L’intelligence artificielle (IA) désigne des systèmes informatiques qui peuvent accomplir des tâches requérant généralement l’intelligence humaine, comme la perception visuelle, la reconnaissance vocale, la prise de décisions et la traduction. Parmi les outils d’IA, notons Siri, Alexa, DeepL, ChatGPT et DALL-E.

En milieu universitaire, l’IA est utilisée à plusieurs fins, y compris pour la recherche, l’enseignement et l’amélioration des résultats d’apprentissage. Elle aide les chercheuses et chercheurs à analyser de grands ensembles de données, à faire des prévisions et à découvrir de nouvelles tendances. Elle sert aussi à améliorer l’expérience d’apprentissage, notamment parce qu’elle permet d’offrir de la rétroaction personnalisée, des systèmes de recommandation et des fonctions de ludification.

L’IA doit être employée d’une manière conforme à l’intégrité académique. L’utilisation d’un texte produit par l’IA dans le cadre d’un travail universitaire sans permission ou sans citation de la source, par exemple, représente un manquement à l’intégrité académique.

Ça dépend! Vérifiez le plan de cours et les directives associées à chaque travail pour connaître les dispositions sur l’intégrité académique. Le règlement de l’Université portant sur l’intégrité académique et l’inconduite – le Règlement académique A-4 – traite de certains aspects de l’intelligence artificielle, comme la citation des sources. Or, l’utilisation permise de l’IA peut varier d’un cours à l’autre, et même d’un travail à l’autre dans un même cours (p. ex., examen). Dans le doute, renseignez-vous toujours auprès de votre professeure ou professeur.

En cas de doute, renseignez-vous auprès de votre professeure ou professeur, qui pourra vous indiquer comment utiliser l’IA de façon intègre dans le cadre de son cours.

Oui. Vous pouvez :

• bien comprendre les règles et les lignes directrices de l’Université d’Ottawa;
• citer correctement toutes vos sources, y compris le contenu produit par l’IA si son utilisation est permise; votre professeure ou professeur pourrait également vous demander d’expliquer comment vous avez utilisé l’IA dans votre travail;
• éviter d’utiliser l’IA pour produire des réponses ou des travaux complets qui devraient être originaux et réalisés par vous-même;
• demander des précisions à votre professeure ou professeur si les attentes sur l’utilisation de l’IA ne vous semblent pas claires;
• bien réfléchir à la manière dont vous transmettez et utilisez les données dans le cadre de vos travaux de recherche.

L’IA présente plusieurs lacunes, notamment les suivantes :

• Parti pris et discrimination : Si les données utilisées pour entraîner l’IA étaient tendancieuses, ses systèmes peuvent faire preuve de parti pris et de discrimination à l’égard de certains groupes.
• Mauvaise compréhension du contexte : Les systèmes d’IA peuvent ne pas saisir pleinement le contexte dans lequel une tâche est réalisée, et ainsi engendrer des inexactitudes ou une interprétation erronée des résultats.
• Manque de créativité : Les systèmes d’IA ne peuvent pas trouver d’idées réellement originales ni avoir une pensée créative. Ils ne font que des prévisions d’après des modèles de données.
• Connaissance limitée du domaine : Les systèmes d’IA ne donnent de bons résultats que dans les domaines qui ont fait partie de leur entraînement. Ils n’ont parfois pas un ensemble de données assez vaste pour réaliser certaines tâches.
• Questions éthiques et morales : Les systèmes d’IA soulèvent d’importantes questions éthiques et morales, surtout en ce qui concerne la confidentialité et la sécurité des données, mais aussi quant à leurs répercussions sur l’emploi et d’autres sphères de la société. Réfléchissez bien aux données que vous transmettez aux systèmes d’IA; nous vous recommandons fortement de ne pas leur communiquer d’information personnelle ou privée.
• Difficultés d’interprétation : Beaucoup de systèmes d’IA, en particulier les algorithmes d’apprentissage profond, sont difficiles à interpréter et à comprendre, ce qui complique l’évaluation de l’exactitude de leurs prévisions et de leurs décisions.
• Complexité informatique : Le développement et le déploiement des systèmes d’IA nécessitent parfois d’importantes ressources informatiques, ce qui n’est pas à la portée de tous les établissements et de tous les membres de la communauté de recherche.
• Non-sens : Il arrive que des systèmes d’IA donnent des réponses qui semblent raisonnées en partie, mais qui n’ont aucun sens dans l’ensemble.
• Fausses citations : L’IA peut produire des citations qui ont l’air réalistes, mais qui ont été fabriquées de toutes pièces.

Malgré ces lacunes, l’IA peut grandement faciliter bien des aspects du travail universitaire. Il faut simplement en tenir compte et l’approcher de manière à la fois éthique et responsable.

• Responsabilité : S’assurer que le système d’IA a été conçu et utilisé d’une manière sécuritaire, transparente et responsable.
• Équité : Éviter de créer ou de perpétuer des partis pris ou de la discrimination dans les systèmes d’IA et veiller à ce que tout le monde reçoive un traitement équitable.
• Confidentialité : Protéger la vie privée des personnes et s’assurer que les données personnelles sont recueillies, conservées et utilisées de manière responsable et sécuritaire, conformément aux politiques de l’Université d’Ottawa et des trois conseils sur la recherche auprès de sujets humains.
• Transparence : Fournir des explications claires sur le fonctionnement des systèmes d’IA et rendre leurs processus de prise de décision transparents et compréhensibles.
• Mention : Déclarer l’utilisation de l’IA et la manière dont elle a servi au travail de recherche.
• Contrôle humain : S’assurer que les systèmes d’IA sont conçus pour aider, et non pour remplacer, la prise de décisions par les êtres humains, et que ces derniers en gardent le contrôle.
• Non-malfaisance : Éviter de causer du tort en utilisant l’IA et s’assurer que les systèmes d’IA ne sont pas employés à des fins néfastes ou contraires à l’éthique.
• Bienveillance : Utiliser l’IA pour produire des résultats bénéfiques, d’une manière qui profite à toute la société.

Selon la discipline et les résultats d’apprentissage visés, le corps professoral peut utiliser l’IA de diverses manières, dont les suivantes :

• Vous enseigner à utiliser l’IA pour vous aider à apprendre avec plus d’efficacité et bien vous préparer à votre carrière; dans certains cours, des activités d’apprentissage portent sur l’IA notamment pour vous amener à en faire une utilisation éthique et à réfléchir de manière critique à ses forces et à ses lacunes.
• Personnaliser l’apprentissage : L’IA peut être utilisée pour vous fournir une rétroaction et des recommandations personnalisées, d’après vos résultats et vos préférences d’apprentissage.
• Notation et évaluation : L’IA peut être utilisée pour noter des travaux et des examens, fournir une rétroaction et cerner les besoins en matière de soutien additionnel.
• Création de contenu : L’IA peut servir à produire du matériel d’étude comme des résumés, des cartes éclair et des questionnaires interactifs, qui bonifieront l’expérience d’apprentissage.
• Analyse de données : L’IA peut être utilisée pour analyser de vastes ensembles de données et faire des prévisions, permettant ainsi d’élargir la compréhension d’un sujet donné.
• Ludification de l’apprentissage : L’IA peut servir à créer des jeux pédagogiques interactifs et stimulants qui facilitent l’apprentissage et la rétention de l’information.
• Aide à la gestion des cours : L’IA peut aider à gérer et à organiser les cours, notamment pour l’établissement des horaires et la réalisation de tâches administratives.
• Aide à la recherche : L’IA peut faciliter certains projets de recherche en analysant des données, en réalisant des projections et en découvrant de nouvelles tendances.
• Aucun recours à l’IA : Certains cours se passent de l’IA pour diverses raisons (p. ex., en raison du sujet du cours ou pour mettre l’accent sur les principes fondamentaux d’apprentissage).

L’IA en éducation en est encore à ses balbutiements, et son utilisation évoluera au rythme des progrès technologiques. Si le corps professoral et la communauté étudiante utilisent l’IA de manière éthique et responsable, en étant conscients de ses lacunes, ils pourront maximiser ses retombées sur l’expérience d’apprentissage.

Au cours de leur premier trimestre à l’Université d’Ottawa, les étudiantes et étudiants de premier cycle doivent réussir un module de formation obligatoire sur l’intégrité.

Celles et ceux qui entrent à la Faculté de médecine et qui ne sont pas inscrits au programme de médecine translationnelle et moléculaire en sont exemptés, étant donné que leur programme comprend des formations équivalentes.

Si vous avez commencé vos études de premier cycle avant septembre 2021, vous n’avez pas à suivre cette formation.

Bien que seulement les étudiantes et les étudiants nouvellement admis au premier cycle suivent le module, les informations clés sont disponibles pour toutes et tous sur les pages Web d’intégrité académique.

La formation vous aidera à développer des aptitudes essentielles à l’intégrité académique, à comprendre ce qu’elle implique et à utiliser les ressources à votre disposition pour favoriser votre réussite.

En effet, de nombreux services sont là pour vous renseigner sur l’intégrité ainsi que sur les politiques et règlements de l’Université d’Ottawa. Vous pouvez les consulter pendant votre formation, et tout au long de vos études.

Vous devez avoir réussi la formation à la date indiquée ci-dessous. Le module prend environ deux heures à compléter.

Votre inscription sera automatique et vous trouverez la formation dans le Campus virtuel. Il est recommandé de terminer la formation bien avant l’échéance, pour connaître dès le départ les exigences de l’Université en matière d’intégrité.

Vous avez un nombre illimité de tentatives pour réussir l'évaluation finale. Si vous n’avez pas réussi la formation à la date d’échéance, votre compte étudiant sera marqué jusqu'à ce que le module soit complété avec succès. S'il n'est toujours pas terminé au moment de l'ouverture des inscriptions pour l'année suivante, vos inscriptions aux cours seront bloquées jusqu'à ce que le module soit terminé avec succès ou jusqu'à ce que votre faculté en décide autrement.

L’intégrité est au cœur de toutes les activités à l’Université. Le Règlement sur l'intégrité académique et inconduit académique définit les actes qui peuvent compromettre l’intégrité académique, décrit les conséquences de ces actes et consigne les procédures pour le traitement des allégations et l’établissement des sanctions. La formation obligatoire au premier cycle s’appuie sur ce règlement.

Pour des questions reliées à l’accès ou au fonctionnement de Brightspace, y compris votre mot de passe, veuillez consulter les Technologies de l’information.

Si vous ne voyez pas le module d’intégrité académique dans votre Campus Virtuel (Brightspace), veuillez contacter [email protected].