"Liste noire" de mots-clés : comment les profs traquent l'IA dans les devoirs

Qu'est-ce que la "liste noire" de mots-clés ?

Le concept de "liste noire" de mots-clés désigne un ensemble d'expressions considérées par certains enseignants comme révélatrices d'une production générée par IA.
Selon l'article du site Scolinfo, des consignes informelles circuleraient au sein de certains établissements, invitant les professeurs à être vigilants face à l'apparition de certains termes dans les copies. Ces listes n'ont aucun caractère officiel et ne viennent pas d'une directive nationale ; elles relèveraient plutôt d'un partage d'expériences entre collègues.

Les expressions qui alertent les enseignants

D'après les informations recueillies présentées par Scolinfo, certaines expressions reviennent régulièrement dans les copies rédigées avec l'IA. Elles ne constituent pas une preuve en soi mais fonctionnent comme des indices qui cumulés peuvent faire douter l'enseignant. Parmi les termes fréquemment cités, on retrouve :

• "dans une large mesure"
  
• "au cœur du débat"
  
• "cela soulève une tension structurelle"
  
• "en définitive, plusieurs leviers se dessinent"
  

Ces expressions, souvent soutenues et peu naturelles pour des élèves, trahissent parfois l'utilisation d'outils comme ChatGPT.

Au-delà des mots : les autres indicateurs

Les enseignants ne se fient pas uniquement à une liste de mots. Ils analysent plutôt un cumul d'indices pour évaluer l'authenticité d'un devoir :

• L'enchaînement très lissé du type "d'abord / ensuite / enfin" sans aspérités
  
• Un vocabulaire soutenu et uniforme, sans erreurs ni variations de registre
  
• Des références génériques et des exemples universels
  
• Une absence totale de ratures sur la copie
  
• Un plan calibré au millimètre avec une conclusion standardisée
  

Ces éléments, combinés à une connaissance du niveau habituel de l'élève, permettent aux enseignants de repérer les copies potentiellement générées par IA.

Les limites de cette approche

Malgré sa popularité croissante, cette méthode de détection présente des risques non négligeables. Le principal danger est celui des faux positifs : un élève ayant enrichi son vocabulaire ou bénéficiant d'un soutien familial pourrait être injustement suspecté. De plus, les élèves les plus malins pourraient simplement éviter ces expressions pour ne pas être détectés.

Comme le souligne l'article de Scolinfo, les enseignants sont conscients de ces limites et privilégient une approche nuancée. Ils ne se basent pas uniquement sur ces listes mais les considèrent comme un simple point de départ pour une évaluation plus approfondie.

Les procédures de vérification

Face à ces défis, les établissements mettent en place des procédures de vérification équilibrées :

• Un questionnement oral rapide à la fin de l'épreuve pour les copies atypiques
  
• La collecte du brouillon et des versions préparatoires lorsque c'est possible
  
• Des devoirs sur table plus fréquents, avec sources fournies en salle
  
• La possibilité de déclarer un usage d'assistance numérique pour les travaux maison
  

Ces approches permettent de vérifier la compréhension réelle du contenu par l'élève, plutôt que de se concentrer uniquement sur la détection de l'IA.

Vers une pédagogie adaptée à l'ère de l'IA

Plutôt que de simplement chercher à "traquer" l'IA, de nombreux pédagogues plaident pour une évolution des pratiques d'enseignement. L'idée n'est pas d'interdire ces outils, mais d'apprendre aux élèves à les utiliser de manière responsable et critique.

Certaines académies expérimentent déjà des approches où l'IA est intégrée comme un outil d'apprentissage, sous supervision. Cela permet de développer les compétences critiques des élèves tout en réduisant la tentation de la triche. Comme le suggère le ministère de l'Éducation dans son cadre d'usage de l'IA, il s'agit de trouver un équilibre entre prévention des abus et intégration pédagogique.