Examens surveillés dans l'enseignement supérieur : équilibre entre intégrité, confidentialité et confiance
Les examens surveillés, qu'ils se déroulent sur le campus ou en ligne, contribuent à préserver l'intégrité académique en supervisant les candidats pendant l'évaluation. Alors que les universités développent des évaluations numériques flexibles, la question clé n'est plus de savoir s'il faut surveiller, mais comment : de manière proportionnée, respectueuse de la vie privée et pédagogiquement pertinente, en conformité avec le RGPD/RGPD britannique et en préservant la confiance des étudiants.
QU'EST-CE QU'UN EXAMEN SURVEILLÉ ?
Un examen surveillé est une évaluation supervisée par un surveillant (humain ou logiciel) afin de dissuader et de détecter les comportements répréhensibles tels que l'usurpation d'identité, l'utilisation de documents non autorisés ou la collusion. Dans les contextes numériques, cela peut inclure des contrôles d'identité, des environnements verrouillés et différents niveaux de surveillance des activités (par exemple, des captures d'écran aléatoires ou, lorsque cela se justifie, des signaux audio/vidéo).
La pratique du secteur distingue généralement :
Invigilation à distance en direct
Surveillance humaine en temps réel
Enregistrement et révision
Sessions enregistrées pour le triage post-examen
Signalisation automatisée ou assistée par l'IA
Signaux prioritaires pour un examen humain
Cette taxonomie figure dans les guides sectoriels et les offres de services, et se retrouve dans les lignes directrices européennes.¹
POURQUOI LES UNIVERSITÉS UTILISENT-ELLES DES EXAMENS SURVEILLÉS ?
Les universités citent généralement trois facteurs déterminants :
Intégrité et équité. Préserver la confiance dans le fait que les notes reflètent les acquis individuels.²
La jurisprudence européenne a également précisé que la surveillance en ligne peut être licite si elle est nécessaire et proportionnée à l'objectif de l'évaluation, et si des alternatives moins intrusives ne sont pas viables dans ce cas précis – à condition qu'elle s'accompagne d'une analyse d'impact relative à la protection des données (AIPD) et d'une transparence adéquate.⁵ ⁶
APPROCHES LOGICIELLES QUI PRENNENT EN CHARGE LES EXAMENS SURVEILLÉS
Navigateurs de verrouillage
Limitez les fonctions des ordinateurs locaux et l'accès aux ressources externes ; les données disponibles suggèrent que ces mesures réduisent les possibilités de tricherie occasionnelle, bien qu'il faille prêter attention à l'anxiété des étudiants et à l'accessibilité.⁷ ⁸
Invigilation à distance en direct
Surveillance humaine via webcam/partage d'écran ; efficace dans les contextes à enjeux élevés, mais relativement intrusive et gourmande en ressources.³.
Enregistrement et révision avec triage
Enregistrez les sessions pour les consulter ultérieurement ; solution évolutive lorsque les effectifs de surveillants sont limités.
Signalisation automatisée/assistée par l'IA
Identité (comparaison faciale/vérification de la présence), déclencheurs audio, anomalies comportementales simples, toujours accompagnés d'une évaluation humaine afin d'éviter les faux positifs et les biais.⁹
AVANTAGES ET INCONVÉNIENTS
Avantages potentiels
- Préserve l'équité dans les environnements décentralisés et dissuade les comportements répréhensibles ; réduit les contraintes logistiques liées aux grandes salles.¹⁰
- Permet une planification flexible et la mise en œuvre du BYOD (Bring Your Own Device) lorsqu'il est bien conçu.⁹ ¹¹
Inconvénients et risques courants
- Confidentialité et protection des données. La capture d'écran, audio et vidéo, la biométrie et l'analyse comportementale impliquent des données de catégorie spéciale et l'environnement domestique ; une limitation stricte de la finalité, la minimisation et la conservation sont essentielles.¹² ¹³
- Expérience des étudiants et équité. Anxiété avérée due à la surveillance, aux différences de qualité des appareils et des espaces d'étude, ainsi qu'aux considérations d'accessibilité.¹⁴ ¹⁵
- Biais/faux positifs. Les alertes automatisées peuvent mal interpréter des comportements liés à un handicap ou des normes culturelles ; l’intervention humaine reste indispensable.⁹ ¹⁶
Les recommandations éthiques mettent l'accent sur la transparence, la participation des étudiants à la conception conjointe des politiques et la préférence pour des mesures les moins intrusives possibles tout en atteignant l'objectif visé.¹⁷
TYPES D'EXAMENS SURVEILLÉS (AVEC EXEMPLES)
UNE POSITION DE SURVEILLANCE DOUCE, AXÉE SUR LA PROTECTION DE LA VIE PRIVÉE
- Commencez par la conception de l'évaluation (tâches authentiques, banques de questions, randomisation, règles claires).
- N'ajoutez des contrôles de l'environnement (par exemple, le verrouillage) que lorsque les conditions « à livre fermé » sont nécessaires d'un point de vue pédagogique.
- N'utilisez des signaux ciblés (par exemple, captures d'écran des appareils, vérifications d'identité légères) qu'en cas de nécessité – avec un examen humain, une conservation de courte durée et des notifications transparentes aux étudiants.
- Réalisez toujours une AIPD pour les fonctionnalités à haut risque et publiez un résumé destiné aux étudiants.
Les autorités de régulation insistent sans cesse sur la nécessité et la proportionnalité, en particulier lorsque la biométrie est en jeu.¹² ⁶ ⁹
OÙ WISEflow TROUVE SA PLACE : VERROUILLAGE EN PREMIER, SIGNALISATION LÉGÈRE UNIQUEMENT LORSQUE CELA SE JUSTIFIE
WISEflow est une plateforme d’évaluation numérique de bout en bout largement utilisée à travers l’Europe. Elle prend en charge la prestation sur site et à distance, avec des flux de travail basés sur les rôles pour la création, la surveillance et la correction – à grande échelle – tout en plaçant la confidentialité au centre (minimisation des données, transparence, vérifiabilité).
FLOWlock : VERROUILLAGE SÉCURISÉ POUR LES EXAMENS À LIVRE FERMÉ
FLOWlock permet de réaliser des examens sécurisés à livre fermé sur les appareils personnels des étudiants (BYOD). Les étudiants travaillent dans l’éditeur de WISEflow ; les établissements peuvent établir une liste blanche des outils et ressources web spécifiques nécessaires à la discipline, tout en désactivant le changement d’application et le bureau. Cela protège l’environnement d’évaluation sans recourir systématiquement à une surveillance audiovisuelle continue.
SIGNAUX D'INTÉGRITÉ FACULTATIFS QUE VOUS POUVEZ AJOUTER À FLOWlock (UNIQUEMENT SI C'EST NÉCESSAIRE)
- Le système capture périodiquement une image fixe via la webcam pendant l'examen et la compare à l'image d'entrée afin de fournir un score de correspondance d'identité aux surveillants.
- Enregistre le son ambiant et fournit une transcription en direct ; permet de signaler la présence de plusieurs voix (collusion possible).
Ces options s’affichent pour les surveillants dans le Moniteur de participation de WISEflow, à des fins de triage pendant l’examen ou d’examen a posteriori. Ces deux fonctionnalités sont configurables pour chaque examen et ne doivent être activées que lorsque le responsable peut démontrer leur nécessité et leur proportionnalité (par exemple, dans le cas d’examens à enjeux élevés, à distance et à livre fermé, où le risque d’usurpation d’identité ou de collusion est considérablement accru).
Note de gouvernance : adoptez l'addendum DPIA – Facial/Audio, mettez à jour les avis destinés aux étudiants et veillez à ce que des personnes soient impliquées dans toutes les décisions.
Les fonctionnalités faciales et audio optionnelles constituent des signaux puissants. Elles ne devraient être activées que lorsque l’analyse d’impact relative à la protection des données (AIPD) et la politique documentées démontrent que le risque supplémentaire qu’elles entraînent est justifié par les besoins de l’évaluation, et lorsque les alternatives ne permettraient pas d’atteindre l’objectif avec la même efficacité.
WISEflow DEVICE MONITOR (POUR LA SURVEILLANCE À LIVRE OUVERT)
Dans les contextes à livre ouvert ou aux ressources limitées où le verrouillage n'est pas approprié, Device Monitor peut capturer des captures d'écran aléatoires et des informations de processus légères à partir de l'appareil du participant pendant la période d'examen. Par défaut, les participants peuvent consulter leurs propres captures d'écran lors de la soumission, ce qui favorise la transparence et la justice naturelle. Il s'agit d'une alternative nettement moins intrusive que la capture audiovisuelle continue et qui s'utilise de préférence avec des politiques claires en matière de « ressources autorisées ».
RECOMMANDATIONS PRATIQUES POUR LES UNIVERSITÉS
Utilisez des banques de questions, la randomisation, des tâches authentiques et des règles claires sur ce qui est autorisé ; réservez les examens à livre fermé aux besoins réels liés aux acquis d'apprentissage.
CONCLUSION : INTÉGRITÉ ET MODÉRATION
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QUESTIONS FRÉQUEMMENT POSÉES
Un examen surveillé est une évaluation supervisée par un surveillant, qu'il s'agisse d'une personne physique ou d'un logiciel, afin de dissuader et de détecter les comportements répréhensibles tels que l'usurpation d'identité, l'utilisation de documents non autorisés ou la collusion. Dans un contexte numérique, cela peut inclure des contrôles d'identité, des environnements verrouillés, des captures d'écran aléatoires et, dans des cas justifiés, des signaux audio ou vidéo limités.
Les établissements ont généralement recours à la surveillance pour garantir l'équité, favoriser la flexibilité et l'enseignement à distance, et assurer la résilience opérationnelle. La surveillance permet de s'assurer que les notes reflètent les résultats individuels, soutient les apprenants à distance et assure la continuité en cas de perturbations ou dans le cadre de modèles d'apprentissage entièrement en ligne.
Oui. Lorsque cela est nécessaire, proportionné et utilisé uniquement lorsque des alternatives moins intrusives ne permettent pas d'atteindre l'objectif de l'évaluation. Une analyse d'impact relative à la protection des données (AIPD), la transparence, une conservation limitée des données et des déclarations claires sur les finalités sont essentielles, en particulier lorsque des signaux biométriques sont impliqués.
Parmi les modèles courants, on trouve :
- Surveillance à distance en direct : supervision humaine via webcam et partage d'écran.
- Enregistrement et révision : la session est enregistrée pour être examinée ultérieurement.
- Signalement automatisé ou assisté par IA : les signaux liés à l'identité ou au comportement sont signalés pour être examinés par un humain.
- Navigateurs verrouillés : restriction des fonctions de l'appareil afin de maintenir des conditions d'examen à livre fermé.
La surveillance contribue à préserver l'intégrité académique dans des environnements décentralisés, réduit le besoin de grandes salles d'examen et permet une planification flexible ainsi que la mise en œuvre du BYOD. Lorsqu'elle est appliquée de manière proportionnée, elle renforce la confiance dans les résultats des évaluations.
WISEflow offre un environnement d'évaluation évolutif, axé sur la confidentialité, avec des flux de travail basés sur les rôles. Il prend en charge les sessions sur site et à distance, intègre des examens sécurisés en mode verrouillé (FLOWlock), propose des signaux d'intégrité facultatifs lorsque cela se justifie, et garantit l'auditabilité, la transparence et la minimisation des données, conformément au RGPD.
Deux signaux optionnels peuvent faciliter la supervision des examens à enjeux élevés ou à risque accru :
- Comparaison faciale aléatoire : des images fixes périodiques sont comparées à une image d'entrée afin de vérifier l'identité.
- Détection et transcription vocales : surveillance audio légère qui signale la présence de plusieurs voix.
Ces deux pratiques nécessitent une analyse d'impact relative à la protection des données (AIPD), une conservation prudente des données, des avis transparents et un examen humain. Elles ne devraient être mises en œuvre que lorsqu'elles sont proportionnées et justifiées.
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Cour d'appel d'Amsterdam (UvA/Proctorio) : clarification des principes de nécessité et de proportionnalité dans le contexte spécifique de la COVID-19. https://gdprhub.eu/index.php?title=Gerechtshof_Amsterdam_–_200.280.852/01
EDPS TechSonar : Surveillance automatisée – fonctionnalités, risques et contrôle humain. https://www.edps.europa.eu/data–protection/technology–monitoring/techsonar/automated–proctoring_en
Mutimukwe et al. (2025) : La confidentialité dans les systèmes de surveillance en ligne dans l'enseignement supérieur (perceptions des parties prenantes). Springer (PDF en libre accès). https://link.springer.com/content/pdf/10.1007/s12528–025–09461–5.pdf
Lee et al. (2023) : Promesses et risques de la surveillance à distance par IA – considérations relatives à l'équité et à l'anxiété. https://www.erudit.org/en/journals/cmej/2023–v14–n2–cmej07995/1099350ar.pdf
Balash et al. (2021) : Perceptions des étudiants en matière de confidentialité et de sécurité concernant les services de surveillance en ligne. https://arxiv.org/pdf/2106.05917
Jisc (ressources sur l'évaluation et l'éthique, recommandations de l'EMA) : https://www.jisc.ac.uk/guides
Modèle responsable du traitement–sous-traitant (l'établissement en tant que responsable du traitement ; UNIwise en tant que sous-traitant).
Principes du RGPD intégrés (licéité, limitation de la finalité, minimisation, limitation de la conservation, intégrité/confidentialité, responsabilité).
Des AIPD spécifiques à certaines fonctionnalités sont disponibles (par exemple, Device Monitor, addendum « Visage/Audio »).
Durées de conservation par défaut courtes et conformes aux politiques ; accès basé sur les rôles ; pistes d'audit ; transparence pour les étudiants dès la conception.
² Han et al., 2023.
³ Présentation du British Council.
⁴ Lee et al., 2023.
⁵ Tribunal de district d'Amsterdam (2020).
⁶ Cour d'appel d'Amsterdam (2021) ; résumé de l'autorité néerlandaise de protection des données.
⁷ Mohammed & Ali, 2022 (efficacité du verrouillage).
⁸ Recommandations universitaires sur l'anxiété et l'accessibilité (diverses ; voir Balash et al., 2021).
⁹ EDPS TechSonar ; Lee et al., 2023.
¹⁰ Han et al., 2023.
¹¹ EDPS TechSonar.
¹² JIPITEC, 2023 ; EDPS TechSonar.
¹³ Recommandations de l'autorité néerlandaise de protection des données concernant l'analyse d'impact relative à la protection des données (AIPD) et la proportionnalité.
¹⁴ Ruzgar & Chua–Chow, 2023.
¹⁵ Balash et al., 2021.
¹⁶ EDPS TechSonar (biais/faux positifs).
¹⁷ Conseils en matière d'éthique et de pratique (par exemple, eLearningIndustry 2024 ; communautés Jisc).