Catégorie : Intégrité Académique

Revues prédatrices 2026 : comment les repérer + liste de 20 éditeurs à éviter (checklist)

Chaque année, des milliers de chercheurs — doctorants, maîtrisards, enseignants-chercheurs — reçoivent des invitations à soumettre un article dans des revues qui semblent légitimes mais qui ne le sont pas. Ces revues prédatrices encaissent des frais de publication (APC) sans fournir d’évaluation par les pairs sérieuse, polluent la littérature scientifique et exposent leurs auteurs à des sanctions professionnelles durables. Savoir repérer et éviter les revues prédatrices est devenu une compétence fondamentale d’intégrité académique en 2026.

Ce guide recense les critères officiels de repérage, les outils gratuits disponibles et une liste de 20 éditeurs ou pratiques documentés à éviter — fondée exclusivement sur des sources publiques vérifiées (décisions judiciaires, études académiques publiées, bases de données institutionnelles). Aucune accusation non sourcée.

Réponse rapide : Une revue prédatrice facture des frais de publication (APC) sans garantir une évaluation par les pairs rigoureuse ni des services éditoriaux réels. Pour les identifier : utilisez Think. Check. Submit., vérifiez l’indexation dans le DOAJ et méfiez-vous de toute invitation non sollicitée par e-mail promettant une acceptation en quelques jours.

Qu’est-ce qu’une revue prédatrice ?

Le terme « revue prédatrice » (ou predatory journal) a été popularisé par Jeffrey Beall, bibliothécaire à l’Université du Colorado, qui a créé entre 2008 et 2017 la première liste publique de ces publications. Ces revues exploitent le modèle de l’accès ouvert en faisant payer les auteurs — et non les lecteurs — pour publier leurs articles. Le problème central : les frais sont prélevés même en l’absence d’un processus sérieux d’évaluation par les pairs, de relecture éditoriale ou de services de préservation numérique.

Il est essentiel de ne pas confondre open access et prédation. Des milliers de revues en libre accès respectent des standards éditoriaux élevés et sont indexées dans des bases reconnues. La différence tient à la réalité du processus éditorial, à la transparence des pratiques et à la vérifiabilité des engagements affichés. Les ressources de l’OFIS (Office Français de l’Intégrité Scientifique) offrent un cadre de référence institutionnel pour comprendre ce phénomène dans le contexte français.

Le nombre de titres suspects dépasse désormais les 18 000 selon certaines estimations académiques, une proportion non négligeable copiant délibérément les noms de revues légitimes pour tromper les auteurs moins expérimentés.

10 signaux d’alerte pour repérer les revues prédatrices

Aucun indicateur pris isolément ne suffit à conclure. C’est la combinaison de plusieurs signaux qui doit déclencher l’alerte. Le tableau suivant synthétise les principaux critères documentés par le Cirad, l’OFIS et les bibliothèques universitaires françaises.

Signal d’alerte	Ce que cela révèle concrètement
Invitation non sollicitée par e-mail	La revue prospecte activement des auteurs, souvent hors de leur domaine de compétence
Adresse de contact générique	Utilisation de @gmail.com, @yahoo.com ou d’adresses sans domaine institutionnel
Publication promise en quelques jours	Incompatible avec un peer review sérieux (qui prend en général plusieurs semaines à plusieurs mois)
Absence d’indexation dans le DOAJ, Scopus ou WoS	La revue n’est reconnue par aucune base de données sérieuse
Frais APC opaques ou exigés avant acceptation	Les montants ne sont pas affichés clairement, ou le paiement est demandé avant décision éditoriale
Comité de rédaction invérifiable	Les membres de l’editorial board sont introuvables, hors domaine ou déclarent ne pas y avoir consenti
Indexation revendiquée non vérifiable	« Indexed in Scopus » affiché sur le site mais introuvable sur la plateforme officielle de Scopus
Titre similaire à une revue connue	Confusion délibérée avec des journaux légitimes (« Journal of Nature », « International Science Letters »)
Absence de politique de rétractation	Aucune procédure pour corriger ou retirer des articles erronés, contrairement aux normes COPE
Site web peu professionnel	Fautes d’orthographe, contenu copié-collé d’autres sites, ISSN incorrect ou non vérifiable

Illustration des signaux d'alerte pour identifier les revues prédatrices : invitation non sollicitée, publication rapide, absence de DOAJ — Principaux signaux d’alerte pour repérer une revue prédatrice avant toute soumission

Les outils officiels de détection

Avant de soumettre un article à une revue que vous ne connaissez pas, ces ressources permettent une évaluation rigoureuse :

Think. Check. Submit. — Outil collaboratif disponible en plus de 40 langues, dont le français. Guide l’évaluation d’une revue par une série de questions structurées en trois étapes. Point de départ recommandé pour tout chercheur ou doctorant.
DOAJ (Directory of Open Access Journals) — Liste blanche des revues open access sérieuses, avec des critères d’acceptation exigeants. Une revue absente du DOAJ n’est pas automatiquement suspecte, mais son absence constitue un signal à explorer.
COPE (Committee on Publication Ethics) — L’adhésion au COPE indique que la revue s’engage formellement envers un code d’éthique éditorial. Les revues prédatrices n’y adhèrent pas ou feignent une adhésion non vérifiable.
Compass to Publish — Développé à l’Université de Liège en 2020, cet outil évalue la fiabilité des revues OA via 26 questions ciblées sur les pratiques éditoriales et les frais. Accessible gratuitement en ligne.
Cabells Predatory Reports — Base de données payante qui analyse plus de 60 indicateurs comportementaux. Souvent accessible via les bibliothèques universitaires membres.
Beall’s List archivée — La liste originale de Jeffrey Beall, retirée sous pression en 2017, reste consultable sur beallslist.net. À utiliser avec esprit critique : certaines entrées sont contestées et la liste n’est plus mise à jour officiellement.

Pour construire une bibliographie solide avec des sources légitimes en accès ouvert, notre guide Ressources Open Access pour Mémoire en France 2026 recense les principales bases institutionnelles françaises et européennes.

Liste de 20 éditeurs et pratiques à éviter

Cette liste est fondée exclusivement sur des sources publiques vérifiées : décisions judiciaires officielles, études académiques publiées dans des revues indexées, et bases de données institutionnelles. Elle n’est pas exhaustive, et les revues individuelles d’un même groupe éditorial doivent être évaluées au cas par cas. L’inclusion ici ne constitue pas une accusation juridique mais une synthèse de documentation publique disponible.

Éditeurs avec documentation officielle ou judiciaire

OMICS International / iMedPub / Allied Academies — Condamné par la Federal Trade Commission américaine (FTC) en 2019 pour pratiques commerciales trompeuses envers les chercheurs, incluant des frais cachés et de fausses promesses de peer review. Source : FTC.gov, décision officielle publiée.
SciencePG (Science Publishing Group) — Figurait sur la liste archivée de Beall et a été identifié dans plusieurs études académiques publiées comme présentant des pratiques éditorialess insuffisantes au regard des standards internationaux.
SCIRP (Scientific Research Publishing) — Présent dans des études comparatives sur les éditeurs suspects. Des chercheurs ayant soumis des manuscrits délibérément absurdes (tests de sting) ont rapporté des acceptations sans évaluation réelle.
Austin Publishing Group — Inclus dans des analyses académiques documentées sur les pratiques d’édition prédatrice publiées dans des journaux indexés en bibliothéconomie.
MedCrave Publishing — Figurait sur la liste archivée de Beall. Des chercheurs ont signalé le prélèvement de frais avec peu ou pas de preuve d’un processus d’évaluation par les pairs.
Crimson Publishers — Pratiques éditoriaux documentées dans des études sur l’édition prédatrice ; composition des comités éditoriaux difficile à vérifier de manière indépendante.
Lupine Publishers — Envoi massif d’invitations non sollicitées ; numéros ISSN signalés comme difficiles à retrouver dans le registre officiel de l’ISSN.
Serials Publications (Inde) — Inclus dans des analyses académiques comparatives sur les pratiques éditoriales suspectes ; absence de membership COPE documentée.
Academic Journals (Nigeria) — Présent dans plusieurs études comparatives sur la prédation éditoriale internationale. Son statut reste contesté mais des préoccupations répétées sont documentées dans la littérature en bibliothéconomie.
Insight Medical Publishing / SciTechnol — Lié au groupe OMICS International, visé par la même décision de la FTC américaine en 2019.

Éditeurs en zone grise — critiques publiées, à évaluer revue par revue

MDPI (Multidisciplinary Digital Publishing Institute) — En décembre 2024, le Forum de publication finlandais (Finnish Publication Forum) a rétrogradé 193 revues MDPI au niveau 0, soit le même niveau que les publications sans évaluation par les pairs. MDPI demeure membre de COPE et du DOAJ, et la qualité varie significativement selon la revue. L’évaluation au cas par cas s’impose.
Hindawi (désormais intégré à Wiley) — En 2023, Wiley a annoncé le retrait de plus de 8 000 articles publiés dans des revues Hindawi, suite à la découverte de défaillances graves dans le processus d’évaluation par les pairs. Les revues concernées ont depuis été fermées ou restructurées. Source : annonces officielles Wiley 2023.
Frontiers Media — Ajouté à la liste de Beall en 2015, puis retiré suite à des discussions. Frontiers est aujourd’hui membre de COPE et du DOAJ. Des préoccupations persistent sur certains numéros spéciaux avec guest editors peu encadrés. La qualité varie fortement selon la revue et le comité éditorial.

Pratiques documentées à éviter

Numéros spéciaux (special issues) sans peer review indépendant — Même dans des revues par ailleurs sérieuses, certains numéros spéciaux délèguent la sélection à des guest editors peu encadrés, créant une voie d’entrée pour des articles de faible qualité.
Titres contenant « International Journal of Advanced Research » — Une combinaison générique utilisée par de nombreux titres frauduleux ; un signal d’alerte documenté dans la littérature sur la prédation éditoriale.
Revues promettant une évaluation en moins de 7 jours — Un double blind peer review rigoureux prend en moyenne plusieurs semaines. Une promesse d’acceptation en quelques jours indique l’absence de processus réel.
ISSN non vérifiable sur portal.issn.org — Vérifiable gratuitement sur portal.issn.org. Un ISSN inexistant ou attribué à un autre titre est un signal fort de fraude.
Paiement APC exigé avant la décision d’acceptation — Pratique documentée comme red flag par le COPE. Les revues sérieuses facturent après acceptation, jamais avant.
Membres du comité éditorial listés sans leur consentement — Plusieurs chercheurs ont découvert leur nom sur des comités éditoriaux de revues prédatrices sans y avoir jamais consenti. Vérifiez en contactant directement les membres listés.
Domaines créés depuis moins de 2 ans sans historique de publication indexé — À croiser avec l’ancienneté des archives disponibles et la présence effective dans Scopus ou WoS pour les volumes antérieurs.

Checklist avant de soumettre à une revue

Cochez chaque point avant d’envoyer votre manuscrit. Si plus de deux cases restent vides, n’envoyez pas.

☑ La revue figure-t-elle dans le DOAJ, Scopus ou Web of Science ?
☑ Le comité de rédaction est-il identifiable et ses membres vérifiables (noms + affiliations institutionnelles) ?
☑ La politique de frais APC est-elle affichée clairement avant soumission ?
☑ La revue est-elle membre COPE ou OASPA ?
☑ L’ISSN est-il vérifiable sur portal.issn.org avec le bon titre ?
☑ Le délai d’évaluation annoncé est-il réaliste (plusieurs semaines au minimum) ?
☑ Avez-vous soumis la revue au questionnaire Think. Check. Submit. ?
☑ Votre directeur de thèse ou le bibliothécaire de recherche de votre établissement a-t-il validé ce choix ?

Checklist illustrée pour vérifier une revue scientifique avant soumission : DOAJ, comité éditorial, ISSN, frais APC — Critères de vérification à valider avant l’envoi de votre manuscrit à une revue

Intégrité au-delà des revues : La vigilance académique ne s’arrête pas au choix de la revue. Comprendre les règles de réutilisation de ses propres travaux — l’auto-plagiat — est tout aussi fondamental. Lisez notre guide complet sur l’auto-plagiat dans un mémoire en 2026 pour maîtriser ce point souvent méconnu.

Pour approfondir votre culture méthodologique, notre sélection de 20 ouvrages de méthodologie de recherche en accès libre recense des ressources téléchargeables gratuitement, vérifiées et indexées dans des dépôts institutionnels reconnus.

Vous rédigez votre mémoire ou votre thèse ?

Tesify vous accompagne à chaque étape — structure, sources, conformité bibliographique et vérification d’originalité — pour que votre travail réponde aux normes académiques les plus exigeantes dès la première version.

Questions fréquentes sur les revues prédatrices

Comment savoir rapidement si une revue est prédatrice ?

Commencez par le questionnaire Think. Check. Submit. et vérifiez si la revue figure dans le DOAJ ou Scopus. Si vous avez reçu une invitation non sollicitée par e-mail avec promesse de publication en quelques jours, c’est un signal d’alerte fort. Consultez également la liste archivée de Beall sur beallslist.net, avec l’esprit critique nécessaire.

Publier dans une revue prédatrice peut-il nuire à ma carrière ?

Oui, de manière significative. Les comités de recrutement et d’évaluation — comme le CNU en France — reconnaissent de plus en plus ces publications et les déprécient ou les ignorent dans l’évaluation des dossiers. Dans les cas les plus graves, publier dans une revue condamnée pour fraude peut être associé à un manquement à l’intégrité scientifique, avec des conséquences disciplinaires possibles.

MDPI est-il un éditeur prédateur ?

MDPI est un cas nuancé qui fait débat dans la communauté scientifique. L’éditeur est membre de COPE et du DOAJ, mais en décembre 2024 le Forum de publication finlandais a rétrogradé 193 revues MDPI au niveau 0, leur attribuant le même poids qu’une publication sans évaluation par les pairs. La qualité varie fortement selon la revue ; il est conseillé d’évaluer chaque titre MDPI individuellement plutôt que de juger l’éditeur en bloc.

Les revues open access sont-elles toutes suspectes ?

Non, absolument pas. Le modèle open access est légitime et activement encouragé par les grandes institutions françaises — ANR, CNRS, Université France. Des milliers de revues sérieuses publient en libre accès avec des processus éditoriaux rigoureux. Ce qui définit la prédation, c’est l’absence de peer review réel et la non-transparence des pratiques, pas le modèle économique en lui-même.

Qu’est-ce que la liste de Beall ?

La liste de Beall est une liste noire d’éditeurs et de revues potentiellement prédateurs, créée par le bibliothécaire américain Jeffrey Beall entre 2008 et 2017. Retirée sous pression légale en 2017, elle reste consultable sous forme archivée sur beallslist.net, mise à jour anonymement. À utiliser avec esprit critique : certaines entrées sont contestées, et des éditeurs ont réussi à en être retirés après avoir amélioré leurs pratiques.

Que faire si j’ai déjà publié dans une revue prédatrice sans le savoir ?

Consultez immédiatement votre directeur de recherche ou le bibliothécaire de recherche de votre établissement. Il est parfois possible de demander le retrait de l’article auprès de l’éditeur. Sur votre CV académique, évitez de mettre cette publication en avant. Vous pouvez signaler la situation à votre établissement via les ressources de l’OFIS, qui orientera vers les procédures adaptées.

juillet 6, 2026

Est-ce du plagiat d’utiliser l’IA pour un mémoire en 2026 ? (Position Officielle)

La question hante chaque étudiant qui ouvre ChatGPT avant de rédiger son mémoire : est-ce du plagiat d’utiliser l’IA pour un mémoire ? En 2026, la réponse n’est ni un oui catégorique ni un non rassurant. Elle dépend de comment vous utilisez l’IA, de ce que dit la charte de votre université, et de si vous avez ou non déclaré cet usage. Ce guide fait le point sur la position officielle des institutions françaises, les obligations concrètes qui en découlent, et les risques réels si vous franchissez les lignes rouges.

Depuis 2023, les universités françaises ont dû statuer en urgence sur l’IA générative. Les réponses sont hétérogènes, parfois contradictoires d’un établissement à l’autre — mais un consensus se dessine autour d’un principe central : l’IA n’est pas interdite, mais l’absence de transparence, oui. Comprendre cette distinction peut littéralement faire la différence entre la validation de votre mémoire et une convocation devant une section disciplinaire.

Réponse rapide : Utiliser l’IA pour un mémoire n’est pas automatiquement du plagiat. C’est considéré comme une fraude académique — équivalente au plagiat — si vous soumettez du contenu généré par IA sans le déclarer, en le faisant passer pour votre propre travail intellectuel. La majorité des universités françaises exigent désormais une déclaration explicite de tout usage d’IA. L’absence de déclaration est la faute, pas l’usage en lui-même.

Qu’est-ce que le plagiat universitaire en 2026 ?

Le plagiat universitaire désigne traditionnellement le fait de s’approprier le travail intellectuel d’autrui — textes, idées, données, images — sans en citer la source, en le présentant comme le sien. L’article L. 611-1 du Code de l’éducation ne mentionne pas l’IA, mais les règlements intérieurs des universités françaises ont progressivement intégré une nouvelle catégorie : la fraude par IA non déclarée.

En pratique, le plagiat académique prend plusieurs formes en 2026 :

Plagiat textuel classique : copier-coller depuis une source sans guillemets ni référence
Paraphrase non citée : reformuler les idées d’un auteur sans le mentionner
Auto-plagiat : réutiliser son propre travail soumis antérieurement sans déclaration
Plagiat par IA : soumettre du texte généré par ChatGPT, Claude, Gemini ou tout autre outil d’IA générative sans le déclarer
Plagiat d’idées : reprendre la structure argumentative ou conceptuelle d’une œuvre sans attribution

La distinction clé introduite depuis 2023 : le plagiat par IA n’implique pas de victime humaine directe (l’IA n’a pas de droits d’auteur en France), mais il constitue une tromperie sur la nature du travail soumis. C’est ce mensonge implicite qui est sanctionné, pas l’usage de l’outil en lui-même.

La position officielle de France Université et du HCERES

France Université (anciennement CPU — Conférence des Présidents d’Université) a publié en 2023 ses premières recommandations sur l’IA générative dans l’enseignement supérieur, mises à jour en 2024 et 2025. La position institutionnelle peut se résumer en trois points :

L’IA générative n’est pas bannie des établissements d’enseignement supérieur. Son interdiction absolue serait disproportionnée et contre-productive.
Chaque établissement est souverain pour définir ses propres règles d’usage — ce qui crée une disparité importante selon l’université et même le département.
La transparence est obligatoire : tout usage d’IA dans la production d’un travail évalué doit être explicitement mentionné.

Le HCERES (Haut Conseil de l’évaluation de la recherche et de l’enseignement supérieur), organe d’évaluation de référence, a complété ce cadre en 2024 par des critères d’intégrité scientifique appliqués aux travaux étudiants. Sa position : l’usage non déclaré d’IA dans un mémoire ou une thèse constitue un manquement à l’intégrité académique, passible des mêmes procédures disciplinaires que le plagiat textuel traditionnel.

Point de vigilance : Ces positions institutionnelles posent un cadre général, mais votre université a très probablement sa propre charte IA — parfois plus restrictive. Avant de soumettre votre mémoire, consultez impérativement le règlement de votre UFR ou de votre école doctorale.

Ce que disent les grandes universités françaises

Établissement	Politique IA mémoire (2025-2026)	Déclaration requise ?
Sorbonne Université	Usage autorisé pour recherche et correction ; interdit pour rédaction principale	Oui, obligatoire
Sciences Po Paris	Usage encadré par cours ; mémoire de master : déclaration et justification méthodologique	Oui, obligatoire
ENS (Paris/Lyon)	Politique restrictive : IA interdite pour la rédaction des travaux évalués	Non applicable (interdiction)
Paris-Dauphine	Tolérance conditionnelle avec déclaration et vérification par le jury	Oui, obligatoire
Universités régionales (moyenne)	Variable ; tendance à l’autorisation encadrée depuis 2025	Oui dans ~85% des cas

Obligation de déclaration : ce que vous devez faire concrètement

La déclaration d’usage de l’IA dans un mémoire n’est pas une simple formalité rhétorique. En 2026, la majorité des universités françaises ont formalisé cette obligation dans leurs règlements intérieurs. Voici ce que cela implique concrètement :

1. Annexe de déclaration d’usage IA

De nombreux établissements exigent désormais une annexe spécifique jointe au mémoire, dans laquelle vous listez : les outils utilisés (ChatGPT, Claude, Tesify, Grammarly…), les sections concernées, et la nature de l’usage (reformulation, recherche bibliographique, correction syntaxique, génération de plan…).

2. Mention dans la partie méthodologie

Pour les mémoires de recherche, l’usage de l’IA dans la collecte ou l’analyse de données doit figurer dans la partie méthodologique, avec une justification de la pertinence de cet outil pour votre problématique.

3. Note de bas de page ou encadré dédié

Certains directeurs de mémoire acceptent une note en bas de la première page ou un encadré dans l’introduction mentionnant l’usage de l’IA. Vérifiez les préférences de votre encadrant.

Que déclarer exactement ?

Usage de ChatGPT ou Claude pour générer des ébauches de paragraphes, même fortement remaniées
Utilisation de Grammarly ou DeepL Write pour la correction stylistique
Génération automatique de bibliographie via Tesify ou Zotero avec enrichissement IA
Synthèse automatique d’articles avec Scholarcy ou Consensus
Reformulation assistée par IA pour réduire le taux de similarité

Ce que vous n’avez généralement pas à déclarer : la correction orthographique basique (correcteur Word intégré), la recherche documentaire standard dans des bases de données, ou l’utilisation de moteurs de recherche.

Comment Compilatio et Turnitin détectent l’IA en 2026

La détection du contenu généré par IA est devenue une réalité opérationnelle dans les universités françaises. Les deux outils dominants — Compilatio (leader en France) et Turnitin (leader international) — ont tous deux intégré des modules de détection IA depuis 2023, désormais matures en 2026.

Compilatio Magister et la détection IA

Compilatio, utilisé par plus de 400 établissements français, a lancé son module IA Detector en 2023. En 2026, il génère un indicateur de probabilité d’usage IA exprimé en pourcentage. Un score élevé ne constitue pas une preuve formelle, mais déclenche une alerte qui sera examinée par l’enseignant. Le taux de faux positifs reste un sujet de débat — certains styles d’écriture très structurés peuvent être confondus avec de l’IA.

Turnitin AI Writing Detection

Turnitin a déployé son module de détection IA à l’échelle mondiale. Il analyse les patterns linguistiques, la perplexité du texte et sa « burstiness » (variation de complexité entre phrases) pour estimer la probabilité d’une génération par IA. Turnitin indique un taux de précision supérieur à 98% pour les textes générés à 100% par IA, mais reconnaît des zones d’incertitude pour les textes mixtes ou fortement remaniés.

Attention aux faux positifs : Les détecteurs d’IA ne sont pas infaillibles. Un texte très structuré, rédigé dans un style académique formel et avec des phrases courtes et précises, peut déclencher une alerte. Si vous rédigez vous-même mais de manière très méthodique, vos brouillons et notes peuvent servir de preuve de paternité.

Tableau comparatif des détecteurs en 2026

Critère	Compilatio IA Detector	Turnitin AI Detection
Adoption en France	Très forte (400+ établissements)	Forte (grandes écoles, masters recherche)
Format du résultat	Score % + surlignage des passages suspects	% du document identifié comme IA
Langues couvertes	Français en priorité	Anglais en priorité, français en amélioration
Faux positifs (textes mixtes)	Modérés	Faibles à modérés
Valeur juridique du résultat	Indicateur, non preuve formelle	Indicateur, non preuve formelle

Pour comparer l’ensemble des logiciels anti-plagiat disponibles pour les étudiants, consultez notre comparatif complet des meilleurs logiciels anti-plagiat 2026.

Les zones grises : ce que personne ne vous dit clairement

La réalité des mémoires en 2026 est que la frontière entre usage légitime et fraude n’est pas toujours évidente. Voici les principales zones d’incertitude que les étudiants rencontrent.

Zone grise n°1 : La reformulation IA de vos propres idées

Vous rédigez un paragraphe maladroit, vous le donnez à ChatGPT pour « améliorer le style », et vous récupérez une version plus fluide que vous remaniez à nouveau. Est-ce du plagiat ? La plupart des chartes universitaires considèrent que oui, dès lors que la structure ou le style résultant n’est plus le vôtre — même si les idées l’étaient. Règle pratique : si vous ne seriez pas à l’aise de l’expliquer à votre jury, déclarez-le.

Zone grise n°2 : La synthèse bibliographique assistée

Utiliser Consensus, Elicit ou Scholarcy pour synthétiser rapidement 30 articles académiques n’est pas perçu de la même manière selon les universités. Certaines l’assimilent à un usage de base de données avancé (acceptable) ; d’autres y voient une externalisation de la lecture critique (problématique). La solution : citez vos sources primaires dans le mémoire, pas le résumé de l’outil.

Zone grise n°3 : La traduction IA

Traduire un article anglais avec DeepL pour en extraire une idée que vous citez ensuite correctement : acceptable pour quasi toutes les chartes. Traduire un passage entier et l’intégrer sans modification ni citation : plagiat textuel, avec ou sans IA.

Zone grise n°4 : Le plan généré par IA

Demander à ChatGPT un plan de mémoire sur votre sujet, puis rédiger entièrement le contenu vous-même. La structure intellectuelle est-elle « votre » travail ? La plupart des universités considèrent le plan comme une production intellectuelle à part entière. Si votre plan est généré par IA, déclarez-le — même si chaque mot du corps du texte est de votre main.

Zone grise n°5 : La correction grammaticale avancée

Grammarly Premium, LanguageTool Advanced ou le correcteur IA de Word vont au-delà de la simple orthographe — ils reformulent des phrases entières. En 2026, ces outils sont généralement tolérés pour la correction de surface, mais certains directeurs de mémoire les considèrent comme une forme d’assistance rédactionnelle à déclarer.

Sanctions encourues : du zéro à l’exclusion

Les sanctions pour usage non déclaré d’IA dans un mémoire suivent en France la procédure disciplinaire universitaire standard, définie par le décret n°92-657 du 13 juillet 1992 relatif à la procédure disciplinaire dans les établissements publics d’enseignement supérieur. Elles sont prononcées par une section disciplinaire composée d’enseignants-chercheurs et d’étudiants.

Échelle des sanctions possibles

Gravité	Sanction	Durée / Portée
Faible (premier incident, usage mineur)	Avertissement + note de 0 pour le travail concerné	Inscription au dossier
Modérée	Blâme + invalidation du diplôme en cours	Redoublement obligatoire
Grave	Exclusion temporaire de l’établissement	1 à 5 ans
Très grave (récidive, mémoire soumis en totalité par IA)	Exclusion définitive + interdiction de s’inscrire dans tout établissement d’enseignement supérieur français	Définitif

À ces sanctions disciplinaires peut s’ajouter, dans les cas les plus graves, une poursuite pénale sur le fondement de l’article 441-1 du Code pénal (faux et usage de faux), passible de 3 ans d’emprisonnement et 45 000 euros d’amende — même si cette voie reste exceptionnelle pour les mémoires étudiants.

Pour en savoir plus sur la définition légale du plagiat et les formes qu’il peut prendre, consultez notre article détaillé sur le plagiat universitaire : définition, sanctions et comment l’éviter en 2026.

Comment utiliser l’IA sans risquer le plagiat avec Tesify

La solution n’est pas d’éviter l’IA — c’est d’utiliser les bons outils, de la bonne manière, avec la bonne traçabilité. Tesify est conçu spécifiquement pour les exigences académiques françaises : il génère une assistance à la rédaction conforme aux chartes universitaires, avec des rapports d’usage intégrés que vous pouvez joindre directement à votre mémoire comme preuve de transparence.

Contrairement à ChatGPT ou Claude utilisés directement, Tesify :

Documente automatiquement chaque interaction IA dans un journal horodaté
Génère un rapport de déclaration d’usage IA prêt à soumettre à votre université
Intègre une vérification anti-plagiat avant export, pour vous assurer d’un taux de similarité conforme
Respecte les normes APA 7 et Chicago dans toutes ses suggestions de citations
Aide à distinguer ce qui relève de votre production intellectuelle propre et ce qui relève de l’assistance IA

Vous pouvez explorer les différents outils disponibles pour votre mémoire dans notre guide quel est le meilleur outil IA pour rédiger un mémoire en 2026 — qui compare Tesify à ChatGPT, Jasper, Quillbot et six autres solutions.

Pour tout comprendre sur ce qui est légalement autorisé dans votre contexte, lisez aussi notre analyse complète : peut-on utiliser l’IA pour écrire un mémoire universitaire en 2026 ?

FAQ : Est-ce du plagiat d’utiliser l’IA pour un mémoire ?

Est-ce que ChatGPT est détecté par Compilatio ?

Oui. Compilatio intègre depuis 2023 un module de détection IA qui analyse les patterns stylistiques caractéristiques de ChatGPT et d’autres grands modèles de langage. En 2026, ce module est opérationnel dans la majorité des universités françaises utilisatrices de Compilatio. Le résultat est un score indicatif — pas une preuve formelle — mais un score élevé déclenche systématiquement une vérification humaine par l’enseignant responsable.

Mon université peut-elle me sanctionner si j’ai déclaré mon usage de l’IA ?

Cela dépend de votre charte universitaire. Si votre université interdit l’usage de l’IA pour la rédaction du mémoire (comme certaines ENS), déclarer cet usage ne vous protège pas d’une sanction — vous avez quand même violé la règle. En revanche, si votre université l’autorise sous condition de déclaration, cette transparence est votre meilleure protection. La déclaration ne pardonne pas un usage interdit ; elle rend légitime un usage autorisé.

Si je reformule entièrement le texte généré par l’IA, est-ce encore du plagiat ?

La plupart des chartes universitaires considèrent que oui, dès lors que la structure argumentative, les idées ou la logique du texte final ont été produites ou fortement influencées par l’IA. La reformulation ne « réinitialise » pas l’origine de la pensée. De plus, les détecteurs d’IA modernes analysent des patterns profonds qui persistent même après reformulation manuelle. La règle de prudence : si l’IA a participé de manière significative à la construction intellectuelle, déclarez-le.

Un mémoire soumis en intégralité via une IA peut-il passer les détecteurs ?

De moins en moins. En 2026, les détecteurs Compilatio et Turnitin atteignent des taux de détection supérieurs à 95% pour les textes intégralement générés par IA en français. Des techniques de contournement existent, mais les algorithmes sont entraînés pour détecter ces patterns aussi. La probabilité de passer inaperçu en 2026 est faible — et les conséquences en cas de détection sont sévères.

Utiliser Grammarly pour corriger mon mémoire est-il du plagiat ?

Non, dans la grande majorité des cas. Les outils de correction grammaticale et orthographique — même avancés comme Grammarly Premium — sont généralement tolérés par les chartes universitaires françaises. Ils sont assimilés à un dictionnaire ou un correcteur de surface. La limite : si Grammarly réécrit entièrement des paragraphes et que vous acceptez ces reformulations sans les adapter, la frontière avec l’assistance rédactionnelle IA devient floue.

L’IA a-t-elle des droits d’auteur sur le texte qu’elle génère ?

Non, en droit français. Le Code de la propriété intellectuelle exige un auteur humain pour qu’une œuvre soit protégée. Un texte généré par IA sans contribution créative humaine significative n’est pas protégé par le droit d’auteur en France. Mais cela ne change rien au fait que le soumettre sous votre seul nom constitue une tromperie sur la nature de votre travail — ce qui est la base de la qualification de fraude académique.

Que faire si j’ai déjà soumis un mémoire avec de l’IA non déclarée ?

Si le mémoire n’a pas encore été évalué, la meilleure approche est de contacter proactivement votre directeur de mémoire ou le responsable administratif pour clarifier la situation avant que le problème ne soit identifié par un détecteur. Une régularisation spontanée est généralement traitée avec plus de bienveillance qu’une détection passive. Si le mémoire a déjà été évalué et que vous avez obtenu votre diplôme, la situation est plus complexe et peut conduire à une annulation du diplôme si la fraude est découverte ultérieurement.

Comment rédiger une bonne déclaration d’usage IA pour mon mémoire ?

Une déclaration efficace doit préciser : (1) les outils utilisés avec leur version, (2) les sections ou types de tâches concernées (recherche documentaire, correction, ébauches de paragraphes, génération de plan…), (3) la proportion approximative d’assistance IA dans votre travail total, (4) la manière dont vous avez vérifié, corrigé et intégré les suggestions IA dans votre propre raisonnement. Certaines universités fournissent un modèle de déclaration standardisé — consultez le site de votre composante ou demandez à votre directeur de mémoire.

Tesify génère-t-il du contenu qui sera détecté comme IA ?

Tesify est conçu pour assister votre rédaction, pas pour la remplacer. Il génère des suggestions que vous devez intégrer, adapter et enrichir de votre propre analyse. Dans ce modèle d’usage, le texte final est une production mixte humain-IA que vous déclarez via le rapport d’usage intégré à la plateforme. Tesify ne garantit pas l’invisibilité aux détecteurs — ce n’est pas son objectif. Il garantit que votre usage est documenté, transparent et conforme aux exigences de déclaration de vos institutions.

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juillet 2, 2026

Faut-il déclarer l’usage de l’IA dans son mémoire ? Ce qu’exigent les universités françaises en 2026

Votre mémoire de master approche de son terme, et vous avez utilisé ChatGPT pour reformuler un paragraphe, Perplexity pour explorer une bibliographie ou Grammarly pour corriger votre syntaxe. Une question surgit, lancinante : faut-il déclarer l’usage de l’IA dans son mémoire ? La réponse courte est oui — et omettre cette déclaration expose désormais à des sanctions disciplinaires dans la quasi-totalité des établissements qui ont adopté une charte. Ce guide fait le point sur l’état des politiques françaises en 2026, ce qu’il faut concrètement déclarer, comment rédiger une note de transparence solide et comment citer vos outils IA selon les normes APA 7.

Réponse directe
Oui, déclarer l’usage de l’IA dans son mémoire est obligatoire dans la quasi-totalité des universités et grandes écoles françaises qui disposent d’une charte en 2026. L’absence de déclaration, lorsqu’une charte est en vigueur, est assimilable à une fraude académique. Le Tribunal administratif de Paris a confirmé le 12 février 2026 qu’aucune sanction ne peut être prononcée sans charte préexistante — ce qui implique symétriquement que la charte lie l’étudiant dès sa publication.

Faut-il obligatoirement déclarer l’usage de l’IA dans son mémoire ?

Dans le droit français actuel, il n’existe pas de loi nationale imposant une obligation uniforme de déclaration de l’IA dans les travaux étudiants. La réglementation est entièrement déléguée aux établissements. Ce point est capital : deux étudiants en master 2, dans des universités différentes, peuvent être soumis à des règles radicalement opposées.

En pratique, depuis mi-2024, le Ministère de l’Enseignement Supérieur et de la Recherche (MESR) encourage explicitement les établissements à élaborer des chartes d’usage de l’IA. La Conférence des Présidents d’Université (CPU) a diffusé un document-cadre en mars 2024 préconisant que tout usage de l’IA soit déclaré, tracé et proportionné à la discipline. En 2026, la très grande majorité des universités de taille significative (Paris-Saclay, Sorbonne, Aix-Marseille, Grenoble Alpes, Montpellier, Lille, Toulouse…) disposent d’une charte active.

La règle pratique à retenir : si votre établissement a publié une charte, celle-ci s’impose à vous. Même en l’absence de directive explicite dans votre sujet de mémoire, la charte institutionnelle prime. Renseignez-vous auprès de votre secrétariat de composante ou consultez l’espace numérique de travail (ENT) de votre université avant de rendre votre travail.

Quel cadre réglementaire s’applique en France en 2026 ?

Le cadre juridique repose sur plusieurs textes articulés :

Arrêté du 26 août 2022 sur le doctorat : exige la signature d’une charte de thèse intégrant des engagements d’intégrité scientifique. Depuis 2024, la plupart des chartes de thèse incluent explicitement la question de l’IA. Pour en savoir plus sur ces engagements, consultez notre article sur la charte d’intégrité scientifique en thèse 2026.
Code de l’éducation, article L612-8 : fixe les modalités de contrôle des connaissances sans interdire ni autoriser l’IA — laissant le soin aux établissements de préciser leurs règles.
Décision du Tribunal administratif de Paris (12 février 2026) : un étudiant sanctionné pour usage de l’IA a obtenu l’annulation de la sanction au motif que l’université n’avait produit « aucun élément relatif aux règles encadrant l’utilisation de l’intelligence artificielle ». Cette décision illustre deux réalités : les établissements sans charte ne peuvent pas sanctionner, mais ceux qui en ont une possèdent une base légale solide pour le faire.

Pour les travaux soumis à des normes de citation formelles, la question de la déclaration d’IA est liée à celle du format bibliographique. Notre guide sur le format de citation à utiliser pour un mémoire en 2026 aborde ce lien en détail.

Que demandent concrètement les universités françaises en 2026 ?

Les politiques varient selon quatre grands modèles :

Modèle	Exemples d’établissements	Ce qui est exigé
Interdiction totale	Certaines composantes de droit / lettres	Zéro usage autorisé ; déclaration de non-usage parfois requise
Autorisation conditionnelle avec déclaration obligatoire	Aix-Marseille Université, Grenoble Alpes	Déclaration explicite, assimilée à une citation de source externe
Déclaration + journal de bord	Sorbonne (composante droit, octobre 2025)	Journal de bord chronologique des usages IA à joindre au mémoire
Déclaration + formulaire dédié	Université Paris-Saclay (charte adoptée octobre 2025)	Formulaire de déclaration IA standardisé fourni par l’établissement

La charte d’Aix-Marseille Université (AMU) est l’une des plus claires en vigueur : elle dispose que lorsque l’usage d’un outil IA est expressément autorisé, il « devra être explicitement mentionné, comme n’importe quel emprunt ou citation d’une source externe ». Cette formulation est désormais le standard de référence que de nombreuses autres universités reprennent dans leurs propres chartes.

À l’ENS Paris-Saclay, la charte adoptée en 2025 insiste sur le principe de transparence d’usage : les étudiants doivent non seulement déclarer les outils utilisés, mais aussi préciser comment ils ont vérifié et validé les contenus générés. Cette exigence de validation est cohérente avec les obligations d’intégrité scientifique : voir notre article sur la charte d’intégrité scientifique en thèse 2026 pour le cadre général.

Attention : Les règles varient non seulement entre universités, mais aussi entre composantes (UFR) au sein d’une même université. Une charte adoptée en faculté de droit ne s’applique pas nécessairement en faculté de sciences. Vérifiez toujours les règles de votre UFR et de votre directeur de mémoire.

Que faut-il exactement déclarer dans la note d’usage de l’IA ?

Exemple d'hallucination de ChatGPT en français : le modèle génère un récit plausible mais entièrement inventé sur Harry Potter, illustrant pourquoi les références bibliographiques produites par une IA doivent impérativement être vérifiées dans leurs sources primaires avant inclusion dans un mémoire — Exemple d’hallucination d’un chatbot IA (ChatGPT) en français — le modèle produit un contenu plausible mais entièrement inventé. Raison principale pour laquelle toute référence générée par IA doit être vérifiée dans sa source primaire avant d’être citée. Source : Wikimedia Commons (CC BY-SA 4.0)

Quelle que soit la forme demandée par votre établissement, une déclaration robuste doit comporter cinq éléments :

Le nom et la version de chaque outil utilisé — ChatGPT (GPT-4o), Claude 3.5 Sonnet, Perplexity AI, Grammarly, etc.
La finalité de l’usage — reformulation, correction grammaticale, synthèse bibliographique, structuration du plan, traduction, vérification factuelle. Soyez précis : « amélioration stylistique de la conclusion » est bien meilleur que « aide à la rédaction ».
La portée de l’usage — quelles parties du mémoire ont été assistées par IA ? L’introduction seule ? L’ensemble des transitions ? La bibliographie complète ?
La validation humaine effectuée — précisez que vous avez vérifié, corrigé et assumé l’entière responsabilité intellectuelle de chaque passage généré ou reformulé.
L’absence de génération de données, citations ou sources — affirmez explicitement que les références bibliographiques ont été vérifiées et proviennent de sources primaires, pas d’une génération automatique. Les détecteurs d’IA ciblent notamment les citations halluccinées ; notre guide sur les détecteurs d’IA français pour mémoire en 2026 détaille comment ces outils identifient ce type d’anomalie.

Si vous avez utilisé des outils IA pour explorer la littérature (Elicit, Consensus, Perplexity), déclarez-les dans la section méthodologique de votre cadre théorique, en distinguant leur rôle exploratoire de celui de vos sources primaires vérifiées.

Comment rédiger la déclaration d’usage de l’IA ? Modèles 2026

Voici deux modèles directement utilisables. Adaptez-les au format requis par votre établissement (page liminaire, annexe, formulaire dédié ou section « méthode »).

Modèle court — page de garde ou note liminaire

DÉCLARATION D’USAGE DE L’INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

Dans le cadre de la rédaction de ce mémoire, j’ai eu recours aux outils d’intelligence artificielle suivants :

— [Nom de l’outil, version] : utilisé pour [finalité précise — ex. : reformulation de passages rédigés par l’auteur, correction grammaticale et orthographique].
— [Nom de l’outil, version] : utilisé pour [ex. : exploration préliminaire de la littérature scientifique, identification de pistes bibliographiques].

L’ensemble des idées, analyses, raisonnements et conclusions présentés dans ce mémoire sont le fruit de mon propre travail intellectuel. Chaque contenu assisté par IA a été vérifié, corrigé et validé par mes soins avant intégration. Les références bibliographiques ont été vérifiées dans leurs sources primaires. Je reste seul(e) responsable du contenu de ce mémoire.

Fait à [Ville], le [Date].
[Prénom Nom]

Modèle développé — section « Considérations méthodologiques »

Pour les mémoires de recherche exigeant une section méthode développée, intégrez la déclaration IA dans un sous-titre dédié :

2.x — Recours aux outils d’intelligence artificielle

Conformément à la charte d’usage de l’IA de [Nom de l’établissement], adoptée le [date], la présente section déclare de manière exhaustive les outils d’IA utilisés dans le cadre de ce mémoire.

Outils mobilisés : [Liste avec versions].
Usages autorisés mis en œuvre : amélioration stylistique de passages initialement rédigés par l’auteur ; vérification grammaticale ; exploration bibliographique préliminaire non substituée à une revue de littérature systématique.
Usages non effectués : génération autonome de plans, d’arguments, de données ou de citations ; traduction intégrale de sections ; rédaction substitutive de tout passage original.
Validation : chaque passage ayant fait l’objet d’une assistance IA a été relu, modifié si nécessaire et validé par l’auteur. Les références citées proviennent exclusivement de sources vérifiées dans leurs bases de données d’origine.

Comment citer l’IA selon les normes APA 7 dans son mémoire ?

La déclaration d’usage et la citation bibliographique sont deux choses distinctes. La déclaration explique comment vous avez utilisé l’IA. La citation APA 7 permet de référencer une réponse spécifique générée par un outil lorsque vous la citez ou la paraphrasez dans votre texte. Consultez également notre guide complet sur la citation en mémoire : APA, Chicago et usage de l’IA.

Format APA 7 pour une citation d’outil IA générative

Dans le texte : (OpenAI, 2024) ou — si vous citez une réponse datée — (OpenAI, 2024, 15 novembre)

En bibliographie :

OpenAI. (2024). ChatGPT (GPT-4o) [Grand modèle de langage]. https://openai.com/

Perplexity AI. (2024). Perplexity AI [Moteur de recherche IA]. https://www.perplexity.ai/

Anthropic. (2024). Claude (Claude 3.5 Sonnet) [Grand modèle de langage]. https://www.anthropic.com/

Règle pratique : citez l’outil en bibliographie uniquement si vous reproduisez ou paraphrasez une réponse spécifique dans le corps de votre mémoire. Si l’IA a uniquement servi à vous corriger ou vous reformuler — sans qu’aucun passage de sa réponse ne soit intégré — une mention en déclaration d’usage suffit ; une entrée bibliographique n’est pas requise.

Pour les mémoires soumis à la norme ISO 690, la logique est similaire. Notre article sur la norme ISO 690 pour la citation et la bibliographie de mémoire en 2026 traite spécifiquement du cas des sources numériques et des outils IA.

Notez également que la déclaration IA peut avoir une incidence sur les droits d’auteur de votre mémoire : les passages co-rédigés avec une IA ne sont pas protégeables par le droit d’auteur en France (article L112-2 CPI), ce qui peut affecter les conditions de diffusion sur DUMAS.

Quels sont les risques en cas d’absence de déclaration de l’IA ?

Omettre la déclaration d’IA dans un établissement qui l’exige constitue une fraude académique, au même titre que le plagiat. Les conséquences potentielles sont :

Invalidation du mémoire et obligation de le reprendre ou de le soumettre à nouveau
Convocation devant la section disciplinaire de l’établissement (CNESER disciplinaire en appel)
Mention au dossier académique, susceptible d’affecter une candidature en doctorat ou en grande école
Annulation du diplôme dans les cas les plus graves de substitution totale par IA

Les outils de détection d’IA utilisés par les universités — dont Compilatio, Turnitin et GPTZero — produisent des scores d’IA textuelle qui peuvent révéler un usage non déclaré. Un score élevé sans déclaration correspondante constitue un signal fort pour le jury. À l’inverse, un score élevé accompagné d’une déclaration transparente est bien mieux reçu : cela démontre votre honnêteté intellectuelle.

La transparence reste la stratégie la plus sûre. Tesify, en tant qu’outil d’aide à la rédaction de mémoire centré sur l’intégrité académique, intègre cette logique à chaque étape : il vous aide à structurer et rédiger tout en vous restant entièrement dans le rôle d’auteur responsable. Essayez Tesify gratuitement et générez votre déclaration d’usage IA directement depuis votre espace de travail.

Questions fréquentes sur la déclaration d’usage de l’IA dans un mémoire

Mon université n’a pas de charte IA : dois-je quand même déclarer ?

Si aucune charte n’est en vigueur dans votre établissement, aucune obligation formelle n’existe. Toutefois, par précaution, il est recommandé d’inclure une note brève dans les remerciements ou la section méthode. Cette transparence volontaire vous protège si votre établissement adopte une charte a posteriori et démontre votre sérieux vis-à-vis du jury.

Utiliser la correction orthographique de Word ou Antidote, est-ce une IA à déclarer ?

Non, dans la quasi-totalité des chartes françaises. Les correcteurs orthographiques et grammaticaux classiques (Word, Antidote, Bescherelle IA) sont assimilés à des outils de traitement de texte standard, non à de l’IA générative. En revanche, si vous utilisez la fonctionnalité de réécriture ou de génération de texte de ces outils (comme Copilot dans Word), une déclaration est généralement requise.

La déclaration d’IA doit-elle figurer dans l’exemplaire remis au jury ?

Oui, dans tous les cas où elle est requise. La déclaration doit figurer dans le mémoire définitif déposé auprès du jury, et dans l’exemplaire éventuellement archivé sur DUMAS ou votre plateforme universitaire. Elle ne se soumet pas séparément, sauf si votre établissement fournit un formulaire dédié (comme à Paris-Saclay) — auquel cas les deux documents sont transmis en parallèle.

J’ai utilisé l’IA pour reformuler mais toutes les idées sont miennes : faut-il quand même déclarer ?

Oui. La reformulation assistée par IA est l’un des usages les plus courants et les plus encadrés. Même si vous êtes l’auteur de toutes les idées, le fait qu’un outil IA ait modifié la formulation de passages doit être déclaré. La charte d’AMU est explicite à ce sujet : tout usage d’IA sur un travail soumis à évaluation doit être mentionné « comme n’importe quel emprunt ou citation d’une source externe ».

Mon directeur de mémoire peut-il m’interdire l’IA même si ma faculté l’autorise ?

Oui. La charte institutionnelle fixe un cadre minimal, mais votre directeur de mémoire peut imposer des conditions plus restrictives dans la feuille de route ou le contrat pédagogique de votre mémoire. Certains directeurs interdisent explicitement tout usage d’IA pour la rédaction ; d’autres l’autorisent avec déclaration. En cas de silence, posez la question par écrit à votre directeur — une réponse par courriel vaut preuve en cas de litige ultérieur.

Comment déclarer l’IA si je l’ai utilisée pour une revue de littérature ?

Intégrez la mention dans la section méthodologique de votre revue de littérature. Précisez : quel outil (Elicit, Consensus, Perplexity…), quelle requête type vous avez soumise, et surtout que chaque référence retenue a été vérifiée dans sa source primaire. Les outils IA peuvent suggérer des articles inexistants (hallucinations) — votre déclaration doit donc attester de cette vérification systématique.

Le jury peut-il poser des questions sur mon usage de l’IA en soutenance ?

Oui, et c’est de plus en plus fréquent en 2026. Certains membres de jury demandent à l’étudiant d’expliquer ses choix d’usage, voire de reformuler oralement un passage qu’il a déclaré avoir fait reformuler par IA. L’enjeu est de vérifier que vous maîtrisez le contenu de votre propre mémoire. Une utilisation déclarée, ciblée et assumée renforce votre crédibilité ; un usage massif non maîtrisé la détruit.

Existe-t-il un modèle officiel national de déclaration d’usage de l’IA pour les mémoires ?

Non. En 2026, il n’existe pas de formulaire national standardisé. Chaque établissement définit son propre format — certains proposent un formulaire PDF à compléter, d’autres exigent une note libre en page liminaire, d’autres encore intègrent la déclaration dans le système de dépôt en ligne. En l’absence de formulaire fourni par votre établissement, le modèle en deux parties présenté dans cet article (note liminaire courte ou section méthode développée) constitue une base solide et reconnue.

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Pour aller plus loin sur la question des normes bibliographiques applicables à votre mémoire — APA, Chicago, ISO 690 — notre guide sur le choix du format de citation pour un mémoire en 2026 vous donnera toutes les clés disciplinaires. Et si vous vous interrogez sur les implications juridiques de votre mémoire au-delà de l’IA, consultez notre analyse complète sur qui détient les droits d’auteur de votre mémoire de master.

Pour une comparaison des politiques IA dans les établissements francophones hors France métropolitaine, consultez également l’article de notre partenaire éditorial : Peut-on utiliser l’IA pour un mémoire ? Les conditions en 2026.

juin 26, 2026