L’IA Act ne remet pas en cause le recours au proctoring. En revanche, il encadre plus strictement les systèmes d’intelligence artificielle utilisés pour surveiller, détecter ou signaler des comportements interdits pendant un examen. Pour les établissements d’enseignement supérieur, le sujet n’est donc pas seulement technique. Il devient aussi juridique, pédagogique et organisationnel.
Autrement dit : l’IA peut aider à sécuriser un examen en ligne, mais elle ne doit pas devenir une boîte noire qui décide seule du sort d’un candidat. C’est là que le règlement européen change la grille de lecture.
L’IA Act repose sur une logique simple : plus un usage de l’intelligence artificielle peut avoir un impact sur les droits des personnes, plus il est encadré.
Or, dans l’enseignement supérieur, un examen n’est pas un simple exercice numérique. Il peut conditionner l’obtention d’un diplôme, l’accès à une formation, la validation d’un semestre ou la délivrance d’une certification. Dès lors, lorsqu’une solution d’IA intervient dans la surveillance ou l’évaluation, l’enjeu dépasse largement la détection de fraude.
Le texte européen vise notamment les systèmes utilisés dans l’éducation et la formation professionnelle pour :
Cette dernière catégorie touche directement les dispositifs de télésurveillance qui utilisent l’IA pour générer des alertes : absence du visage, présence d’un tiers, changement d’onglet, bruit suspect, regard prolongé hors écran ou comportement jugé anormal.
Le point clé : l’IA ne pose pas problème parce qu’elle surveille. Elle pose question lorsqu’elle influence une décision pouvant affecter un candidat.
C’est pourquoi les établissements doivent distinguer deux choses : la collecte d’indices pendant l’épreuve et la décision prise après examen de ces indices.
Tous les dispositifs de surveillance ne relèvent pas du même niveau de risque. Une simple vérification technique n’a pas la même portée qu’un système qui analyse automatiquement le comportement d’un candidat.
Dans un dispositif de surveillance assistée par IA, l’algorithme peut signaler des événements inhabituels. Ces signaux peuvent être utiles pour aider les équipes à prioriser les vérifications, surtout lorsque les volumes d’examens sont élevés.
Mais ces alertes ne doivent pas être interprétées comme des preuves définitives.
Un candidat peut regarder ailleurs pour réfléchir. Une connexion instable peut provoquer une anomalie vidéo. Un environnement personnel peut créer du bruit. Une personne en situation de handicap peut utiliser des outils spécifiques qui modifient son interaction avec l’ordinateur.
C’est précisément pour cette raison que l’intervention humaine reste centrale.
L’IA Act vise les systèmes qui servent à “monitorer” ou détecter des comportements interdits pendant des tests. Dans ce cas, le système peut entrer dans la catégorie des système d’IA à haut risque.
Cela ne signifie pas que l’usage est interdit. Cela signifie qu’il doit être documenté, maîtrisé et justifiable.
Pour un établissement, la question à se poser est donc la suivante : le système d’IA se contente-t-il d’assister les surveillants, ou contribue-t-il à qualifier un incident pouvant avoir des conséquences académiques ?
Si la réponse est la seconde, le niveau d’exigence augmente.
L’IA Act crée des obligations différentes selon le rôle joué : fournisseur de solution, intégrateur, établissement utilisateur, sous-traitant ou responsable de traitement. Dans les faits, les établissements ne pourront pas se contenter d’acheter une solution. Ils devront comprendre comment elle fonctionne et comment elle s’intègre dans leur propre cadre d’examen.
Les établissements devront pouvoir expliquer aux candidats ce qui est collecté, pourquoi, pendant combien de temps et avec quelle finalité.
Cela rejoint déjà les recommandations de la CNIL sur la surveillance d’examen en ligne : les candidats doivent être informés suffisamment tôt des modalités de télésurveillance, notamment lorsque la caméra, le micro, l’écran ou des captures sont utilisés.
L’IA Act renforce cette logique. Le candidat ne doit pas découvrir le dispositif le jour de l’épreuve.
L’un des points les plus importants concerne la place de l’humain.
Une alerte générée par IA doit être revue, contextualisée et validée par une personne compétente. Le système peut aider à repérer. Il ne doit pas sanctionner automatiquement.
Cela implique de prévoir :
Ce point est particulièrement sensible dans les examens diplômants, concours, admissions et certifications professionnelles.
L’IA Act ne remplace pas le RGPD. Il vient s’ajouter aux obligations déjà applicables en matière de données personnelles.
Pour un établissement, cela signifie qu’il faut continuer à raisonner en proportionnalité. Un concours très sélectif peut justifier un dispositif renforcé. Un examen blanc ou un simple entraînement ne devrait pas mobiliser les mêmes moyens.
C’est aussi pour cette raison qu’il peut être pertinent de choisir différents niveaux de surveillance selon les épreuves : surveillance vidéo en direct, surveillance différée, captures ponctuelles, contrôle d’identité, verrouillage de l’environnement numérique ou proctoring photo.
Le bon dispositif n’est pas le plus intrusif. C’est celui qui correspond à l’enjeu de l’épreuve.
L’IA Act marque une étape importante pour les examens en ligne. Il ne ferme pas la porte à la télésurveillance assistée par IA. Il impose plutôt une exigence de maîtrise.
Pour les professionnels de l’enseignement supérieur, le message est clair : l’IA peut aider à sécuriser les examens, mais elle doit rester un outil d’aide à l’analyse. La décision, elle, doit rester humaine, argumentée et traçable.
C’est probablement le vrai changement : passer d’une logique de surveillance automatisée à une logique de gouvernance des preuves.
Dans ce cadre, les établissements qui structurent dès maintenant leurs pratiques seront mieux préparés pour déployer des examens à distance fiables, acceptables pour les candidats et alignés avec les nouvelles attentes européennes.
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