La surveillance par webcam et micro, plus communément appelée proctoring, est principalement utilisée pour encadrer les épreuves organisées à distance.
L’essor de l’intelligence artificielle permet désormais d’automatiser partiellement, voire totalement, l’analyse de cette surveillance.
Le règlement européen sur l’intelligence artificielle (AI Act), publié le 1er août 2024, entrera entièrement en vigueur en août 2026. Son objectif est d’encadrer le développement et l’utilisation des systèmes d’IA en Europe, en particulier dans les domaines sensibles tels que l’éducation et l’évaluation des apprenants.
Quel impact ce nouveau cadre aura-t-il sur les pratiques de proctoring et sur la conformité des établissements qui y ont recours ?
1. Qu’est-ce que le proctoring, et quelles en sont les différentes formes ?
Le proctoring désigne l’ensemble des dispositifs techniques permettant de surveiller un examen à distance.
Selon le niveau d’automatisation, il peut s’agir d’une supervision humaine, d’un système d’analyse algorithmique, ou d’un modèle d’IA capable de détecter des comportements suspects. Dans tous les cas, il vise à garantir l’intégrité académique et la crédibilité des évaluations.
Tous les modèles ne présentent pas le même niveau de contrôle, ni les mêmes risques.
Voici une vue d’ensemble :
| Type de proctoring | Description | Exemple d’usage | Niveau d’automatisation | Risques principaux | Niveau de risque IA (IA Act) |
|---|---|---|---|---|---|
| Proctoring – Humain en direct | Le surveillant contrôle les candidats en direct via webcam et micro | Examens oraux / petits effectifs / concours professionnels | Faible (pas d’IA) | Erreurs humaines, fatigue, coût élevé | Faible / non concerné |
| Proctoring – Différé (humain a posteriori) | Les sessions sont enregistrées puis vérifiées ensuite par un surveillant | Formations continues / certifications asynchrones | Faible – Moyen | Intrusion dans la vie privée, stockage des données sensibles | Faible à modéré |
| IA Proctoring automatisé | IA détectant automatiquement les comportements suspects. | Examens à grande échelle / universités / concours nationaux | Élevé | Faux positifs, biais algorithmiques, surveillance disproportionnée. | Haut risque (IA Act) |
| Proctoring – Hybride (IA + supervision humaine) | L’IA signale les anomalies, qu’un surveillant humain valide ou rejette | Examens certifiants ou concours à grand volume de candidats | Moyen – Élevé | Charge de validation, dépendance au modèle IA, « biais potentiels« | Haut risque (IA Act) |
| Proctoring léger / intégré LMS | Authentification, suivi des activités et verrouillage de l’écran sans analyse vidéo | Contrôles continus / quiz en ligne / évaluations open-book | Faible – Moyen | Contournement technique possible, fiabilité limitée | Faible à modéré |
2. Le proctoring face à l’IA Act
Le règlement européen sur l’intelligence artificielle (IA Act) classe comme à haut risque les systèmes utilisés pour l’évaluation, la notation ou la sélection d’apprenants.
Les solutions de proctoring automatisé qui analysent les visages, gestes ou comportements entrent dans cette catégorie.
Les obligations clés pour les établissements
Pour garantir la conformité du proctoring au cadre européen, les établissements doivent :
- Vérifier la fiabilité et la transparence de l’outil avant son déploiement ;
- Assurer une supervision humaine à chaque étape du processus ;
- Documenter les critères éthiques et techniques utilisés par l’IA ;
- Informer clairement les candidats sur la collecte et le traitement de leurs données.
Le proctoring reste autorisé, mais son utilisation doit être encadrée, documentée et transparente.
3. Les enjeux éthiques et pédagogiques
Le proctoring reste un levier technologique précieux, à condition d’être utilisé avec discernement et dans une logique de confiance.
S’il contribue à garantir l’intégrité académique, il soulève aussi des enjeux liés à la protection des données personnelles, à la fracture numérique et à la confiance pédagogique.
Conformément au règlement européen sur l’intelligence artificielle (IA Act), qui classe certains systèmes parmi les IA à haut risque, les établissements sont encouragés à adopter une approche équilibrée, entre innovation, conformité et équité.
Utilisé dans une démarche d’évaluation responsable, le proctoring peut devenir un véritable levier d’amélioration continue et de qualité académique, tout en préservant la confiance des étudiants.
4. Quelles alternatives existent sans recours à l’IA ?
Le proctoring est un outil de la chaîne d’évaluation. D’autres éléments anti-fraude permettent de sécuriser les épreuves, en alternative ou en complément :
- Tirage aléatoire des questions (DTAS) : chaque étudiant reçoit un examen unique.
- Verrouillage d’écran renforcé : bloque l’accès à d’autres fenêtres pendant l’épreuve.
- Filtrage IP : restreint l’accès aux réseaux autorisés.
- Évaluations continues ou formatives : réduisent la pression liée aux épreuves uniques.
Conclusion : Vers une stratégie d’évaluation globale et conforme à l’IA Act
Ces approches, souvent complémentaires, contribuent à renforcer la fiabilité des examens, tout en respectant la diversité des contextes pédagogiques.
Le proctoring automatisé, bien qu’efficace, appartient désormais au champ des IA à haut risque, selon le cadre européen. Son usage ne doit donc pas être exclu, mais intégré à une stratégie d’évaluation globale, qui valorise la fiabilité, l’équité et la transparence.
Comment bâtir une stratégie d’évaluation conforme et durable à l’ère de l’IA ?
Les établissements qui souhaitent allier performance technologique et conformité peuvent s’appuyer sur des modèles d’examen digitaux en présentiel, combinant BYOD encadré, supervision humaine et outils sécurisés.
Réduire la fraude ne signifie pas accroître la surveillance : il s’agit d’équilibrer innovation, confiance et pédagogie.
En intégrant le proctoring dans une démarche cohérente, conforme à la réglementation européenne (IA Act) et axée sur la confiance, les institutions peuvent transformer la contrainte réglementaire en levier de qualité académique et d’innovation.
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