Politique d’utilisation de l’IA générative

L’IA générative est un objet d’apprentissage et un outil de soutien. Elle peut expliquer, proposer, relire et aider à déboguer. Elle ne remplace pas la compréhension, la vérification et la responsabilité intellectuelle.

Règle simple

Tu peux utiliser l’IA si tu peux ensuite expliquer, vérifier, modifier et défendre ce qu’elle t’a aidé à produire. Si tu ne comprends pas le résultat, il n’est pas prêt à être remis.

Statuts d’IA dans les évaluations

Statut Règle
Non permise Aucun outil d’IA générative pendant l’évaluation.
Permise IA autorisée pour clarifier une notion, obtenir un exemple ou reformuler une explication.
Permise, déclarée IA autorisée, mais tout usage significatif doit être documenté dans docs/ai-log.md ou dans la section prévue.
Intégrée IA attendue comme partie de la tâche: formuler, tester, vérifier, adapter et documenter l’apport de l’IA.

Application aux évaluations

Évaluation IA
Mini-tests de préparation Permise
Portfolio GitHub individuel Permise, déclarée
Défi technique 1 Non permise
Défi technique 2 Permise, facultative, déclarée; entretien sans IA
Défi technique 3 Intégrée
Projet filé en équipe Permise, déclarée
Site Quarto personnel Permise, déclarée

Formulations officielles

IA non permise

L’utilisation d’outils d’IA générative n’est pas permise pour le défi technique 1. L’objectif est de vérifier les compétences individuelles en organisation d’un projet R, importation, nettoyage, validation et documentation. L’épreuve se fait sur un compte Windows sans Internet. Les étudiants peuvent apporter leurs documents papier; les ressources numériques autorisées sont celles mises à disposition par l’enseignant sur les comptes, avec l’aide locale de R et des packages installés. Aucun fichier personnel ne peut être importé. Les assistants génératifs de l’éditeur sont interdits. L’enseignant récupère directement les dossiers; Git, les commits et l’archivage ne sont pas demandés.

IA permise, déclarée

L’utilisation d’outils d’IA générative est permise, à condition d’être déclarée lorsque l’aide obtenue influence de manière significative le code, la documentation, l’analyse ou le livrable remis. L’étudiante ou l’étudiant doit documenter l’usage dans docs/ai-log.md ou dans la section prévue à cet effet. Le travail remis doit être compris, vérifié, adapté au contexte du projet et défendable. Le fait de remettre du code ou du texte non compris, non vérifié ou non déclaré peut être pénalisé.

IA intégrée

L’utilisation d’un outil d’IA générative fait partie de l’évaluation. L’objectif n’est pas seulement de produire une solution, mais de démontrer un jugement professionnel dans l’usage de l’IA. L’étudiante ou l’étudiant doit formuler une requête pertinente, tester la réponse obtenue, vérifier le résultat, adapter la proposition au contexte du projet et documenter ce qui a été conservé, modifié ou rejeté. L’évaluation porte autant sur la qualité du diagnostic, de la vérification et de l’explication que sur le résultat final.

IA permise pour les mini-tests

Les mini-tests de préparation sont réalisés à livre ouvert. L’utilisation d’outils d’IA générative est permise pour clarifier une notion, obtenir un exemple ou reformuler une explication. L’étudiante ou l’étudiant demeure responsable de comprendre les réponses soumises. Les défis techniques individuels servent à vérifier la maîtrise réelle des compétences.

Usages permis

  • Comprendre une erreur R ou un message Git.
  • Demander une explication d’un concept technique.
  • Obtenir une première version de code à tester.
  • Refactoriser du code répétitif.
  • Générer des cas de tests avec testthat.
  • Relire un README, une fonction ou un rapport.
  • Comparer deux stratégies de programmation.
  • Préparer une revue de code ou une checklist.

Usages interdits

  • Remettre du code non compris.
  • Masquer une contribution importante de l’IA.
  • Inventer ou embellir des résultats.
  • Déléguer la justification statistique ou méthodologique.
  • Copier une réponse sans validation locale.
  • Soumettre des données confidentielles, nominatives ou sensibles dans un outil externe non approuvé.
  • Utiliser l’IA pour contourner une consigne individuelle.

Déclaration obligatoire

Chaque projet, portfolio, site personnel ou défi qui utilise le statut “permise, déclarée” ou “intégrée” doit contenir docs/ai-log.md ou une déclaration équivalente explicitement nommée dans la consigne.

La déclaration doit indiquer:

  • l’outil utilisé;
  • la tâche demandée;
  • le résumé de la réponse utile;
  • les vérifications faites;
  • les modifications intégrées au projet.

Un gabarit est disponible dans gabarits/declaration-ia.qmd.

Cas du défi technique 2

Pour le défi 2, le modèle fourni dans le dépôt remplace la liste ci-dessus et le gabarit général. Indiquer tout usage dans la rubrique 1; seules les contributions significatives sont détaillées dans la rubrique 2.

Pour le défi 2, compléter le modèle docs/ai-log.md déjà fourni, même sans IA, en suivant les trois rubriques des directives de préparation : usage ou non-usage; une à trois contributions significatives si IA; décision personnelle et attestation pour tous. Si une IA vous a aidé avant la séance à comprendre les données et que cette aide a servi dans votre travail, mentionnez-la dans docs/ai-log.md le jour du défi.

L’IA est facultative et aucun abonnement payant n’est requis. L’usage déclaré et le non-usage sont évalués avec le même barème. Après la remise figée, l’entretien de cinq minutes se déroule sans IA ni aide extérieure; il évalue la compréhension du code, sans chercher à déterminer si une IA a été utilisée.

Exemples acceptables

  • Demander trois hypothèses pour diagnostiquer un message d’erreur, puis tester chaque hypothèse localement.
  • Demander une revue de lisibilité d’une fonction déjà écrite, puis adapter les suggestions.
  • Demander des tests unitaires possibles et conserver seulement ceux qui correspondent au comportement attendu.

Exemples non acceptables

  • Demander à l’IA de faire le travail complet et remettre le résultat sans validation.
  • Utiliser des données confidentielles dans une requête.
  • Générer une interprétation statistique sans vérifier les résultats et les hypothèses.

Responsabilité

La personne qui remet un travail est responsable du code, des choix statistiques, des résultats, de la documentation et des limites. L’usage de l’IA ne transfère pas cette responsabilité.

Compagnon GPT du cours

Le compagnon GPT du cours est un outil de soutien à l’apprentissage. Il peut aider à comprendre une notion, planifier une démarche, déboguer du code R, relire une explication, préparer une revue de code et vérifier une trace de reproductibilité. Il ne remplace pas les consignes, les canaux officiels, l’équipe enseignante ni le jugement de la personne étudiante.

GPT STT-4230 / STT-6230

Utilisez le compagnon personnalisé du cours pour obtenir une aide guidée en programmation R, reproductibilité, Git, Quarto et usage responsable de l’IA.

Ouvrir le GPT du cours

Pour une évaluation active, le compagnon peut expliquer une notion, proposer un exercice analogue, aider à diagnostiquer une erreur ou donner de la rétroaction formative. Il ne produit pas un livrable complet à remettre et ne répond pas à une question d’évaluation confidentielle ou en cours.

Pour toute information propre au cours, il applique la hiérarchie suivante :

  1. les annonces et consignes officielles de l’équipe enseignante;
  2. la page spécifique de l’évaluation concernée;
  3. les pages Évaluations, Défis techniques et Politique d’utilisation de l’IA;
  4. les pages des modules, des ressources et des gabarits;
  5. les fichiers de connaissances versionnés du compagnon;
  6. les connaissances générales du modèle et les sources externes citées.

Si une modalité, une date, une pondération ou une autorisation ne peut pas être vérifiée, le compagnon répond exactement : « Je ne sais pas. »

Alignement institutionnel vérifié

Cette politique de cours est alignée avec les repères institutionnels publics disponibles au moment de la préparation de la version v1.

La page institutionnelle de l’Université Laval sur l’IA dans les études indique que l’usage de l’IA doit être autorisé explicitement par la personne responsable du cours, que l’usage doit être transparent, que les contenus confidentiels ou soumis au droit d’auteur ne doivent pas être transmis à un outil d’IA, et que la personne étudiante demeure responsable de vérifier les résultats obtenus.

Le document institutionnel Principes directeurs concernant l’intelligence artificielle à l’Université Laval précise que ces principes guident la réflexion et ne remplacent pas les règlements applicables. Il met l’accent sur la prudence, l’intégrité, la transparence, la protection des renseignements confidentiels, le respect du droit d’auteur et la clarification des attentes dans les plans de cours et les consignes d’évaluation.

Sources:

GPT du cours