WGU et votre score IA Grammarly : quel chiffre voit l’évaluateur ?

Si vous avez d’un côté un pourcentage IA Grammarly à l’écran et de l’autre un pourcentage sur votre page de dépôt WGU, aucun des deux n’est un verdict, et les deux ne mesurent pas la même chose. Le chiffre WGU est un score de similarité, que WGU définit comme « the percentage of matching content in your submission » (le pourcentage de contenu correspondant dans votre dépôt). Le chiffre Grammarly est l’estimation propre à Grammarly de la part de votre texte qui ressemble à de l’écriture par IA. WGU fait également tourner une détection d’IA, et a écrit noir sur blanc que les étudiants ne voient jamais celle-là.

Cela compte, parce que le chiffre Grammarly n’est l’entrée de rien chez WGU, dans tout ce que j’ai pu trouver par écrit. Grammarly dit lui-même que son score ne doit pas se lire comme une prédiction de ce que renverra le détecteur de quelqu’un d’autre, et aucune page WGU que j’ai pu lire ne décrit un pourcentage comme le déclencheur de quoi que ce soit.

Ce n’est pas la même chose que « rien n’est vérifié ». Quelque chose l’est, et WGU l’a décrit. Le reste de cette page, c’est cette description, plus ce que sont les autres chiffres de votre écran, le tout tiré de pages que vous pouvez ouvrir vous-même.

Le guide de dépôt de WGU est précis sur le nombre de résultats que vous obtenez : « After uploading your work, refresh the page to see three (3) scan results that may be available to students for review before submission. » (Après avoir téléversé votre travail, actualisez la page pour voir trois (3) résultats d’analyse susceptibles d’être mis à la disposition des étudiants pour relecture avant le dépôt)

Les trois premières sont les trois colonnes des captures d’écran de la page d’aide de WGU : SIMILARITY, PROFESSIONAL COMMUNICATION, CONTENT. Aucune n’est intitulée AI.

La surface Grammarly sur laquelle vous vous trouvez compte aussi. La page AI Detector gratuite de grammarly.com affiche « —% of this text appears to be AI-generated » (— % de ce texte semble avoir été généré par une IA), avec deux sous-libellés en dessous : « Resembles AI text » (ressemble à du texte IA) et « No AI text patterns found » (aucun motif de texte IA détecté). La version documentée dans le guide d’assistance Grammarly est une fonction payante qui apparaît dans Google Docs, Word et l’éditeur propre de Grammarly, et les formules Grammarly for Education figurent dans sa liste des formules éligibles. Que votre établissement l’ait activée ou non est une autre question, à laquelle je ne peux pas répondre de l’extérieur.

Le reste du guide de dépôt de WGU ne mentionne pas l’IA non plus. J’ai cherché "AI" comme mot entier dans cette page : 15 023 caractères de corps d’article, zéro occurrence, et zéro également pour "artificial intelligence". En comptant "the" comme mot entier, en respectant la casse, le même texte renvoie 117 : le compteur fonctionnait donc bien. La page pas à pas sur le dépôt d’une performance assessment ne contient nulle part les lettres AI comme mot.

Des fournisseurs différents, c’est la petite raison. Des unités différentes, c’est la vraie.

Un pourcentage de similarité monte quand vos mots correspondent à un texte qui existe déjà quelque part. Citez le barème, reformulez l’énoncé du devoir, mobilisez la même norme de soins infirmiers que tous les autres étudiants du cours, et il grimpe. Un pourcentage IA monte quand un modèle estime que vos phrases ont l’air écrites par une machine. Aucun des deux ne fait bouger l’autre, et il n’existe pas de conversion entre eux.

Grammarly dit la moitié inter-outils de tout cela sans détour, dans son AI Detector user guide :

The AI detection feature uses a proprietary in-house model, so the scores may differ from those of other solutions like Turnitin, GPTZero, Copyleaks, and others. You should not view any scores from Grammarly's AI detection as a clear indication that your professor will see the same score when they run it through their preferred AI detector. However, our model is trained similarly to some of the other most accurate and used detectors, so we believe the scores should be directionally aligned. (La fonction de détection d’IA utilise un modèle interne propriétaire : les scores peuvent donc différer de ceux d’autres solutions comme Turnitin, GPTZero, Copyleaks et d’autres. Vous ne devez considérer aucun score issu de la détection d’IA de Grammarly comme une indication claire que votre professeur verra le même score en le passant dans son détecteur d’IA préféré. Toutefois, notre modèle est entraîné de manière similaire à certains des autres détecteurs les plus précis et les plus utilisés : nous estimons donc que les scores devraient être alignés en tendance.)

La dernière phrase est aussi de eux, et elle va dans l’autre sens que les deux précédentes. Je l’ai laissée plutôt que de m’arrêter à la proposition qui m’arrangeait. La position de Grammarly, lue dans son ensemble, est que les scores ne correspondront pas, mais qu’elle s’attend à ce qu’ils aillent dans le même sens.

La même page dit que le pourcentage « should not be used as an objective source of truth » (ne doit pas être utilisé comme source objective de vérité), et que la fonction « is not 100% accurate and should not be used as a definitive assessment of whether AI-generated text is present » (n’est pas exacte à 100 % et ne doit pas servir d’évaluation définitive de la présence de texte généré par IA). La page publique de l’AI Detector de Grammarly dit de l’outil qu’il « Achieves 99% detection accuracy and ranks #1 on RAID's independent benchmark » (atteint 99 % de précision de détection et se classe n° 1 au benchmark indépendant de RAID). Les deux pages sont celles de Grammarly, les deux étaient en ligne, et je les ai ouvertes l’une après l’autre dans la même session. Je ne vais pas trancher cela. Je me contente d’indiquer quelle phrase figure sur quelle page, pour que vous puissiez mettre le chiffre que vous avez en main en balance avec les deux.

Une phrase de ce guide vaut plus que tous les pourcentages :

traditional, non-generative corrections in the form of Grammarly red and blue underlines should typically not impact the percentage score. However, using more sophisticated Grammarly writing agents in docs, including the Grammarly agent, or using the Grammarly generative AI assistant in Google Docs and Word to meaningfully rewrite sentences and full paragraphs will raise the percentage score. (Les corrections traditionnelles non génératives, sous forme de soulignements rouges et bleus de Grammarly, ne devraient normalement pas peser sur le score en pourcentage. En revanche, utiliser des agents d’écriture Grammarly plus sophistiqués dans les documents, y compris l’agent Grammarly, ou utiliser l’assistant d’IA générative de Grammarly dans Google Docs et Word pour réécrire substantiellement des phrases et des paragraphes entiers, fera monter le score en pourcentage.)

Si votre chiffre a bondi après une passe d’édition, cette phrase vous dit où regarder : avez-vous accepté des corrections de soulignement ou des réécritures par agent ? Pour le propre modèle de Grammarly, ce ne sont pas la même entrée.

Cette partie se trouve sur wgu.edu et non derrière le portail étudiant, ce qui explique sans doute qu’on en parle si rarement. C’est un billet de blog signé, pas une politique : « Guiding Responsible Student Use of AI » (Accompagner un usage responsable de l’IA par les étudiants), par Debbie Fowler, Senior Vice President of Academic Delivery, publié le 24 juin 2025.

WGU's similarity checker includes an AI detection tool that operates in the background, collecting data on the presence of AI-generated text in student submissions. This data is accessible only to the academic integrity team for analysis. Although the tool boasts a 0.2% false positive rate, AI detection relies on linguistic patterns—such as sentence lengths, hyphens, average number of syllables, and parts of speech—to identify potential AI-generated content. (Le vérificateur de similarité de WGU inclut un outil de détection d’IA qui fonctionne en arrière-plan et collecte des données sur la présence de texte généré par IA dans les dépôts des étudiants. Ces données ne sont accessibles qu’à l’équipe chargée de l’intégrité académique, à des fins d’analyse. Bien que l’outil se targue d’un taux de faux positifs de 0,2 %, la détection d’IA s’appuie sur des motifs linguistiques — comme la longueur des phrases, les traits d’union, le nombre moyen de syllabes et les parties du discours — pour repérer du contenu potentiellement généré par IA.)

Le paragraphe suivant donne la règle de décision, et ce n’est pas un chiffre. Il évoque aussi Grammarly sans qu’on lui demande :

Most detection tools only indicate that content is "likely AI-generated," as they cannot definitively distinguish between AI-generated writing and writing that reflects limited skills. Consequently, human analysis remains essential. Additionally, tools like Grammarly may be flagged due to their influence on sentence structure. Given that even one false positive is unacceptable, WGU relies on overt evidence of generative AI use to identify integrity violations. (La plupart des outils de détection indiquent seulement que le contenu est « probablement généré par IA », car ils ne peuvent pas distinguer de façon définitive une écriture générée par IA d’une écriture qui reflète des compétences limitées. Par conséquent, l’analyse humaine reste essentielle. De plus, des outils comme Grammarly peuvent être signalés en raison de leur influence sur la structure des phrases. Étant donné qu’un seul faux positif est déjà inacceptable, WGU s’appuie sur des preuves manifestes d’usage d’IA générative pour identifier les manquements à l’intégrité.)

Deux phrases qui s’y suivent valent plus que n’importe quel chiffre sur votre écran. WGU dit que des outils comme Grammarly « may be flagged » (peuvent être signalés) en raison de leur influence sur la structure des phrases, puis dit qu’elle s’appuie sur « overt evidence of generative AI use » (des preuves manifestes d’usage d’IA générative) pour constater les manquements. Autrement dit, WGU dit elle-même qu’un outil grammatical approuvé par l’établissement peut apparaître dans une analyse, et qu’une analyse qui détecte quelque chose n’est pas ce sur quoi WGU dit s’appuyer pour agir. C’est à peu près pour cela qu’un étudiant peut trimbaler un pourcentage Grammarly élevé pendant tout un trimestre sans jamais entendre parler de personne.

Reste donc la question de ce que signifie concrètement une « preuve manifeste », et le billet y répond. Voici ce que recherche un évaluateur humain, textuellement ; c’est la seule description publiée que j’aie trouvée de ce sur quoi repose réellement une décision IA chez WGU :

• Langage répétitif
• Erreurs grammaticales
• Contenu vague
• Absence de point de vue personnel
• Erreurs factuelles
• Sources fausses et introuvables

L’une de ces six fait l’essentiel du travail en ce moment. Le billet qualifie les citations fabriquées de « a recent, prevalent issue » (un problème récent et répandu), et c’est le seul élément de la liste auquel une conséquence publiée soit attachée :

When unverifiable sources are identified, the evaluation team locks the submission and returns it without evaluation. The student must then meet with their instructor to revise the work, and the instructor must validate all sources before the evaluation is unlocked. (Lorsque des sources non vérifiables sont identifiées, l’équipe d’évaluation verrouille le dépôt et le renvoie sans l’évaluer. L’étudiant doit alors rencontrer son instructeur pour réviser le travail, et l’instructeur doit valider toutes les sources avant que l’évaluation soit déverrouillée.)

C’est le premier barreau, et le billet décrit la suite de l’échelle dans le paragraphe suivant : « egregious integrity violations warrant academic warnings that require revisions » (les manquements à l’intégrité flagrants justifient des avertissements académiques exigeant des révisions) et « Multiple integrity violations result in coaching conversations with the academic coaching center, instruction faculty, and student conduct office. » (Des manquements à l’intégrité multiples donnent lieu à des entretiens d’accompagnement avec le centre de coaching académique, les enseignants et le bureau de la conduite étudiante) Cela vaut la peine d’être su si ce que vous demandez vraiment, c’est à quel point il faut s’inquiéter. Regardez toutefois à quel mot tient chaque barreau. L’avertissement académique tient à « egregious » (flagrant), pas à la répétition, et c’est seulement aux manquements « multiple » (multiples) que WGU associe le bureau de la conduite. Une seule soumission verrouillée n’est donc pas automatiquement une affaire de conduite, et une première suffisamment grave peut tout de même valoir un avertissement.

Deux réserves, énoncées ouvertement plutôt que reléguées en bas de page. Le billet est daté de juin 2025, alors que la politique IA n’est entrée en vigueur que le 1er novembre 2025 et que son journal des révisions court jusqu’au 18 mai 2026. Et « boasts a 0.2% false positive rate » (se targue d’un taux de faux positifs de 0,2 %) est la phrase de WGU, le verbe de WGU, à propos d’un outil que WGU ne nomme pas ; le billet ne donne aucune source pour ce chiffre. Je ne l’ai pas vérifié, et vous ne pouvez pas le faire non plus.

Le symbole que l’on lit comme "N/A", un cercle barré d’une diagonale, a une signification documentée, et WGU l’explicite dans une FAQ sur les dépôts :

I see a message that says, "A scan is not required for your attachment." (Je vois un message qui dit : « Aucune analyse n’est requise pour votre pièce jointe. » Quelque chose ne va pas ? Non. Certaines tâches ne requièrent pas d’analyse de similarité ni de communication professionnelle. Si vous voyez ce message, il confirme qu’aucune analyse n’est requise : vous pouvez déposer votre tâche en toute sécurité. Ce n’est pas une erreur, et cela ne signifie pas non plus que votre dépôt a échoué. Pour plus d’aide, consultez Understanding Similarity Reports.) Is something wrong? No. Some tasks do not require a Similarity or Professional Communication scan. If you see this message, it confirms that a scan is not required; you can safely submit your task. It is not an error, nor does it mean your submission failed. For more help, review Understanding Similarity Reports.

Il marque donc une analyse que vous êtes autorisé à sauter. Ce n’est pas un résultat qu’on vous cache, et ce n’est pas non plus un verdict IA de zéro.

Comptez tout de même les icônes avec soin, car la page se contredit. Le texte dit : « The Professional Communication scan will deliver one of four result indicators » (l’analyse de communication professionnelle fournira l’un de quatre indicateurs de résultat), puis en nomme quatre : coche verte, triangle jaune, le symbole "no", et le document avec une croix. La légende des symboles plus bas sur la même page, intitulée « Example Professional Communication scan indicator symbol key » (exemple de légende des indicateurs de l’analyse de communication professionnelle) et numérotée Figure 8, comporte sept lignes. Elle se trouve juste après l’énumération des quatre, on la dépasse donc facilement en défilant. Les trois que le texte omet sont un pouce vert levé (« Your attachment seems ready for evaluation » (votre pièce jointe semble prête à être évaluée)), un cercle tournant (« Your attachment is being scanned. Please wait 3-5 minutes » (votre pièce jointe est en cours d’analyse. Veuillez patienter 3-5 minutes)) et un point d’exclamation rouge (« There was an error scanning your attachment » (une erreur s’est produite lors de l’analyse de votre pièce jointe)). Si vous ne lisez que le texte, vous pouvez facilement conclure que votre icône n’existe pas.

Voici la seule chose que je n’ai pas pu vérifier, et c’est justement celle qui vous aiderait le plus. Quatre articles WGU vont plus loin que tout ce qui précède, et les quatre redirigent vers la page de connexion étudiante : « Understanding Similarity Reports » (Comprendre les rapports de similarité), la "Grammarly for Education FAQ", le « Student Guide to Using AI at Western Governors University » (guide de l’étudiant pour l’usage de l’IA à la Western Governors University), et une page que les pages publiques désignent comme « AI and Academic Integrity at WGU » (l’IA et l’intégrité académique à WGU) et dont sa propre adresse l’appelle AI Text Generation in WGU Assessments FAQ. J’ai essayé chacune trois fois. Vous pouvez ouvrir les quatre et moi non : c’est donc le travail que je vous rends. Lisez-les depuis l’intérieur du portail, et si, après cela, l’icône de votre tâche reste introuvable, demandez à votre enseignant à laquelle des trois analyses (similarity, professional communication ou content) elle appartient avant de réécrire un seul paragraphe à cause d’elle.

Ces deux affirmations reviennent constamment et aucune n’est assortie d’une source : je suis donc parti à la recherche d’une source.

Six pages WGU pertinentes sont lisibles sans connexion : la politique IA, le guide de dépôt des performance assessments, Upholding Academic Integrity at WGU, la politique d’intégrité académique, le Student Code of Conduct et les Assessment Policies. Corps d’article uniquement, soit 101 794 caractères au total. Sur l’ensemble des six :

Même règle de comptage que plus haut, "the" comme mot entier et en respectant la casse, appliquée aux six corps de texte : 804. Une chaîne de contrôle absurde renvoie 0. Les zéros ci-dessus sont donc de vrais zéros, et non une recherche cassée.

Je n’ai trouvé aucun document WGU indiquant que la détection d’IA a été désactivée, ni aucun indiquant qu’il a été demandé au personnel d’arrêter de vérifier. Ce que j’ai trouvé, c’est l’inverse, et cela vient de WGU elle-même : un outil qui « operates in the background » (fonctionne en arrière-plan).

Cela coupe dans les deux sens, et je préfère le dire moi-même plutôt que de voir ça cité dans un seul sens. Ces mêmes six pages ne contiennent pas non plus de phrase confirmant que la détection est activée, pas de seuil publié, pas de pourcentage IA. Le mot "percentage" apparaît exactement une fois dans les 101 794 caractères, et c’est la phrase citée en haut de cette page, celle qui définit le score de similarité. Qu’un outil en arrière-plan existe ne signifie pas qu’un chiffre décide de quoi que ce soit ; l’absence de seuil sur une page de politique ne signifie pas que rien ne tourne.

Les mots "faculty" et "staff" n’apparaissent chacun qu’une seule fois dans toute la politique IA, dans la même phrase, et la voici :

Faculty and academic staff may report suspected misuse of AI tools to the academic integrity or student conduct office. (Les enseignants et le personnel académique peuvent signaler une utilisation suspecte d’outils d’IA au bureau de l’intégrité académique ou de la conduite étudiante.)

C’est une autorisation de signaler. Cela ne dit rien sur les détecteurs, dans un sens comme dans l’autre. Et le comptage ci-dessus porte sur ce qui est public, ce qui n’équivaut pas à tout ce que WGU a écrit ; les pages protégées par une connexion listées dans la section précédente en sont exclues.

Un élément de tout cela correspond à quelque chose de publié, et c’est probablement de là que tout est parti. Que vous ne voyiez rien correspond exactement à ce que WGU a décrit. Les données sont « accessible only to the academic integrity team » (accessibles uniquement à l’équipe chargée de l’intégrité académique).

Classé selon ce que WGU a réellement écrit, pas selon ce qui vous paraît urgent.

1. Ouvrez chaque source et vérifiez qu’elle existe. Parmi les six signes que WGU dit rechercher chez ses évaluateurs, les citations fabriquées sont celui qu’elle qualifie de « a recent, prevalent issue » (un problème récent et répandu), et le seul assorti d’une conséquence publiée : l’équipe d’évaluation verrouille le dépôt et le renvoie sans l’évaluer, et votre enseignant doit valider toutes les sources avant sa réouverture. Quinze minutes à cliquer sur votre propre bibliographie est la chose la plus utile que vous puissiez faire ce soir.
2. Lisez le rapport de similarité, pas le total de similarité. Le libellé du barème, l’énoncé du devoir et les définitions standard que vous avez citées correspondront tous à quelque chose. L’exigence énoncée par WGU est que « your work needs sufficient original content » (votre travail doit comporter suffisamment de contenu original) pour être évalué au regard des compétences, ce qui est une question posée à votre copie et non à un chiffre (comment un rapport de similarité diffère d’un rapport IA).
3. Vérifiez ce que vous avez accepté dans Grammarly, pas le score qu’il a donné. Son propre guide traite les corrections de soulignement et les réécritures par agent comme des entrées différentes.
4. Vérifiez si votre usage doit être cité. La politique sépare nettement les deux. L’orthographe, la grammaire, la ponctuation et « Enhancing clarity, sentence structure, and fluency of language (e.g., Grammarly for Education, Microsoft Editor) » (améliorer la clarté, la structure des phrases et la fluidité du langage, par ex. Grammarly for Education, Microsoft Editor) sont listés comme utilisables sans citation. « Generating or paraphrasing portions of content » (générer ou paraphraser des parties du contenu), le résumé de sources et « Developing arguments, examples, or supporting details » (développer des arguments, des exemples ou des détails à l’appui) figurent sur la liste nécessitant une citation. Les consignes du cours et du programme peuvent être plus strictes que le manuel, et la politique le dit elle-même.
5. Conservez l’historique de rédaction. Cela ne coûte rien et répond à une question qu’aucun pourcentage ne peut trancher (l’historique des versions comme preuve).
6. Si quelque chose ne va pas, vous recevrez un courriel, pas un chiffre. Le processus décrit par WGU est que « Students are not notified unless a concern is identified » (les étudiants ne sont prévenus que si un problème est identifié), et le contact vient d’un coach de l’Academic Coaching Center, avec des directives et des ressources (que faire si c’est vous qui l’avez écrit).

WGU utilise-t-il Turnitin ? Rien de ce que j’ai pu lire ne le dit. Les pages publiques parlent de « similarity-checking software » (logiciel de vérification de similarité) et ne nomment jamais de fournisseur dans le texte, et "Turnitin" n’apparaît nulle part dans les 101 794 caractères que j’ai parcourus. Le guide de dépôt comme l’article sur l’intégrité académique portent l’étiquette "Copyleaks", qui est une étiquette apposée par WGU à l’article, non une phrase écrite par WGU. Prenez cela comme un indice, pas comme une réponse.

Mon score de similarité est à un chiffre et Grammarly annonce plus de 80 %. Lequel est faux ? Sans doute aucun des deux. L’un compte le texte correspondant, l’autre estime la part de votre écriture qui ressemble à une production d’IA. Un devoir peut tout à fait être bas sur l’un et haut sur l’autre, et l’écart entre les deux n’est pas une preuve contre vous.

Grammarly est-il autorisé à WGU ? La politique IA le nomme directement : « Tools that provide basic spelling, grammar, and syntax corrections—such as Grammarly for Education, built-in spell-checkers, and grammar functions in word processing software—are considered acceptable and do not require citation. » (Les outils qui fournissent des corrections de base en orthographe, grammaire et syntaxe — comme Grammarly for Education, les correcteurs orthographiques intégrés et les fonctions grammaticales des logiciels de traitement de texte — sont considérés comme acceptables et ne nécessitent pas de citation) La génération et la paraphrase figurent en revanche sur la liste nécessitant une citation. Les consignes de votre cours peuvent ajouter des exigences supplémentaires.

Pourquoi mon score IA a-t-il augmenté alors que j’ai seulement corrigé la rédaction ? Le guide Grammarly sépare deux choses : les corrections par soulignement rouge et bleu, dont il dit qu’elles « should typically not impact the percentage score » (ne devraient normalement pas peser sur le score en pourcentage), et les réécritures par agent, dont il dit qu’elles « will raise the percentage score » (feront monter le score en pourcentage), parce qu’elles proviennent de son propre LLM.

Que signifie le cercle barré, ou un contrôle IA vide ? La formulation documentée de WGU est « A scan is not required for your attachment » (aucune analyse n’est requise pour votre pièce jointe), et sa FAQ ajoute que cela « is not an error, nor does it mean your submission failed. » (n’est pas une erreur et ne signifie pas que votre dépôt a échoué)

Les données IA en arrière-plan seront-elles utilisées contre moi ? La position publiée de WGU est que ces données sont « accessible only to the academic integrity team for analysis » (accessibles uniquement à l’équipe chargée de l’intégrité académique, à des fins d’analyse), que « human analysis remains essential » (l’analyse humaine reste essentielle) et qu’elle « relies on overt evidence of generative AI use to identify integrity violations » (s’appuie sur des preuves manifestes d’usage d’IA générative pour identifier les manquements à l’intégrité). Aucune page WGU que j’aie pu lire ne décrit un pourcentage comme le déclencheur de quoi que ce soit.

Questions voisines que cette page laisse délibérément de côté :

• Turnitin détecte-t-il Grammarly comme une écriture IA ? est le cas inverse : Grammarly comme élément analysé, dans un cours qui utilise Turnitin. Turnitin y a répondu par écrit, avec une nuance que la plupart des résumés omettent.
• Test de Grammarly AI Humanizer porte sur l’outil de réécriture distinct de Grammarly et sur ce que sa propre page établit ou non.
• Quels outils d’écriture comptent comme « assistance IA » à déclarer ? est la question de la déclaration chez les éditeurs et les universités, pour le cas où la liste de votre établissement s’épuise avant votre situation.
• Pourquoi deux détecteurs donnent des scores différents au même paragraphe entre dans la mécanique de l’écart décrit plus haut, et ce que mesurent les détecteurs d’IA explique de quoi ce chiffre est le chiffre.

Tout ce qui précède a été lu hors connexion le 15 septembre 2026, dans un navigateur et non par script, car `cm.wgu.edu` renvoie 403 aux requêtes scriptées et un script aurait signalé ces pages comme vides. Les pages institutionnelles changent. Rouvrez-les avant de vous appuyer sur quoi que ce soit ici.

• WGU Student Policy Handbook, Utilisation des outils d’intelligence artificielle. En vigueur depuis le 1er novembre 2025 ; le journal des révisions court jusqu’au 18 mai 2026.
• WGU Knowledge Center, Dépôt des performance assessments. Dernière modification le 8 septembre 2026.
• WGU Knowledge Center, Défendre l’intégrité académique à WGU.
• WGU Student Policy Handbook, Intégrité académique, Code de conduite étudiante et Politiques d’évaluation. Ces trois-là, plus les deux ci-dessus et la politique IA, sont les six pages du comptage de 101 794 caractères.
• Blog WGU, Accompagner un usage responsable de l’IA par les étudiants, par Debbie Fowler, SVP Academic Delivery, publié le 24 juin 2025.
• Assistance Grammarly, Guide d’utilisation de l’AI Detector.
• Grammarly, Page produit de l’AI Detector.

Derrière la connexion étudiante WGU, et donc non utilisées ici : Understanding Similarity Reports, la Grammarly for Education FAQ, le Student Guide to Using AI at Western Governors University et la AI Text Generation in WGU Assessments FAQ.