Charte ILEPS sur l’utilisation de l’Intelligence Artificielle (IA)

3 axes ont été immédiatement fixés comme prioritaires à L’ILEPS :

Etablir une charte, pour encadrer l’usage de l’IA de manière pragmatique et responsable, sans diaboliser. La charte devra être à la fois tournée vers la prévention des dérives, mais aussi l’encadrement de la bonne utilisation de l’IA et même sa facilitation dans certains cas (apprentissage, l’enseignement, recherche gestion …).
Pour faire écho à ce dernier point justement, les 2 autres axes auront pour but, de faciliter : Pour les enseignants et personnels son utilisation, et le dernier axe concernera la facilitation pour les étudiants

Je vous propose dès maintenant un premier modèle de charte issu de recherches personnelles, de veille sur les réseaux sociaux, de recherches assistées par l’IA (ChatGPT deepsearch et NotebookLM notamment), de compilations et réécriture.

Cette charte s’inspire des bonnes pratiques identifiées en France et Europe principalement et un peu à l’international.

De nombreuses Universités comme Sherbrooke, Orléans, Angers ou Liège par exemple ont déjà commencé ce travail de définition d’une charte, voire l’ont déjà adoptée, c’est pourquoi il m’a semblé intéressant pour ne pas partir de zéro de prendre connaissance de ces travaux.

Les principaux points qui reviennent dans les chartes IA :

L’IA doit rester au rang des outils d’assistance et non de substitution aux compétences intellectuelles attendues des étudiants, enseignants et agents.
Quelle que soit l’utilisation de l’IA, c’est l'utilisateur qui seul responsable du contenu final produit, s’il est problématique ou dangereux, il est de la responsabilité de l’utilisateur de prendre ses précautions, aussi bien dans les données qu’il partage, que dans la production (relire et corriger etc.). On entend responsabilité au sens total : morale, scientifique, juridique …
Il est formellement interdit de transmettre des données personnelles, confidentielles ou sensibles à l'IA (public). Le respect du RGPD est indispensable.
Il est nécessaire de prendre en compte le coût écologique élevé de l'IA : idéalement l’usage est parsimonieux et limité aux cas où la valeur ajoutée est réelle.
Un contenu généré par IA présenté comme un travail personnel original sans avoir été retravaillé/réapproprié est une fraude et un plagiat.
Il faut mieux privilégier l'acculturation et la formation des étudiants et des personnels plutôt que de tenter d’absolument entièrement interdire.

En clair, même si l’arrivée de l’IA bouscule les Universités, il y a quand même un certain consensus quant à son usage. Celui-ci doit être :

Encadré (Suivant les règles de l’établissement, des épreuves etc.)
Réfléchi (Pas à tout va : un but bien précis, une tâche …)
Responsable (Données partagées, productions …)
Critique (Relu, réécrit …)
Et transparent (Devoir d’explicitement afficher que l’IA a été utilisé)

Enfin un dernier point qu’il est important de mentionner, vous trouverez notamment une mise en garde dans la charte de l’Université d’Edinbourg :

L’IA est souvent citée comme un gain de temps, mais utilisée trop régulièrement et notamment sur une tâche non maitrisée comme « shortcut » est une mauvaise solution.

« if you are using it to regularly assist with mathematical reasoning or coding, you are undermining your own ability to learn and become expert at doing this yourself ».

On retrouve également dans la même inquiétude côté UNESCO :

« Empêcher l’utilisation de la GenAI lorsqu’elle priverait les apprenants de la possibilité de développer leurs capacités cognitives et leurs compétences sociales par l’observation du monde réel, par des pratiques empiriques pouvant être des expériences, des discussions avec d’autres humains, ou par un raisonnement logique indépendant »

Toutes ces règles doivent être sous la responsabilité de chaque Responsable de Formation, et éventuellement sous proposition de formateurs (//syllabus).

En écho à ces positions, L’ILEPS souhaite promouvoir une intégration raisonnée de l’IA, où l’humain conserve la maîtrise et la responsabilité de son travail. Sécurisé dans son utilisation, sous la responsabilité personnelle de chacun, sans pour autant rentrer dans un contrôle strict ou restrictif pour les personnels (à voir si ce point est revu).

Champ d’application : cette charte a pour but de s’appliquer à tous les membres de la communauté ILEPS – étudiants, enseignants, formateurs, enseignants-chercheurs, chercheurs, personnels administratifs et techniques.

Elle évoluera certainement au fil du temps et tentera de couvrir l’ensemble des usages de l’IA dans le cadre de l’établissement : travaux académiques (cours, devoirs, examens, rapports), activités de recherche, tâches administratives et projets pédagogiques. Une fois validée chacun sera tenu de respecter ce nouveau cadre, au même titre que les autres règlements internes existants (règlement des études, charte informatique, etc.) et du cadre légal en vigueur.

Je vous propose de lire cet essai de charte et de vous concentrer ensuite sur le domaine qui vous concerne plus particulièrement pour y faire des propositions de modifications.

Charte IA ILEPS

Proposition basée sur lecture, compilation et génération assistée par l’iA, relecture et correction manuelle. Les sources sont les chartes des Universités d’Angers, Liège, Louis et Marie Pasteur, Paris-Saclay, Cambridge, Lille, Technologie de Belfort Monbéliard, Edinburgh, mais aussi des documents rédigés par des Autorités telles que l’UNESCO, L’ANSSI.

Principes et Valeurs Clés

Pour un usage de l’IA aligné avec nos valeurs, la charte se fonde sur les principes directeurs suivants :

Intégrité académique et scientifique : Toute utilisation de l’IA doit respecter les exigences d’honnêteté intellectuelle. Présenter la production d’une IA comme la sienne sans signaler l’utilisation de l’IA constitue un plagiat et une triche inacceptable. La transparence est de mise : dissimuler l’utilisation d’une IA dans un travail ou une publication est désormais considéré comme un manquement à l’intégrité scientifique. Chaque utilisateur d’IA doit assumer la responsabilité de ce qu’il soumet comme travail : « vous restez responsable de tout contenu généré par IA que vous intégrez et devez pouvoir en répondre personnellement. »
Assistance vs substitution : L’IA doit demeurer un outil d’assistance, non un substitut à l’effort intellectuel attendu. Si l’assistance est souhaitable pour gagner en efficacité, la substitution aux compétences de l’étudiant ou de l’agent n’est ni acceptable ni admise. Déléguer à la machine un travail académique personnel revient qui plus est à se priver d’une occasion d’apprendre ou progresser. Ainsi, l’IA peut aider à - mieux écrire, mieux traduire, résumer, ou explorer des idées, mais elle ne doit jamais penser ou créer à la place de - les éléments fondamentaux d’un devoir ou d’une recherche et surtout lorsqu’il s’agit de nouveaux acquis non déjà au moins partiellement maitrisés.
Esprit critique et qualité : Les productions de l’IA, bien que souvent plausibles, peuvent contenir des erreurs factuelles, des biais ou des raisonnements fallacieux, pire encore porter atteinte, heurter la sensibilité. L’IA peut en effet « dire des bêtises avec aplomb » et produire des éléments inexacts, stéréotypés, voire racistes, sexistes etc. Il incombe à chacun de faire preuve d’un esprit critique rigoureux face aux réponses de l’IA : vérifier les faits, recouper les informations, confronter les sources et définitivement écarter tout contenu inapproprié. Il est indispensable que toute utilisation de l’IA générative soit être suivie d’une phase d’analyse et de correction par l’utilisateur. L’étudiant ou le personnel doit s’assurer que le résultat final dépasse en qualité brute la simple production brute de l’IA en apportant argumentation, précision, analyse critique, créativité et profondeur humaines (Liège).
Transparence et traçabilité : Dans un esprit de transparence, l’utilisateur doit mentionner clairement le recours à l’IA dès lors que celle-ci a contribué de manière significative à un travail. Si des éléments tels que du texte, des images, du code ou des données sont générés par IA et sont inclus dans une production, ils doivent être signalés et référencés comme tels, en suivant les normes de citation appropriées.

Il faudra définir un format accepté et également définir un seuil de participation de l’IA dans la réponse finale.

Par exemple, on pourra indiquer : « Contenu généré à l’aide de [nom de l’outil IA], le [date], à partir du prompt … ».

L’étudiant omettant l’utilisation de l’IA dans son travail s’expose à des sanctions disciplinaires pour tricherie ou plagiat, au même titre que s’il avait copié un autre auteur. Les enseignants et examinateurs disposent de moyens de détection (observation de style, outils détecteurs d’IA, entretien oral de vérification) et pourront exiger de l’étudiant qu’il explique son raisonnement ou réalise une épreuve supplémentaire en cas de doute.

Les enseignants peuvent aussi exiger des détails supplémentaires sur la manière dont l’IA a été utilisée (par ex. fournir en annexe les instructions données à l’IA et les réponses obtenues). Il est d’ailleurs recommandé aux étudiants de conserver une archive de leurs interactions avec l’IA (copies d’écran, prompts et réponses) afin de pouvoir attester du processus. Cela pourra également permettre dans certains cas une évaluation de la qualité du prompting.

De même, pour les personnels, l’utilisation non autorisée de l’IA dans un cadre où elle serait proscrite ou l’appriopriation du travail produit par une IA sans le mentionner pourra faire l’objet de mesures disciplinaires.

Équité et accès : L’usage de l’IA ne doit pas créer d’inégalités entre les membres de la communauté. Si un enseignant autorise l’IA pour un travail, tous les étudiants de la classe doivent pouvoir y accéder dans des conditions équivalentes. L’établissement s’engage à informer et former l’ensemble de ses étudiants et personnels de façon à ce que chacun, quel que soit son parcours ou son niveau, comprenne les règles d’usage de l’IA et puisse développer les compétences numériques associées .

L’IA générative devant rester optionnelle, aucun étudiant ne doit être pénalisé pour ne pas l’avoir utilisée, sauf cas particulier où son usage est explicitement requis à titre pédagogique (voir plus bas les “zones bleues” par exemple).

En cas de doute sur ce qui est permis ou non, demandez conseil à un encadrant (enseignant, tuteur, supérieur hiérarchique). Il vaut toujours mieux vérifier auprès de l’enseignant si l’usage envisagé de l’IA est autorisé dans un travail donné plutôt que de risquer la fraude par méconnaissance.

Respect de la vie privée et des données : Il est strictement interdit de communiquer à des outils d’IA extérieurs des données personnelles concernant un membre de l’établissement ou des informations confidentielles de l’institution. La confidentialité des données saisies ne pouvant être garantie sur des services en ligne externes, on ne soumettra aucun document interne sensible ou protégé (comptes-rendus internes, données d’études non publiées, informations sur des tiers, etc.) à une IA en ligne. Par conséquent, demander à ChatGPT de résumer un document interne ou à un service d’IA de traduire un fichier confidentiel est proscrit. En revanche, l’utilisation de l’IA pour résumer, traduire ou synthétiser des contenus publiquement disponibles ou non sensible est envisageable, à condition d’en contrôler le résultat et la fidélité par rapport à l’original.

D’une manière générale, le meilleur moyen de protéger une information est de ne pas la transmettre à un outil d’IA. Si malgré tout un utilisateur entre un texte de sa composition dans un service d’IA, il lui est conseillé d’utiliser les paramètres disponibles (historique désactivé, mode privé, etc.) pour éviter que ce contenu ne soit réutilisé à d’autres fins par l’IA. L’ILEPS rappelle que le traitement de données à caractère personnel par un outil numérique doit se faire en conformité avec le RGPD et la loi Informatique et Libertés ; chacun doit donc être personnellement vigilant aux conditions d’utilisation des outils d’IA qu’il emploie.

Éthique et impact sociétal : Conformément à nos valeurs, l’usage de l’IA doit se faire dans le respect de la dignité humaine, de la non-discrimination et des principes éthiques. Les contenus générés ne doivent comporter ni propos haineux, ni biais offensants, ni atteinte aux droits d’autrui. L’utilisateur doit être conscient que les modèles d’IA peuvent véhiculer des stéréotypes ou biais issus de leurs données d’entraînement. Il est attendu des membres de l’ILEPS qu’ils fassent preuve de discernement et ne propagent pas aveuglément des informations non vérifiées ou partiales fournies par l’IA. L’Utilisation de l’IA à des fins malveillantes, telles que la création de Deepfake, l’utilisation de l’image d’autrui sans son autorisation, voire son détournement est inacceptable et une raison d’exclusion légitime.

En outre, l’établissement souligne l’importance d’un usage écologiquement responsable du numérique : les IA consomment des ressources informatiques et de l’énergie de façon importante. Leur utilisation doit donc être raisonnée, en évitant le gaspillage (par exemple, ne pas lancer de multiples générations inutiles, ne pas utiliser pour des actions simples qui pourraient être menées autrement). Enfin, nous rappelons ici que beaucoup d’outils disponibles sont propriétaires, opaques et hébergés à l’étranger, ce qui pose aussi des questions de souveraineté numérique et de conformité juridique. Cet état de fait invite à la prudence et à privilégier, quand c’est possible, des solutions respectueuses de la protection des données et de l’environnement publiant des chiffres concrets.

La charte devra être signée par tout le monde sans exception.

Usage de l’IA en Contexte Pédagogique (Enseignement & Apprentissage)

L’intégration de l’IA dans les formations académiques doit se faire de manière maîtrisée pour enrichir l’apprentissage sans compromettre l’intégrité des évaluations ni l’acquisition des compétences par les étudiants. Cette section décline la charte pour les étudiants et les enseignants dans le cadre des cours, devoirs et examens.

Règles générales dans les travaux académiques

Évaluations et examens : Par défaut, l’usage d’IA est interdit dans tout travail faisant l’objet d’une évaluation (examens surveillés, partiels, contrôles de connaissances) sauf indication contraire explicite sur la maquette/syllabus.

Toute utilisation non autorisée dans un examen ou un devoir noté sera considérée comme de la triche passible de sanctions

Devoirs, projets et travaux hors examen : Pour les travaux effectués à la maison ou de projets, c’est la maquette/syllabus qui déterminent également le cadre : interdite, autorisée avec conditions (par ex. usage limité à la phase de recherche ou de relecture) ou librement autorisée.
L’enseignant pourra apporter des informations complémentaires au cadrage précis d’utilisation de l’IA selon le travail à effectuer et au regard des objectifs pédagogiques (voir section pour les enseignants).
Devoirs rendus – mention de l’IA : Si un étudiant a utilisé une IA dans l’élaboration d’un devoir rendu dans lequel l’IA est partiellement ou totalement autorisé, il est tenu de le mentionner clairement dans son travail. Cette transparence permettra à l’enseignant de contextualiser les apports de l’IA et d’évaluer le travail en connaissance de cause (pour plus de détails, voir la section Pour les étudiants).
Détection et preuve de l’authenticité : Les étudiants doivent être conscients que les enseignants peuvent recourir à divers moyens pour vérifier l’authenticité d’un travail. L’expérience et expertise disciplinaire (rendu lisse ou ne correspondant pas au style de l’étudiant sur des précédents travaux par exemple), des outils logiciels, permettent d’estimer la probabilité qu’un texte soit généré par une IA. En cas de doute sérieux, l’enseignant pourra demander à l’étudiant un entretien oral ou une épreuve complémentaire pour s’assurer que l’étudiant maîtrise bien le contenu de son devoir. Lister les outils les plus fiables de detection à cet effet.

Recommandations pour les Étudiants

En résumé :

Vous pouvez utiliser les IA génératives comme assistants pour améliorer votre apprentissage (par ex. mieux formuler vos idées, explorer un concept, vérifier votre code, vous faire questionner pour tester vos connaissances …), mais pas pour éviter de faire le travail intellectuel attendu. Vous restez l’auteur et le responsable de vos travaux, l’IA n’étant qu’un outil de soutien.
De ce fait, ne soumettez jamais un devoir “tout fait” par l’IA.

Attention : même lorsque l’IA est autorisée, elle ne doit jamais réaliser à la place de l’étudiant les tâches évaluées. L’IA peut par exemple aider à structurer des idées, mais c’est toujours l’étudiant qui doit formuler l’argumentation finale et effectuer le travail intellectuel central attendu. Par exemple, pour un exercice de traduction en langue, utiliser l’IA pour traduire l’entièreté du texte à sa place serait un non-sens, c’est donc évidemment interdit. S’aider de l’IA pour comprendre plus finement le sens d’un mot, lui demander de fournir des exemples d’utilisation dans des phrases est en revanche approprié. Enfin, rappelons une fois encore que déléguer entièrement le travail à l’IA constitue du plagiat ou de la fraude, avec les mêmes conséquences disciplinaires. Utiliser l’IA pour paraphraser un texte trouvé en ligne sans citer la source initiale est également du plagiat et sera sanctionné comme tel.

Lorsque l’utilisation d’une IA est expressément autorisée ou encouragée par la maquette/syllabus et / ou l’enseignant, saisissez l’opportunité pour apprendre à l’utiliser de manière critique. Par exemple, si l’on vous permet de l’employer pour la phase de recherche d’information ou de brainstorming, ne copiez-collez pas les réponses brutes : servez-vous-en pour rassembler des pistes, que vous confronterez ensuite à vos propres recherches et réflexions. Montrez que vous savez distinguer les apports de l’IA de votre propre réflexion. Apprenez à collaborer efficacement :

Exercez-vous à garder la trace de vos interactions avec l’IA (copie des questions posées et des réponses obtenues). Non seulement cela peut vous protéger en cas de vérification, mais surtout cela vous permet de réfléchir à la qualité de vos prompts et d’améliorer votre usage de l’IA. « Tiens c’est intéressant, j’ai fait ma demande de telle manière et L’IA m’a produit une meilleure réponse que la dernière fois ». Pensez à inclure ces éléments en note ou annexe et respectez le format demandé par l’enseignant lorsqu’il en précise un.

Comment faire pour mentionner clairement ce que vous avez fait avec l’IA dans votre travail :

La mention peut prendre la forme d’une note de bas de page ou d’une section dédiée (ex : « Utilisation de l’IA : ce rapport a été relu avec Grammarly », ou « une image que je n’ai pas réussi à trouver sur le web a été générée au plus proche via Midjourney pour illustrer la partie X »). L’étudiant doit décrire la nature de l’aide fournie par l’IA, et citer l’IA utilisée et non se contenter de dire “IA utilisée”.

Ce constat honnête n’entraînera pas de pénalité tant que le travail répond aux attentes, au contraire : elle démontre votre intégrité et votre capacité à utiliser l’outil de manière responsable.

Les consignes de transparence s’appliquent même si l’enseignant n’en n’a pas explicitement exigé la mention, vous devez le faire : c’est une responsabilité individuelle vis-à-vis de l’intégrité académique. Bien entendu, lorsqu’un travail est réalisé sans aucune aide d’IA, il n’y a rien à signaler.
En cas de doute éthique ou méthodologique, discutez-en avec vos enseignants ou responsables de formation. Si vous hésitez sur l’opportunité d’utiliser une IA pour un devoir ou sur la bonne façon de la créditer, il est évident qu’il vaut mieux poser la question directement.

Pour les Enseignants et Formateurs

Le corps enseignant a un rôle central pour encadrer l’usage de l’IA dans les cursus de manière cohérente et équitable. Cela apparaîtra explicitement dans le syllabus :

Définissez explicitement les règles d’utilisation de l’IA pour chaque activité pédagogique. Dans vos consignes de devoir, n’oubliez pas d’indiquer si l’IA est interdite, autorisée sous conditions, librement autorisée ou même requise pour réaliser la tâche. Vous pouvez réutiliser les pastilles de couleur pour avoir un indicateur visuel direct. Cette clarification aidera les étudiants à savoir ce qui est attendu par habitude.

Soyez clairs dans les modalités (autorisé pour …, mais pas pour …).

Par exemple : « Pour ce travail, vous pouvez utiliser une IA pour la phase de recherche d’idées, mais pas pour rédiger le rapport final » ou inversement « Usage d’une IA obligatoire pour générer une première ébauche que vous analyserez et critiquerez ».

En l’absence d’indications plus précises de votre part, considérez que les étudiants pourront utiliser l’IA en applicant les indications du syllabus/maquette, ce qui vous oblige à concevoir l’évaluation en conséquence.

Alignez l’autorisation d’IA sur les objectifs d’apprentissage : l’utilisation d’une IA dans cette activité va-t-elle à l’encontre de la compétence que je veux évaluer ?

Par exemple, dans un exercice où l’étudiant doit apprendre à coder, autoriser un générateur de code sans prendre le temps pour l’étudiant d’au moins analyser ce que produit L’IA et sans l’adapter serait contre-productif, de même imposer qu’il écrive le code lui-même au moins en partie semble important. Vous pouvez vous appuyer sur la gradation des usages (voir plus loin) pour déterminer le niveau acceptable selon le contexte.

Encouragez la réflexion critique sur l’IA. Quel que soit le niveau d’autorisation, incitez vos étudiants à faire preuve d’esprit critique vis-à-vis des réponses fournies par l’IA. Par exemple, si un étudiant utilise L’IA pour un devoir, demandez-lui de joindre un commentaire sur la fiabilité des informations obtenues ou sur les limites rencontrées. Demandez-lui de suivre le fil lorsque l’IA est en mode réflexive et détaille son raisonnement par exemple. En zone verte (IA autorisée), la compétence à développer est justement la capacité à bien utiliser l’outil et à en reconnaître les erreurs. En zone bleue (IA requise), challengez les étudiants sur des usages créatifs et innovants de l’IA, de sorte qu’ils réussissent à vous surprendre. N’hésitez pas à valoriser dans vos grilles d’évaluation l’usage judicieux de l’IA (par exemple, qualité du prompting, discernement dans l’intégration des résultats, etc.) plutôt que la simple utilisation.
Assurez l’équité lors des évaluations. Si vous interdisez l’IA pendant un examen, veillez à concevoir des épreuves faisables sans cet assistance surtout si une partie du cours a été réalisé avec. Et à prévoir des vérifications (sujets aléatoires, questions de compréhension fine, questions où l’étudiant utilise des réflexions/expériences personnelles, oral de rattrapage) pour dissuader la triche. Si vous l’autorisez dans un devoir, assurez-vous que tous les étudiants disposent des informations pour l’utiliser (par exemple, un tutoriel sur l’outil que vous autorisez si c’est nécessaire). Les étudiants n’ont pas la même aisance avec ces technologies : accompagnez ceux qui pourraient être en difficulté, pour ne pas creuser de nouvelles inégalités et recommandez-leur de suivre des modules de formation pour progresser. Attention à s’assurer également que les étudiants disposent d’un même niveau de licence d’Outil, par exemple si certains utilisent une version payante plus puissante que d’autres … Il vaut mieux imposer le même outil à tous.
Mettez à jour vos pratiques pédagogiques. L’avènement de l’IA est l’occasion de repenser certaines activités. Par exemple, plutôt que de donner un énième sujet de dissertation classique (que l’IA pourrait rédiger maintenant facilement s’il est bien guidé), vous pouvez proposer aux étudiants de dénoncer et corriger les erreurs commises par une IA dans un devoir sur ce sujet. L’IA devient alors un prétexte pour apprendre. De même, favorisez les travaux où l’étudiant doit personnaliser, critiquer ou approfondir du contenu – autant de choses qu’une IA fait (pour le moment) assez mal. En bref, valorisez ce qui a de la valeur ajoutée humaine. L’Éducation nationale française souligne que l’École doit enseigner autant les opportunités que les limites de l’IA et faire acquérir aux élèves les fondamentaux non remplaçables par la machine. C’est aussi la philosophie de notre établissement.
Responsabilisez les étudiants sur l’IA. Enfin, profitez de chaque occasion pour renforcer la “boussole éthique” de vos étudiants face à l’IA. Rappelez-leur que savoir quand, comment et avec quel esprit critique utiliser ces outils fera une différence majeure dans leur vie professionnelle future. En tant qu’enseignant, vous êtes un modèle : montrez l’exemple d’un usage réfléchi et transparent (ex : n’hésitez pas à dire « j’ai utilisé ChatGPT pour avoir des idées de quiz, que j’ai ensuite adaptées »). Cette culture de l’honnêteté intellectuelle partagée contribuera à instaurer un climat de confiance autour de l’IA à l’ILEPS.

Usage de l’IA en Contexte de Recherche

Nos enseignants-chercheurs, chercheurs et étudiants impliqués dans des projets scientifiques sont également amenés à utiliser des outils d’IA, que ce soit pour analyser des données, générer du code, résumer des articles ou même relire et rédiger certaines sections de manuscrits. Là encore, l’usage doit concilier efficacité et intégrité scientifique :

Transparence scientifique : Dans toute production scientifique (article, communication, rapport de recherche), l’utilisation d’IA doit être signalée. Le Code de conduite Européen pour l’intégrité en Recherche (2023) préconise explicitement la transparence : « Masquer l'utilisation d’outils d'intelligence artificielle ou d'outils automatisés dans la création de contenu ou la rédaction de publications » est un « manquement à l’intégrité scientifique » et fait partie des « pratiques de recherche inacceptables ».

Donc, si un article scientifique, un mémoire ou une thèse a bénéficié de l’assistance de l’IA (quelle que soit l’aide : pour générer du texte, des images, des traductions, etc.), cela devrait être mentionné dans la section méthodes ou remerciements du document, selon les usages de la discipline. Voici un exemple : « Une partie de ce texte a été produite avec l’assistance de l’IA GPT-4, puis vérifiée et éditée par les auteurs. »

Contribution et paternité : Une IA ne peut en aucun cas être créditée comme auteur d’une publication. Les outils sont considérés comme des moyens, au même titre qu’un logiciel statistique ou qu’un traducteur automatique. L’auteur humain doit rester responsable de chaque phrase publiée. S’approprier sans vérification un résultat fourni par l’IA ou inclure une figure générée par IA sans en indiquer la source pourrait vous faire involontairement violer les droits d’auteur de tiers ou diffuser des erreurs. Vous devez donc doublement vérifier toute information scientifique provenant d’une IA. En particulier, ne faites surtout pas confiance pour les références bibliographiques : beaucoup de références générées sont fabriquées de toutes pièces ou inexactes sur la base de probabilités et non de la réalité.
Données sensibles : Les chercheurs doivent être extrêmement vigilants à la confidentialité des données de recherche. Il est interdit d’utiliser des services d’IA en ligne pour analyser ou stocker des données de recherche non publiées, surtout si elles contiennent des données personnelles (ex : données d’enquêtes, informations sur des participants) ou des informations brevetables. Envoyer de tels contenus à une IA externe pourrait constituer une violation éthique et juridique, et faire perdre le contrôle sur la propriété intellectuelle (une idée nouvelle communiquée à une IA publique ne pourrait plus être brevetée ensuite). Privilégiez les outils open source locaux ou les modèles hébergés sécurisés par l’institution pour tout traitement de données sensibles. Même les modèles privés payants et « sécurisés sans entraînement ni historique » sont à éviter.
Génération de code et de résultats : Si vous utilisez une IA pour générer du code informatique, des analyses statistiques ou des données synthétiques dans le cadre de vos recherches, soyez particulièrement prudent. Mentionnez que ce code ou ces données proviennent d’une génération automatisée et testez-les rigoureusement avant de leur faire confiance. Tout code généré doit être relu, commenté et compris par le chercheur comme s’il l’avait écrit lui-même. De plus, assurez-vous que l’IA n’ait pas inséré de portions de code sous licence non compatible (certains générateurs pouvant réutiliser des segments connus sans autorisation). La charte recommande de documenter l’usage de l’IA dans les cahiers de laboratoire ou journaux de bord de recherche, afin d’assurer une traçabilité.
Intégrité et relecture : L’IA peut être un allié pour gagner du temps (par ex. résumer un corpus d’articles, proposer des titres ou vérifier la grammaire d’un article en anglais). Toutefois, elle ne dispense pas le chercheur de l’effort d’analyse et de synthèse indispensable à une recherche de qualité. Toute interprétation de résultats obtenue via IA doit être validée par l’humain. De même, si un article est traduit ou partiellement rédigé à l’aide d’un outil, une relecture humaine experte est obligatoire pour corriger les contresens ou imprécisions. Au final, nos travaux de recherche doivent surpasser l’IA en apportant ce qu’elle ne peut pas fournir : une problématique originale adaptée, un regard critique, une mise en contexte théorique cohérente, une discussion nuancée et liées véritablement aux propres recherches du chercheur.
Collaborations et propriété intellectuelle : Si vous travaillez en collaboration avec des partenaires externes, veillez à respecter leurs politiques vis-à-vis de l’IA. Par exemple, si vous collaborez avec une entreprise qui interdit de divulguer certaines informations, n’utilisez pas l’IA avec ces données sans autorisation explicite. De même, dans les projets internationaux, informez-vous des régulations locales (certains pays ou financeurs peuvent avoir des directives sur l’IA). En interne, n’hésitez pas à partager entre collègues des retours d’expérience sur les outils d’IA utiles en recherche ou les écueils rencontrés – la communauté scientifique de l’ILEPS a tout intérêt à développer une culture commune de l’usage responsable de l’IA dans la recherche. C’est aussi le but de cette charte de faire référence et d’évoluer avec les besoins d’encadrement de l’usage.

L’usage transparent de l’IA lorsque vous vous retrouvez en position de peer-reviewer est également encadré par le code de conduite Européen de la Recherche, par exemple « Les chercheurs, les institutions scientifiques et les établissements assurant une mission de recherche examinent et évaluent les demandes de publication, financement, nomination, promotion ou récompense d’une manière transparente et justifiable, et indiquent l’utilisation qu’ils ont faite d’outils d’intelligence artificielle et d’outils automatisés. »

Usage de l’IA pour les Activités Administratives et Techniques

Le personnel administratif et technique de l’établissement peut également trouver dans l’IA un outil pour gagner en efficacité (par ex. génération de synthèses, de brouillons d’e-mails, traduction de documents publics, aide à l’organisation). Les opportunités sont réelles, mais là encore un cadre est nécessaire :

Respect des règles de confidentialité : Tout comme pour les autres utilisateurs, ne saisissez jamais de données internes non publiques dans un outil d’IA en ligne. Par “données internes”, on entend : les courriels ou documents internes, les comptes rendus de réunion, les informations personnelles sur un étudiant ou un collègue, les documents financiers ou stratégiques, etc. Il est exclu d’utiliser ChatGPT ou autre pour “avoir un résumé” d’un document confidentiel ou “traduire rapidement” un mémo interne confidentiel, car cela impliquerait d’envoyer ces données sur un serveur externe. Même chose pour toute information reçue d’un tiers (prestataire par exemple) avec une clause de confidentialité. Prévoir également des formations à ce sujet spécifiquement.
Usage sur documents publics : Si le document est public (par ex. une circulaire ministérielle, un article de presse, un texte de loi), vous êtes autorisé à utiliser une IA pour en obtenir un résumé, une explication ou une traduction. Toutefois, comme toujours relisez avec attention le résultat fourni par l’IA en le comparant à l’original. Assurez-vous que rien n’ait été déformé ou “halluciné”. L’IA peut omettre des nuances juridiques importantes ou introduire des erreurs, par exemple confondre la législation française avec celle d’un autre pays si ses données d’entraînement ne sont pas à jour ou si vous n’avez pas précisé suffisamment la demande. Votre vigilance est donc requise avant de diffuser ou d’utiliser le contenu ainsi généré.
Courriers et communications : Il est envisageable d’utiliser l’IA pour rédiger une ébauche de courriel, de note ou de compte-rendu, dans un français bien formulé, à condition de ne pas y inclure d’informations confidentielles comme évoqué. Cela peut vous faire gagner du temps sur la forme, mais relisez soigneusement chaque brouillon produit. Vérifiez que le ton et le contenu correspondent bien à ce que vous voulez communiquer, et que l’IA n’a pas ajouté d’informations erronées. N’envoyez jamais un texte généré sans l’avoir validé. Restez également attentif à la personnalisation : un texte généré peut paraître générique ou froid, pensez à le retravailler pour l’adapter à vos interlocuteurs et au contexte.
Aide à la décision et planification : Une IA générative peut être utilisée pour proposer un plan d’action, une liste de tâches, un calendrier prévisionnel, etc. en fonction des contraintes que vous lui fournissez. Cela peut servir de point de départ ou de vérification de n’avoir rien oublié. Mais gardez à l’esprit que l’IA ne connaît pas les spécificités locales de notre établissement : à vous d’ajuster la proposition. Par exemple, si ChatGPT vous suggère un planning type pour une journée portes ouvertes, adaptez-le à nos horaires, à nos publics. L’IA ne fait que brasser des informations générales ; vous apportez la connaissance du terrain.
Prudence avec l’IA comme “moteur de recherche” : Utiliser un chatbot pour rechercher des informations administratives ou juridiques peut être piégeux. Les IA n’accèdent pas en temps réel aux bases de données officielles et peuvent fournir des réponses obsolètes ou fausses avec assurance. Par exemple, demander « quelle est la procédure pour recruter un vacataire » pourrait donner une réponse à côté de la réglementation actuelle. Préférez les sources officielles pour ce genre de questions ou utilisez l’IA seulement pour obtenir une explication vulgarisée, que vous confirmerez ensuite.
Génération de Présentations : Utiliser des outils tels que Gamma ou autre IA pour générer des présentations est autorisé aux conditions suivantes ; Pas de données sensibles non plus fournies comme contexte et la production finale doit évidemment être relue et corrigée pour correspondre sur la forme et le fond aux exigences de l’ILEPS.
Travaux sur des tableaux Excel : Bien qu’il puisse être tentant de faire faire certaines tâches à l’IA, il est totalement exclu de partager à l’IA des tableaux / classeurs type Excel contenant des informations personnelles sur les étudiants. Plusieurs alternatives sont possibles : demander à l’IA quelle formule utiliser, demander une macro, demander un script d’automatisation …

Pour les personnels administratifs, les consignes générales s’appliquent avec bon sens : confidentialité, vérification, esprit critique. N’hésitez pas pour autant à utiliser L’IA comme un assistant pour les tâches routinières, à condition de respecter les conditions mentionnées.

Usage pour la Communication (presse, web/SEO, réseaux sociaux, marketing, évènementiel, contenus institutionnels)

Le pôle Communication peut recourir à l’IA générative comme outil d’assistance dans les mêmes limites que les autres personnels, à ceci près qu’ils ont aussi entre leurs mains plus fréquemment l’image des étudiants ce qui nécessite une attention particulière et un usage responsable. Ci-après, quelques principes clés d’utilisation :

Pour l’idéation (angles, accroches, calendriers éditoriaux), rédaction de brouillons (posts, newsletters, pages web, FAQ), reformulation/traduction, accessibilité (suggestions de simplification, titres alternatifs), pas de problèmes du moment que tout est vérifié ;
L’optimisation SEO et analyse de tendances (social listening), à condition que tout contenu destiné à publication fasse de la même manière l’objet d’un contrôle éditorial (exactitude, sources, ton de marque, inclusivité, conformité juridique) et qu’aucun contenu ne soit publié sans relecture lorsqu’il est 100% généré par IA.
Les équipes appliquent une vigilance renforcée sur les risques de hallucinations, biais et erreurs, et s’interdisent au même titre que les autres personnels d’entrer dans des outils grand public toute information sensible, confidentielle ou permettant d’identifier une personne (étudiants, personnels, partenaires), conformément aux recommandations gouvernementales et de bonnes pratiques de sécurité.
Pour les contenus visuels/sonores/vidéo (affiches, photos, voix, vidéos, avatars) et toute situation pouvant s’apparenter à un “deepfake”, l’usage est strictement encadré : sauf cas exceptionnels, consentement très précis et obtention des droits, respect du droit à l’image [modèle à rédiger et adapter à l’usage pour une IA], il est plutôt fortement déconseillé d’utiliser l’image des étudiants dans une IA.
Quand un contenu est créé avec l’assistance de l’IA, il faut une mention explicite et visible de l’intervention de l’IA, car les obligations de transparence sont nécessairement éthique mais depuis peu également encadrées par le cadre européen (AI Act) et les travaux européens sur le marquage/étiquetage des contenus générés ou manipulés par IA, dont les exigences deviennent applicables à partir d’août 2026.
Enfin, le pôle Communication conserve une traçabilité minimale des usages (outil/version, finalité, prompts importants quand pertinent), assure une relecture juridique lorsque le texte porte sur des sujets sensibles (santé, sécurité, réputation) et garde une responsabilité éditoriale totale : l’IA n’est jamais une “source” et ne remplace ni la validation factuelle ni l’arbitrage humain.

Niveaux d’Intégration de l’IA dans les Enseignements

Afin de clarifier les modalités d’autorisation de l’IA selon les contextes pédagogiques, il est utile de définir des niveaux d’intégration. Plutôt qu’une approche binaire (autorisé vs interdit), plusieurs établissements ont élaboré des échelles graduelles permettant de signaler jusqu’à quel point l’IA peut être utilisée dans un cours ou une activité donnée. Deux approches complémentaires émergent :

Approche “code couleur” simplifiée : Une charte pédagogique avec un code couleur peut indiquer pour chaque activité un statut : rouge, vert ou bleu, éventuellement complété d’une couleur intermédiaire. Par exemple, l’École LDLC (Lyon) a adopté une charte fondée sur trois zones :

Zone Rouge – usage d’IA interdit ;
Zone Verte – usage autorisé (voire encouragé) ;
Zone Bleue – usage obligatoire, car l’objectif est justement d’apprendre à manier l’IA.

En zone verte et bleue, ils insistent sur la transparence : l’étudiant doit conserver et fournir ses prompts et échanges avec l’IA en annexe du rendu, pour que le professeur évalue sa maîtrise de l’outil. Ce code couleur a le mérite de la simplicité et de la clarté pour l’étudiant (« AI autorisée ici ? oui/non/obligatoire »).

D’autres proposent une échelle plus graduée décrivant cinq paliers d’intégration de l’IA dans une évaluation. La version publiée par Leon Furze en 2024, par exemple, définit les niveaux suivants :

Sans IA;
Préparation avec;
Collaboration avec IA;
Intégration totale;
Exploration créative ;

Aux plus hauts niveaux quelle que soit l’échelle, l’IA devient un objet d’apprentissage en soi.

En combinant ces approches, l’ILEPS va établir pour chaque formation et chaque type d’évaluation le niveau d’autorisation de l’IA correspondant. Les pictogrammes ou pastilles de couleur seront utilisés pour faciliter la compréhension immédiate. Cette granularité de règles vise aussi à responsabiliser progressivement les étudiants.

On peut utiliser une échelle de couleur mais l’enrichir d’une zone Orange/Jaune dans notre cas, signifiant “usage partiellement autorisé” – par exemple l’IA est permise pour le travail personnel pendant le semestre (devoirs, projets) mais interdite lors de l’examen final de la matière. Cette catégorie intermédiaire reflète une situation fréquente : on peut utiliser l’IA pour apprendre, mais l’évaluation certificative se fera sans. Le système de couleur à vocation à être affiché sur les maquettes de cours et syllabus de chaque unité d’enseignement. Voir l'échelle de couleur choisie.