Recommandations concernant l'usage de l'IA

• Cette page a pour but de proposer quelques outils aux enseignant-es dans le cadre des évaluations, et plus particulièrement en vue des sessions d’examens de l’année en cours.
• Il s’agit de s’assurer que l’évaluation porte sur les capacités, compétences et connaissances des étudiant-es, et non sur leurs capacités techniques ou financières à se servir de l’IA.
• Ces recommandations sont provisoires et évolutives, et susceptibles de varier en fonction des développements de l’IA.
• Les enseignant-es et les départements de la Faculté des lettres sont libres d'émettre leurs propres consignes ou directives, tant qu'elles ne contredisent pas le présent document ni la prise de position de l’Université. Le cas échéant, ce sont ces directives particulières qui seront citées dans la « Déclaration sur l’honneur » (cf. infra, phrase 1).

Prise de position sur l'intelligence artificielle du Rectorat de l'UNIGE du 1er juillet 2024

Document complet

• « L’Université de Genève (UNIGE) soutient l’évolution de l’intelligence artificielle (IA) et est favorable à son utilisation. »
• « Il revient aux facultés et aux centres interfacultaires de décider des modalités de l’intégration de l’IA dans leurs activités d’enseignement et d’élaborer les conditions d’utilisation spécifiques des outils d’IA génératives pour les activités de recherche, d'enseignement et d’apprentissage. Notamment, il est de leur responsabilité d’édicter des consignes claires concernant les activités pédagogiques et les évaluations de compétences et d’adapter les dernières, si nécessaire. Le rectorat apporte son soutien dans les réflexions et dans l’élaboration des cadres respectifs, en favorisant les échanges transversaux et un socle commun afin d’encourager une harmonisation des pratiques institutionnelles. »

Considérations générales concernant la Faculté des lettres

• Au-delà de ces conseils, il est recommandé de se pencher (et d’attirer l’attention des étudiant-es) sur les considérations suivantes,  particulièrement importantes dans une Faculté des lettres.
• Les outils de l’IA ont une très grande valeur pour simplifier et accélérer le travail sur des domaines que l’on domine déjà. L’IA peut être source de motivations, en particulier pour effectuer des tâches répétitives. En revanche, tout recours à ces outils pour un usage que l’étudiant-e ne maîtrise pas, que ce soit pour la rédaction, la recherche d’information, l’élaboration d’une argumentation originale ou la compétence linguistique, est susceptible avoir un effet délétère sur l’acquisition de compétences.
• Sans cette prise de conscience, non seulement l’étudiant-e serait incapable de reconnaître les éventuelles erreurs de l’outil, mais encore les défauts, en particulier rédactionnels, de l’étudiant-e seraient entièrement masqués par l’usage de l’outil. Ainsi, ces défauts ne pourraient être détectés et corrigés par l’enseignant-e dans le but d’améliorer les compétences de l’étudiant-e. Réciproquement, les lacunes critiques et le manque de connaissance quasi systématique des textes rédigés avec une IA seraient associées à des lacunes de l’étudiant-e, ce qui serait à son désavantage.
• Dans une faculté de Lettres, où nous cherchons à former les étudiant-es entre autres à écrire et interpréter, il est nécessaire qu’en tant qu’enseignant-es, nous ayons comme but de leur donner des compétences supérieures à ce que l’outil peut fournir. L’objectif est de leur offrir les moyens de développer une pensée autonome, de garder un esprit critique, notamment dans le choix des sources, et de savoir juger avec discernement les résultats fournis par l’IA. Dans le cas contraire, leur spécificité ne pourrait être reconnue lors, par exemple, de leur entrée sur le marché du travail.
• Les départements sont invités à identifier les connaissances et les compétences indispensables à leur discipline, de réfléchir à la plus-value que les outils de l’IA apportent à la formation des étudiant-es dans leur domaine et, inversement, de réfléchir à ce que l’IA ne peut accomplir de pertinent dans leur domaine. En fonction de cela, les modes d’évaluation pourront/devront être réexaminés.
  Les enseignant-es sont aussi encouragé-es à se mettre à jour des possibilités de l’outil pour conduire les étudiant-es à savoir détecter les limites de l’IA, et à rendre des prestations écrites ou orales dont la supériorité ou la différence par rapport à une production confiée à l’IA sera flagrante.
• In fine, il s’agit de responsabiliser les étudiant-es par rapport à ce qu’elles ou ils viennent chercher et pourront exhiber en obtenant un diplôme de Lettres à l’Université.

Recommandations aux enseignant-es

• La sensibilisation des étudiant-es (et des enseignant-es) risque de ne pas être immédiate. C’est la raison pour laquelle une liste de recommandations et de propositions a été établie. Elle n’est ni exhaustive ni définitive, puisque l’objectif est de parvenir à un degré de prise de conscience qui la rende inutile. Mais elle peut aider à s’orienter dans un premier temps.
• Travaux à domicile : Lorsqu’un enseignement/demi-module/module est évalué par un travail écrit réalisé à domicile, avertir les étudiant-es qu’en cas de doute, la notation ou la validation du travail dépendra d’un entretien ou d’une discussion ciblant des aspects précis du travail rédigé fourni.
• Types d’exercice : Privilégier les exercices de type « commentaires de documents » (extraits même longs), plutôt que des synthèses générales : contexte, analyse précise des informations, élaboration de problématiques, interprétation spécifique, mise en perspective avec d’autres textes ou d’autres documents, etc.
• Ressources : Encourager l’utilisation de ressources ne figurant pas sur Internet (donc notamment des ouvrages papier et des archives).
• Références : Exiger des citations et des notes de bas de page précises (et non pas uniquement des bibliographies en fin de travail), attestant une lecture effective et un usage pertinent. Gérer le discours rapporté de manière à permettre au lecteur de savoir à tout moment à qui attribuer la responsabilité du contenu (l’auteur/les auteurs lu(s) et cité(s) ou le rédacteur du travail citant).
• Contexte : Contextualiser les exercices et les questions en ajoutant des exemples précis ayant été mentionnés pendant le cours. Demander aux étudiant-es de contextualiser leur réponse en la liant au contexte d'apprentissage du cours.
• Assistance rédactionnelle : Se réserver la possibilité d’interdire explicitement l’assistance rédactionnelle formelle si son usage rend la compétence linguistique personnelle de l’étudiant-e impossible à évaluer.

Propositions de consignes à donner aux étudiant-es

• Respecter le cadre établi pour chaque enseignement.
• Être conscient-es du fait que l’usage d’une assistance rédactionnelle formelle peut rendre la compétence linguistique personnelle de l’étudiant-e impossible à évaluer.
• Être conscient-es du fait que les outils donnent la plupart du temps des réponses qui sont verbeuses, trop vagues, voire erronées, bien qu’apparemment convaincantes.
• Être conscient-es du fait que, dans la très grande majorité des cas, toute information fournie à un outil d’IA générative, c’est à dire tout le contenu du prompt, est susceptible d’être ensuite réutilisée par l’IA elle-même ainsi que l’entreprise dont elle dépend. Aucune information sensible ou sous droit d’auteur ne doit donc être transmise à ces outils.
• Être conscient-es du coût environnemental de l’usage de l’IA.
• Déclarer le périmètre de l’usage d’outils d’IA de manière transparente par référencement clair ; suivre à ce sujet les consignes donnés par le guide « Référencer le recours aux IA génératives » élaboré par notre Bibliothèque : https://www.unige.ch/biblio/fr/actus/guide-iag/ en indiquant :

1. l’outil utilisé, avec la date de son utilisation, dans la bibliographie et, le cas échéant, dans le texte (citations, notes de bas de page, etc.); 
2. la méthodologie employée, par exemple l’indication de la ou des questions posées (« prompt ») et le produit généré ; si l’outil a été utilisé comme « relecteur » (pour corriger l’orthographe par exemple), ou s’il a été utilisé pour fournir des idées d’introduction, proposer un plan, fournir un résumé d’un article, etc.
3. toute autre indication complémentaire permettant de distinguer clairement la contribution personnelle de l’étudiant-e de celle de l’outil.

• Conserver les « conversations » faites avec les outils d’IA générative (questions ou prompts, réponses données), annexer cette documentation au travail si cela est demandé par l’enseignant-e ; pouvoir s’y référer a posteriori le cas échéant.
• Compléter les travaux faits à domicile par une déclaration sur l’honneur (cf. infra).

Déclaration sur l’honneur à joindre aux travaux évalués faits à domicile

Je certifie avoir pris connaissance des directives données par l’enseignant-e.

Je déclare sur l’honneur que ce travail est le résultat d'une recherche personnelle, que toutes les sources d'information que j’ai utilisées sont citées de façon complète et précise et que, le cas échéant, tout recours à l’IA est signalé selon les consignes que j’ai reçues de mes enseignant-es.

J’assume personnellement toutes les citations, les déclarations et les interprétations comme miennes.

Je reconnais que toute omission de source et toute citation fictive, inexacte ou incomplète relève du plagiat ou de la fraude et constitue donc une infraction grave, passible de sanctions au sein de l’Université. Il en va de même en cas d’utilisation non déclarée des outils d’IA.

(document à télécharger à l'adresse: https://www.unige.ch/lettres/espace-etudiants/documents)