Utilisation responsable de l'IA en contexte académique 🎓⚖️

🎯 L'IA est désormais accessible à toutes et tous. La question n'est plus de savoir si elle est utilisée, mais selon quelles règles et avec quelle transparence. Cette page synthétise les repères de la HES-SO en matière d'intégrité académique.

1. ⚖️ L'intégrité académique : de quoi parle-t-on ?

À la HES-SO, l'intégrité académique désigne l'ensemble des principes éthiques et des comportements responsables attendus au sein de la communauté académique. Elle garantit la fiabilité, la transparence et la crédibilité des savoirs produits et transmis.

Six valeurs fondamentales :

Honnêteté : conduite des travaux et attribution des sources
Responsabilité : respect des règles, des méthodes et des engagements
Loyauté et équité : interactions avec autrui et évaluation du travail
Rigueur : collecte, analyse et présentation des données
Transparence : déclaration des contributions et des conflits d'intérêts
Respect : des personnes comme des normes institutionnelles

L'intégrité ne se limite pas à éviter la triche. Elle suppose une exemplarité intellectuelle : reconnaître ses limites, créditer les idées d'autrui, dialoguer de manière critique et respectueuse.

🏥 En santé, cette exigence prolonge directement la déontologie professionnelle. La rigueur attendue dans une revue de littérature est la même que celle attendue dans la traçabilité d'un dossier de soins.

2. 🏛️ Le cadre institutionnel de la HES-SO

Le GPIA a formalisé 12 principes directeurs répartis sur trois niveaux de décision : institutionnel, filière et enseignement.

Quatre principes concernent directement la relation entre le corps enseignant et le corps estudiantin :

Principe	Ce qu'il implique
Transparence	Les descriptifs de modules mentionnent l'usage de l'IA. Les modalités applicables aux évaluations sont annoncées et discutées dès le début du cours.
Intégrité	Les règles de mention du recours à l'IA sont précisées dès le début du cours. Les sanctions applicables sont communiquées à l'avance.
Protection	Aucune donnée personnelle ou sensible ne doit être versée sur le serveur d'une entreprise pour laquelle la HES-SO n'a pas de garantie de sécurité. Les données médicales sont explicitement visées.
Responsabilité	Toute production générée reste sous la responsabilité de la personne qui l'utilise, qui doit en vérifier la véracité et la conformité éthique.

3. 🚫 Trois formes de fraude

Forme	Définition	Exemple en formation santé
Plagiat	Ne pas citer convenablement ses sources. Inclut l'auto-plagiat et la traduction non signalée.	Reprendre un passage d'un article sur la prévention des escarres sans guillemets ni référence. Réutiliser telle quelle son analyse de situation d'un module antérieur.
Ghostwriting	Faire rédiger tout ou partie d'un travail par un tiers ou par un outil d'IA, sans le déclarer.	Fournir quelques notes de stage à un chatbot et remettre l'analyse réflexive produite sans mention.
Tricherie	Recourir à des moyens non autorisés pour accomplir un travail académique.	Consulter un chatbot pendant un examen en ligne de pharmacologie alors que l'usage est interdit.