Devez-vous déposer votre brouillon dans un détecteur d’IA ? Trois universités l’ont écrit noir sur blanc

Dans certaines universités, c’est désormais écrit, et c’est écrit comme une règle sur le dépôt de fichiers, non comme une règle sur la fraude. Trois exemples, tous à jour au 18 septembre 2026 :

• Leeds explique aux étudiants pourquoi ils « should not use AI detector or plagiarism detector websites » (ne devraient pas utiliser de sites de détection d’IA ou de détection de plagiat), dans une politique approuvée par le Sénat le 8 juillet 2026.
• Reading dit au personnel qui conçoit et note les évaluations que « Student work must not be uploaded into GenAI tools or AI detection tools under the current interim approach. » (les travaux d’étudiants ne doivent pas être déposés dans des outils de GenAI ou des outils de détection d’IA dans le cadre de l’approche intérimaire actuelle). La page s’adresse au personnel, pas à vous, et c’est précisément la distinction dont il est question ici.
• UT Austin interdit tout logiciel tiers de détection d’IA pour évaluer le travail des étudiants sans contrat universitaire, et écrit que déposer le travail d’un étudiant dans un tel outil « may be a violation of that student's copyright and intellectual property rights. » (peut constituer une violation des droits d’auteur et de propriété intellectuelle de cet étudiant).

Ces règles ne sont pas toutes du même type et elles ne lient pas toutes les mêmes personnes : c’est le point à bien saisir avant d’en citer une à qui que ce soit. Les différences sont détaillées ci-dessous.

Aucune d’elles ne dit que vérifier son propre travail est malhonnête. Les préoccupations exprimées dans ces pages concernent la fiabilité, le traitement des données et la propriété.

La politique Academic Integrity and Assistance Policy de Leeds porte son propre tampon de version : « This policy was approved by Senate on 8 July 2026 for implementation from the academic year of 2026/27. This is version 1.0 of this policy which is owned by the Quality Assurance and Enhancement Team. » (Cette politique a été approuvée par le Sénat le 8 juillet 2026 pour une mise en œuvre à partir de l’année universitaire 2026/27. Il s’agit de la version 1.0 de cette politique, qui relève de la Quality Assurance and Enhancement Team.)

À l’intérieur, dans une liste de ce que l’université fera pour les étudiants, on trouve ceci :

The Turnitin tutorial explains how Turnitin is used in the assessment process, and why students should not use AI detector or plagiarism detector websites. (Le tutoriel Turnitin explique comment Turnitin est utilisé dans le processus d’évaluation, et pourquoi les étudiants ne devraient pas utiliser de sites de détection d’IA ou de détection de plagiat.)

Cette phrase s’adresse aux étudiants, pas seulement aux correcteurs, ce qui la rend inhabituelle parmi les textes que nous avons lus. Elle est aussi arrivée avec un changement plus vaste : le hub d’IA générative de Leeds indique que cette politique « replaced the three-tiered traffic light system from the start of the academic year 2026/27 » (a remplacé le système de feux tricolores à trois niveaux dès le début de l’année universitaire 2026/27). Si vous avez appris l’an dernier les catégories rouge-orange-vert de votre département, le cadre dans lequel elles s’inscrivaient a disparu.

La même politique est directe sur la question de la responsabilité : « Students will be responsible for the process of drafting and refining the work submitted for assessment, including generating content, revising, editing and proofreading. » (Les étudiants seront responsables du processus de rédaction et de peaufinage du travail soumis à évaluation, y compris la production de contenu, la révision, l’édition et la relecture.) La phrase suivante ajoute : « Students may be asked to demonstrate authorship to confirm the authenticity of their work. » (Les étudiants peuvent être invités à démontrer leur qualité d’auteur afin de confirmer l’authenticité de leur travail.)

La plupart des déclarations de ce type s’arrêtent au « n’y allez pas ». Les directives de Leeds au personnel donnent leurs raisons, et c’est la réponse publique la plus claire que nous ayons trouvée à une question que les étudiants posent sans arrêt : ce que devient le brouillon que vous collez dans un vérificateur gratuit :

If you suspect that material presented to you, for any purpose, has been wholly or partially generated using AI, you should not use an online AI detection tool. This is because (i) currently these tools are insufficiently accurate for the University to use them as evidence, (ii) submission of the work to such tools may represent a data security breach, (iii) the document being checked becomes available as training data for other AI tools. (Si vous soupçonnez qu’un document qui vous a été présenté, à quelque fin que ce soit, a été produit en tout ou partie à l’aide de l’IA, vous ne devez pas utiliser un outil de détection d’IA en ligne. En effet : (i) ces outils sont aujourd’hui trop peu fiables pour que l’université les utilise comme preuve, (ii) soumettre le travail à de tels outils peut constituer une brèche de sécurité des données, (iii) le document analysé devient disponible comme donnée d’entraînement pour d’autres outils d’IA.)

Lisez les trois raisons séparément, car elles ne tiennent pas de la même manière.

La première concerne la preuve, et c’est celle qu’aborde déjà les universités qui limitent les preuves issues des détecteurs d’IA. La deuxième et la troisième concernent ce qui arrive au fichier une fois le bouton pressé, et elles s’appliquent qu’une accusation soit en jeu ou non.

Deux réserves honnêtes. Ce passage précis s’adresse au personnel et porte sur le travail d’autrui : le raisonnement en matière de protection des données est donc le plus solide dans cette situation, puisque la personne qui dépose le fichier n’est pas celle qui l’a écrit. Et la page ne porte ni numéro de version ni date : nous la citons telle que lue le 18 septembre 2026, rien de plus.

La troisième raison est une affirmation sur les pratiques des fournisseurs de détecteurs en matière de données ; elle vient d’une université, pas de nous, et elle est formulée en termes généraux, sans viser d’outil nommé. Si vous voulez savoir ce qu’un service précis fait de votre texte, ses propres conditions sont l’endroit où chercher, et ce qu’un service de vérification tiers peut et ne peut pas vous dire sur le stockage explique comment les lire.

La page d’évaluation actuelle de Reading commence par nommer son public : elle est « For University of Reading staff who design, approve, deliver or support assessment and feedback » (destinée au personnel de l’université de Reading qui conçoit, approuve, dispense ou accompagne l’évaluation et la rétroaction), puis dit sans détour : « Student work must not be uploaded into GenAI tools or AI detection tools under the current interim approach. » (les travaux d’étudiants ne doivent pas être déposés dans des outils de GenAI ou des outils de détection d’IA dans le cadre de l’approche intérimaire actuelle). Sa liste de limites pratiques le répète : « Student work should not be uploaded into AI detection tools. » (les travaux d’étudiants ne devraient pas être déposés dans des outils de détection d’IA). Les deux phrases figurent sous un titre consacré à la notation et à la rétroaction, juste à côté de « Staff should use institutionally supported tools » (le personnel doit utiliser les outils soutenus par l’institution).

Il s’agit donc d’une consigne adressée aux correcteurs, pas d’une règle que vous puissiez être reconnu avoir enfreinte. Elle vaut tout de même la peine d’être connue, pour une raison qui n’a rien à voir avec le fait d’enfreindre une règle : votre université a pris position sur le dépôt de travaux d’étudiants dans ces outils, et cette position porte sur le fichier, pas sur la personne qui le tient. La page GenAI de Reading destinée aux étudiants, pour ce que cela vaut, ne mentionne pas la détection du tout.

Reading est aussi l’exemple le plus clair de ce qui fait que la version d’une politique compte autant que son libellé. Trois documents de la même université disent trois choses différentes sur la détection d’IA :

C’est le libellé de 2023 qui circule, et le PDF s’ouvre encore pour quiconque retrouve l’ancien lien. Il n’est plus référencé depuis la page d’index IA actuelle de l’université. Si vous comptez citer la position de votre établissement — dans un recours, un courriel ou une discussion entre amis — le tampon de version fait partie de la citation. La page IA de Reading demande exactement cela : « This page is regularly updated. Please revisit this page when seeking advice and avoid making local copies that may become out of date. » (Cette page est régulièrement mise à jour. Merci de la consulter à nouveau lorsque vous cherchez un conseil et d’éviter les copies locales susceptibles de devenir obsolètes.)

Le bureau du provost d’UT Austin traite le même sujet sous l’angle des achats et des droits, et non de l’intégrité :

The University prohibits the use of all third-party software, including AI Detection Software (ADS, software used to flag or otherwise detect output as AI-generated), to evaluate student work or assignments unless a University contract or purchase order is in place. (L’université interdit l’utilisation de tout logiciel tiers, y compris les logiciels de détection d’IA (ADS, logiciels servant à signaler ou à détecter autrement qu’une production a été générée par l’IA), pour évaluer le travail ou les devoirs des étudiants, sauf si un contrat ou un bon de commande de l’université est en place.)

La page ajoute que l’université « does not endorse the use of AI Detection Software and does not have any central contracts or purchase orders with active AI Detection Software features » (n’approuve pas l’utilisation de logiciels de détection d’IA et n’a aucun contrat ni bon de commande central comportant des fonctionnalités actives de détection d’IA), et que les logiciels de détection comptent parmi les logiciels à haut risque, qui ne peuvent pas être achetés avec une carte de département ou une carte personnelle.

La phrase que les étudiants doivent connaître, c’est celle-ci : « UT Austin students own the intellectual property and copyright of any work they create in a course. » (Les étudiants d’UT Austin sont propriétaires de la propriété intellectuelle et des droits d’auteur de tout travail qu’ils réalisent dans un cours.) La phrase suivante dit que soumettre ce travail à un outil tiers sans contrat en place « may be a violation of that student's copyright and intellectual property rights. » (peut constituer une violation des droits d’auteur et de propriété intellectuelle de cet étudiant).

Regardez qui cela protège et qui cela limite. Le paragraphe sur le droit d’auteur porte sur votre travail soumis par quelqu’un d’autre ; il ne dit pas qui est cette personne, et les directives qui l’entourent s’adressent à ceux qui enseignent et notent. Ce que la page ne fait pas, c’est vous ménager une exception : sa propre interdiction, à la section 3.0, est écrite sans sujet — l’utilisation d’un logiciel de détection tiers pour évaluer le travail des étudiants est interdite sans contrat, qui que ce soit qui la fasse. Lisez-la comme une position institutionnelle plutôt que comme une autorisation. Cette page ne porte ni numéro de version ni date : elle est donc citée telle que lue le 18 septembre 2026.

1. Cherchez la page actuelle de votre propre établissement, pas la capture d’écran de quelqu’un d’autre. Ces règles varient d’une université à l’autre et changent d’une année universitaire à l’autre. Le cadre de Leeds a changé ce mois de septembre ; la position de Reading existe en trois versions qui circulent.
2. Lisez qui la règle lie, et vérifiez la ligne d’audience de la page elle-même. Deux des trois exemples ici s’adressent au personnel — celui de Reading le dit dès sa première phrase — et un seul, celui de Leeds, est écrit au sujet des étudiants. Une règle qui dit aux correcteurs de ne pas faire passer le travail des étudiants dans un détecteur n’est pas une règle qui vous dit de ne pas vérifier le vôtre. Les deux finissent dans les mêmes résumés, et c’est dans les résumés que la distinction se perd.
3. Rappelez-vous ce que vaudrait de toute façon le résultat. Les fournisseurs de détecteurs publient des seuils de longueur en dessous desquels ils disent leurs propres résultats peu fiables, et un simple paragraphe se situe sous la plupart d’entre eux — ce que cinq d’entre eux publient met les chiffres en regard.
4. Utilisez le canal que votre établissement vous a réellement donné, s’il en existe un. Ce que vous pouvez faire analyser, et combien de fois, dépend de ce que votre école a activé : comment vérifier son travail avant de le rendre.
5. Si votre établissement n’a rien écrit, c’est à vous de décider. Les règles ci-dessus sont les réponses de trois universités, pas une norme de secteur. Sur les dix-neuf déclarations institutionnelles que nous avons recueillies sur les détecteurs d’IA, aucune ne s’adresse à un étudiant qui vérifie son propre brouillon : elles portent toutes sur ce que le personnel peut utiliser et sur ce à quoi un jury peut se fier.

Est-ce une inconduite académique de faire passer sa propre dissertation dans un détecteur ? Aucun des documents cités ici ne le dit. La politique de Leeds dit aux étudiants de ne pas utiliser ces sites et explique pourquoi dans son tutoriel Turnitin ; Reading présente la chose comme une approche intérimaire du dépôt ; UT Austin la traite sous l’angle des achats et du droit d’auteur. Si le règlement de votre propre établissement dit quelque chose de plus strict, c’est son règlement qui s’applique à vous.

Mon université n’a rien écrit à ce sujet. Que faire ? Alors il n’y a aucune règle à enfreindre, et les questions pratiques restent : ce que le site fait de votre fichier, et si un résultat sur un brouillon partiel veut dire quoi que ce soit. Les deux méritent une réponse avant de coller quoi que ce soit.

Cela vaut-il aussi pour les outils de grammaire et de reformulation ? C’est une autre question, avec une autre réponse, et les réponses diffèrent fortement d’un établissement à l’autre. La politique de Leeds mérite d’être lue en entier sur ce point, car elle repose sur deux définitions et deux règles. Elle définit « technologies » (technologies) comme « digital tools, including generative artificial intelligence (GenAI) and translation aids, that are paid, unpaid or provided by the University » (outils numériques, y compris l’intelligence artificielle générative (GenAI) et les aides à la traduction, payants, gratuits ou fournis par l’université), et « paid services » (services payants) comme « an external person and/or company paid for by the student » (une personne et/ou une entreprise externe rémunérée par l’étudiant). Les règles qui suivent sont : « Students are permitted to use technologies to prepare work for assessment if restrictions are not specified within the assessment brief » (les étudiants sont autorisés à utiliser des technologies pour préparer un travail soumis à évaluation si aucune restriction n’est précisée dans le sujet) et « Students are not permitted to use paid services to prepare work for assessment. » (les étudiants ne sont pas autorisés à utiliser des services payants pour préparer un travail soumis à évaluation). La catégorie dans laquelle tel outil tombe, dans votre université et sous votre sujet d’évaluation, personne d’autre ne peut en décider pour vous.

Où se placent les établissements qui restreignent les preuves issues des détecteurs ? Ils se recoupent, mais ce n’est pas le même groupe. Une règle sur les preuves qu’un jury d’inconduite peut retenir n’est pas une règle sur qui peut déposer un fichier. Les 19 établissements qui limitent l’usage ou les preuves des détecteurs d’IA classe les déclarations selon le type de règle dont il s’agit.

• University of Leeds, Academic Integrity and Assistance Policy (politique d’intégrité académique et d’assistance) (version 1.0, approuvée par le Sénat le 8 juillet 2026, pour 2026/27), ainsi que le generative AI hub (hub d’IA générative), qui indique qu’elle a remplacé le système de feux tricolores.
• University of Leeds, guidance to staff on the use of artificial intelligence (directives au personnel sur l’utilisation de l’intelligence artificielle). Pas de numéro de version ni de date sur la page ; lue le 18 septembre 2026.
• University of Reading, AI in teaching, learning and assessment (l’IA dans l’enseignement, l’apprentissage et l’évaluation) et assessment and feedback guidance (directives sur l’évaluation et la rétroaction).
• University of Reading, GenAI tools and assessment (outils GenAI et évaluation), V1.4 (June 2025), ainsi que la August 2026 policy statement (déclaration de politique d’août 2026) (version 1.0, date d’approbation 12/08/26).
• UT Austin Office of the Provost, AI detection software guidance (directives sur les logiciels de détection d’IA). Pas de numéro de version ni de date sur la page ; lue le 18 septembre 2026.