Quand la Détection par IA se Retourne Contre l'Université — L'Australian Catholic University Abandonne l'Outil Anti-Triche de Turnitin

En 2023, le fournisseur de détection de plagiat Turnitin a ajouté un détecteur d'écriture par IA à ses outils, et des universités australiennes — dont l'Australian Catholic University (ACU) — ont commencé à l'utiliser pour signaler les travaux d'étudiants suspectés d'avoir été générés par IA. Au moins une douzaine des 43 universités australiennes, et selon certaines estimations environ 30, ont adopté des outils de détection d'IA similaires.

En 2024, l'ACU a enregistré près de 6 000 signalements pour fraude académique sur ses neuf campus, environ 90 % liés à l'usage de l'IA — le nombre de cas le plus élevé jamais enregistré par l'université. Environ un quart de tous les signalements a été classé sans suite après enquête, et les cas reposant uniquement sur le score IA de Turnitin étaient automatiquement classés, conformément aux propres consignes de Turnitin selon lesquelles son "rapport d'IA ne doit pas être utilisé comme seule base pour des mesures défavorables contre un étudiant". Des étudiants ont décrit des relevés de notes marqués "résultats retenus" pendant des mois, et une étudiante en soins infirmiers a déclaré qu'une accusation injustifiée lui avait coûté une offre d'emploi.

En mars 2025, l'ACU a abandonné l'outil de détection d'IA de Turnitin après avoir conclu qu'il n'était pas assez fiable pour étayer des décisions disciplinaires. Tania Broadley, vice-chancelière adjointe de l'ACU, a confirmé qu'"environ un quart de tous les signalements a été classé sans suite après enquête" et a reconnu que certaines enquêtes "n'ont pas toujours été aussi rapides qu'elles auraient dû l'être", tout en évoquant des "améliorations significatives" au cours de l'année suivante. L'ACU a été l'une de plusieurs universités dans le monde — aux côtés de l'Université de Waterloo (septembre 2025), de la Curtin University (janvier 2026), de l'UCLA et de l'UC San Diego (2024) — à abandonner les outils de détection d'IA après des préoccupations similaires de fiabilité et d'équité, y compris des études indépendantes montrant que les détecteurs classifient à tort les textes d'auteurs non anglophones natifs comme générés par IA à des taux bien plus élevés que les textes d'anglophones natifs.

Il s'agit d'un cas d'alerte, pas d'un modèle à reproduire : il montre que déployer à grande échelle un outil de détection d'IA non validé, sans contrôle humain robuste, a produit un taux élevé de conclusions disciplinaires infondées et des préjudices réels pour les étudiants, notamment des retards de diplôme et des pertes d'offres d'emploi — une leçon sur ce qu'il faut éviter en introduisant l'IA dans les processus d'intégrité académique.