Gestion de la triche
Contexte
L'utilisation d'outils d'intelligence artificielle (ChatGPT, Copilot, Claude, etc.) fait partie de l'environnement technologique actuel. Cependant, soumettre du code généré par une IA sans en maîtriser le contenu constitue de la triche, au même titre que le plagiat traditionnel (copier-coller depuis un camarade ou Internet).
L'objectif de la formation est que l'étudiant comprenne et maîtrise ce qu'il produit. Un code fonctionnel mais non compris n'a aucune valeur pédagogique.
Procédure en cas de doute
[!IMPORTANT] En cas de doute sur l'authenticité du travail d'un étudiant (code suspect, niveau incohérent, style inhabituel, etc.), il faut systématiquement demander un recode.
Étapes à suivre
- Identifier le doute — Le code semble trop avancé, le style est incohérent avec le niveau de l'étudiant, ou le code ressemble fortement à une sortie d'IA.
- Demander un recode — Convoquer l'étudiant et lui demander de recoder tout ou partie du projet en conditions surveillées.
- Poser des questions sur le code — Demander à l'étudiant d'expliquer ses choix techniques, la logique de son code, le fonctionnement de fonctions spécifiques, etc.
- Évaluer le résultat :
- ✅ L'étudiant explique correctement son code et le recode est concluant → Pas de sanction.
- ❌ L'étudiant n'est pas capable d'expliquer son code ou le recode n'est pas concluant → Flag triche sur MY.
Sanction : Flag triche sur MY
[!CAUTION] Si l'étudiant échoue au recode ou ne peut pas explique son propre code, il faut mettre un flag triche sur MY (MyEpitech / plateforme de suivi).
Conséquences du flag triche
- Inscription au dossier disciplinaire de l'étudiant
- Possibilité de convocation devant le conseil de discipline en cas de récidive
Signaux d'alerte
Voici des indicateurs qui doivent éveiller la vigilance :
- Code trop propre ou trop avancé par rapport au niveau habituel de l'étudiant
- Utilisation de concepts, bibliothèques ou patterns non vus en cours
- Commentaires en anglais alors que l'étudiant commente habituellement en français (ou inversement)
- Incapacité à débugger son propre code en live
- Code identique ou quasi identique à celui d'un autre étudiant
- Noms de variables et structure typiques d'une sortie d'IA (ex. nommage très descriptif, gestion d'erreurs exhaustive non demandée)
Rappel
[!WARNING] L'utilisation d'IA est tolérée comme outil d'aide (compréhension de concepts, debugging ponctuel), mais elle ne doit jamais se substituer au travail de l'étudiant. En cas de doute : toujours demander un recode.