Comment savoir si un texte a été écrit par une IA
- Collez le texte dans Texte à vérifier, ou cliquez sur Importer un fichier pour charger un document .txt, .pdf ou .docx. Le compteur de mots indique la quantité de texte ; c'est à partir de 80 mots que le résultat est le plus fiable.
- Cliquez sur Détecter l'IA. La première fois, votre navigateur télécharge le modèle de détection (environ 126 Mo). Il est mis en cache, si bien que les vérifications suivantes démarrent rapidement.
- Lisez le score global et le verdict en haut, puis faites défiler Passages par probabilité d'IA pour voir quels passages pèsent le plus dans ce score.
- Servez-vous du tableau Signaux de style d'écriture comme information de contexte. Ces chiffres n'entrent pas dans le score.
Le modèle s'exécute dans votre navigateur. Votre texte et vos fichiers ne sont envoyés ni à notre serveur ni à qui que ce soit.
Comment fonctionne le détecteur d'IA ?
Le modèle principal est TMR, un classifieur RoBERTa open source entraîné sur le benchmark RAID. RAID contient des textes issus de 11 modèles de langage différents, dont des textes volontairement paraphrasés ou modifiés pour échapper aux détecteurs.
Les textes longs sont découpés en passages d'environ 160 mots, et chaque passage reçoit sa propre probabilité d'IA. Le score global est la moyenne des passages, pondérée par leur longueur. Les passages sont surlignés selon leur score : 80 % et plus, 50–80 % et 30–50 % ; tout ce qui est sous 30 % n'est pas marqué.
Lorsque le score principal tombe dans la zone limite, entre 50 % et 97,5 %, un second modèle donne son avis. Il s'agit d'un classifieur RoBERTa entraîné sur le jeu de données HC3, composé de réponses humaines et de réponses de ChatGPT (un autre téléchargement d'environ 126 Mo, uniquement si nécessaire). Le second modèle pèse le plus dans le score final, car il signale rarement les écrits humains informels, là où le modèle principal est le plus faible. Le résultat affiche alors les deux scores.
Quelle est sa fiabilité ?
Nous avons testé le détecteur sur 32 textes. Les 24 textes humains étaient des commentaires Hacker News écrits entre 2012 et 2017, avant l'existence de ChatGPT, ainsi que des passages de romans classiques. Les 8 textes d'IA couvraient différents styles : une dissertation, un avis décontracté, un tutoriel technique, une nouvelle, un point d'équipe façon Slack et un avis sur un produit.
- Les 8 textes d'IA ont obtenu entre 95 % et 99 %.
- 23 des 24 textes humains ont obtenu moins de 50 %.
- Un commentaire humain informel a été signalé à tort comme écrit par une IA.
Il s'agit d'un petit test, pas d'un benchmark. Attendez-vous à ce que les textes d'IA aux styles courants soient détectés, et à ce qu'une vraie personne soit signalée de temps en temps.
Lire le résultat
Le verdict suit le score global : 85 % et plus donne « Très probablement généré par IA », 60–85 % « Probablement généré ou fortement retouché par IA », 35–60 % « Mitigé ou incertain », 15–35 % « Probablement rédigé par un humain » et moins de 15 % « Très probablement rédigé par un humain ». Sous le score, vous voyez aussi la part estimée de passages qui ressemblent à de l'IA, utile pour les documents qui mêlent des sections humaines et des sections d'IA.
Les signaux de style d'écriture décrivent le texte sans le juger :
- La variation de longueur des phrases (burstiness) mesure à quel point la longueur des phrases varie. Les humains ont tendance à alterner phrases courtes et longues ; les chatbots produisent souvent un rythme régulier.
- La variété du vocabulaire est un rapport type/occurrence en moyenne mobile (MATTR), qui reste comparable entre textes courts et longs.
- Les expressions typiques de l'IA recensent les tournures toutes faites dont les chatbots abusent, comme « delve », « tapestry », « it is important to note » ou « in today's fast-paced… ».
- Les tirets cadratins sont comptés car leur usage fréquent est une habitude bien connue de l'IA, même si de nombreux rédacteurs soigneux les utilisent aussi.
Quand le détecteur se trompe
Considérez le score comme une probabilité, jamais comme une preuve. Les résultats sont moins fiables pour :
- les textes courts (en dessous d'environ 80 mots, le résultat est signalé comme de faible confiance) ;
- les listes, les puces, les formulaires et les autres textes avec peu de prose continue ;
- les écrits stéréotypés, juridiques ou techniques, prévisibles par nature ;
- l'anglais écrit par des non-natifs, qui a tendance à utiliser des phrases plus simples et plus régulières ;
- les brouillons d'IA fortement réécrits par une personne ;
- les langues autres que l'anglais.
Les détecteurs peuvent aussi être trompés volontairement, par exemple en passant un texte d'IA dans un outil de paraphrase ou en demandant au chatbot d'écrire « comme un humain ». Un score bas ne prouve pas qu'une personne a écrit le texte.
Conseils
- Vous vérifiez une candidature plutôt qu'une dissertation ? Le détecteur d'IA pour CV ajoute des signaux de mots à la mode et de précision conçus pour les CV.
- Si le texte cite des sources, passez-le aussi dans le vérificateur d'hallucinations IA. Des références inventées sont une preuve plus solide que n'importe quel score.
- Vous soupçonnez une copie plutôt qu'une IA ? Le détecteur de plagiat compare le texte à une source que vous fournissez.
Questions fréquentes
Le détecteur peut-il repérer ChatGPT, Gemini et Claude ?
Le modèle principal a été entraîné sur les textes de 11 modèles de langage, et le second sur des réponses de ChatGPT : il est donc conçu pour fonctionner avec les textes des chatbots courants. Aucun détecteur ne repère tout, en particulier les textes des modèles plus récents.
Mon texte est-il envoyé en ligne ?
Non. Les modèles sont téléchargés dans votre navigateur et s'y exécutent. Votre texte ne quitte jamais votre appareil.
Pourquoi la première vérification est-elle lente ?
La première exécution télécharge environ 126 Mo de données de modèle, plus 126 Mo supplémentaires si un second avis est nécessaire. Les modèles sont mis en cache pour les vérifications suivantes.
Puis-je utiliser le score pour prouver que quelqu'un a triché ?
Non. Un score est une estimation, et des faux positifs se produisent, surtout avec des écrits informels, stéréotypés ou rédigés par des non-natifs. Servez-vous-en comme d'une raison d'examiner le texte de plus près, jamais comme seule preuve.
Mis à jour