La combinaison de données volumineuses et d'intelligence artificielle a permis aux chercheurs de l'Université de Copenhague de déterminer si vous avez rédigé votre devoir ou si un nègre l'a écrit pour vous, avec une précision de près de 90 %.

Plusieurs études ont montré que la tricherie sur les devoirs est répandue et devient de plus en plus répandue parmi les élèves du secondaire. Au Département d'informatique de l'Université de Copenhague, des efforts pour détecter les fraudes aux devoirs grâce à l'analyse de l'écriture par le biais de l'intelligence artificielle sont en cours depuis quelques années. Maintenant, sur la base d'analyses de 130, 000 devoirs écrits en danois, les scientifiques peuvent, avec près de 90 % de précision, détecter si un étudiant a écrit un devoir tout seul ou si un nègre l'a composé.

Les lycées danois utilisent actuellement la plate-forme Lectio pour vérifier si un élève a remis un travail plagié avec des passages copiés directement à partir d'un devoir soumis précédemment. Les lycées ont plus de mal à découvrir si un élève a engagé quelqu'un d'autre pour rédiger le devoir à leur place, quelque chose qui se passe à un degré plus ou moins systématisé via les services en ligne. Le cas de la SRP, un travail écrit majeur en dernière année de lycée danois, est particulièrement révélateur. Parce que la mission compte double, les étudiants sont allés jusqu'à proposer leurs travaux d'écriture sur le site des petites annonces danoises, Den Blå Avis.

"Le problème aujourd'hui, c'est que si quelqu'un est embauché pour rédiger une mission, Lectio ne le remarquera pas. Notre programme identifie les écarts dans les styles d'écriture en comparant l'écriture récemment soumise avec le travail déjà soumis d'un étudiant. Entre autres variables, le programme regarde :la longueur du mot, structure de la phrase et comment les mots sont utilisés. Par exemple, si « par exemple » est écrit comme « ex. » ou « par exemple, "" explique Ph.D. étudiant Stephan Lorenzen du Département d'informatique. Il, avec le reste du groupe de recherche DIKU-DABAI, ont récemment présenté leurs conclusions lors d'une grande conférence européenne sur l'IA.

Avant de poser le piège, un débat éthique

Le programme, Fantôme écrivain, est construit autour de l'apprentissage automatique et des réseaux de neurones, des branches de l'intelligence artificielle particulièrement utiles pour reconnaître les modèles dans les images et les textes. MaCom, la société qui fournit Lectio aux lycées danois, a fait un ensemble de données de 130, 000 travaux écrits à partir de 10, 000 lycéens mis à disposition des chercheurs du projet Ghostwriter au Département d'Informatique. Pour l'instant, c'est encore un projet de recherche.

Stephan Lorenzen ne pense pas qu'il soit irréaliste que le programme trouve sa place dans les lycées dans un avenir pas trop lointain, car les écoles doivent constamment suivre le rythme des développements technologiques pour traiter la vérification de la paternité. "Je pense qu'il est réaliste de s'attendre à ce que les lycées commencent à l'utiliser à un moment donné. Mais avant qu'ils ne le fassent, il doit y avoir une discussion éthique sur la façon dont la technologie doit être appliquée. Tout résultat fourni par le programme ne doit jamais être isolé, mais servent à étayer et à justifier un soupçon de tricherie, ", croit Lorenzen.

Police et fake news

La base technologique de Ghostwriter peut être appliquée ailleurs dans la société. Par exemple, le programme pourrait être utilisé dans le travail policier pour compléter l'analyse de documents falsifiés, une tâche effectuée par des examinateurs de documents médico-légaux et d'autres.

« Ce serait amusant de collaborer avec la police, qui déploient actuellement des examinateurs de documents médico-légaux pour rechercher des similitudes et des différences qualitatives entre les textes qu'ils comparent. Nous pouvons examiner de grandes quantités de données et trouver des modèles. J'imagine que cette combinaison profiterait au travail policier, " dit Lorenzen, qui souligne que des discussions éthiques sont également nécessaires ici.

L'intelligence artificielle utilisée par les chercheurs du Département d'informatique pour détecter la tricherie sur les missions a un large éventail d'applications. Il a déjà été utilisé pour analyser les tweets Twitter afin de déterminer s'ils étaient composés par des utilisateurs réels ou rédigés par des imposteurs ou des robots rémunérés.

Les faits:

• Le programme ghostwriter utilise ce qu'on appelle un réseau de neurones siamois pour distinguer les styles d'écriture de deux textes. Le réseau est entraîné sur de grandes quantités de données pour apprendre des représentations des styles d'écriture, qui sont ensuite comparés.
• Lorsqu'un étudiant soumet un devoir, le réseau le compare à leurs affectations précédentes. Pour chaque mission précédente, le réseau fournit un score en pourcentage pour la similarité du style d'écriture par rapport au nouveau devoir.
• À la fin, une moyenne pondérée de ces scores est calculée à l'aide d'un calcul qui prend également d'autres facteurs, tels que le délai de livraison, en compte. Ce score final est présenté en pourcentage et indique la similitude entre le nouveau devoir et le style d'écriture de l'étudiant.
• Le groupe de recherche à l'origine du résultat est le Centre danois pour l'innovation axée sur l'analyse des mégadonnées (DIKU-DABAI). Le groupe est dirigé par le professeur Stephen Alstrup.