A l'ère de la généralisation de l'intelligence artificielle générative, les pratiques d'évaluation sont profondément interrogées. Comme le soulignait Caroline OLLIVER-YANIV, cheffe de la mission IA de la DGESIP, lors du webinaire du 3 décembre 2025 :
 Le recours aux IA génératives par nos étudiants risque de rendre certaines formes d’évaluation totalement inutiles
Face à ce constat, l'enjeu n'est plus tant d'évaluer un résultat final que de repenser les modalités d'évaluation elles-mêmes. Il s'agit de valoriser davantage le raisonnement, la démarche intellectuelle, les processus d'apprentissage et la progression des étudiants, afin de garantir des évaluations à la fois pertinentes, équitables et formatrices dans un contexte marqué par l'essor de l'IA.
Les modalités d’évaluation que j’utilise sont-elles vulnérables ? 
D’après le modèle Prax-IA de Jean-François Van de Pöel - Université de Lausanne

 
Que puis-je mettre en place pour limiter la vulnérabilité de mes évaluations ? 

D’après le modèle Prax-IA de Jean-François Van de Pöel - Université de Lausanne

Evaluations en classe sans accès à Internet 

  •  Organisez des examens sur table en classe, sans accès aux appareils électroniques 
  •  Fournissez le matériel nécessaire (documents de référence, calculatrices basiques) 
  •  Surveillez attentivement pour prévenir l’utilisation de dispositifs cachés (montres connectées...) 

 Questions personnalisées et contextualisées 

  •  Créez des questions uniques liées au contexte spécifique du cours 
  •  Intégrez des éléments des discussions en cours ou des expériences partagées 
  •  Demandez aux étudiant·e·s de faire référence à des exemples précis du cours 

Evaluations basées sur la réflexion critique 

  •  Posez des questions qui nécessitent une analyse approfondie et une argumentation 
  •  Demandez aux étudiant·e·s de comparer et contraster des concepts 
  •  Encouragez la remise en question des idées préconçues 

Projets pratiques et démonstrations en direct 

  •  Concevez des projets nécessitant une application pratique des connaissances 
  •  Organisez des présentations orales ou des démonstrations en classe 
  •  Incluez des phases de questions-réponses pour évaluer la compréhension 

 Portfolios et journaux de bord 

  •  Demandez aux étudiant·e·s de constituer un portfolio de leurs travaux 
  •  Faites-leur tenir un journal de bord réflexif sur leur apprentissage 
  •  Evaluez le processus de développement des idées au fil du temps 

Travaux collaboratifs et évaluation par les pairs

  • Organisez des projets de groupes avec des rôles clairement définis 
  • Intégrez une composante d’évaluation par les pair·e·s 
  • Demandez des réflexions individuelles sur la dynamique de groupe

Examens oraux et entretiens 

  • Conduisez des examens oraux individuels ou en petits groupes 
  • Posez des questions de suivi pour approfondir la compréhension 
  • Evaluez la capacité à expliquer et à défendre des idées en temps réel 

Evaluations progressives et formatives 

  • Fractionnez les grands projets en étapes avec des points de contrôle 
  • Fournissez des feedbacks réguliers et des opportunités de révision 
  • Evaluez l’évolution et l’amélioration tout au long du processus 

Utilisation encadrée de l’IA 

  • Intégrez l’utilisation de l’IA comme outil dans certaines évaluations 
  • Demandez aux étudiant·e·s d’expliquer et de justifier leurs interactions avec l’IA 
  • Evaluez la capacité à utiliser l’IA de manière critique et éthique 

Déclaration d’intégrité académique 

  • Faites signer aux étudiant·e·s une déclaration d’intégrité pour chaque évaluation 
  • Expliquez clairement les conséquences de l’utilisation non autorisée de l’IA 
  • Encouragez une culture d’honnêteté et de responsabilité académique 

Modification des grilles de correction 

  • Adaptez les critères d’évaluation pour valoriser la réflexion personnelle 
  • Incluez des points spécifiques pour l’originalité et la créativité des réponses 
  • Pondérez davantage la capacité à appliquer les connaissances plutôt que leur simple restitution 

Evaluez la qualité de l’argumentation et la pertinence des exemples utilisés 

  • Ajustement de la pondération des évaluations 
  • Augmentez le poids des évaluations réalisées en classe ou sous surveillance 
  • Réduisez la part des travaux à domicile dans la note finale 
  • Valorisez les évaluations continues et les projets à long terme 
  • Intégrez une composante de participation active en classe dans la note globale 

Intégration de questions vidéo 

  • Ajoutez une composante vidéo aux évaluations (ex : analyse d’un clip, réponse à une question filmée) 
  • Demandez aux étudiant·e·s de produire une courte vidéo explicative sur un concept du cours 
  • Utilisez des questions basées sur des vidéos montrées en classe pour évaluer la compréhension 
  • Evaluez la capacité à communiquer oralement et visuellement les connaissances acquises 

Evaluation des compétences métacognitives 

  • Intégrez des questions sur le processus de réflexion des étudiant·e·s 
  • Demandez aux étudiant·e·s d’expliquer leur démarche de résolution de problèmes 
  • Evaluez la capacité à identifier ses propres forces et faiblesses dans la matière 
  • Incluez une auto-évaluation réflexive dans le processus d’évaluation 

Création de scénarios d’application réels 

  • Concevez des évaluations basées sur des cas pratiques ou des simulations 
  • Demandez aux étudiant·e·s de résoudre des problèmes complexes inspirés de situations professionnelles 
  • Evaluez la capacité à transférer les connaissances théoriques à des contextes concrets 
  • Incluez des contraintes réalistes pour tester l’adaptabilité et la créativité

Pour aller plus loin