Examen annulé à cause d’une IA : 58 000 étudiants pénalisés
L’angoisse
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Au Mexique, 58 000 candidats vont devoir repasser l’examen d’entrée de la plus grande université du pays. Pourtant surveillée par une IA, cette épreuve à distance a été marquée par des résultats anormalement élevés et des soupçons de triche massive.
Si vous êtes de ma génération, vous avez peut-être déjà dû passer un examen ou un oral à distance, notamment en raison du Covid. Mais, depuis la fin de la pandémie et l’explosion de l’intelligence artificielle générative, les pratiques ont bien changé.
Comme le rapporte Ars Technica ce 3 août 2026, près de 160 000 candidats ont passé, au début de l’été, l’examen d’entrée à l’UNAM, la plus grande université publique du Mexique.
Pour la première fois, l’épreuve s’est déroulée entièrement à distance, sur plusieurs semaines, entre le 23 mai et le 10 juin. L’université avait pourtant pris ses précautions : un navigateur sécurisé devait empêcher l’ouverture d’autres logiciels ou l’accès à Internet, tandis que la webcam et le microphone des candidats étaient analysés par un outil d’intelligence artificielle, en complément de surveillants humains.
Cela n’a manifestement pas suffi. Face à des soupçons de fraude massive, 58 000 candidats vont devoir repasser un examen en présentiel.
Pourquoi cet examen surveillé par une IA a tourné au fiasco
Le problème est apparu lors de la publication des résultats, le 17 juillet. Par rapport aux années précédentes, les notes étaient anormalement élevées, en particulier chez les meilleurs candidats.
Entre 2021 et 2025, seuls 3,5 % des participants avaient obtenu au moins 100 bonnes réponses sur les 120 questions de l’examen. Cette année, ce taux est passé à 16,3 %, soit près de cinq fois plus.
L’écart était encore plus marqué tout en haut du classement. Sur la même période, seuls 0,9 % des candidats avaient obtenu au moins 110 bonnes réponses. En 2026, ils étaient 5,5 %, soit six fois plus. Une envolée suffisamment brutale pour faire naître des soupçons de tricherie généralisée.
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