[ 11 juin 2026 ]

Les risques pour les étudiants lors de l’utilisation de l’IA

Comment un.e enseignant.e peut détecter l’utilisation de l’IA par un.e étudiant.e ?

Il faut bien comprendre que le petit moment « d’étonnement » qui a suivi l’arrivée de l’IA générative dans nos facultés de droit, IEP ou IUT est désormais loin derrière nous ! Enseignants, chercheurs, doctorants, étudiants… dorénavant tout le monde utilise des IA génératives. En d’autres termes, les enseignants ont désormais bien l’habitude de ce qui est produit par une IA : tournures de phrase en deux mouvements, utilisation excessive du « : », anglicismes, adjectifs récurrents et impropres (le caractère « puissant » d’un droit par exemple), besoin immodéré et exagéré de contrebalancer l’argumentaire (avec des tournures telles que : « le droit est extrêmement puissant, mais aussi très limité »), grammaire irréprochable, etc. les indices sont très nombreux.

Lorsque l’utilisation est plus subtile, il faut bien comprendre que les enseignants peuvent s’être renseignés au préalable sur le niveau approximatif des IA génératives. Typiquement, si un étudiant doit préparer un exposé oral, l’enseignant aura sans aucun doute posé la question à une IA au préalable afin d’établir un plancher, un « standard bas » de connaissances. En ce sens, et en fonction des opinions individuelles des enseignants, il peut même être opportun pour l’étudiant de « passer » le sujet à l’IA dans un premier temps, pour connaître le standard minimum au-dessus duquel un jeune juriste doit être capable de s’élever pour progresser et, plus tard, offrir une plus-value à son employeur !

Quelles peuvent être les sanctions ?

Chaque université, chaque faculté ou département, chaque enseignant peut-être même, aura sa propre conception de l’opportunité d’une sanction pour l’utilisation de l’IA.

Dans le livre Savoir utiliser l’IA dans les études et la recherche en droit (Dalloz, 2026), je me permettais de donner ma propre opinion ; à savoir qu’il me paraît intenable de considérer l’usage d’une IA générative comme une « triche ». En devoir maison, l’IA générative est un outil dont on aurait a priori tort de se priver ; sauf naturellement si l’étudiant souhaite tester ses limites et se pousser dans ses retranchements (ce qui est tout à son honneur et lui sera profitable plus tard dans son parcours). J’encourage plutôt les enseignants à ne pas ériger de tabou autour de l’utilisation de l’IA générative, mais plutôt à rehausser le standard de leurs attentes pour les mettre à jour de ce progrès technologique. En revanche, et c’est sans doute la réponse à votre question sur les sanctions, il faut punir d’une mauvaise note les comportements à proscrire à l’heure de l’IA : hallucinations bibliographiques, plan bancal, mauvaise problématisation, etc.

Attention toutefois, — et la nuance est très importante — cette opinion vaut lorsque l’on n’est en dehors d’un examen ! Pendant une épreuve écrite d’examen, ce qui compte c’est naturellement le règlement d’examens. Or, à ma connaissance, l’usage d’un appareil connecté en partiel sera presque toujours prohibé. Un étudiant qui utilise une IA ou un moteur de recherche pendant une épreuve s’expose aux sanctions — parfois très lourdes — du conseil de discipline de son établissement.

Autre exception notable, le cas des mémoires ou des thèses. L’objet de cette évaluation est beaucoup plus complexe que celui d’un devoir maison et le passage par une IA peut s’avérer délétère pour l’étudiant, la valeur de son diplôme, la qualité des données qui pourraient faire l’objet d’une publication, etc. Il me semble que la réflexion est amorcée entre enseignants-chercheurs sur cette question, mais que la question des sanctions ne doit pas nécessairement être notre angle prioritaire pour résoudre ces défis. Enfin, on notera que, par une ordonnance du 12 février 2026, le juge des référés du tribunal administratif de Paris a rejeté la demande de l’Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne tendant à la suspension d’une décision disciplinaire à l’encontre d’une étudiante ayant rédigé son mémoire à l’aide d’une IA, faute de cadre pédagogique et disciplinaire clairement et préalablement établi. Confronté à cette question, le juge a donc eu le réflexe — d’après nous raisonnable — d’interpréter strictement les pratiques universitaires autour de la rédaction des mémoires.

Quels modes de preuve peuvent être utilisés dans ce cas-là ?

D’après les études les plus récentes en la matière, les outils de détections d’IA sont (très) peu efficaces (Yicheng Sun, Yihan Liao, Xiaoxue Ma, « Trusting AI to detect AI? A systematic evaluation of the reliability and robustness of current AIGC detection tools for student academic work », Computers & Education, vol. 249, 2026 ; ou Doraid Dalalah, Osama M.A. Dalalah, « The false positives and false negatives of generative AI detection tools in education and academic research: The case of ChatGPT », The International Journal of Management Education, vol. 21, n° 2, 2023).

D’un point de vue de juriste, il est impensable d’engager des procédures disciplinaires (lourdes, contradictoires, anxiogènes) sur la base d’une simple suspicion statistique. Cela vaut a fortiori alors que l’on connaît la piètre fiabilité des outils de détections.

En cas de triche en partiel, ce qui confond l’étudiant, ce sera d’ailleurs bien plus l’utilisation de l’appareil connecté ou du smart phone que le site sur lequel l’appareil renvoyait. Un écran ouvert sur une IA générative pourrait sans doute — tout au plus — être apprécié comme une circonstance aggravante par le conseil de discipline.

Est-ce qu’il y a des risques de s’autoplagier quand on utilise l’IA tout en diffusant ses contenus en Open Access ?

Il y a surtout un risque de plagier autrui ! Et cela pose de vraies questions juridiques (v. C. Boine et C. Castets-Renard, « ChatGPT : le plagiat n’est que l’arbre qui cache la forêt », The Conversation 2023 ; C. Le Stanc, « Printemps, propriété intellectuelle et IA générative », Propr. ind. 2024, n° 4, repère 4 ; ou P. Sirinelli et S. Prévost-Boyard, « IA et auteurs : science sans conscience », Dalloz IP/IT 2024. 489). Le gouvernement a expliqué les choses de façon assez claire dans une réponse récente à une question sénatoriale en matière de plagiat (JO Sénat, Q. écrite n° 6445, M. Canévet, réponse du ministère de l’Enseignement supérieur et de la Recherche, 7 sept. 2023, p. 5289). D’après le ministre de l’Enseignement supérieur et de la Recherche, les contenus générés par une IA ne sont pas, en tant que tels, protégés par le droit d’auteur, sauf s’ils reproduisent une œuvre préexistante. Dès lors, leur réutilisation ne relève pas nécessairement du plagiat au sens du Code de la propriété intellectuelle. En revanche, le fait de ne pas mentionner l’usage d’une IA pour produire un travail académique est susceptible de constituer une sorte de « fraude », engageant la responsabilité disciplinaire de l’étudiant, indépendamment de toute atteinte aux droits d’auteur.

Cette notion de fraude nous paraît avant tout à placer sur le terrain de la faute « morale » et pas disciplinaire, surtout pour un étudiant (par opposition à un chercheur par définition expérimenté et soumis à des obligations plus fortes). C’est peut-être une bonne manière de conclure ces quelques observations : face à ces questions émergentes, il faut se garder d’être trop définitif ou d’ériger des tabous autour de l’IA. La clé des bons choix pédagogiques et disciplinaires est : la concertation entre universitaires, l’échange de bonnes pratiques entre enseignants et avec les étudiants, le dialogue ouvert et sans faux-semblants avec les étudiants et la transparence des critères d’évaluation où l’enseignant expose clairement les compétences à acquérir et les pratiques qu’il ne tolérera pas.