Notre position sur l’utilisation responsable et déclarée de l’IA. Dernière mise à jour : 15 juillet 2026.
À la fin de 2022, l’arrivée de ChatGPT a placé les universités en position sur la défensive, suivie d’une vague d’interdictions strictes. Ce moment est désormais passé. De nombreuses institutions de premier plan ont remplacé l’interdiction totale par une approche plus praticable : une acceptation structurée fondée sur la divulgation. L’usage éthique de l’IA dans la rédaction académique ne relève plus de la question de savoir si vous pouvez toucher à ces outils. Il s’agit plutôt de la manière dont vous les utilisez, si vous en faites preuve de transparence et si vous assumez la responsabilité des résultats.
Nous avons construit ProofreaderPro autour de ce concept, et nous souhaitons être clairs sur notre position. Nous soutenons une transparence totale et l’intégrité dans la recherche et la rédaction universitaires. Nous pensons que l’IA fait partie légitime d’un processus de recherche moderne, à une condition : vous devez en divulguer la manière et l’endroit où vous l’avez utilisée, citer le modèle que vous avez utilisé et assumer la responsabilité du travail final. Cette page décrit ce que les principales universités et revues exigent réellement aujourd’hui, pourquoi le texte brut produit par l’IA nécessite encore une touche finale humaine, et comment humaniser vos propres brouillons sans franchir de ligne éthique.
La direction de l’action est la même dans les universités les plus sélectives du monde. L’interdiction totale a disparu. À sa place se trouve un ensemble de principes : utiliser l’IA de manière responsable, être transparent lorsque votre utilisation est substantielle, respecter spécifiquement les règles de votre formation ou de votre département, et se rappeler qu’un humain, et non un chatbot générique, est responsable du travail.
Quelques exemples, directement tirés de la source :
Lisez ces pages côte à côte et le même message se répète. L’IA est autorisée. Mais elle doit être utilisée avec transparence. Et vous ne devez jamais vous attribuer comme vôtre un travail non évalué dont la production est uniquement générée par une machine.
Les organismes de publication se sont également établis à peu près au même endroit, et si vous êtes un chercheur en route vers l’évaluation par les pairs, ce sont leurs règles qui s’appliqueront à vous.
Deux principes traversent chacun de ces documents. Premièrement, nommez l’outil et la version spécifiques et décrivez à quoi vous l’avez utilisé. Dire que vous avez utilisé un modèle de langage n’est pas une divulgation. Dire que vous avez utilisé un modèle nommé pour rédiger un plan et résumer trois articles, puis que vous avez vérifié et réécrit le texte vous-même, en est une. Deuxièmement, une personne est toujours responsable de l’exactitude, de l’originalité et de l’intégrité. L’outil est toujours un instrument secondaire, et non un co-auteur.
Si vous souhaitez connaître la formulation exacte, nous conservons une présentation pratique pas à pas sur Comment rédiger une déclaration de divulgation d’utilisation de l’IA et un fiche récapitulative par éditeur qui met en correspondance les exigences, revue par revue.
Voici le passage qui se perd souvent dans le débat sur l’intégrité. Même lorsque l’IA est pleinement autorisée et correctement divulguée, la sortie brute n’est généralement pas suffisamment bonne pour être soumise. Toute personne qui a lu ne serait-ce qu’une page de texte généré par IA en sortie brute connaît les signaux. Le texte est générique, robotique et mécanique. Il répète les mêmes structures de phrases monotones et présente une faible burstiness. Il utilise excessivement de manière constante un ensemble de mots (underscores, realm, lens, pivotal, landscape, etc.) et affiche une perplexité faible, lissée. Il sur-explique des points simples et les complète avec du remplissage (généralement appelé « AI slop »). Il énonce longuement l’évidence et ne dit que peu de choses qui soient spécifiques à vos données ou à votre argument. Les humains, au contraire, ont un style d’écriture actif et direct, avec un rythme de phrases varié (burstiness élevée) et un choix de mots riche (perplexité élevée).
Ce style d’écriture plat, uniforme et à faible variation du nombre de mots est d’abord un problème de rédaction. C’est aussi exactement le profil auquel les détecteurs d’IA sont réglés pour s’attaquer, ce qui explique pourquoi une rédaction soignée et formelle peut être signalée : un biais que nous abordons en détail dans Pourquoi les détecteurs d’IA signalent les auteurs non natifs. Dans tous les cas, la correction est la même que celle qui a toujours prévalu en matière de recherche : un humain doit réviser le manuscrit jusqu’à ce qu’il se lise comme si une personne l’avait rédigé, avec une voix réelle, un rythme structurel varié et un vocabulaire soigné, ainsi que des affirmations précises.
Réviser un texte assisté par IA pour le rendre naturel et rédigé comme par un humain correspond à de la réécriture, et la réécriture de votre propre brouillon est exactement le type de travail sur le langage que les politiques des universités et des revues autorisent explicitement. Lorsque vous faites passer votre propre texte assisté par IA via notre humaniseur d’IA, il varie le rythme des phrases et le choix des mots, élimine la cadence robotique et conserve votre signification, votre terminologie propre à votre domaine et vos citations intactes. Le résultat est votre argument formulé dans une écriture lisible et humaine, et non un argument différent.
La ligne éthique n’est pas difficile à discerner. L’humanisation ne la franchit que lorsque vous l’utilisez pour accomplir quelque chose de malhonnête : fabriquer des résultats, déformer l’identité de la personne qui a réalisé le travail, ou éviter une divulgation que votre établissement exige effectivement. Utilisée correctement, sur votre propre brouillon, pour améliorer la structure, la clarté, la formulation et la tonalité, avec une divulgation détaillée de l’IA et des citations fondées sur un LLM, elle suit les lignes directrices définies par les universités et les revues.
Nous recommandons de divulguer votre utilisation de l’IA sur l’ensemble de la chaîne, depuis la première ébauche générée par l’IA jusqu’à la phase d’humanisation, et de citer le modèle spécifique utilisé. Un processus de travail bref et honnête ressemble à ceci :
C’est l’essentiel. Déclarez l’outil d’IA utilisé, citez le modèle précis, vérifiez tous les faits/données, effectuez la révision humaine et assumez la responsabilité. Si vous faites ces cinq choses, vous êtes du bon côté des lignes directrices actuelles, et votre rédaction s’en trouvera améliorée grâce à cet effort.
Nous ne sommes pas neutres à ce sujet, et nous préférons le dire. Nous défendons l’usage éthique de l’IA dans la recherche et l’écriture. Nous pensons que les chercheurs devraient toujours divulguer leur utilisation de l’IA, depuis le contenu généré par l’IA jusqu’à la phase de « humanisation » qui rend le texte lisible, et qu’ils devraient citer le modèle qu’ils ont utilisé. Humaniser sa propre ébauche fait légitimement partie de ce processus, car l’écriture naturelle et humaine est la norme que la recherche exige depuis toujours. La transparence est ce qui maintient l’ensemble dans l’honnêteté, et cela vous coûte une phrase dans votre section de remerciements.
La plupart des universités de premier plan sont passées de l’interdiction de l’IA à sa régulation. Harvard, Oxford, Stanford, MIT et Cambridge autorisent toutes un usage responsable tout en exigeant de la transparence lorsque cet usage est substantiel, et laissent les règles spécifiques aux cours et départements individuels. L’hypothèse la plus sûre est que l’IA est autorisée lorsque vous la divulguez et respectez votre politique locale, et qu’elle ne l’est pas lorsqu’un enseignant ou une tâche donnée indique le contraire.
Les politiques varient sur ce point. Plusieurs revues, dont Nature Portfolio, indiquent que les corrections mineures de copie visant la grammaire, l’orthographe ou la lisibilité ne nécessitent pas de divulgation, tandis que la génération ou la réécriture substantielle le requièrent. Notre propre recommandation est néanmoins de privilégier la divulgation, car une simple mention en une ligne ne vous coûte rien et vous protège si la question se pose un jour.
Indiquez l’outil et la version spécifiques, et précisez à quoi vous l’avez utilisé. Une formulation utilisable est une brève déclaration dans votre section Remerciements ou Méthodes, par exemple en indiquant que vous avez utilisé un modèle nommé pour rédiger, résumer ou éditer, que vous avez vérifié le résultat et que vous assumez l’entière responsabilité du texte final. Votre revue cible ou votre guide de style peut exiger un format précis ; vérifiez-le.
Au minimum, indiquez le nom du modèle ou de l’outil ainsi que sa version, décrivez la manière dont vous l’avez utilisé, confirmez que vous avez examiné et vérifié le résultat, et précisez que vous êtes responsable du travail final. Cette combinaison satisfait aux principes de transparence et de responsabilisation qui sous-tendent les politiques de chaque grande université et de chaque grand éditeur.
