JAMB UTME 2025 — Fraude aux examens facilitée par l'IA et limites des systèmes d'intégrité biométrique
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Pour son examen d'admission « Sélection Indépendante » 2025, l'université IPB à Bogor a déployé un système de surveillance assisté par IA à double caméra, avec chat en temps réel et détection d'anomalies dans les journaux d'activité, pour surveiller environ 3 600 candidats, appuyé par 57 surveillants humains et 27 techniciens — un modèle hybride que l'université a étendu pour ses examens d'entrée 2026.
L'université IPB (Institut Pertanian Bogor), première université agricole d'Indonésie, a introduit un système de surveillance d'examen assisté par IA pour son examen de Sélection Indépendante de premier cycle (Seleksi Mandiri) en juin 2025. Environ 3 600 candidats ont passé l'examen sous un dispositif à double caméra — une caméra frontale enregistrant le visage de chaque participant, une caméra arrière enregistrant son environnement — tandis que la plateforme consignait l'audio, la vidéo et les données d'activité afin de signaler, pour examen, des comportements inhabituels ressemblant à une activité non humaine.
Le système n'a pas remplacé la surveillance humaine : 57 surveillants (un pour 75 participants) et 27 techniciens de soutien ont supervisé l'examen aux côtés de l'IA, communiquant avec les candidats via une fonction de chat intégrée à la plateforme, et suivant deux étapes préalables à l'examen — une vérification des applications et du matériel, puis une simulation de l'examen — afin de réduire les incidents techniques le jour J. Les responsables de l'université, dont la directrice de la sélection, la Dre Utami Dyah Syafitri, et le doyen Apriana Ramadhan, ont présenté ce système à la fois comme une mesure de lutte contre la fraude et comme une démonstration des ambitions de l'université en matière de technologies éducatives.
L'IPB a de nouveau renforcé la surveillance pour le cycle de l'examen national d'entrée UTBK en avril 2026, en resserrant encore les procédures de contrôle. Les communications de l'université documentent en détail la conception et les effectifs du système, mais ne publient aucun chiffre sur les fraudes détectées, les taux de faux positifs ni de comparaison avec les résultats de surveillance antérieurs à l'IA : les preuves disponibles à ce jour décrivent donc la mise en œuvre, pas un impact mesuré sur l'intégrité ou l'apprentissage.
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