Est-ce que l'IA plagie? Vérités, risques, éthique, solutions

Votre assistant AI stimule-t-il votre créativité ou l'étouffe-t-il?

Quand des chatbots rédigent des dissertations et que des algorithmes créent des logos, la limite entre innovation et plagiat devient vraiment mince. Ignorer les origines secrètes de l'AI ou négliger de vérifier les faits? Ce n'est pas qu'une simple paresse. C'est dangereux.

Plongez dans le flou éthique de la technologie et découvrez: « L'AI constitue-t-elle du plagiat? » Votre crédibilité est en jeu. Découvrez ce qui se passe et comment garantir que votre contenu reste original et honnête.

Qu'est-ce que le plagiat ?

Le plagiat consiste à utiliser les idées, les mots ou la création de quelqu'un d'autre et à les présenter comme si c'étaient les vôtres, sans lui attribuer le mérite. Qu'il soit intentionnel ou non, cela jette le doute non seulement sur votre travail et vos efforts, mais aussi sur votre crédibilité et votre authenticité, des qualités essentielles dans le monde universitaire et professionnel. Imaginez inclure un graphique d'un article de recherche dans votre rapport sans le citer ou reprendre une idée nouvelle d'un texte sans mentionner l'auteur. Ces gestes apparemment anodins sont considérés comme du plagiat.

Le plagiat ne se limite pas au simple copier-coller mot pour mot. Réécrire un paragraphe avec vos propres mots, mais en suivant exactement la même structure ou le même enchaînement, est aussi considéré comme du plagiat, même si vous en donnez la source. Par exemple, reformuler un paragraphe d'un article de presse en changeant quelques mots tout en conservant l'argument initial demeure un acte de malhonnêteté intellectuelle. Il en va de même pour l'utilisation de photographies, de codes informatiques ou d'œuvres d'art provenant d'autrui sans autorisation (ou, à tout le moins, sans lui attribuer le dû crédit).

Le plagiat peut être délibéré, comme copier le devoir d'un ami, ou non intentionnel, par exemple en omettant une référence faute de prises de notes suffisantes. Dans tous les cas, les conséquences peuvent être lourdes, aussi bien dans le milieu académique (comme obtenir zéro à un devoir) que dans le milieu professionnel (pouvant entraîner une perte de crédibilité). Dans les situations les plus graves, des poursuites judiciaires peuvent même être engagées, notamment en cas de violation du droit d'auteur.

Avec l'évolution technologique, l'IA complexifie les définitions traditionnelles du plagiat, rendant floues les frontières entre création originale et contenu généré automatiquement. Cela soulève des questions essentielles de responsabilité et d'éthique, que nous examinerons dans les sections suivantes.

Comment l'IA brouille la frontière entre originalité et vol

Les programmes propulsés par l'IA peuvent générer du texte, des images ou des scripts via un processus de génération. Plutôt que de « concevoir » eux-mêmes des idées, ils réutilisent et réorganisent en quelque sorte les motifs qu'ils ont identifiés dans les données. Par exemple, si vous demandez à une IA de produire un texte sur le changement climatique, elle pourrait assembler des morceaux de phrases et de paragraphes issus d'études scientifiques, d'articles de presse et de billets de blog intégrés dans ses données d'entraînement. Même si le résultat semble frais et unique, il s'inspire en réalité de sources antérieures qui n'ont pas été correctement créditées. Cela pose la question : est-ce un travail original ou une version déguisée du travail de quelqu'un d'autre ?

C'est ainsi que le risque de plagiat émerge – sans intention malicieuse (l'IA ne se met pas à penser « Je vais plagier ça ! »). L'IA ne comprend tout simplement pas le principe d'attribuer à autrui le mérite de son travail. Si vous employez une IA pour rédiger une section d'un article de recherche et qu'elle reformule la conclusion d'une étude sans en mentionner la source, votre travail se retrouverait en fait, involontairement, plagié. Pire encore, vous pourriez croire que le contenu généré par l'IA est entièrement original sans réaliser qu'il a déjà été adapté d'une autre source.

De surcroît, l'IA amplifie le risque de plagiat en simplifiant considérablement le processus. Lorsqu'il s'agit de créer des essais, du code ou des images en quelques secondes, il devient bien plus tentant d'accepter des résultats nécessitant peu de révisions. Par exemple, si un paragraphe sur les thèmes de Shakespeare est généré par l'IA puis réécrit par l'étudiant, a-t-il pris la peine de vérifier que l'analyse de fond n'avait pas été copiée d'un chercheur ? Même des formes plus subtiles de reproduction — comme l'utilisation d'un langage spécialisé ou d'une interprétation spécifique de données — peuvent poser des problèmes éthiques.

Une confusion supplémentaire résulte de la capacité de l'IA à imiter le style d'écriture. Si un utilisateur demande à l'IA « d'écrire dans le style d'un essai de recherche de Harvard », par exemple, l'outil pourrait puiser dans des formulations caractéristiques de la littérature académique présente dans ses bases d'entraînement. Le résultat pourrait, sans une révision attentive, être assimilé à du plagiat en devenant presque identique à un article existant.

En transformant le processus de création de contenu, l'IA redéfinit également ce que signifie être auteur et ce que signifie assumer la responsabilité de ce contenu. La responsabilité revient désormais aux utilisateurs de vérifier l'originalité des travaux assistés par IA — une tâche pour laquelle nombreux ne sont pas préparés.

Alors, l'utilisation de l'IA est-elle du plagiat ?

En soi, utiliser l'IA n'est pas intrinsèquement du plagiat, mais elle peut vous enchaîner de manière telle que la distinction en devient presque insignifiante. La clé, c'est la transparence. Si l'IA génère un contenu comportant des idées, des expressions ou des données non originales et que ce contenu n'est pas correctement sourcé, vous risquez sérieusement de violer l'éthique académique. Par exemple, si vous demandez à une IA de résumer un événement historique et qu'elle produit des interprétations spécifiques et privées d'un historien, sans créditer celui-ci ou préciser qu'elles ne vous appartiennent pas, présenter ce résumé comme votre propre travail relève d'une forme de plagiat, même sans intention délibérée de copier.

L'IA complique encore la situation en agissant comme intermédiaire. Quand une IA sert d'outil entre l'utilisateur et un texte, on ne peut pas toujours connaître l'origine exacte de la source utilisée. Ainsi, lorsqu'un poème généré par l'IA est créé « dans le style de Maya Angelou » et que l'IA a emprunté certaines métaphores ou cadences d'un poème inédit d'Angelou, il se peut que le nouveau poème plagie involontairement un texte auquel l'utilisateur n'a jamais eu un accès complet. Dans ces cas-là, la question de la responsabilité devient floue.

Rassurez-vous, l'usage de l'IA ne vous poussera pas à rédiger des lettres d'amour non consenties à ses propriétaires. Si vous l'utilisez pour réfléchir à la structure d'un plan ou pour stimuler vos idées — et que vous récupérez un texte exact d'une source fiable — cela revient à utiliser le correcteur grammatical de votre ordinateur. Cependant, si vous commencez à soumettre des textes, du code ou des œuvres d'art générés par l'IA sans en vérifier l'originalité (lorsque c'est faisable) ou sans reconnaître la contribution de l'IA, vous franchissez la limite. Il serait imprudent de remettre des essais sur l'économie de la collecte de coquillages issus de documents générés par l'IA lorsqu'on ne peut pas s'assurer qu'ils correspondent plus ou moins aux travaux existants sur le même sujet.

De plus, chaque domaine et profession applique des règles spécifiques :

• Milieu académique : De nombreuses institutions considèrent le contenu généré par l'IA non cité comme du plagiat — même si l'outil ne « copie » pas directement une source. Par exemple, un étudiant pourrait être sanctionné pour avoir soumis une revue de littérature écrite par l'IA, car cela constitue une infraction aux règles sur le travail original.

• SEO et marketing digital : Google et d'autres moteurs de recherche peuvent déclasser le contenu généré par l'IA s'ils estiment qu'il est de mauvaise qualité ou non original, car cela revient à un « vol de contenu ». C'est une stratégie visant à manipuler les classements.

• Propriété intellectuelle : Les professionnels des industries créatives qui se servent de l'IA pour rédiger des scénarios pourraient se retrouver mêlés à des litiges de droits d'auteur si leur production enfreint une œuvre déjà protégée.

Autrement dit, l'IA n'est pas en soi en train de plagier, mais c'est la manière dont elle s'intègre aux normes d'un domaine qui détermine si son usage est éthique ou s'apparente à de la triche. Un journaliste qui publie des faits générés par l'IA sans les vérifier triche contre les standards du reportage, tout comme un développeur qui diffuse des extraits de code générés par l'IA contrevient aux termes de l'open source. La règle fondamentale est donc de connaître les normes de votre secteur, car ce qui est acceptable dans un contexte peut être considéré comme de la triche dans un autre.

Plus l'IA s'intègre aux processus de travail, plus cette nuance deviendra importante.

Partie 4: Le contenu généré par l’IA est-il éthique?

Le contenu généré par l’IA n’est pas intrinsèquement dénué d’éthique; c’est lorsque la rapidité prime sur la précision, l’équité et la transparence que se posent véritablement les problèmes. Nous allons explorer trois pièges éthiques majeurs : la fabrication, les biais et l’authenticité, et voir comment ils s’entrecroisent. 

1. Fabrication de données et d'informations

L’IA ne dispose ni d’intention ni de compréhension; elle anticipe des schémas plutôt que de relater des faits. Face aux lacunes de ses données d’apprentissage, le modèle peut « halluciner » une information erronée qui semble plausible. Par exemple, une IA chargée de résumer une étude médicale pourrait présenter des « résultats » qui, bien qu’ils paraissent crédibles dans le contexte, n’existent pas réellement. Cela signifie que des étudiants recopiant sans discernement des « raccourcis » proposés par l’IA dans leurs dissertations risquent de citer, involontairement, des références fictives, ou, de façon tout aussi problématique, qu’un journaliste puisse publier par inadvertance de fausses informations générées par l’IA. Ce phénomène mine la confiance du public envers les institutions et alimente la propagation de récits erronés.

2. Renforcement des biais

Un modèle d’IA absorbe les préjugés contenus dans ses données d’apprentissage. Par exemple, si une IA chargée de filtrer des CV se base sur des décisions d’embauche passées qui favorisaient historiquement les hommes, un CV comportant des indices associés aux femmes pourra être défavorisé. De même, une IA qui résume des articles de presse pourrait exagérer la probabilité d’identifier des personnes noires comme auteurs d’infractions, renforçant ainsi des stéréotypes racistes. Ces problèmes ne se limitent pas à de simples défaillances techniques, ils représentent de nouvelles formes de biais qui perpétuent des inégalités sociales, surtout lorsque le public considère le résultat de l’IA comme neutre et objectif.

3. Érosion de l’authenticité

Du fait que l’IA recycle si facilement des éléments existants, la fidélité à l’originalité en pâtit. Une équipe créative utilisant l’IA pour générer des slogans pourrait, sans s’en apercevoir, reprendre la copie d’un concurrent. Il devient difficile de distinguer le trait d’inspiration du plagiat. Dans le cas d’une œuvre littéraire, par exemple un roman écrit par une IA dans le style d’un auteur à succès, le véritable risque est de faire disparaître la touche humaine, ce qui appauvrit complètement la créativité. Même lorsque le texte n’est pas directement repris d’une œuvre antérieure, la question de l’originalité et de l’engagement sincère dans la création demeure cruciale.

L’effet domino des défaillances éthiques

En réalité, ces problèmes sont étroitement liés:

• Fabrication → Diffuse de fausses informations → Sape la confiance du public.

• Biais → Amplifie la discrimination → Porte préjudice aux groupes vulnérables.

• Inauthenticité → Dilue l’originalité → Minore la valeur créative et académique.

Par exemple, un recruteur utilisant un outil d’IA biaisé pourrait écarter des candidats qualifiés (biais), tandis qu’un rapport généré par l’IA comportant des données fabriquées (fabrication) pourrait induire de mauvaises décisions au sein de l’entreprise, menant à des politiques qui marginalisent encore davantage certains groupes (effet domino).

Qui est responsable?

L’IA ne choisit pas d’être contraire à l’éthique — elle reflète la manière dont ses données d’apprentissage ont été présentées et l’usage qui en est fait par ses utilisateurs. Un chercheur qui s’en sert pour rédiger rapidement un premier brouillon doit systématiquement vérifier l’exactitude des informations. Un écrivain utilisant l’IA pour lancer ses idées doit veiller à ce que le résultat final ne soit pas simplement une reprise d’éléments préexistants. Une utilisation éthique requiert une supervision humaine active plutôt qu’une confiance aveugle.

Dans les secteurs de la santé ou du droit, une erreur peut littéralement coûter des vies. Ici, les conséquences sont d’une toute autre envergure. Une IA qui pose un mauvais diagnostic en raison d’un jeu de données biaisé n’est pas seulement immorale; elle représente un danger réel.

Ainsi, l’éthique est un mandat humain

Les dangers éthiques liés à l’IA ne résultent pas d’un défaut inhérent aux outils eux-mêmes, mais plutôt des limites humaines. Si ces outils se contentent de forger, trier ou reproduire du contenu sans surveillance, ils démontrent combien la recherche de l’efficacité peut éclipser les valeurs fondamentales. La solution ne réside pas dans l’abandon de l’IA, mais dans son utilisation avec une vigilance accrue — en gardant à l’esprit que chaque produit final doit être traité avec prudence, en tenant compte de son contexte historique et avec intégrité.

Comment la technologie dévoile l'IA et le plagiat

Les méthodes actuelles pour détecter les contenus générés par l'intelligence artificielle (IA) et le plagiat reposent essentiellement sur deux approches : la reconnaissance de motifs (pour les robots) et la vérification par bases de données (pour les tricheurs). Bien que chacune présente des limites, les améliorations récentes rendent plus facile la détection de travaux non originaux ou falsifiés.

1. Détection du contenu produit par l'IA

Les outils de détection analysent des schémas d’écriture différents de ceux employés par des auteurs humains. Par exemple :

• Perplexité : Évalue le degré de prévisibilité d’un texte. Les textes issus de l’IA présentent souvent une perplexité moindre, car ils reposent sur des schémas linguistiques standards.

• Burstiness : Mesure le rythme et la variété des phrases. L’écriture humaine se caractérise par des longueurs et structures variées, alors que l’IA tend à produire des textes uniformes.

Des outils comme GPTZero, l’outil IA de Turnitin ou encore le modèle d’OpenAI sont capables de repérer ces signaux d’alerte. C’est un peu comme lorsqu’un étudiant soumet un essai dont les phrases sont étonnamment uniformes et le style excessivement redondant – l’IA peut le détecter. Toutefois, des modèles d’IA avancés savent désormais imiter la variabilité humaine, ce qui crée un véritable jeu du chat et de la souris entre les outils de détection et des algorithmes toujours plus performants.

Les enseignants détecteront-ils votre travail ChatGPT

Oui. Les enseignants peuvent repérer des incohérences dans le style, un manque de profondeur ou des formulations inhabituelles. Ils peuvent aussi recourir à des outils de détection d’IA ou comparer le travail aux précédentes soumissions. Le contenu généré par l’IA présente souvent des caractéristiques spécifiques qui incitent à une vérification plus poussée.

2. Outils de vérification du plagiat

Les logiciels de détection de plagiat (ex. : Grammarly, Copyscape, iThenticate) comparent votre texte à de vastes bases de données comprenant des articles universitaires, des œuvres publiées et divers sites web. Voici comment ils fonctionnent :

Un article de blog reprenant un paragraphe d’un article de Forbes sera retrouvé dans la base de données.

De même, un contenu paraphrasé qui conserve la structure ou la terminologie originale peut être signalé par les algorithmes qui évaluent la similarité sémantique.

Cependant, ces outils sont moins efficaces pour :

• Les documents non indexés : Les travaux personnels, les articles sous abonnement ou les textes rédigés dans d'autres langues que l'anglais.

• Le plagiat généré par IA : Les contenus qui reformulent des travaux existants sans en copier textuellement les passages.

3. Approches hybrides

Récemment, certains systèmes de contrôle et de rétroaction commencent à intégrer la détection d’IA dans d’autres plateformes. Turnitin, par exemple, utilise désormais cette méthode : un rapport de laboratoire généré par un modèle d’IA et légèrement retravaillé à partir d’un extrait d’un manuel serait ainsi détecté à la fois pour sa faible perplexité et pour sa similarité avec le texte source.

Quelle est la probabilité de détection ?

Les taux de précision varient. GPTZero et des outils similaires atteignent généralement une précision de 80 à 90 % avec d’anciens modèles d’IA (comme GPT-3), tandis que les versions récentes (comme GPT-4) affichent des taux de succès plus modestes. On observe également l’effet inverse, où certains textes techniques ou très formulaïques rédigés par des humains (comme les écrits juridiques) sont parfois confondus avec des productions d’IA.

Le plagiat est en général plus facile à repérer, mais les réécritures assistées par IA et le « patchwriting » (assemblage de textes provenant de diverses sources) peuvent parfois passer inaperçus.

À mesure que l’IA s’améliore, les outils de détection évoluent également. Parmi les nouvelles stratégies, on compte :

• Filigrane : Des identifiants invisibles intégrés dans les productions de l’IA.

• Analyse des métadonnées : Une surveillance des mises à jour et du processus d’écriture pour identifier les collaborations homme-machine.

4. Le jugement humain : Des critères subtils

Malgré l’absence de techniques sophistiquées, les enseignants et experts savent souvent détecter un travail réalisé avec l’aide de l’IA grâce à des incohérences contextuelles. 

Par exemple, lorsqu'un enseignant connaît bien le style d’écriture et le niveau de compréhension d’un étudiant sur l’ensemble du semestre, l’apparition soudaine d’un essai impeccablement structuré, truffé de jargon académique et d’arguments pointus, suscitera immédiatement des doutes. Il en va de même pour une recherche dénuée de perspective personnelle et déconnectée des discussions en classe.

Les évaluateurs expérimentés remarquent aussi quand le ton ou le niveau d'expertise ne correspond pas aux attentes. Par exemple :

• Un essai sur les sonnets de Shakespeare qui analyse superficiellement des thèmes jamais abordés en cours.

• Un rapport technique intégrant des concepts avancés que l’étudiant n’a pas encore étudiés.

Dans ces cas, les enseignants peuvent organiser des examens oraux ou des interrogations complémentaires pour vérifier la compréhension. Si un étudiant est incapable d'expliquer les arguments développés dans son essai, il est fort probable qu'il ne l'ait pas rédigé lui-même. L’intervention humaine vient compléter la technologie, limitant ainsi la nécessité de contrôles multiples.

Aucun outil n'est infaillible. Une équipe qui utilise l’IA pour créer du contenu marketing sur les réseaux sociaux pourrait actuellement échapper aux détections, mais avec l’évolution des bases de données et des algorithmes, les cas d’utilisation non détectée se feront de plus en plus rares.

Comment éviter le plagiat (Avec ou sans AI)

Mais la prévention du plagiat n'est pas simplement une formalité à suivre pour éviter des ennuis, c'est avant tout une manière de montrer du respect pour le travail intellectuel et de préserver l'intégrité académique et créative.

En l'absence d'IA, le plagiat se situe à l'intersection de la citation et de la synthèse. En présence d'IA, il implique également de vérifier le contenu généré par ordinateur pour y déceler d'éventuels plagiats et d'être transparent quant à l'utilisation de l'IA. Dans tous les cas, l'approche reste la même : construire des arguments (à la main ou avec l'aide d'un ordinateur) à partir de matériaux empruntés ailleurs.

L'émergence de l'IA souligne l'importance du jugement humain. Les machines peuvent générer des textes ou proposer des solutions, mais elles ne possèdent ni intention ni responsabilité. C'est aux individus d'analyser les résultats, de vérifier les informations et d'apporter leur interprétation unique.

Aujourd'hui, la transparence est devenue la norme dans les institutions et les industries, que ce soit dans l'utilisation de l'IA dans votre travail, dans la citation soigneuse de vos sources, ou dans le refus de privilégier la facilité au détriment de la simplicité. Que vous soyez étudiant, journaliste, artiste ou ingénieur, l'objectif reste le même depuis des décennies : créer un travail qui témoigne de votre savoir, de votre éthique de travail et de votre considération pour autrui.

Réflexions finales : L’utilisation de l’IA constitue-t-elle du plagiat ?

En bref : tout dépend.

L’IA n’est pas du plagiat, c’est simplement une technologie. Cependant, vous risquez de compromettre l’éthique si vous utilisez le contenu généré par l’IA sans en citer les sources ni le déclarer. Si vous vous contentez de copier-coller des informations ou des idées sans attribution, cela peut effectivement être considéré comme du plagiat. 

En définitive ? Soyez clair à ce sujet. Vérifiez les faits, mentionnez vos sources (qu’elles soient humaines ou autres) et ne laissez pas l’algorithme penser à votre place. Lorsqu’elle est utilisée dans un contexte approprié, l’IA peut stimuler la créativité. Inversement, dans un mauvais contexte, elle peut nuire à votre crédibilité, votre authenticité et votre intégrité. C’est à vous de décider !