Quand le Détecteur d'IA Se Trompe — Une Plainte pour Discrimination liée au Handicap Contre la Procédure de Fraude par IA de l'Université du Michigan

Au semestre d'automne 2025, un instructeur de troisième cycle de l'Université du Michigan a accusé à trois reprises un étudiant de premier cycle d'avoir utilisé l'IA pour rédiger des travaux dans un cours d'introduction, fondant les accusations sur des jugements subjectifs sur le style d'écriture et sur des résultats de « comparaison avec l'IA » que la plainte qualifie de méthodologie circulaire et auto-confirmante. L'étudiant, souffrant d'un trouble anxieux généralisé et de TOC documentés depuis février 2025 (aménagements approuvés en septembre de cette année-là), a fait valoir que des traits associés à ces troubles — ton formel, structure méticuleuse, cohérence stylistique — avaient été interprétés à tort comme des signes d'usage de l'IA.
Le 10 décembre 2025, le bureau des affaires académiques étudiantes de l'université a conclu à une fraude académique et a imposé une mise à l'épreuve disciplinaire, un essai réflexif obligatoire et une mention « NR » (sans note) au relevé de notes qui, selon l'étudiant, bloque l'obtention du diplôme. Le recours de l'étudiant a été suspendu pendant une enquête sur les droits civiques ; un bureau fédéral de l'éducation a classé la plainte le 2 janvier 2026. L'étudiant a intenté une action devant le tribunal fédéral du district Est du Michigan le 10 février 2026, invoquant des violations de l'ADA et du Rehabilitation Act, un refus d'aménagements liés au handicap pendant la procédure, et des représailles. L'université a refusé de commenter ; l'affaire est en cours.
Inclus ici comme un cas d'alerte, non comme une pratique recommandée : il illustre le risque d'une méthodologie de détection par IA subjective et non validée, et l'importance de procédures d'intégrité académique tenant compte du handicap. Aucun jugement sur le fond n'a encore été rendu.