J'enseigne l'écriture aux candidats universitaires de première génération à faible revenu (FGLI). Les étudiants avec lesquels je travaille ont beaucoup de questions sur les nombreux sujets controversés liés aux admissions, y compris des sujets tels que la décision d'action positive de 2023, la montée des récits de traumatismes dans les essais d'admission et les politiques anti-DEI de Trump.
Mais l’été dernier, un nouveau sujet est apparu au premier plan des inquiétudes des étudiants du FGLI : l’IA. Plus précisément, les étudiants s’inquiètent de toutes les façons dont les collèges attendent désormais subtilement des candidats qu’ils démontrent des « connaissances en IA » dans leurs dissertations d’admission.
Cette anxiété est due au manque de transparence. L'application Common App traite le contenu généré par l'IA comme une « fraude », mais les établissements d'enseignement supérieur ne divulguent généralement pas le fonctionnement de leurs systèmes de détection. En raison de cette incertitude, les candidats souhaitent apprendre le style de prose de l’IA afin de ne pas déclencher accidentellement le radar de l’IA des universités. Sachez-le pour ne pas en avoir l'air.
Mais cette peur de « ressembler » à l’IA est compliquée par les collèges qui autorisent sa collaboration. Certains collèges encouragent les étudiants à utiliser l’IA « pour soutenir leurs idées originales ». D'autres autorisent des outils de relecture d'IA comme Grammarly. Ces politiques modifient les admissions. Si certains collèges autorisent l’utilisation de l’IA, alors ne pas utiliser L’IA pourrait constituer un désavantage concurrentiel. Pour aggraver encore davantage le problème, d'autres collèges incluent désormais des invites supplémentaires à propos IA. Même si vous ne l’utilisez pas, vous devez quand même pouvoir en discuter intelligemment.
Déroutant, non ? Imaginez postuler dans cinq collèges différents, chacun avec une politique différente en matière d'IA. Imaginez ensuite naviguer dans ces eaux depuis un district scolaire sous-financé, où personne ne vous a appris à utiliser l’IA de manière éthique.
Depuis des années, nous savons que de nombreux facteurs déterminant l’entrée à l’université sont biaisés en faveur des riches. Les résultats des tests standardisés comme le SAT ou l'ACT sont en corrélation avec le revenu du ménage. De même, les avantages nécessaires tels que les cours Advanced Placement et International Baccalaureate sont beaucoup plus accessibles aux élèves des districts scolaires bien financés que ceux sous-financés. La maîtrise de l'IA n'est pas différente, mais personne ne discute beaucoup de la façon dont la fracture numérique de l'IA affecte les admissions.
Dans le débat plus large d’aujourd’hui sur l’éducation de la maternelle à la 12e année, l’IA apparaît comme le point de division clé. Les familles riches et cols blancs qui connaissent l’importance des compétences en IA dans les futurs bassins de recrutement poussent leurs districts scolaires à enseigner les connaissances en IA. En revanche, les districts scolaires économiquement défavorisés n’ont pas la volonté ni le financement nécessaires pour intégrer des outils d’IA ou une formation à l’IA dans leurs programmes. Une étude du College Board réalisée en décembre 2025 auprès de plus de 10 000 étudiants, parents et enseignants a révélé que les enseignants des écoles privées signalent un accès bien plus large aux outils d'IA générative que les enseignants des écoles publiques, et que les écoles privées sont « plus de deux fois plus susceptibles d'autoriser l'utilisation de GenAI et d'avoir des politiques la régissant ».
À long terme, étant donné que le revenu et la race sont systématiquement liés, cette fracture numérique va creuser les inégalités raciales. Comme l'explique le sociologue Jerel Ezell : « Les étudiants blancs n'auront pas seulement accès aux dernières et meilleures technologies d'IA, mais ils auront également un avantage sur les compétences qui vont propulser l'économie future. »
Je vois cette fracture de première main. Les étudiants du FGLI n'ont pas le même savoir-faire en IA que les enfants qui ont grandi dans les comtés de Marin ou de Loudoun. Ils n’ont pas de parents qui les envoient dans des camps d’été sophistiqués en robotique, ni de programmes adaptés à la maîtrise de l’IA. Au lieu de cela, d’après ce que j’ai observé, les étudiants du FGLI apprennent souvent à utiliser l’IA par eux-mêmes, sans surveillance ni orientation culturelle.
Cela peut conduire exactement au type d’utilisation abusive de l’IA qui éliminera les étudiants défavorisés des admissions. Par exemple, le mois dernier, un étudiant m'a envoyé des brouillons de dissertation d'admission qui semblaient avoir été rédigés par Claude. Lorsque j'en ai parlé à l'élève, il m'a dit que ces mêmes ébauches avaient été approuvées par son conseiller d'école secondaire. Je pensais: Comment un conseiller pourrait-il rater cela ? Ma meilleure hypothèse est que son conseiller avait une énorme charge de travail d'étudiants et peu de temps à consacrer à chaque étudiant. Comme Forbes explique que certains conseillers d'orientation des écoles publiques gèrent des dossiers de plus de 700 élèves, tandis que d'autres écoles peuvent même ne pas avoir de conseiller d'orientation universitaire du tout. En revanche, un conseiller d’un district bien doté en ressources est beaucoup plus susceptible de disposer de la bande passante nécessaire pour évaluer l’utilisation de l’IA dans un projet, ainsi que du soutien de l’infrastructure scolaire pour enseigner l’utilisation éthique de l’IA.
C’est ce que les universités oublient à propos de l’IA : apprendre à utiliser l’IA par soi-même n’est pas la même chose qu’apprendre à utiliser l’IA de manière éthique auprès d’un éducateur rémunéré. La maîtrise de l'IA ne consiste pas seulement à s'offrir un abonnement ChatGPT : c'est une question d'osmose culturelle, d'intégration régulière et de formation directe aux compétences en IA.
Dans l’état actuel de notre système d’admission, les différentes politiques d’IA des collèges donnent inévitablement la priorité aux riches. Ce problème est plus évident dans les systèmes de détection des collèges. Comme mentionné ci-dessus, les collèges ne divulguent généralement pas quel logiciel de détection ils utilisent pour détecter l’IA, ni comment ils forment leurs agents d’admission à « ressentir » son utilisation. Indépendamment de cette non-divulgation, ces deux systèmes de police ne sont pas fiables. Les logiciels de détection sont notoirement inexacts et biaisés à l’encontre des anglophones non natifs. La détection humaine est également inexacte et dépend des connaissances en IA de chaque responsable des admissions.
Et même si un étudiant est rejeté pour utilisation présumée de l’IA, les universités ne sont pas obligées de lui dire que c’est ce qui s’est passé. Les collèges n'incluent pas de justifications dans leurs lettres de refus. Pour cette raison, les collèges sont autorisés à rejeter les candidatures qui « ressemblent » à l’IA, mais ils ne sont pas tenus de publier leur formation, leurs taux de détection ou toute autre donnée.
À mon avis, si les collèges ne peuvent pas prouver que leurs méthodes de détection de l’IA sont équitables, ils n’ont pas le droit de pénaliser les candidats à l’utilisation de l’IA. Les collèges devraient être plus clairs : utilisent-ils Turnitin ? GPTZéro ? Des fuites de copie ? Vérifient-ils le filigrane AI ? À quelle fréquence abandonnent-ils les applications destinées à l’IA ? Quelles données entraînent leurs outils de détection d’IA ? Comment forment-ils leurs officiers ? Une telle divulgation contribuerait à uniformiser les règles du jeu pour les étudiants sans aide à l’admission.
Un contre-argument à une telle divulgation est que cela pourrait apprendre aux candidats à tricher sans se faire prendre. Mais le problème actuel est bien pire que cette issue potentielle. Tant que la détection de l’IA reste floue, les essais ne sont qu’un autre point focal des inégalités et des préjugés, et non la mesure de nivellement et « holistique » qu’ils sont censés être. À mesure que l’IA gagne en sophistication, ces inégalités ne feront que croître.
Divulguer son approche en coulisses de l’IA n’est pas une grande demande. Les collèges exigent déjà que leurs candidats prouvent leurs connaissances en IA. Il est temps que les universités prouvent le leur.
