Gemini 3 : ce que l’IA change pour les passage d’examens

Gemini 3, dévoilé en janvier 2026, marque un saut net des IA génératives et multimodales. Pour l’évaluation, l’enjeu n’est plus seulement la « rédaction par IA », mais l’aide en temps réel, la compréhension d’images et l’imitation crédible d’écriture manuscrite.

Dans ce contexte, les établissements, organismes de formation et certificateurs doivent arbitrer vite. L’objectif n’est pas de paniquer, mais d’adapter les formats, la supervision et les règles, tout en restant compatibles avec le règlement général sur la protection des données (RGPD) et les exigences européennes.

Décrypter Gemini 3 : une IA plus complète, donc plus “invisible”

Gemini 3 est un modèle d’IA multimodal, capable de traiter du texte, des images, de l’audio, de la vidéo et du code. Son progrès le plus sensible vient de capacités de raisonnement renforcées, et d’un mode de réflexion approfondie (Deep Think) qui améliore les réponses sur des problèmes complexes.

Trois capacités pèsent directement sur les examens et certifications. D’abord, des réponses plus justes et mieux argumentées, qui ressemblent davantage à celles d’un très bon candidat. Ensuite, le multimodal : une photo d’énoncé, une copie scannée, un schéma ou une capture d’une plateforme de gestion de l’apprentissage (LMS) peuvent devenir un « prompt » utilisable.

Enfin, la lecture et la production d’écriture manuscrite deviennent plus crédibles. En pratique, ce qui était un marqueur de sincérité (la « patte » d’une copie) perd de sa valeur. Le gain qualitatif réduit aussi l’efficacité des soupçons basés sur le style.

Mesurer l’impact sur les évaluations en France et en Europe, secteur par secteur

Pour les universités et écoles, la hausse la plus probable est celle de l’aide invisible. Elle concerne surtout les devoirs maison et les examens non surveillés, où l’IA devient co-auteur sans laisser de traces faciles.

Les formats hybrides sont encore plus exposés. Un énoncé papier peut être photographié, résolu par l’IA, puis restitué au propre, parfois même sous une forme manuscrite cohérente.

Pour les organismes de formation et certificateurs, le risque touche la valeur du diplôme. Si l’épreuve mesure des tâches automatisables, la promesse « ce certificat prouve un niveau » se fragilise.

La fraude évolue aussi dans sa forme. Elle sera souvent “assistée” plutôt que totale : reformulation, correction, justification, ou micro-indications pendant l’épreuve.

Côté ressources humaines, les tests en ligne non supervisés deviennent la zone rouge. Les questionnaires standardisés et les cas écrits génériques se prêtent trop bien à l’aide externe.

Dès qu’une décision dépend du résultat, la question de la preuve revient. Identité, conditions de passage et traçabilité deviennent des exigences opérationnelles, pas des options.

Cartographier les nouvelles fraudes : cinq scénarios à intégrer aux plans de contrôle

Scénario A : « photo → solution → restitution ». Il s’applique aux mathématiques, à la finance, au droit, et au code, parce que l’IA comprend les énoncés visuels.

Scénario B : « devoir manuscrit truqué ». L’étudiant produit une copie “propre”, ou convertit une résolution tapée en rendu manuscrit cohérent, puis la scanne.

Scénario C : coaching en temps réel. Entre un mobile, un second écran, ou une oreillette, l’IA devient copilote pendant l’épreuve, surtout à distance.

Scénario D : production de raisonnements plausibles. L’IA ne donne pas seulement une réponse, elle fabrique une justification étape par étape, ce qui rend la fraude plus défendable.

Scénario E : externalisation avec contournements. Une autre personne passe l’épreuve, et l’attaquant mise sur l’absence d’authentification continue.

Abandonner le réflexe “détection IA” : trop d’erreurs, trop de contestations

Les détecteurs de texte “écrit par IA” sont une réponse tentante, mais fragile. La littérature récente conclut qu’ils sont insuffisamment fiables et générateurs de faux positifs, avec des risques d’iniquité pour certains profils d’apprenants.

Surtout, ils sont contournables. Une simple réécriture, un changement de ton, ou une alternance de phrases suffisent souvent à brouiller les scores.

Ce choix expose aussi l’organisation sur le plan social et juridique. Accuser à tort un candidat, c’est ouvrir la porte au contentieux et à la perte de confiance.

Pour étayer ce point, on peut partir des synthèses publiées par la recherche en intégrité académique, notamment dans l’ International Journal for Educational Integrity , qui documente les limites structurelles de ces outils.

La stratégie la plus robuste consiste à déplacer l’effort. Il faut investir dans le design d’épreuve, une supervision proportionnée, puis des règles claires et auditables.

Renforcer les formats d’épreuve : rendre l’évaluation “résistante” à l’IA

Premier levier : évaluer le processus, pas seulement le livrable. Demander un brouillon, des étapes intermédiaires, un court journal de décisions et la justification des arbitrages, réduit l’intérêt d’une réponse “toute faite”.

Deuxième levier : ajouter une soutenance orale courte. Cinq à dix minutes suffisent souvent, avec deux questions imprévues, pour vérifier la compréhension et la paternité du travail.

Troisième levier : contextualiser fortement. Une étude de cas fondée sur des documents de cours, un jeu de données fourni le jour J, ou une situation propre à l’organisation rend l’IA moins efficace sans informations internes.

Quatrième levier : organiser des épreuves synchrones, plus courtes, et variabilisées. Un tirage aléatoire d’items, ou des paramètres changeants, limite la réutilisabilité d’un sujet et réduit l’entraide “industrielle”.

Cinquième levier : évaluer la critique d’une sortie IA, plutôt que la production brute. On demande au candidat d’identifier erreurs, biais et angles morts, puis de corriger avec des sources.

Ces approches sont particulièrement adaptées aux certifications à fort enjeu. Elles améliorent aussi la pédagogie, car elles valorisent compréhension et jugement plutôt que restitution.

Choisir une anti-fraude proportionnée : identité, supervision, preuves

La première strate est l’authentification robuste. Elle combine une vérification initiale (pièce et selfie) et des contrôles de cohérence du compte, surtout en cas d’enjeux élevés.

Pour certains dispositifs, une authentification continue peut s’ajouter. Elle doit rester proportionnée, et tenir compte des contraintes d’accessibilité.

La deuxième strate est la supervision. En présentiel, c’est la voie la plus simple pour les examens critiques. À distance, la télésurveillance d’examen (proctoring) peut être activée de façon ciblée, avec revue humaine des alertes.

La troisième strate sécurise l’environnement. Verrouiller le navigateur peut aider, mais il faut vérifier la compatibilité avec les aménagements. Des mesures “basses technologies” comptent aussi : consignes, gestion des objets autorisés, et organisation de la salle.

La quatrième strate concerne les preuves et la gestion des incidents. Horodatage, journaux d’événements et procédure contradictoire évitent l’arbitraire et facilitent la décision finale.

Tenir le cadre RGPD, CNIL et AI Act sans transformer l’examen en usine à gaz

Le RGPD impose quelques réflexes simples, mais non négociables. Minimisation des données, finalité explicite, durée de conservation courte, sécurité, et clauses solides avec les sous-traitants.

Dès que la biométrie (visage, voix) est en jeu, la vigilance grimpe. Une analyse d’impact relative à la protection des données (AIPD) devient, en pratique, quasi incontournable pour un proctoring intrusif.

Côté France, la Commission nationale de l’informatique et des libertés (CNIL) attend une transparence réelle. Il faut informer les candidats, justifier la base légale, et prévoir une alternative raisonnable si le dispositif est très intrusif.

Pour cadrer la conformité, les ressources de la CNIL sur l’ intelligence artificielle et la protection des données offrent un socle utile, notamment sur les principes et la documentation.

Au niveau européen, le règlement européen sur l’intelligence artificielle (AI Act) introduit une logique par niveau de risque. Si une IA influence une décision éducative à enjeu, les attentes montent : supervision humaine, gestion des risques, traçabilité.

Le texte de référence est accessible sur EUR-Lex, règlement (UE) 2024/1689 . Pour les acteurs, l’enjeu est surtout organisationnel : savoir prouver ce qui a été fait et pourquoi.

Enfin, la souveraineté redevient concrète. Où transitent les données d’examen, et chez quels sous-traitants ? Une cartographie des flux, puis un “niveau acceptable” par type d’épreuve, évitent les surprises.

Préserver l’équité et l’accessibilité : le piège des faux drapeaux

Dans les faits, les outils de surveillance signalent parfois des comportements atypiques sans fraude. Neurodivergence, handicap, fatigue ou conditions de logement peuvent déclencher des alertes injustes.

Un autre risque vient de l’hypertrucage (deepfake), qui progresse aussi. Plus les contrôles deviennent techniques, plus il faut des voies de recours claires et une revue humaine systématique.

Pour les équipes, la bonne pratique est de tester les parcours avec des profils variés. Il faut calibrer les seuils d’alerte, documenter les décisions et prévoir des aménagements sans pénaliser.

Points de vigilance : checklist opérationnelle 

• Gouvernance : définir “autorisé / autorisé avec déclaration / interdit” par épreuve, former jurys et correcteurs, et prévoir l’entretien post-épreuve ;
• Design : ajouter au moins un élément difficilement automatisable (processus, oral, contextualisation), variabiliser les sujets et limiter la réutilisation ;
• Supervision : appliquer une matrice de risque, choisir présentiel ou proctoring selon l’enjeu, et formaliser l’incident avec contradictoire ;
• Conformité : réaliser une AIPD si biométrie, documenter base légale et durées, vérifier sous-traitance et transferts ; Équité : tester l’accessibilité, prévoir aménagements, et imposer une revue humaine avant sanction.

Décider vite, sans sur-réagir : trois actions à mener 

Gemini 3 rend la fraude plus silencieuse, et parfois plus défendable. La réponse durable reste un trio : design d’évaluation, supervision proportionnée, et conformité documentée.

À court terme, trois actions sont réalistes. D’abord, cartographier les épreuves à risque et fixer un niveau de contrôle. Ensuite, modifier une ou deux évaluations pilotes avec processus et oral court.

Enfin, lancer une revue RGPD avec, si nécessaire, une AIPD pour le proctoring. Mettre à jour la charte candidats, puis expliquer les règles simplement, réduit déjà une partie des dérives.

Des acteurs spécialisés de l’évaluation numérique, comme TestWe, peuvent aider sur la méthode. L’intérêt n’est pas l’outil en soi, mais la capacité à relier format d’épreuve, preuve et conformité dans un même dispositif.