La plateforme de surveillance par IA Rosalyn a lancé StableSight, un système d’IA qui vise à lutter contre la malhonnêteté académique, notamment l’utilisation de l’IA générative et des réseaux de tricherie pour les examens en ligne. Selon l’entreprise, l’IA de StableSight est capable d’identifier les pratiques trompeuses, même lorsque les individus utilisent des appareils distincts pour exécuter des stratégies de tricherie pendant les examens.
« L’avènement de l’IA générative a ouvert de nouvelles possibilités de tricherie, déclenchant potentiellement une viralité apparentée à un effet de réseau. StableSight de Rosalyn a été méticuleusement conçu en réponse à l’évolution du paysage de l’éducation et des examens en ligne », a déclaré Noor Akbari, PDG de Rosalyn, à Metaverse Post. « Il est conçu pour contrer non seulement les formes traditionnelles de tricherie, mais aussi les défis complexes posés par l’IA générative et les syndicats de tricherie organisés. »
StableSight se compose de plusieurs fonctionnalités pour contrer des méthodes de tricherie sophistiquées. Le modèle de suivi du regard du système détecte l'utilisation d'écrans secondaires, une méthode courante utilisée pour tricher, tandis que le modèle de corrélation de clavier ajoute une couche de sécurité en prédisant le texte tapé sur la base de l'analyse sonore du clavier.
Notamment, l'approche de Rosalyn implique d'escalader les cas suspects de tricherie vers des examinateurs humains, priorisant l'équité et l'exactitude sur des conclusions automatisées pour protéger les droits des candidats.
Pour montrer son efficacité, Rosalyn a introduit un portail ludique sur invitation uniquement — permettant aux individus de tester leurs compétences en détection de tricherie contre StableSight. Le portail propose 20 sessions d'examen enregistrées, permettant aux participants de tester leurs capacités contre le système de surveillance AI vigilant.
La société affirme que ses services de surveillance par IA ont été adoptés par des organisations notables telles que le département de la Défense des États-Unis, Coursera, Stripe, l'Université Nexford, l'Université Dominicaine et l'Université Baptiste du Missouri.
Le rôle vital de l'IA dans la lutte contre la tricherie lors des examens en ligne
Que la demande de certifications professionnelles dans des domaines tels que la gestion de projet, la science des données, DevOps, les services informatiques et la cybersécurité a considérablement augmenté. Les statistiques du Bureau des statistiques du travail des États-Unis indiquent un écart salarial significatif, les travailleurs certifiés gagnant 32 % de plus que leurs homologues non certifiés.
Rosalyn pense que cet écart salarial a contribué à une incitation accrue pour les individus à concevoir des tactiques de tricherie de plus en plus inventives, augmentant la nécessité de mesures anti-tricherie strictes dans les environnements de test en ligne.
« L'utilisation de l'IA améliore non seulement la sécurité en se mettant à jour en continu et en apprenant à détecter de nouvelles méthodes de tricherie, mais elle maintient également l'intégrité et la crédibilité des certifications et des diplômes en garantissant le strict respect des protocoles d'examen. L'approche pilotée par l'IA de StableSight, avec ses algorithmes d'apprentissage profond et de reconnaissance de motifs, est conçue pour fournir un environnement d'examen équitable pour tous les candidats », a déclaré Akbari de Rosalyn à Metaverse Post.
L'approche proactive de la plateforme s'aligne avec une augmentation significative des incidents de tricherie signalés, en particulier dans les scénarios de test en ligne.
L'IA StableSight de Rosalyn
Une étude académique de 2022 a révélé que 35 % des étudiants en commerce de premier cycle ont admis avoir triché lors d'examens en ligne au cours de la pandémie de COVID-19. De plus, une recherche collaborative menée par Rosalyn et un partenaire de test de langue a révélé que StableSight a identifié 120 des 1 500 candidats ayant participé à des cercles de tricherie.
« La demande croissante de surveillance à distance a, malheureusement, entraîné une augmentation des méthodes de tricherie innovantes. À mesure que de plus en plus d'examens sont réalisés en ligne, les étudiants et les candidats utilisent souvent des techniques sophistiquées pour contourner leur système de surveillance lors d'un examen », a expliqué Akbari. « Ces méthodes vont de l'utilisation de plusieurs moniteurs, de logiciels de partage d'écran et de modèles d'IA générative pour répondre aux questions. »
Mais, une considération déséquilibrée de certains signaux/indicateurs pendant le processus d'examen, combinée au risque de biais dans les modèles d'IA, peut conduire les plateformes de surveillance par IA à générer de faux drapeaux. Si elle n'est pas contrôlée, un modèle d'IA non modéré, dépouillé de la prise de décision humaine, peut en fait rendre l'expérience des candidats beaucoup pire. De même, compter uniquement sur des surveillants humains traditionnels prouve de plus en plus qu'il néglige des indications très nuancées de la tricherie en ligne, y compris celles facilitées par des technologies comme l'IA générative.
Pour relever ce défi, Rosalyn a déclaré que Stablesight combine intelligence humaine et intelligence artificielle pour une précision dans la détection de la tricherie en ligne.
« En intégrant la surveillance humaine dans notre système propriétaire, nous ajoutons une couche supplémentaire de légitimité qui aide StableSight à distinguer les véritables violations des faux drapeaux. Cela garantit que l'intervention dans un scénario d'examen n'est mise en œuvre que lorsque cela est absolument nécessaire, et que cette intervention est absolument justifiée », a déclaré Akbari de Rosalyn à Metaverse Post.
En plus de ses mesures avancées contre la tricherie, le modèle de corrélation de clavier de StableSight renforce la sécurité en prédisant le texte tapé sur la base de l'analyse sonore du clavier, contrecarrant les tentatives d'utilisation de dispositifs dissimulés à des fins malhonnêtes. L'IA de Rosalyn escalade les soupçons de tricherie vers des examinateurs humains avant de signaler quiconque pour tricherie.
« Nous comprenons que les étudiants peuvent se sentir anxieux à l'idée d'être surveillés par l'IA, donc nous travaillons à rendre nos systèmes plus transparents et conviviaux, réduisant toute perception d'invasivité tout en maintenant l'efficacité », a ajouté Akbari. « En fin de compte, notre objectif est de créer un écosystème équilibré où la technologie améliore l'expérience de test en ligne, préserve l'intégrité des certifications en ligne et respecte la vie privée et le confort des étudiants. »
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