Université de Fribourg

Warunki i wyjątki

Teaching and continuing education framework; research/administration excluded by the document.

Principes généraux et recommandations de l’utilisation des IA génératives dans l’enseignement Principes généraux Le Rectorat pose un cadre afin d’assurer des bases communes, mais il est du ressort des facultés, départements, centres et instituts, de définir de manière plus précise les conditions d’utilisation de l’IA générative. 1. Des règles précises doivent réglementer l’emploi des IA génératives pour la réalisation de travaux ainsi que pour l’évaluation des apprentissages ; 2. Ces règles sont fixées en concertation entre les facultés et départements en tenant compte des programmes de cours et se situent dans le cadre fixé par le Rectorat dans le présent document ; 3. Elles sont communiquées aux étudiant-e-s ; 4. L'emploi de l'IA générative dans les travaux académiques, si autorisé, est fait de manière à garantir l'alignement avec les objectifs pédagogiques ; 5. En cas d'autorisation de l'IA générative les principes suivants s’appliquent : A. Les étudiant-e-s doivent faire preuve d'une transparence totale quant à son utilisation, notamment via une déclaration spécifique en suivant les normes de citation de leur domaine. Les déclarations d'originalité actuellement en usage sont modifiées pour qu'elles indiquent clairement l'utilisation des IA génératives ;

Zebrano: 2026-10-09 · 102–127
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Les principes et les recommandations proposés établissent un cadre général, suffisamment large pour que les pratiques spécifiques des facultés puissent s’y inscrire. Les facultés et les départements pourront approfondir et adapter ces recommandations selon leurs spécificités et les revoir en fonction de l’évolution technologique. L’utilisation des IA génératives pour la recherche et l’administration n’est pas prise en considération dans ce document, mais elle le sera dans un deuxième temps. Ce document est évolutif compte tenu de l’évolution constante des IA génératives.

Zebrano: 2026-10-09 · 26–34
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B. Une transparence totale est également attendue de la part du corps enseignant concernant l’utilisation de l’IA générative pour la production de contenus en relation avec l’enseignement ; C. Le même principe de transparence s’applique à la génération d’images et de vidéos grâce à l’IA générative ; 6. L'utilisation non déclarée des IA génératives est une violation des règles de l’intégrité scientifique. Les suspicions d'usage non autorisé ou incorrectement déclaré des IA génératives seront traitées selon les directives existantes de l'Université de Fribourg (voir aussi ici) ; 7. Les enseignant-e-s et étudiant-e-s prêtent attention aux enjeux éthiques (manipulation ou malveillance grâce aux contenus convaincants générés / deep fakes / fake news), environnementaux (ex. consommation énergétique et empreinte environnementale), aux biais véhiculés par les IA génératives et à la protection des données ( utilisation des données soumises pour entraîner les modèles / profilage).

Zebrano: 2026-10-09 · 128–143
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Warunki i wyjątki

Dated guidance, not current detector market certification.

Malgré la prolifération d’outils de détection pour identifier le contenu généré par l'IA, à ce jour aucun outil ne peut être considéré comme fiable. En effet, parce qu'ils s'appuient sur des mesures de détection qui n'ont pas fait leurs preuves, ces détecteurs produisent souvent de faux positifs, avec toutes les conséquences potentiellement négatives pour les étudiant·es. En fait, il n'y a rien de fondamentalement spécial dans un texte écrit par une IA qui permette de toujours le distinguer d'un texte écrit par une personne. De plus, les détecteurs peuvent être trompés en reformulant le texte. En conséquence, la mise à disposition d’outils de détection de fraude académique par l’IA n’est pas recommandée. Dès lors, la DIT renonce à activer le module idoine proposé par l’éditeur du logiciel de détection antiplagiat institutionnel Compilatio. Cela soulève des questions quant à la capacité des institutions universitaires à lutter efficacement contre ce type de fraude académique.

Zebrano: 2026-10-09 · 9–19
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DIRECTION DES SERVICES IT SERVICE DE DIDACTIQUE UNIVERSITAIRE ET DE COMPETENCES NUMERIQUES 17/11/2023

Zebrano: 2026-10-09 · 46–47
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Warunki i wyjątki

Employee Firefly and student Express distinguished; no blanket upload permission.

IA générative Pour qui : Tous·toutes Les chatbots et les moteurs de recherche sur internet alimentés par l'intelligence artificielle (également connus sous le nom de larges modèles linguistiques ou LLM) se distinguent actuellement par leur capacité à générer des textes à usage général ou des images en utilisant des quantités massives de données. Consciente des risques et opportunités inhérents à ces technologies, l'Université de Fribourg s'efforce d'offrir à sa communauté universitaire des services liés à l'intelligence artificielle (IA) les plus appropriés. Remarque : ce site répertorie les outils et solutions disponibles à l'UniFR ou en cours de développement par le DIT-ER. Toute utilisation de ces outils est soumise à la législation relative à la protection des données, telle que décrite sur le site web de la Cellule IA de l'UniFR Microsoft Copilot Chat Login avec votre compte informatique de l'UniFR. Modèle de chat basé sur GPT Génération de textes et d'images Toutes les données introduites ne sont pas utilisées par Microsoft pour entraîner un modèle d'IA (Enterprise Data Protection). Génération d’images : Adobe Firefly / Adobe Express Adobe Firefly permet de générer des images, des vidéos, et du contenu audio à partir de prompts. Disponible avec la licence Adobe Creative Cloud de l'UniFR (login avec votre compte informatique de l'UniFR). Les données sont conservées par Adobe mais elles ne sont pas utilisées pour "entraîner" un modèle d'IA. Adobe Firefly est réservé aux employé·es de l'UniFR. Adobe Express, disponible pour le personnel et les étudiant·es de l'UniFR, permet également de générer des images par IA. Implémentation locale d'un LLM Modèle de chat basé sur Gemma 4 31B de Google Deep Mind (Gemma 4 — Google DeepMind) Accessible via votre navigateur depuis le réseau de l'UNIFR ou avec le VPN activé (https://frillm.unifr.ch) Ce service expérimental est à utiliser tel quel ; aucun support supplémentaire ne sera fourni Toutes les données restent sur les serveurs de la Direction IT

Zebrano: 2026-10-09 · 317–337
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