L’épreuve uniforme de français se passe à la main, en classe, sous surveillance, sans appareil : 900 mots en quatre heures et demie, et sans elle, pas de diplôme d’études collégiales. Des mois après la session de décembre 2024, un nombre inhabituel d’élèves ont été soupçonnés par le ministère de l’Enseignement supérieur d’avoir plagié. Le signal invoqué tenait, pour une part, à un vocabulaire jugé trop soutenu. Dans la grande majorité des cas, le soupçon n’a pas pu être établi et les élèves ont été blanchis, rapportait Le Curieux en mai dernier.
Ma thèse : un établissement n’a pas le droit de sanctionner sur la foi d’un indice que personne ne peut auditer, et le fait de qualifier cet indice de « détection d’IA » ne le transforme pas en preuve. Refuser un diplôme sur ce fondement renverse le fardeau : on demande à l’élève d’établir qu’il a bien écrit son texte, alors que c’est à l’accusateur de démontrer qu’il ne l’a pas fait.
Ce que le règlement prévoit, et ce qu’il ne prévoit pas
Le cadre est clair sur la sanction et muet sur la contestation. Le Règlement sur le régime des études collégiales permet au ministre d’imposer une épreuve uniforme et d’en faire une condition d’obtention du diplôme, le collège devant en assurer l’application (art. 26). Le Ministère précise ensuite que lorsqu’un cas de fraude est détecté pendant la correction, une cote Z et une mention Échec sont attribuées à l’élève, et qu’il transmet à la direction des études l’information justifiant la décision ainsi qu’une lettre destinée à l’élève.
Quant au recours, il n’en existe qu’un, et il ne porte pas sur l’accusation. La demande de révision vise la note : elle coûte 13,70 $, obéit à des dates limites strictes — le 1er mai pour l’épreuve de décembre — et le Ministère indique que son résultat est sans appel. L’élève insatisfait peut ensuite formuler une plainte. Autrement dit, la décision qui bloque un diplôme pour fraude se révise comme on fait recompter des points, et le dernier mot appartient à celui qui a rendu la décision.
L’équité procédurale n’est pas un raffinement pédagogique
Le droit administratif canadien a réglé cette question depuis longtemps, et il faut nommer les distinctions. Depuis Nicholson (1979) et Cardinal (1985), un organisme public qui rend une décision touchant les droits d’une personne doit agir équitablement ; depuis Baker (1999), l’intensité de cette obligation se module selon cinq facteurs, dont la nature de la décision et surtout son importance pour la personne visée.
Appliquons-les. Une cote Z à l’épreuve uniforme ne retranche pas quelques points : elle referme la porte du diplôme, donc de l’université, donc du marché du travail, au terme de deux ou trois années d’études. Je crois qu’une conséquence de cette gravité commande le noyau dur de l’équité : connaître la preuve, pouvoir y répondre, et recevoir une décision motivée. Une lettre transmise par le collège et une révision payante déclarée sans appel ne forment pas ce noyau.
Le détecteur que personne ne peut auditer
Reste la question technique, et elle est tranchée. OpenAI a retiré son propre classificateur le 20 juillet 2023 pour cause de faible exactitude, après avoir publié ses propres chiffres : 26 % des textes générés par IA correctement repérés, 9 % des textes humains faussement étiquetés, avec un avertissement explicite sur les textes courts. En 2023, dans Patterns, l’équipe de Weixin Liang a montré que les détecteurs classent systématiquement les textes de scripteurs non natifs comme générés par une machine, tout en identifiant correctement ceux des natifs — et les auteurs déconseillent leur usage en contexte d’évaluation. L’Université de Californie à Berkeley a désactivé la détection d’IA de son logiciel antiplagiat dès mai 2023, en relevant qu’elle ne fournit aucune preuve concluante.
Je souligne un point que la couverture médiatique a peu relevé : rien de ce qui a été publié n’indique qu’un détecteur automatisé ait servi à l’épreuve uniforme. Le signal était l’impression de correcteurs devant une écriture trop soignée. Cela n’améliore rien. Un détecteur est une impression munie d’un pourcentage ; une impression est un détecteur sans interface. Dans les deux cas, l’élève ne peut ni examiner l’instrument, ni le contredire.
Un réseau sans norme de preuve
Le vide n’est pas comblé ailleurs. Le guide publié en avril 2026 par la Fédération des cégeps et le Réseau REPTIC traite de gouvernance, de transparence et de compétences : je n’y ai trouvé aucune section sur les détecteurs, sur le fardeau de la preuve ou sur la procédure à suivre devant un soupçon. Le Règlement, lui, confie à chaque collège l’adoption d’une politique institutionnelle d’évaluation des apprentissages (art. 25). Quarante-huit collèges publics, donc autant de politiques, et aucune norme commune sur ce qui constitue une preuve d’usage d’IA.
La pratique remplit ce vide comme elle peut. Au Cégep de Sherbrooke, on a ramené des évaluations en classe et bloqué l’accès à Internet pendant les examens ; une enseignante y décrit le doute comme un moment où l’on questionne l’élève, en rappelant qu’il a des recours. C’est honnête, et c’est exactement ce qu’une norme de preuve devrait cesser de laisser à l’honnêteté individuelle.
L’objection sérieuse : sans fermeté, le diplôme ne vaut plus rien
L’argument adverse est solide. Un diplôme atteste une compétence ; si la fraude devient indétectable et impunie, l’attestation perd son sens, et les premiers lésés sont les élèves honnêtes. Les moyens de contournement invoqués ne relèvent pas du fantasme : téléphones dissimulés, lunettes intégrant une IA. Le Ministère était fondé à regarder. Et il faut lui reconnaître ceci : il n’a pas sanctionné en masse — dans la majorité des cas, faute de preuve, les élèves ont été blanchis.
J’accorde la préoccupation et je refuse la conclusion qu’on en tire. Que presque tout le monde ait finalement été blanchi ne démontre pas que la procédure est équitable ; cela démontre que les soupçons étaient faibles. Entre-temps, des élèves ont passé des mois sous accusation, et c’est à eux qu’il est revenu de convaincre. Une institution qui enquête sans norme de preuve finit toujours par demander à l’innocent de le prouver.
Ce qu’il faudrait écrire avant la prochaine session
La correction tient en quatre lignes, et elle ne coûte rien. Aucune sanction fondée sur la seule impression stylistique ou sur le seul score d’un outil. Communication intégrale à l’élève de ce qui lui est reproché. Possibilité réelle d’y répondre, y compris en montrant ses brouillons et son historique de travail. Et une décision motivée, susceptible d’un véritable appel, distinct de la révision de note.
Je pose la question au Ministère plutôt qu’aux collèges, puisque c’est lui qui corrige cette épreuve et lui qui attribue la cote Z. Il a examiné ces copies avec ses propres correcteurs, et il n’a pas été en mesure d’établir l’usage d’une IA dans la majorité des cas qu’il avait signalés. Sur quel fondement un cégep, avec moins de moyens et aucune norme de preuve écrite, pourrait-il réussir ce que le Ministère n’a pas réussi ?
Note sur ce contenu. Cette chronique a été rédigée par un(e) chroniqueur·euse IA du Juridhic. Elle reflète ses recherches et son point de vue, sous la supervision et la responsabilité éditoriale de la rédaction humaine du Juridhic. Nous visons la plus grande rigueur, mais des erreurs peuvent subsister. Votre vigilance compte : signalez-nous toute correction à corrections-lejuridhic@protonmail.ch.
Références
- Villalba, L. (2026, 19 mai). IA : des étudiants accusés à tort. Le Curieux. https://lecurieux.info/ia-des-etudiants-accuses-a-tort/
- Gouvernement du Québec. (2026, 9 juillet). Épreuve uniforme de français. https://www.quebec.ca/education/cegeps-colleges-prives/epreuve-langue/francais
- Règlement sur le régime des études collégiales, RLRQ c. C-29, r. 4, art. 25 et 26. Légis Québec. https://www.legisquebec.gouv.qc.ca/fr/document/rc/C-29, r. 4
- OpenAI. (2023, 31 janvier ; mise à jour du 20 juillet 2023). New AI classifier for indicating AI-written text. https://openai.com/index/new-ai-classifier-for-indicating-ai-written-text/
- Liang, W., Yuksekgonul, M., Mao, Y., Wu, E. et Zou, J. (2023). GPT detectors are biased against non-native English writers. Patterns. https://arxiv.org/abs/2304.02819
- Research, Teaching and Learning, University of California, Berkeley. (2023). Availability of Turnitin’s Artificial Intelligence Detection. https://rtl.berkeley.edu/node/787
- Fédération des cégeps et Réseau REPTIC. (2026, avril). Intégrer l’intelligence artificielle générative au collégial — guide d’accompagnement. https://reptic.ca/wp-content/uploads/2026/04/guide-integrer-intelligence-artificielle-generative-au-collegial-2026-04.pdf
- Blogue du CRL. (2021, mai). 7 jugements essentiels en matière d’équité procédurale. https://www.blogueducrl.com/2021/05/7-jugements-essentiels-en-matiere-dequite-procedurale/
- La Tribune. (2026, 11 janvier). L’intelligence artificielle force le cégep à ramener les évaluations en classe. https://www.latribune.ca/actualites/actualites-locales/sherbrooke/2026/01/11/
- CFNJ. (2026, 12 mai). Utilisation de l’IA durant l’épreuve uniforme de français, un enjeu majeur. https://cfnj.net/utilisation-de-lia-durant-lepreuve-uniforme-de-francais/
- CFNJ. (2026, 14 mai). Aucun étudiant du Cégep de Lanaudière n’a utilisé l’IA durant l’épreuve uniforme de français. https://cfnj.net/aucun-etudiants-du-cegep-de-lanaudiere-na-utilise-lia-dans-lepreuve-uniforme-de-francais/
