Comment savoir si un texte a été écrit par une IA ?

Êtes-vous capable de distinguer l’œuvre d’un écrivain humain de celle d’une intelligence artificielle (IA) sophistiquée ?

Depuis l’émergence, et surtout, la démocratisation de cette technologie révolutionnaire, la frontière entre l’homme et la machine s’amenuise.

Si de nouvelles opportunités apparaissent, de nouvelles questions également : quid de l’authenticité, de l’éthique, de la qualité et de l’impact SEO ?

Ce guide complet vous explique tout ce qu’il faut savoir sur la détection des textes écrits par une IA.

Qu’est-ce que la détection de l’IA ?

La détection de l’IA fait référence au processus systématique d’identification et de différenciation entre le contenu généré par les machines et celui créé par les humains.

Cette démarche assure l’authenticité et l’intégrité du contenu, en préservant les normes éthiques et en évitant les risques associés au plagiat et à la désinformation.

La détection de l’IA trouve des applications variées dans de nombreux domaines, tels que le référencement, le marketing, la rédaction académique et le journalisme.

Pourquoi détecter le contenu IA ?

Vérification du contenu d’un rédacteur externe

Les contenus générés par l’IA risquent d’être pénalisés par Google, ce qui peut nuire à votre référencement et à votre visibilité en ligne. Vérifier la singularité du contenu rédigé par un rédacteur externe est essentiel pour s’assurer qu’il n’a pas été généré par une machine. Utiliser des détecteurs de textes IA aide à contrôler la qualité du travail du prestataire, en assurant que le contenu n’est pas de la paraphrase générique de contenus existants, ou pire, plein de fausses informations.

Analyse des contenus concurrents

Examiner les textes publiés par les concurrents vous permet d’évaluer leur référencement et leur engagement envers les lecteurs. Cela vous aide à comprendre leurs stratégies et à identifier des opportunités pour vous démarquer. Les concurrents utilisant le plagiat ou des IA pour leurs textes peuvent nuire à leur image de marque. En utilisant des outils de détection, vous pouvez identifier ces pratiques et vous assurer que votre propre contenu reste supérieur en termes de qualité et d’éthique.

Ces pratiques sont non seulement essentielles pour maintenir l’intégrité de votre contenu, mais elles représentent également une partie capitale de votre stratégie de marketing et de référencement. La détection de l’IA dans le contenu peut sembler complexe, mais avec les bons outils et une compréhension claire de pourquoi et comment l’utiliser, elle devient une composante précieuse de votre arsenal de rédaction web.

Comment détecter les textes générés par IA ?

Face à une profusion d’outils de détection sur le marché, nous avons sélectionné les huit principaux acteurs qui peuvent vous aider à détecter des contenus issus d’une IA (en plus de votre œil de lecteur avisé).

Winston AI

Solution de rédaction assistée par IA spécialement conçue pour le marché français et offrant un outil de détection de contenu IA.

• Suggestions de contenu
• Optimisation pour le SEO
• Correction grammaticale
• Analyse de pertinence

Writer

Fonctionnalité de Writer.com dédiée à la détection du contenu généré par l’intelligence artificielle.

• Détection de contenu IA
• Intégration avec la plateforme Writer
• Feedback en temps réel

CrossPlag

Outil de détection de plagiat et de contenu IA.

• Détection de plagiat
• Rapport détaillé avec sources originales
• Comparaison de documents

Sapling AI Content Detector

Outil de détection de contenu généré ou modifié par IA.

• Détection de contenu IA
• Intégration dans les workflows
• Rapport détaillé sur le contenu suspect

Hugging Face

Outil de détection de contenu IA sur la plateforme Hugging Face.

• Détection de contenu généré par IA
• Intégration à la communauté Hugging Face

GPTZero

Plateforme qui s’appuie sur ChatGPT pour la génération de texte, proposant son propre outil de détection de contenu IA.

• Génération de contenu
• Personnalisation du modèle de détection

ContentAtScale

Outil de détection de contenu IA intégré à la plateforme ContentAtScale.

• Détection de contenu généré par IA
• Évaluation du contenu
• Intégration avec d’autres outils de ContentAtScale

Copyleaks

Outil spécialisé dans la détection de contenu IA dans des textes humains.

• Détection de contenu généré par IA
• Rapport détaillé sur les éléments suspectés d’être générés par IA

Les techniques de détection de textes écrits par une IA

Diverses techniques sont employées pour distinguer les textes écrits par des humains de ceux créés par des machines. Voici une exploration détaillée des principales méthodes utilisées.

Analyse sémantique et syntaxique

Analyse sémantique

L’analyse sémantique est l’étude du sens des mots et des phrases dans un texte. Elle se concentre sur la compréhension des relations entre les mots, les phrases, et comment elles se combinent pour former un sens cohérent.

Dans la détection de textes IA, l’analyse sémantique est utilisée pour examiner les structures de langage qui peuvent être indicatives d’une écriture générée par une machine. Par exemple, une IA peut avoir des schémas de langage spécifiques ou utiliser des expressions qui ne sont pas typiques de l’écriture humaine.

Analyse syntaxique

L’analyse syntaxique, quant à elle, est l’étude de la structure grammaticale d’un texte. Elle examine comment les mots sont arrangés dans des phrases et comment ils s’interconnectent.

L’analyse syntaxique peut révéler des irrégularités dans la structure grammaticale qui sont caractéristiques des textes générés par une IA. Les modèles de langage IA peuvent parfois produire des phrases qui, bien que grammaticalement correctes, peuvent sembler artificielles ou inhabituelles.

Utilisation de la perplexité et de la variabilité

La perplexité

La perplexité est une mesure qui évalue le caractère aléatoire ou inattendu d’un texte. Dans le contexte de la détection IA, elle peut révéler si un texte est généré par une machine en analysant l’imprévisibilité des mots et des phrases.

La variabilité

La variabilité, ou burstiness, évalue la variation entre les longueurs de phrases dans un texte. Cette méthode peut également être utilisée pour distinguer l’écriture humaine de l’écriture IA.

Application dans la détection IA

La variabilité peut montrer des schémas de langage incohérents qui sont typiques des textes générés par une IA. Par exemple, une alternance rapide entre de très longues et de très courtes phrases constitue un indicateur.

Probabilités et statistiques

Utilisation des probabilités

Certains détecteurs expriment les résultats sous forme de probabilités, offrant une évaluation quantifiée de la probabilité qu’un texte soit généré par une IA. Cette méthode utilise des modèles statistiques pour analyser le texte.

Application dans la détection IA

En attribuant une probabilité à un texte, il est possible de donner une évaluation plus nuancée de la probabilité que le texte soit généré par une IA, plutôt qu’une réponse binaire (IA ou humain).

Le watermarking

Le watermarking statistique est une technique visant à ajouter un signal secret imperceptible au contenu généré par l’IA pour indiquer son origine. Cette méthode implique l’utilisation d’une fonction cryptographique pour sélectionner le prochain token du texte généré, assurant ainsi une traçabilité unique. Mais pourquoi est-ce important ?

L’ajout de watermarks vise à renforcer la sécurité du contenu généré par l’IA, facilitant la détection des images, textes, vidéos et audios générés par l’IA.L’objectif est de prévenir les manipulations et la désinformation, un enjeu majeur à l’ère de l’information rapide.

Les différentes approches du watermarking 

• Le watermarking statistique : cette méthode consiste à incorporer un signal secret et imperceptible dans le texte généré par l’IA. Elle utilise une fonction cryptographique pour sélectionner le prochain token du texte généré, créant ainsi une signature unique. Elle permet de retracer l’origine du texte généré par l’IA, facilitant l’identification de la source. La signature unique offre une protection contre la manipulation ou la falsification du contenu.

• Le differential watermarking : le Differential Watermarking est une approche proposée par Yoav Shoham, informaticien et professeur émérite à l’Université de Stanford, où différentes parties du texte sont marquées différemment pour indiquer les sources avec précision. Contrairement au watermarking statistique, chaque partie du texte est marquée avec un signal unique, correspondant à une source spécifique. Cette méthode permet une localisation plus précise de l’origine du contenu. La capacité de marquer différentes parties du texte offre une flexibilité dans la gestion et la vérification du contenu.

10 indices pour détecter un texte généré par l’IA à l’œil nu

La détection de textes générés par l’IA est également possible à l’œil nu. L’œil humain habitué à travailler avec l’IA est d’ailleurs souvent plus fiable que n’importe quel outil.

Voici 10 indices pour détecter un texte potentiellement généré par ChatGPT, le modèle conversationnel le plus utilisé, en une simple lecture :

• Homogénéité dans la structure : ChatGPT propose diverses réponses à une question, mais la structure similaire peut éveiller les soupçons.
• Manque de compréhension réelle : les modèles de langage IA peuvent produire des phrases correctes mais vides de sens véritable.
• Répétitivité et manque de nuance : plus répétitifs et moins nuancés que les textes humains.
• Incohérences chronologiques : si un texte mentionne des événements post-2021, il est probablement humain.
• Connaissance superficielle : ChatGPT a une connaissance large mais peu profonde, manquant de détails précis.
• Absence d’imitation du style humain : les contenus générés manquent d’humanité et de personnalisation.
• Similitude entre les textes générés : les structures grammaticales identiques peuvent être des signes d’utilisation de ChatGPT.
• Absence de fautes d’orthographe : ChatGPT est précis, ce qui peut susciter des doutes.
• Caractéristiques spécifiques de ChatGPT : répétition de mots, descriptif plutôt qu’analytique, manque d’aération.
• Récurrence de certains mots et expressions : les modèles de LLM fonctionnent de manière statistique et probabilistes pour rédiger. Ils ont donc des tics de langages particulièrement marqués et souvent mal adaptés au contexte, ce qui pose des problèmes de pertinence.

Prêt à devenir un pro de la détection de l’IA ?

La détection de l’intelligence artificielle dans les textes générés est plus qu’une simple compétence technique. Elle symbolise l’intersection de la technologie, de l’éthique et de la responsabilité dans un monde marqué par un changement de paradigme.

Pour les marketeurs, les rédacteurs web et tous ceux qui œuvrent dans le domaine numérique, la compréhension de cette complexité est indispensable.

En maîtrisant la détection de l’IA, vous pouvez non seulement améliorer votre contenu, mais aussi contribuer à un paysage numérique plus transparent et responsable. Elle vous permet de vous démarquer, d’innover et de vous engager dans la création de contenu qui est non seulement authentique, mais aussi résonnant et impactant.