient donc de miser sur l’intelligence humaine en l’hybridant efficacement avec cette autre « Intelligence », celle-ci davantage Augmentée qu’Artificielle, mais bien consciente.
Parmi les pistes que l’on peut imaginer pour faire évoluer nos méthodes d’évaluation des mémoires à l’ère de l’IAG, en voici une dizaine :
- la traçabilité du raisonnement, soit le fait que l’étudiant doive rendre visible son processus de travail. Pour cela, il peut inclure en annexe du mémoire, un carnet de bord numérique où il explique chacune des étapes de la rédaction de son mémoire avec l’IAG. Par exemple : « Le 14 avril, j’ai utilisé ChatGPT pour reformuler un paragraphe trop technique. Voici la version IAG, et voici ce que j’ai modifié après coup. »
- L’évaluation de la pensée critique et de la réflexivité, soit sa capacité à prendre du recul sur l’usage de l’IAG. Per exemple, on peut imaginer d’inclure dans le plan du mémoire, une section obligatoire comme : « Réflexion sur l’usage de l’IAG ». L’étudiant devra y décrire les limites qu’il a rencontrées avec l’usage de l’outil, comme par exemple : « ChatGPT m’a proposé des références inexistantes que j’ai dû vérifier par d’autres recherche sur le web. »
- Le poids renforcé de l’oral, c’est à dire le fait de tester la réelle appropriation du sujet par l’auteur du mémoire. On peut imaginer, pendant la soutenance, que le jury demande : « Vous affirmez que la digitalisation réduit l’empreinte carbone. Pouvez-vous justifier ce point sans consulter votre mémoire ? Et si on l’appliquait à une entreprise comme X ?«
- Des exercices de transfert ou d’application, soit la capacité de l’étudiant à mobiliser ses acquis dans un nouveau contexte. Après le dépôt du mémoire, l’étudiant peut recevoir de ses professeurs une mini-étude de cas à résoudre en lien avec son sujet. La demande qui lui sera faite pourrait être : « Appliquez les conclusions de votre mémoire aux pratiques RH durables d’une PME du secteur de la tech.«
- Des travaux multimodaux, soit le fait d’intégrer au mémoire des formats non textuels pour encourager l’expression personnelle. Par exemple, en plus du mémoire écrit, l’étudiant devra remettre une courte capsule vidéo de 5 minutes où il vulgarise ses résultats à destination d’un public non académique.
- Des micro-tâches de validation qui consiste à évaluer le travail de l’étudiant sur des productions spontanées liées au mémoire. Par exemple, lors de la soutenance, le jury peut demander à l’étudiant : « Reformulez votre problématique de mémoire pour un public de lycéens. » Cela permet de tester en direct l’appropriation du contenu du mémoire.
- Un usage encadré et déclaré de l’IAG qui consiste à ne pas l’interdire, mais exiger de la transparence. Ainsi, une déclaration en fin de mémoire peut stipuler : « J’ai utilisé Perplexity pour explorer la littérature grise sur le marketing éthique. L’écriture finale est issue de ma propre formulation.«
- Une personnalisation des sujets qui consiste à rendre le travail plus contextualisé pour limiter le recours à l’IAG. Par exemple, un sujet construit avec l’étudiant : « Analyse de la transition numérique dans l’association locale X à laquelle vous êtes bénévole« . Le lien avec l’expérience personnelle de l’étudiant rend plus difficile l’automatisation du mémoire.
- Une co-évaluation ou évaluation par les pairs pour introduire une dimension d’évaluation entre les étudiants eux-mêms, ce qui valoriser l’analyse critique. Chaque étudiant lit le mémoire d’un pair et rédige un court rapport critique sur la clarté de la problématique, la cohérence de l’argumentation, etc. Le jury peut intégrer cette évaluation dans sa note finale.
- De nouveaux critères d’évaluation pour adapter les grilles d’évaluation de manière à valoriser la démarche plus que le simple rendu. Par exemple, imaginer une nouvelle grille intégrant les critères suivants : la qualité de la réflexion critique sur l’IAG (note /5), la justification du choix des sources (note /5) et l’adaptabilité des résultats à un nouveau contexte (note /5).
Voici en quelques exemples, des pistes créatives qui non seulement n’empêchent pas l’utilisation des IAG par les étudiants, mais enrichissent plutôt la qualité de l’évaluation des mémoires qu’ils produisent.