La plus grande université du Mexique oblige environ 58 000 candidats à repasser son examen d'entrée en personne après qu'une version à distance du test, surveillée par l'IA, ait produit une augmentation suspecte des scores élevés et de nombreuses allégations de tricherie. La décision de l’Université nationale autonome du Mexique, connue sous le nom d’UNAM, est l’une des retombées les plus dramatiques de l’adoption rapide de la surveillance des examens basée sur l’IA dans l’enseignement supérieur.

Cette affaire met en évidence la tension croissante entre les institutions qui s’empressent d’adopter une surveillance automatisée et la réalité selon laquelle les systèmes de surveillance de l’IA peuvent être contournés. Pour en savoir plus sur la manière dont l’IA remodèle les institutions, consultez nos dernières actualités sur l’IA.

Qu'est-ce qui n'a pas fonctionné

Plus tôt cet été, près de 160 000 candidats ont passé l'examen d'entrée à l'UNAM entièrement à distance, une première pour l'institution. Pendant plusieurs semaines, de fin mai à début juin 2026, les étudiants ont complété le test de 120 questions depuis chez eux à l'aide d'un navigateur « verrouillé » et d'un logiciel de surveillance par webcam alimenté par l'IA.

Les résultats ne ressemblent guère à ceux des années précédentes. Entre 2021 et 2025, 3,5 % des candidats ont obtenu une note de 100 ou plus à l'examen. Cette année, 16,3 pour cent l’ont fait. La hausse était encore plus prononcée au sommet : entre 2021 et 2025, seulement 0,9 % des candidats ont obtenu un score de 110 ou plus, mais cette année, 5,5 % ont atteint cette marque. En fait, les meilleurs scores ont quintuplé.

Cette anomalie statistique a déclenché des accusations de tricherie généralisée et a incité l'UNAM à convoquer une commission d'experts pour enquêter. Le panel a maintenant soumis sa recommandation.

L'examen de contrôle

La conclusion de la commission est sans détour : la seule façon de rétablir la confiance est d'exiger que les candidats passent un nouveau test en personne. L'UNAM administrera ce qu'elle appelle un « examen de contrôle », et il s'appliquera non seulement à ceux qui ont obtenu une place sur la base des résultats de cette année, mais également à tous ceux qui auraient été admis sur la base de notes minimales de réussite depuis 2021. Environ 58 000 personnes pourraient être concernées.

Selon Gaceta UNAM, la publication officielle de l'université, le recteur a présenté ses excuses aux candidats honnêtes qui devront désormais se préparer et repasser le test alors qu'ils n'ont rien fait de mal. Le recteur a néanmoins défendu cette décision, qualifiant l'examen de contrôle de "nécessaire pour donner de la certitude et garantir l'équité d'accès".

Le calendrier est serré. Le début des cours est actuellement prévu pour le 10 août 2026, ce qui signifie que l'université devra organiser et noter un examen de masse en présentiel pour des dizaines de milliers de candidats en quelques jours, ou bien retarder le début de la session universitaire.

Comment la surveillance a échoué

L'examen à distance reposait sur deux niveaux de sécurité. Selon le rapport d'El País, le test nécessitait le navigateur LockDown de Respondus, qui verrouille l'environnement de test en empêchant l'impression, la copie, la navigation sur le Web et l'accès à d'autres applications pendant l'examen.

L'UNAM a également déployé un système de surveillance de Territorium qui utilisait des algorithmes d'IA pour surveiller la webcam de chaque candidat. Le système a été conçu pour détecter lorsqu'une autre personne avait pris la place du demandeur, lorsque des téléphones portables ou des écouteurs étaient en cours d'utilisation, ou lorsque le demandeur a quitté le cadre de la caméra. Chaque examen comptait également un superviseur humain pour 150 candidats, qui recevait des alertes automatisées et pouvait signaler les irrégularités.

Ces mesures n’ont pas assez bien fonctionné. L'UNAM a finalement annulé près de 2 % du total des examens pour des problèmes de conduite non précisés, mais la grande majorité des soupçons de tricherie semblent avoir échappé.

Comment les étudiants auraient triché

Un article paru la semaine dernière dans le New York Times détaillait les méthodes que les étudiants auraient utilisées pour contrecarrer la surveillance. Selon le Times, des conseils de triche circulaient largement avant la mise en ligne des tests. Les comptes en ligne conseillaient aux étudiants de positionner les moniteurs en dehors du cadre de la webcam afin qu'ils puissent accéder à ChatGPT ou à d'autres modèles d'IA. D’autres ont suggéré de cacher leurs écouteurs sous leurs cheveux ou d’embaucher quelqu’un d’autre pour passer l’examen hors caméra.

Étant donné que l’examen était à choix multiples plutôt que basé sur une dissertation, il était difficile de détecter les signes révélateurs de l’assistance de l’IA, tels que des réponses complètes collées d’un seul coup dans des zones de texte. Les étudiants peuvent également s’être appuyés sur des aide-mémoire, des questions divulguées et d’autres méthodes traditionnelles de malhonnêteté académique.

Une mise en garde pour la surveillance de l'IA

L’épisode de l’UNAM risque de se répercuter bien au-delà du Mexique. Les universités et les organismes de certification du monde entier ont investi massivement dans la surveillance à distance basée sur l'IA, commercialisée comme un moyen évolutif de maintenir l'intégrité des examens lors des tests en ligne et hybrides. La technologie promet de remplacer les surveillants humains par une surveillance algorithmique permanente, mais le cas de l’UNAM suggère que les candidats déterminés peuvent encore trouver des lacunes.

L’incident soulève également des questions inconfortables sur l’équité. Les candidats honnêtes qui ont suivi les règles sont désormais confrontés au fardeau de repasser l’examen, tandis que l’université doit absorber les coûts logistiques et les dommages à la réputation d’un déploiement de tests bâclé. L'UNAM a reconnu ce qu'elle appelle la probabilité que le format à distance ait été compromis, et l'institution paie désormais le prix de la priorité accordée à la commodité plutôt qu'à la fiabilité avérée de l'évaluation en personne.

Pour les institutions qui envisagent des programmes de tests à distance similaires, la leçon de Mexico donne à réfléchir : la surveillance par l’IA est peut-être nécessaire, mais en tant que garantie d’intégrité à elle seule, elle est loin d’être suffisante.

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