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Rapport technique · Note de laboratoire 010 26 minutes de lecture

Évaluation après l'IA générative : paternité authentifiée, preuves de processus et examens à l'écran

L’IA générative peut réaliser de nombreux travaux écrits non supervisés selon des normes élevées, et aucun détecteur ne peut prouver qu’elle l’a fait. Ce rapport expose ce que les régulateurs britanniques et les organismes sectoriels attendent désormais, ce que dit la recherche sur la détection et comment concevoir les preuves qui établissent toujours la paternité : des moments supervisés, des conversations sur le travail, des preuves de processus légères et des examens sécurisés à l'écran.

À qui s'adresse-t-il

Responsables de l’évaluation et de l’intégrité académique, technologues de l’apprentissage, responsables des examens et équipes numériques dans les universités, collèges et écoles, et équipes de produits élaborant des outils d’évaluation.

Auteur
L'équipe EdTechLab
Portée
Écoles et qualifications en Angleterre ; Enseignement supérieur au Royaume-Uni ; diffusion sécurisée à l'écran
Statut au
5 octobre 2026

Principales conclusions

  1. Ofqual n'a pas encore décidé comment réglementer les examens sur écran. Le régulateur des examens d'Angleterre a clôturé sa consultation le 5 mars 2026 et analyse toujours les réponses. Il proposait par défaut aucune évaluation à l'écran, avec jusqu'à deux nouvelles spécifications à l'écran par jury d'examen à titre d'exception, aucune dans les matières comportant plus de 100 000 entrées, aucun appareil appartenant à l'étudiant et des spécifications séparées sur papier et sur écran.[1][2]
  2. Ce sont les cours, et non la salle d'examen, qui comportent le risque. Ofqual affirme que les examens supervisés restent largement protégés et que le Curriculum and Assessment Review recommande de ne pas étendre les cours écrits. Les cas avérés d’IA sont encore peu nombreux : 100 à l’été 2025, soit 2,0 % des cas de faute professionnelle étudiante.[8][11][17]
  3. Aucun des organismes britanniques que nous avons examinés ne considère le score d'un détecteur comme une preuve, et la recherche est d'accord. Ofqual, le Conseil conjoint pour les qualifications (JCQ), le Jisc et le Bureau de l'arbitre indépendant (OIA) traitent la détection comme une source de preuve tout au plus. Lors d'un test portant sur 14 outils, aucun n'a atteint une précision de 80 % ; dans un autre, la précision moyenne est passée de 39,5 % à 22,1 % après de simples modifications automatiques.[10][14][23][25][29][31]
  4. Les étudiants utilisent déjà l’IA dans leurs travaux évalués. Dans l'enquête de 2026 du Higher Education Policy Institute (HEPI) menée auprès de 1 054 étudiants de premier cycle britanniques, 94 % ont utilisé l'IA générative pour les aider dans leurs travaux d'évaluation et 12 % y ont inséré directement du texte généré par l'IA.[27]
  5. Les labels ne garantissent pas une évaluation ; la structure le fait. Les règles que les étudiants peuvent simplement ignorer changent peu. L'échelle d'évaluation de l'IA révisée relie les tâches sans IA aux environnements contrôlés, et la politique de l'Université de Sydney sépare les voies sécurisées et ouvertes.[28][34][35]
  6. Les preuves de processus doivent être légères. Le JCQ et l'OIA soulignent les brouillons, les points de contrôle et les courtes conversations. Les modèles de frappe traités pour identifier quelqu'un sont des données biométriques, et l'ICO, le régulateur britannique de la protection des données, exige une évaluation d'impact sur la protection des données (DPIA) avant d'utiliser tout système de reconnaissance biométrique.[14][25][39][46]
  7. Pour les examens sur écran, l'IA doit être désactivée à trois endroits. Les instructions du JCQ depuis le 1er septembre 2026 précisent que l'IA peut provenir de l'application, du système d'exploitation et du réseau, et que les centres doivent tester leur approche avant l'examen.[15]

Dates à planifier autour

5 mars 2026
Consultation sur écran d'Ofqual clôturée. Il a promis des réponses et des prochaines étapes en 2026 ; aucun n'était apparu au 5 octobre.[1][2]
1er septembre 2026
Les instructions d'examen 2026 du JCQ sont entrées en vigueur, avec de nouvelles règles pour désactiver l'IA sur les appareils d'examen.[15]
Plus tard en 2026
L'Office des étudiants (OfS) et Advance HE prévoient de publier leurs recherches sur l'IA dans l'enseignement supérieur.[20]
10 décembre 2026 (provisoire)
Statistiques de faute professionnelle d'Ofqual pour l'été 2026, y compris les cas d'IA.[11]

Ce que l’IA générative a changé

L'évaluation suppose que le travail soumis sous le nom d'un étudiant montre ce que cet étudiant est capable de faire. L'IA générative supprime cette hypothèse pour tout ce qui est fait sans supervision. Lors d'un test à l'aveugle dans une université britannique, les réponses entièrement écrites en GPT-4 ont été saisies dans cinq examens de psychologie de premier cycle passés à la maison : 94 % n'ont pas été détectés, et en moyenne, elles ont obtenu des notes d'une demi-limite supérieures au travail des vrais étudiants.[32] L'enquête HEPI de 2026 a révélé une utilisation quasi universelle des travaux évalués, certains étudiants craignant d'être accusés à tort.[27]

La question utile est donc moins de savoir si un étudiant a triché que de savoir si un résultat est fiable. Un article de 2024 soutient que la validité compte plus que la tricherie et que la technologie anti-triche peut aggraver la validité, par exemple en créant des problèmes d'inclusion.[36] La réglementation en Angleterre adopte déjà ce point de vue : la condition B4 de l'OfS exige que chaque évaluation soit valide et fiable, et ses directives indiquent que les évaluations permettant aux étudiants d'obtenir des notes pour un travail qui n'est pas le leur seraient probablement préoccupantes.[18]

Écoles et diplômes : Ofqual et JCQ

Ofqual a mis à jour son approche de l'intelligence artificielle le 16 juillet 2026. Il applique ses règles existantes basées sur les résultats, a déclaré aux jurys d'examen que « l'IA ne peut pas être utilisée comme marqueur unique » et aux juges que les examens supervisés restent largement protégés tandis que l'évaluation sans examen (NEA) fait face à une pression plus forte.[8] En mars 2026, il a demandé aux jurys d’examen de prendre des mesures immédiates contre l’utilisation abusive de l’IA, notamment une authentification plus rigoureuse du travail des candidats et des enseignants.[9] Sa note d'information d'avril 2026 demande aux conseils d'évaluer l'exposition de chaque évaluation par tâche, résultat, durée et supervision ; utiliser les outils de détection comme sources de preuves, et non comme seuls déterminants ; et envisager de supprimer ou de remplacer une évaluation lorsqu'il n'existe aucune mesure d'atténuation efficace, tout en vérifiant que les mesures d'atténuation n'endommagent pas ce qui est évalué.[10]

Les cas détectés restent peu nombreux. À l'été 2025, le plagiat lié à l'IA représentait 100 cas avérés : 75,0 % des cas de plagiat d'étudiants, mais 2,0 % de l'ensemble des 5 025 cas de faute professionnelle d'étudiants.[11] Ofqual fait état d'une inquiétude importante parmi les enseignants quant à l'ampleur potentielle des abus.[8]

Pour les centres, les règles figurent dans les orientations du JCQ Utilisation de l'IA dans les évaluations; la deuxième révision du 30 avril 2025 était toujours d'actualité le 5 octobre 2026. Les étudiants doivent soumettre leur propre travail, reconnaître toute utilisation de l'IA avec le nom et la date de l'outil et conserver une copie non modifiable des invites et des résultats. Le contenu reproduit à partir de l’IA ne donne droit à aucun crédit lorsque l’étudiant n’a pas satisfait aux critères de manière indépendante, et l’IA ne doit pas être le seul marqueur. Les mesures de prévention suggérées comprennent l'exécution de parties du travail sous supervision directe, la révision des étapes intermédiaires, de courtes discussions verbales et la restriction de l'IA sur les appareils du centre. Les préoccupations soulevées avant que l'étudiant ne signe la déclaration d'authentification restent au centre ; après cela, ils se rendent à l'organisme de récompense.[14]

Le rapport final de la révision des programmes d'études et d'évaluation (novembre 2025) a convenu : les examens devraient rester la principale forme d'évaluation, les cours écrits ne devraient pas se développer et la NEA devrait être utilisée uniquement là où elle constitue la seule méthode valable. Il a également demandé au ministère de l'Éducation (DfE) et à l'Ofqual de chercher à réduire la durée des examens du GCSE d'au moins 10 %.[17]

Examens sur écran : ce que propose Ofqual et où en est-il

Les règles d'Ofqual ne précisent pas actuellement si les examens sont passés sur papier ou sur écran, et cinq spécifications de niveau GCSE et A incluent déjà des composants à l'écran. Sa consultation, ouverte du 11 décembre 2025 au 5 mars 2026, a proposé une approche maîtrisée :[1]

  • Par défaut : pas d'évaluation à l'écran, sauf lorsqu'elle fait partie intégrante du sujet (informatique, langue des signes britannique, technologie musicale), dans les spécifications existantes et à titre d'ajustement raisonnable.
  • Limite : jusqu'à deux nouvelles spécifications à l'écran par jury d'examen, sous réserve d'accréditation : au maximum huit pour les quatre jurys.
  • Matières d'entrée élevée : aucun avec plus de 100 000 entrées nationales, ce qui, lors de la consultation, signifiait 13 GCSE et un niveau A en mathématiques.
  • Séparation : versions papier et sur écran sous forme de spécifications distinctes avec des questions sensiblement différentes ; Le communiqué de presse d'Ofqual les qualifie de qualifications distinctes.[2]
  • Dispositifs : aucun appareil appartenant à l'étudiant, sauf à titre d'ajustements raisonnables ; les appareils appartenant au centre peuvent également être utilisés à des fins d’enseignement.
  • Plateformes : les attentes en matière de convivialité, de familiarisation, d'accessibilité, de sécurité, d'infrastructure et de support, sans plate-forme mandatée unique ; appareils testés avant les évaluations et protégés par des mesures telles que des navigateurs verrouillés.[1]

Quatre rapports de recherche étayent les propositions.[3] Une étude de PA Consulting pour Ofqual et le DfE a révélé qu'une évaluation sur écran à grande échelle nécessiterait une planification considérable, une mise en œuvre progressive et souvent des investissements supplémentaires.[4] Une enquête menée en 2023 auprès de 516 étudiants et 500 parents a révélé des inquiétudes concernant les pannes techniques, l'équité et la sécurité des appareils.[5] Une étude a révélé que la lecture sur écran est souvent plus exigeante, mais qu'il n'existe pas de modèle cohérent d'effets de mode.[6] et un cadre complémentaire localisent les effets de mode au niveau des éléments en quatre étapes : présentation de l'information, réflexion requise, mécanisme de réponse et stratégie d'évaluation.[7]

Situation au 5 octobre 2026 : pas de décision. La page de consultation indique qu'Ofqual analyse les commentaires ; Ofqual a déclaré qu'il publierait les réponses et les prochaines étapes en 2026, avec des règles détaillées à suivre.[1][2]

Enseignement supérieur : OfS, QAA, Jisc et l'OIA

OfS. La ​​condition B4 définit « évalué efficacement » comme incluant une évaluation conçue pour minimiser les possibilités de mauvaise conduite et aider à la détecter, et ses directives prévoient que les enregistrements du travail évalué soient conservés pendant cinq ans après la fin d'un cours.[18] L'OfS affirme que sa réglementation n'exige aucune échelle ou forme particulière d'utilisation de l'IA, tout en reconnaissant les risques pour l'intégrité et la crédibilité de l'évaluation.[19]

QAA. L'avis de 2023 de l'Agence d'assurance qualité indiquait que les résultats de l'IA ne pouvaient pas être détectés de manière fiable et suggérait de réduire le volume d'évaluation et d'utiliser des tâches plus synoptiques et authentiques.[21] Sa boîte à outils de novembre 2025, élaborée par des universités dirigées par l'Université de Kingston, recommande de donner la priorité aux évaluations à enjeux élevés et fortement pondérées ; une catégorie sans IA uniquement lorsque l’évaluation est contrôlée ou dialogique ; et faites attention aux faux positifs de la détection et à la facilité d'évasion.[22] Les principes 2023 du Russell Group engagent ses membres à adapter l'évaluation pour une utilisation éthique de l'IA et à maintenir l'intégrité académique.[26]

Jisc. Le Centre national pour l'IA de Jisc affirme que l'ambiance s'est « résolument éloignée de la détection automatisée de l'IA ». Les décisions ne doivent jamais reposer uniquement sur la détection, par un outil ou une personne ; le personnel ne doit pas faire passer le travail des étudiants à l'aide de détecteurs trouvés en ligne ; et toute personne utilisant un détecteur devrait pouvoir montrer un DPIA pour celui-ci. À grande échelle, un taux de faux positifs de 1 % sur 480 000 évaluations signifierait environ 4 800 faux signaux par an.[23]

OIA. L'OIA, le système de plaintes en matière d'enseignement supérieur pour l'Angleterre et le Pays de Galles, affirme que le fournisseur doit prouver un cas d'inconduite en matière d'IA ; les élèves doivent voir toutes les preuves, y compris les rapports de détection ; les limites des détecteurs doivent être mises en balance avec d'autres preuves ; une soutenance doit se concentrer sur le contenu du travail ; et les hypothèses sur l’utilisation de l’IA devraient être vérifiées pour déceler les préjugés à l’encontre des étudiants handicapés et de ceux dont la langue maternelle n’est pas l’anglais.[25]

À l'étranger, l'Université de Sydney a annoncé une approche « à deux voies » à partir du semestre 2 2025 : une évaluation sécurisée et en personne des résultats d'apprentissage et une évaluation ouverte qui autorise tous les outils pertinents.[28]

Ce que disent les preuves sur la détection de l'IA

Une étude de 2023 a analysé 54 documents de test via 14 détecteurs, dont deux systèmes commerciaux : aucun n'a atteint une précision de 80 %, les outils ont tendance à classer le texte de l'IA comme humain et l'obscurcissement a aggravé les résultats.[29] Une étude de 2024 portant sur six détecteurs (805 tests) a révélé une précision moyenne de 39,5 % sur du texte d'IA non modifié, de 67 % sur des contrôles écrits par des humains et de 22,1 % après de simples modifications automatiques ; ses auteurs concluent que les détecteurs ne peuvent actuellement pas être recommandés pour décider des cas d’intégrité.[31] Un article d'opinion a rapporté une petite expérience dans laquelle sept détecteurs ont signalé à tort, en moyenne, 61,3 % des essais rédigés par des écrivains non anglais comme étant générés par l'IA ; après que ChatGPT ait enrichi le vocabulaire des essais, le taux est tombé à 11,6 %.[30]

Figure 1

Surface édite les résultats du détecteur d'oscillation

Les mêmes textes, notés tels qu'écrits et de nouveau après des éditions de surface automatisées.

  1. Textes écrits par l'IA correctement identifiés Moyenne de six détecteurs, 2024 · 805 tests · non modifiés, puis après modifications telles que ajout de fautes d'orthographe
  2. Des essais écrits par des humains sont signalés à tort comme IA Moyenne de sept détecteurs, 2023 · 91 essais d'écrivains non natifs anglais · tels qu'écrits, puis après ChatGPT a enrichi le vocabulaire

Pourcentage de textes (chaque ligne indique sa propre mesure)

Les lignes mesurent différentes choses dans différentes études et ne sont pas comparables les unes aux autres. Les deux montrent les sorties du détecteur se déplaçant avec les caractéristiques de la surface d'un texte : le texte déguisé par l'IA a été détecté moins souvent et les essais humains peaufinés par ChatGPT ont été signalés moins souvent. La deuxième ligne provient d’un article d’opinion faisant état d’une petite expérience. Sources : [31][30]
Montrer la figure 1 sous forme de tableau
Résultats du détecteur avant et après les modifications de surface, issus de deux études
MesureTel qu'écritAprès éditions de surface
Textes écrits par l'IA correctement identifiés (six détecteurs, 2024)39.5%22.1%
Essais d'auteurs non-anglais signalés comme IA (sept détecteurs, 2023)61.3%11.6%

Jisc note que les outils les mieux payés font désormais état de taux de faux positifs de l'ordre de 1 à 2%, mais ces chiffres datent vite.[23] La conclusion rejoint celle des régulateurs : un score de détecteur peut déclencher une conversation, mais il ne peut pas trancher une affaire.[10][25]

Cadres de conception : échelles, voies et changement structurel

Une première réponse courante a été d'indiquer aux étudiants quelles utilisations de l'IA étaient autorisées, via des feux de signalisation ou des échelles telles que l'échelle d'évaluation de l'IA (AIAS) à cinq niveaux de 2024.[33] Un article de 2025 qualifie ces changements de discursifs : ils s'appuient sur des instructions que les étudiants peuvent ignorer, créant une « illusion d'application ». Il plaide en faveur de changements structurels dans les mécanismes de la tâche elle-même.[35] L'AIAS, révisée en décembre 2025, gère désormais No AI, AI Planning, AI Collaboration, Full AI et AI Exploration. Le niveau 1 nécessite un environnement contrôlé et doit toujours accueillir une technologie d'assistance ; réétiqueter une tâche inchangée n’améliore pas la validité ; et l'échelle est présentée comme complémentaire aux modèles à deux voies, qui abordent la sécurité.[34]

La ​​règle de travail : pour chaque programme, décider quels résultats doivent être mis en évidence dans une voie sécurisée, sous supervision ou lors d'une conversation, et concevoir le reste comme une voie ouverte dans laquelle l'utilisation de l'IA est supposée et, si nécessaire, évaluée.

Comparaison des approches d'évaluation sur la validité de la paternité, de la sécurité, de l'effort de livraison et de l'accessibilité
ApprocheValidité de la paternitéSécuritéEffort de livraisonAccessibilité
Dissertation ou examen à emporterImpossible de confirmer qui a effectué le travail[32]Faible : repose sur des déclarations[21]FaibleÉlevé : outils habituels
Cours avec points de contrôleMontre l'évolution au fil du temps[14]Modéré : les courants d’air peuvent être contournés[34]Modéré : revue à chaque étapeLes exigences de preuve peuvent désavantager certains[34]
Tâche ouverte avec IA by designValable lorsque l’utilisation de l’IA fait partie du résultat[21]Aucun par conception : supposez l'utilisation de l'IA[34]Refonte, puis révision en cours[21]Nécessite un accès équitable aux outils d’IA[21]
Tâche supervisée en classeAffiche les performances sans aide[34]Fort si l'IA est désactivée sur les appareils[14]Modéré : temps de coursBon avec les traitements de texte[16]
Viva ou oral interactifTests de compréhension et de paternité[21][25]Forte dissuasion[21]Élevé : temps du personnel, petits groupes[21]Stressant pour certains ; s'adapter à la parole et à l'audition[21]
Examen sur écran sous surveillanceDépend de la conception ; effets de mode possibles[6]Bon avec les appareils gérés et le verrouillage[15][21]Élevé : appareils, tests, support[1][15]Supports intégrés si conçus et testés[1]
Examen surveillé à distanceComme à l'écran, dans une pièce non contrôléeLimité : autres appareils à portée de main[21]Modéré à élevé : révision des indicateurs[13]Problèmes de confidentialité ; la biométrie a besoin d'une alternative[13][46]
Examen surveillé manuscritRésultats des échantillons ; compétences étroites[21]Fort[21]Exigences élevées en matière de patrimoine[21]Pauvre pour certains ; QAA le qualifie de régressif[21]

Résumé qualitatif des sources citées. Les cellules sans citation sont le jugement de l'équipe EdTechLab.

Traiter les preuves sans surveillance

Les preuves de processus montrent comment le travail a vu le jour : aperçus, brouillons, historique des versions, retours de points de contrôle et, lorsque l'IA est autorisée, un bref journal d'invite ou une réflexion.[14][34] JCQ suggère de vérifier qu'une soumission se poursuit à des étapes antérieures, et l'OIA s'attend à ce que les étudiants soient invités à fournir des notes ou des brouillons et qu'on leur dise ce que les métadonnées de fichiers sur lesquelles elles s'appuient sont censées montrer.[14][25] Ses limites sont réelles : les historiques de versions peuvent être contournés et les exigences de preuve de paternité peuvent désavantager les étudiants ne disposant pas d'outils payants.[34] Les preuves de processus soutiennent une conversation ; il n'en remplace pas un.

Pourquoi la journalisation des frappes au clavier présente un risque élevé. Certains outils enregistrent chaque pression sur une touche. Des études d'évaluations d'écriture à grande échelle montrent que de tels journaux peuvent séparer le texte original du texte copié avec une précision de plus de 89 % dans les données opérationnelles, mais l'analyse des frappes est également utilisée pour authentifier les utilisateurs.[39] des modèles formés sur des journaux bruts ont été utilisés pour mesurer des caractéristiques personnelles stables,[40] et les détecteurs construits sur ceux-ci nécessitent des tests d'équité.[38] En vertu du RGPD britannique, la manière dont une personne tape, traitée pour l'identifier, constitue une catégorie spéciale de données biométriques. L'ICO affirme que le consentement explicite est probablement la condition appropriée, que les personnes qui refusent doivent se voir proposer une alternative appropriée et qu'une DPIA doit précéder tout système de reconnaissance biométrique.[46] Le suivi des comportements en ligne figure également sur la liste des traitements de l'ICO nécessitant une DPIA,[47] Pourtant, le rapport d'audit de l'ICO de juin 2026 a révélé que plus de 40 % des fournisseurs de technologies électroniques audités n'avaient aucune DPIA pour leur produit.[48]

Une conception proportionnée collecte le minimum qui répond à la question : des jalons datés plutôt que des flux de frappes, conservés pendant une période définie et visibles par l'étudiant. C’est ce que demande la minimisation des données : des données adéquates, pertinentes et limitées à ce qui est nécessaire.[47]

Contrôles oraux et en personne à grande échelle

Une brève conversation sur une œuvre est le test le plus direct de la paternité. QAA décrit des oraux structurés par deux ou plusieurs examinateurs avec des rubriques claires et des mini-séances dans lesquelles de petits groupes discutent de leurs soumissions, qui authentifient et évaluent. Les oraux prennent beaucoup de temps au personnel, peuvent être stressants et doivent traiter équitablement les étudiants ayant des troubles de la parole ou des accents différents.[21] Une étude basée sur une enquête sur les tâches échafaudées se terminant par des oraux interactifs a révélé qu'elles contribuaient à prévenir les mauvaises conduites.[37] En pratique :

  • Planification. Réservez des créneaux courts et alternez les variantes de questions, car les premiers candidats peuvent transmettre leurs questions.[21]
  • Rubriques. Noter une rubrique publiée axée sur le contenu du travail, en tenant compte du temps écoulé depuis qu'il a été réalisé.[25]
  • Enregistrement. Si des enregistrements rejoignent le dossier d'évaluation, prévoyez l'attente de l'OfS d'une conservation de cinq ans.[18] Un enregistrement simple ne constitue pas une donnée biométrique ; analyser une voix pour identifier quelqu’un le rendrait ainsi.[46]
  • Ajustements. Les présentations orales relèvent de la même obligation de procéder à des ajustements raisonnables que toute évaluation.[45]

Livraison sécurisée à l'écran

Appareils gérés ou apportez les vôtres. Pour les niveaux GCSE et A, Ofqual propose d'exclure les propres appareils des étudiants, sauf à titre d'ajustements raisonnables.[1] Les universités décident elles-mêmes. Safe Exam Browser (SEB), un navigateur de verrouillage open source, prend en charge les ordinateurs portables non gérés via des paramètres cryptés par examen que le système d'examen peut vérifier,[43] bien que QAA note que les candidats distants peuvent toujours atteindre d'autres appareils.[21]

Verrouillage et isolation du réseau. SEB associe une application kiosque à un navigateur sans barre d'adresse, filtre les URL par rapport à une liste verte, détecte les machines virtuelles et épingle les certificats de serveur. Lorsque « Utiliser le navigateur et les clés de configuration » est activé, il envoie un hachage de la clé de configuration de l'examen à chaque requête afin que le système d'examen puisse vérifier sa configuration. Sa version de septembre 2026 pour macOS et iOS a corrigé une faille de validation de certificat, un rappel pour tenir les clients à jour.[43] Dans Moodle 5.2, un quiz peut « exiger l'utilisation de Safe Exam Browser », répertorier les clés d'examen autorisées du navigateur, filtrer les URL et définir un mot de passe de sortie.[44] Les instructions 2026 du JCQ ajoutent que l'IA peut provenir de l'application, du système d'exploitation et du réseau, les centres « ne doivent donc pas supposer qu'il suffit d'éteindre l'un d'entre eux », doivent tester leur approche et doivent empêcher toute communication non autorisée avec d'autres utilisateurs d'ordinateurs.[15]

Résilience. L'échec n'est pas hypothétique : dans un sondage réalisé pour Ofqual, 27 % des écoles ont signalé un cyber-incident entre 2025 et 2026, et Ofqual note l'incertitude pour les étudiants en cas de perte de cours ou de notes.[12] La définition d'Ofqual de l'évaluation sur écran inclut la livraison hors ligne et hybride ne nécessitant aucune connexion Internet pendant l'examen.[1] Le quiz de Moodle enregistre les réponses modifiées après un délai, 60 secondes par défaut, et ses paramètres SEB avertissent que le rechargement d'une page hors ligne peut interrompre la mise en cache hors ligne.[44] JCQ exige que les centres testent le logiciel avant le jour de l'examen et conservent au moins un ordinateur de remplacement, et ses procédures de panne doivent permettre au candidat de continuer ailleurs, ou plus tard, sans perdre de temps de travail.[15]

Une séance d'examen sécurisée sur écran, étape par étape

  1. Des semaines avantPréparer et répéterAppareils appartenant au centre selon les spécifications minimales ; logiciel de livraison et client de verrouillage installés et testés ; une séance de pratique sur la même plateforme ; un site alternatif prévu.
  2. Configuration de l'examenVerrouiller la sessionExiger le verrouillage du navigateur, vérifier son Config Key ou les clés d'examen du navigateur autorisées, ajoutez uniquement les hôtes d'examen à la liste verte, définissez un mot de passe de sortie et désactivez l'IA dans l'application, le système d'exploitation et le réseau.
  3. ArrivéeIdentifier et placerVérifiez l'identité, établissez dès le départ les identifiants de connexion avec des mots de passe différents par session et conservez un plan de salle identifiant chaque appareil, avec des écrans espacés de 1,25 m ou divisés.
  4. PendantSauvegarder et superviserSauvegarde automatique des réponses ; au moins un surveillant pour 20 candidats ; un poste de travail du centre de contrôle surveillé par le personnel ; le temps par candidat dépasse le temps supplémentaire.
  5. En cas d'échecRécupération sans temps perduDéplacer le candidat vers un poste de travail libre ou un créneau ultérieur. Le surveillant contrôle le redémarrage, réinitialise le timing et restaure les réponses précédentes lorsque cela est possible, ou passe au papier.
  6. FermerSoumettre et verrouillerConfirmez que le travail de chaque candidat est soumis, supprimez l'accès aux zones utilisateur entre les sessions et signalez tout ce qui pourrait avoir affecté l'intégrité.
Sources : consultation d'Ofqual, instructions 2026 du JCQ pour les examens à l'écran, documentation Safe Exam Browser et code source Moodle 5.2.[1][15][43][44]

Systèmes de gestion de l'apprentissage. De manière indépendante du fournisseur, l'exigence est un moteur de quiz qui peut exiger et vérifier un client verrouillé, enregistrer automatiquement et accorder des extensions de temps individuelles. Le quiz principal de Moodle fait les trois, avec la prise en charge SEB intégrée et le remplacement des limites de temps par l'utilisateur.[44] SEB répertorie également les modes compatibles dans d'autres systèmes, notamment Canvas via des outils tiers.[43]

Banques d'articles et portabilité avec QTI 3.0

Des spécifications papier et écran distinctes avec des questions sensiblement différentes signifient des banques d'articles plus grandes,[1] et les effets de mode au niveau de l'élément signifient que chaque élément doit enregistrer son comportement à l'écran.[7] La spécification 1EdTech Question and Test Interoperability (QTI) 3.0 déplace les éléments, les tests et les résultats entre les outils de création, les banques d'éléments et les systèmes de livraison, et ajoute la prise en charge HTML5, un vocabulaire de présentation partagé, des tests adaptatifs et une accessibilité intégrée.[41]

L'accessibilité voyage avec l'objet. Grâce aux profils Personal Needs and Preferences (PNP) 3.0, un système de prestation peut ajouter des outils, modifier des paramètres tels que des délais ou informer les surveillants. Le contenu alternatif se trouve dans les catalogues QTI à l'intérieur de l'élément (qti-catalog-info, tenant qti-card des éléments dont support l'attribut nomme un besoin tel que spoken, braille ou sign-language).[41] Une spécification complémentaire, encore une version finale candidate, définit un format pour rapporter les statistiques des éléments.[42]

Accessibilité et modalités d'accès

Chaque voie menant à un travail authentifié doit être conforme à la loi sur l'égalité de 2010. L'article 20 fixe l'obligation de procéder à des ajustements raisonnables, y compris des informations accessibles ; l'article 91 l'applique aux établissements d'enseignement supérieur et supérieur ; l'article 96 l'applique aux organismes de certification, bien que le régulateur puisse préciser les ajustements qui ne devraient pas être effectués, compte tenu de la fiabilité de la qualification et de la confiance du public.[45] Les dispositions d'accès de JCQ autorisent un traitement de texte là où c'est la manière normale de travailler du candidat, avec des vérifications d'orthographe et de grammaire, et un lecteur informatique même dans les épreuves qui testent la lecture, à condition que l'ordinateur ne contienne aucun autre logiciel qui pourrait l'aider.[16] Ofqual maintiendrait la diffusion sur écran disponible à titre d'ajustement raisonnable et affirme qu'elle n'aide les étudiants handicapés que si elle est conçue pour l'accessibilité, testée auprès d'un éventail d'utilisateurs et soutenue par une familiarisation.[1]

Le risque va dans les deux sens. QAA prévient que s'appuyer sur des examens manuscrits annulerait les progrès en matière d'accessibilité,[21] et une discussion de la communauté Jisc ont révélé que les règles sans IA peuvent priver les étudiants des outils d'assistance qu'ils utilisent déjà, certains financés par l'allocation pour étudiants handicapés.[24] Écrivez l'exception de technologie d'assistance dans la règle, testez les configurations de verrouillage avec des lecteurs d'écran et accordez du temps supplémentaire grâce à des dérogations par candidat.[34][44]

Surveillance à distance et biométrie

L'étude d'Ofqual de 2023 sur la surveillance à distance a révélé que la supervision en direct permet au personnel d'intervenir, tandis que l'enregistrement et la révision coûtent moins cher et évoluent plus facilement, mais ne découvrent des problèmes qu'après coup ; les analyses de pièce, les outils de verrouillage et les seuils de signalement des images nécessitent tous du jugement. La recherche est antérieure à l’IA générative et ne constitue pas une approbation d’une utilisation généralisée dans le cadre d’évaluations à enjeux élevés.[13] En 2026, Ofqual a réitéré la barre haute pour que les preuves à distance soient imputables à chaque apprenant, et sa préoccupation quant au fait de s'appuyer uniquement sur l'IA pour la surveillance à distance.[8]

Nous n'avons trouvé aucune directive ICO spécifique à la surveillance en ligne. Ses conseils biométriques s'appliquent chaque fois qu'un système fait correspondre des visages ou des voix pour identifier des candidats : les données sont une catégorie spéciale, le consentement nécessite une véritable alternative, les déséquilibres de pouvoir doivent être pris en compte et une DPIA doit primer.[46] Sa liste DPIA cite le suivi oculaire et le travail à distance sous suivi,[47] et son rapport d'audit edtech de juin 2026 ont demandé aux prestataires si la collecte d'informations biométriques sur les enfants était vraiment nécessaire et proportionnée.[48] Pour la plupart des contextes britanniques, cela fait de la supervision en personne la supervision par défaut et de la surveillance à distance une exception avec une véritable alternative.

Liste de contrôle de mise en œuvre

  • Cartographier chaque résultat du programme sur une voie sécurisée (supervisée ou orale) ou une voie ouverte (IA supposée)
  • Changer la tâche, pas seulement son étiquette : mécanique, points de contrôle et critères de notation
  • Publier des règles d'IA spécifiques à l'évaluation avec une exception relative aux technologies d'assistance
  • Ne décidez jamais d'un cas sur la base d'un score de détecteur ; s’il y en a un, choisissez-le institutionnellement, couvrez-le d’une DPIA et partagez le rapport
  • Collectez des jalons datés, et non des flux de frappes ; définir la rétention et montrer aux étudiants ce qui est conservé
  • Pas de frappe ni de capture biométrique sans DPIA, un test de nécessité et une véritable alternative
  • Organiser des exposés oraux courts et structurés avec une rubrique publiée, des questions tournantes et des décisions enregistrées
  • Utilisez des appareils gérés par le centre pour les examens à enjeux élevés et répétez sur la même plateforme.
  • Désactivez l'IA dans l'application, le système d'exploitation et le réseau, et testez avant le jour de l'examen.
  • Exiger un client de verrouillage vérifié, autoriser les hôtes d'examen et maintenir les clients à jour
  • Sauvegarde automatique, conservation d'un appareil de rechange, redémarrage du document sans perte de temps et conservation d'un papier de secours
  • Stockez les éléments dans QTI 3.0 avec la prise en charge PNP là où la portabilité est importante
  • Traitez la surveillance à distance comme une exception, avec une DPIA et une alternative en personne

Où en est EdTechLab

Nous ne fournissons pas de prestation d’examens, de surveillance ou de détection d’IA. Nos plateformes se situent du côté des preuves de l’évaluation. intle, les corrigés sont validés et les questions vérifiées pour détecter les défauts d'écriture courants à chaque génération, et intle propose une analyse de difficulté et de discrimination par question pour les sessions hébergées, sur des plans de niveau supérieur. EngagedLab produit des rapports de preuves par objectif, avec des chiffres de cohorte supprimés en dessous de 5 apprenants.

Lorsqu'un projet client nécessite une évaluation sécurisée ou authentifiée, nous partons de ce que l'évaluation doit montrer et de ce que le régulateur exige : cartographier les résultats pour sécuriser et ouvrir les voies, réaliser une DPIA avant de collecter les données de processus, préférer les jalons et les courtes conversations structurées à la frappe au clavier ou à la capture biométrique, et tester l'ensemble de la pile de livraison, y compris la technologie d'assistance, avant toute session en direct.

Limites de ce rapport

  • Il s’agit d’informations générales et non de conseils juridiques. Les points réglementaires et juridiques décrivent les documents cités tels qu'ils étaient au 5 octobre 2026.
  • Les mesures à l'écran d'Ofqual sont des propositions ; ses décisions peuvent différer.
  • Nous n'avons pas examiné les régulateurs en Écosse, au Pays de Galles ou en Irlande du Nord, ni les règles des plateformes d'attribution des organisations.
  • Les études de détection testent des versions particulières d'outils et de modèles, qui changent rapidement ; plusieurs sont petits et l’un est un article d’opinion.
  • L'enquête de HEPI est une enquête parrainée auprès de 1 054 étudiants de premier cycle, et non un recensement.
  • La recherche sur les frappes clavier provient d'études en laboratoire et de tests d'écriture à grande échelle, et non de cours.
  • Nous n'avons pas testé Safe Exam Browser, Moodle ou tout autre produit de surveillance pour ce rapport.

Références

Consulté les 5 et 6 octobre 2026.

  1. Ofqual. Régulation de l'évaluation à l'écran (consultation, 11 décembre 2025 au 5 mars 2026 ; page de statut et document de consultation). Origine
  2. Ofqual. Ofqual lance une consultation pour protéger les normes des examens sur écran (communiqué de presse, 11 décembre 2025). Origine
  3. Ofqual. Évaluation sur écran : la base factuelle de la consultation d'Ofqual (11 décembre 2025). Origine
  4. PA Consulting pour Ofqual et le ministère de l'Éducation. Étude de recherche sur l'évaluation sur écran (décembre 2025). Origine
  5. El Masri Y., Stratton T. Évaluations sur écran dans les qualifications sessionnelles à enjeux élevés en Angleterre : opportunités et risques aux yeux des étudiants et des parents. Rapport de recherche Ofqual 25/7279, 2025. Origine
  6. Dodds HJ, El Masri Y, Stratton T. Évaluation à l'écran et effets de mode : un examen des effets de l'évaluation à l'écran sur les niveaux d'engagement, les exigences cognitives et les performances.. Rapport de recherche Ofqual 25/7280, 2025. Origine
  7. Sweiry E. Donner du sens aux effets de mode : un cadre pour anticiper les différences de performances dans des éléments de test équivalents sur papier et numériques. Ofqual, 2025. Origine
  8. Ofqual. Approche d'Ofqual pour réglementer l'utilisation de l'intelligence artificielle dans le secteur des qualifications (mis à jour le 16 juillet 2026). Origine
  9. Ofqual. Lettre adressée aux dirigeants des organisations récompensant les fautes professionnelles (3 mars 2026). Origine
  10. Ofqual. Mauvaise pratique et évaluation de l’intelligence artificielle : note d’information (27 avril 2026). Origine
  11. Ofqual. Faute professionnelle aux niveaux GCSE, AS et A : série d'examens d'été 2025 (statistiques officielles, 11 décembre 2025), et annonce de diffusion de la série été 2026 (provisoire, 10 décembre 2026). Origine
  12. Ofqual. Les écoles progressent en matière de cybersécurité à mesure que les temps de récupération s'améliorent (communiqué de presse du 1er octobre 2026 ; sondage Teacher Tapp du 13 juillet 2026). Origine
  13. Ofqual. Surveillance à distance dans les qualifications professionnelles et techniques (18 juillet 2023). Origine
  14. Conseil mixte des qualifications. Utilisation de l'IA dans les évaluations : votre rôle dans la protection de l'intégrité des qualifications, révision deux (30 avril 2025). Origine
  15. Conseil mixte des qualifications. Instructions pour la conduite des examens, en vigueur à compter du 1er septembre 2026 (paragraphes 14.24 à 14.25 et article 32). Origine
  16. Conseil mixte des qualifications. Dispositions d'accès et ajustements raisonnables (mis à jour en mars 2026, applicable en 2026/27). Origine
  17. Département de l'Éducation. Rapport final sur l'examen des programmes d'études et des évaluations : construire un programme d'études de classe mondiale pour tous (rapport indépendant, 5 novembre 2025). Origine
  18. Bureau des étudiants. Cadre réglementaire de l'enseignement supérieur en Angleterre, Condition B4 : Évaluation et récompenses, avec orientation. Origine
  19. Bureau des étudiants. Adopter l’innovation dans l’enseignement supérieur : notre approche de l’intelligence artificielle (blog, 5 juin 2025). Origine
  20. Bureau des étudiants. OfS collabore avec Advance HE pour mener des recherches sur la manière dont les universités et les collèges utilisent l'intelligence artificielle. (27 mai 2026). Origine
  21. Agence d'assurance qualité pour l'enseignement supérieur. Reconsidérer l'évaluation pour l'ère ChatGPT : conseils de la QAA sur le développement de stratégies d'évaluation durables (31 juillet 2023). Origine
  22. Agence d'assurance qualité pour l'enseignement supérieur. Une boîte à outils fondée sur des données probantes pour tirer parti de l'IA générative pour soutenir les diplômés du futur (Projet d'amélioration collaborative, 21 novembre 2025). Origine
  23. Centre national Jisc pour l'IA. Détection et évaluation de l'IA : une mise à jour pour 2025 (blog, 24 juin 2025). Origine
  24. Centre national Jisc pour l'IA. L'IA dans l'évaluation : prendre en compte les utilisateurs de technologies d'assistance (rédaction de la discussion communautaire, 3 décembre 2024). Origine
  25. Bureau de l'arbitre indépendant pour l'enseignement supérieur. Note de travail : plaintes relatives à l'IA et à la mauvaise conduite académique (15 juillet 2025). Origine
  26. Groupe Russell. Principes sur l'utilisation d'outils d'IA générative dans l'éducation (3 juillet 2023). Origine
  27. Institut de politique d'enseignement supérieur. Enquête générative sur l'IA auprès des étudiants 2026 (Rapport HEPI 199, 12 mars 2026 ; sponsorisé par Kortext). Origine
  28. Université de Sydney. Politique d'évaluation de l'IA de l'Université de Sydney : protéger l'intégrité et responsabiliser les étudiants (27 novembre 2024). Origine
  29. Weber-Wulff D, Anohina-Naumeca A, Bjelobaba S, Foltýnek T, Guerrero-Dib J, Popoola O, Šigut P, ​​Waddington L. Test d'outils de détection pour le texte généré par l'IA. Revue internationale pour l'intégrité éducative, 2023, 19(1), 26. DOI
  30. Liang W, Yuksekgonul M, Mao Y, Wu E, Zou J. Les détecteurs GPT sont biaisés à l'encontre des écrivains anglais non natifs. Modèles, 2023, 4(7), 100779 (article d'opinion). DOI
  31. Perkins M, Roe J, Vu B, Postma D, Hickerson D, McGaughran J, Khuat H. Techniques simples pour contourner les détecteurs de texte GenAI : implications pour l'éducation inclusive. Revue internationale de technologie éducative dans l'enseignement supérieur, 2024, 21(1), 53. DOI
  32. Scarfe P, Watcham K, Clarke A, Roesch E. Un test réel d'infiltration par l'intelligence artificielle d'un système d'examens universitaires : une étude de cas "Test de Turing". PLOS UN, 2024, 19(6), e0305354. DOI
  33. Perkins M, Furze L, Roe J, MacVaugh J. L'échelle d'évaluation de l'intelligence artificielle (AIAS) : un cadre pour l'intégration éthique de l'IA générative dans l'évaluation pédagogique. Journal des pratiques d’enseignement et d’apprentissage universitaires, 2024, 21(06). DOI
  34. Perkins M, Roe J, Furze L. Réimaginer l'échelle d'évaluation de l'intelligence artificielle : un cadre raffiné pour l'évaluation pédagogique. Journal des pratiques d’enseignement et d’apprentissage universitaires, 2025, 22(7), e1707. DOI
  35. Corbin T, Dawson P, Liu D. Talk is cheap : pourquoi des changements d'évaluation structurelle sont nécessaires à l'époque de GenAI. Bilan et évaluation dans l'enseignement supérieur, 2025, 50(7), 1087–1097. DOI
  36. Dawson P, Bearman M, Dollinger M, Boud D. La validité compte plus que la tricherie. Bilan et évaluation dans l'enseignement supérieur, 2024, 49(7), 1005–1016. DOI
  37. Sotiriadou P, Logan D, Daly A, Guest R. Le rôle de l'évaluation authentique pour préserver l'intégrité académique et promouvoir le développement des compétences et l'employabilité. Etudes dans l'Enseignement Supérieur, 2020, 45(11), 2132–2148. DOI
  38. Jiang Y, Zhang M, Hao J, Deane P, Li C. Utilisation de modèles de comportement de frappe pour détecter des textes non authentiques lors de la rédaction d'évaluations : évaluation de l'équité des modèles prédictifs. Journal de mesure pédagogique, 2024, 61(4), 571–594. DOI
  39. Deane P, Zhang M, Hao J, Li C. Utilisation de la dynamique de frappe pour détecter le texte non original. Journal de mesure pédagogique, 2026, 63(1), e12431. DOI
  40. Zhang M, Deane P, Hoang A, Guo H, Li C. Applications et modélisation des journaux de frappe dans la rédaction d'évaluations. Mesure pédagogique : enjeux et pratiques, 2025, 44(2), 5–19. DOI
  41. 1EdTech. Présentation de l'interopérabilité des questions et des tests (QTI) 3.0 (version finale, 1er mai 2022) et Guide de bonnes pratiques et de mise en œuvre de QTI 3.0.1 (1er octobre 2024). Origine
  42. 1EdTech. Spécification des données d'utilisation et des statistiques d'articles QTI v3.0 (Candidate Final Public, 2 février 2022). Origine
  43. Navigateur d'examen sécurisé. À propos : aperçu; documentation du développeur, Clé de configuration; et actualités, SEB 3.7.1 pour macOS et iOS (9 septembre 2026). Origine
  44. Code source de Moodle, Moodle_502_STABLE : la règle d'accès au quiz du navigateur d'examen sécurisé, les paramètres du quiz et le formulaire de remplacement du quiz. Origine
  45. Loi sur l'égalité de 2010, articles 20, 91 et 96. Origine
  46. ICO. Guidage des données biométriques : Reconnaissance biométrique (en cours de révision suite à la loi sur les données (utilisation et accès)). Origine
  47. ICO. Exemples de traitements « susceptibles d'entraîner un risque élevé » (guide DPIA) et Principe (c) : Minimisation des données. Origine
  48. ICO. Edtech examiné : principales conclusions de nos audits (juin 2026). Origine

Étape suivante

Repenser l’évaluation pour l’IA générative ?

Nous pouvons examiner un plan d'évaluation par rapport à cette liste de contrôle, ou définir avec vous les systèmes de preuve et de livraison, en commençant par une DPIA.

Connexes

Constatation principale

Supposons que le travail non supervisé puisse impliquer l’IA. Sécurisez quelques moments bien choisis grâce à la supervision ou à la conversation, concevez le reste pour utiliser l'IA ouvertement et traitez les détecteurs et les données de surveillance comme des preuves faibles, jamais des preuves.

Dans ce rapport