Le mathématicien Richard Borcherds cesse de noter l'exactitude des travaux de ses étudiants en raison du rôle de l'IA dans les devoirs universitaires, soulevant des questions sur l'avenir de l'éducation.
Un professeur de mathématiques change sa méthode de notation
Richard Borcherds, mathématicien qui a reçu la médaille Fields en 1998, a cessé de noter ses étudiants en fonction de l'exactitude de leurs réponses. Il a constaté que les outils d'IA aidaient les étudiants à obtenir les meilleures notes, et il estime que la notation fondée uniquement sur l'exactitude incite les étudiants à recourir à l'IA plutôt qu'à faire le travail eux-mêmes.L'utilisation de l'IA dans l'enseignement se généralise
Borcherds a déclaré que l'utilisation de l'IA par les étudiants est aujourd'hui très répandue. Il a expliqué que la notation fondée sur l'exactitude pénalise les étudiants honnêtes tout en récompensant ceux qui utilisent l'IA. Il se concentre désormais sur le fait que les étudiants ont remis leur travail, plutôt que sur la qualité de leurs réponses.La détection de l'IA lors des examens soulève des inquiétudes
En juillet 2026, Jason Gibson, professeur d'histoire, a utilisé une astuce cachée pour repérer les étudiants qui utilisaient l'IA lors d'un examen de mi-semestre. Il a inséré des instructions invisibles incitant l'IA à ajouter des phrases absurdes sur Madagascar dans les dissertations portant sur la révolution industrielle. Trente-deux étudiants ont échoué après avoir copié ces réponses sans queue ni tête, sans les lire.L'IA générative entre rapidement dans les salles de classe
En mars 2026, l'IA générative était devenue une force majeure dans les salles de classe, se propageant rapidement sans que les enseignants aient eu le temps de s'y préparer. Trois ans après l'essor de ChatGPT dans les écoles, les enseignants et les administrateurs peinaient à faire face à l'impact de l'IA sur l'éducation. Le débat était passé de la question de la triche à celle de la finalité même de l'éducation.Distinguer le travail de l'IA de celui d'un humain est difficile
Un professeur de l'Université de Berkeley a également cessé de noter en fonction de l'exactitude après avoir constaté que l'IA permettait aux étudiants d'obtenir de bonnes notes. Il affirme qu'il est difficile de distinguer les travaux générés par l'IA de ceux des étudiants. L'IA a tellement progressé qu'elle commet rarement des erreurs évidentes, ce qui rend sa détection encore plus compliquée.L'IA remet en question l'avenir des mathématiques
Borcherds a exprimé ses inquiétudes quant à l'avenir des mathématiques si l'IA continue de progresser. Il a indiqué que l'IA pourrait bientôt être capable de tout ce que les mathématiciens humains savent faire. Il s'est demandé si les futurs mathématiciens devraient même choisir cette discipline, rappelant que les mathématiques semblaient autrefois à l'abri des bouleversements technologiques.Les universités risquent de tarder à s'adapter à l'IA
Borcherds a souligné que les universités pourraient ne pas s'adapter rapidement aux progrès fulgurants de l'IA. Il a comparé la situation à des pratiques dépassées, comme la publication de revues scientifiques sur papier malgré les avancées technologiques. Il a prédit que les départements de mathématiques pourraient continuer à fonctionner comme aujourd'hui pendant des années, même si l'IA continue de s'améliorer.La notation se tourne vers les examens en présentiel
Borcherds fonde désormais ses notes principalement sur des examens en présentiel, où les étudiants ne peuvent pas utiliser d'appareils électroniques. Il estime que les examens en ligne sont inefficaces, car certains étudiants utilisent l'IA pour répondre aux questions. Il a constaté que les notes obtenues lors des examens en ligne augmentaient fortement, alors qu'il ne pouvait pas identifier les étudiants qui utilisaient l'IA.Les universités peinent à définir leurs politiques en matière d'IA
L'Université de Californie à Berkeley a élaboré des directives à l'intention du corps enseignant pour encadrer l'usage de l'IA dans les cours. L'université a demandé aux enseignants d'inclure des règles concernant l'IA dans leurs plans de cours, mais elle a constaté que les outils de détection de l'IA, comme Turnitin et Rumi, n'étaient pas fiables. En conséquence, ce sont toujours les enseignants qui définissent les politiques en matière d'IA pour leurs propres cours.L'impact de l'IA sur l'éducation fait débat
Pour Borcherds, les difficultés liées à la notation peuvent sembler mineures au regard des effets plus larges de l'IA. Il a déclaré que si le pire effet de l'IA était de rendre la notation plus difficile, il serait soulagé. Cependant, des études montrent que de nombreux enseignants considèrent que l'IA nuit à l'apprentissage, notamment en France, où les méthodes traditionnelles sont jugées plus efficaces pour acquérir les compétences de base.
