Détecteur d'IA : peut-on savoir si un texte a été écrit par ChatGPT ?
Lettres de motivation, rapports d'alternants, devis : comment savoir si l'IA a tout écrit ? Ce que valent les détecteurs selon les études, ce que change le filigrane de ChatGPT, et ce qu'un formateur ou un dirigeant peut faire.
Delphine Ducarme14 min de lecture
Je reçois chaque jour des travaux d’alternants écrits entièrement par l’IA. Ils se reconnaissent assez facilement. Il leur manque l’hésitation. Ils ne sont pas tranchés. Et d’un étudiant à l’autre, les réponses se ressemblent beaucoup.
Dans mon école, nous utilisons un outil de détection pour avoir une idée du pourcentage. Selon le résultat, la réponse va d’un zéro à la rédaction d’un autre devoir, ou à une discussion. Nous faisons aussi plus de travaux en classe, sans accès à internet, pour tester le vrai niveau. Vous recevez peut-être, vous aussi, des lettres de motivation, des rapports d’alternants ou des devis qui sentent la machine. Peut-on vraiment le savoir ? Voici ce que disent les études, et ce que change le filigrane qui arrive.
En bref. Aucun détecteur d’IA ne prouve qu’un texte a été écrit par une machine. Dans un test de quatorze outils publié en 2023, aucun ne dépassait 80 % d’exactitude, et un texte d’IA reformulé n’était reconnu qu’une fois sur quatre. OpenAI a retiré son propre détecteur la même année pour son manque de précision. Les détecteurs accusent aussi à tort les écritures simples, comme celles des personnes qui écrivent dans une langue étrangère. Un filigrane invisible arrive dans les textes de ChatGPT en Europe, en application du règlement européen sur l’IA, mais son outil de détection est réservé à des chercheurs. Le pourcentage d’un détecteur peut ouvrir une discussion, jamais servir seul de preuve.
Ce que valent les détecteurs, tests à l’appui
Tapez « détecteur IA texte » dans un moteur de recherche : la première page est remplie d’outils qui promettent de démasquer ChatGPT. La recherche est beaucoup moins enthousiaste.
En 2023, une équipe de chercheurs européens, menée par Debora Weber-Wulff, a testé quatorze détecteurs, dont deux outils payants (International Journal for Educational Integrity). Les résultats sont sévères :
- Aucun outil ne dépassait 80 % d’exactitude, et cinq seulement dépassaient 70 %
- Un texte d’IA retouché à la main n’était reconnu que dans 42 % des cas, un texte d’IA reformulé par un autre outil dans 26 %
- Les fausses accusations allaient de 0 % à 50 % des textes humains selon l’outil
Turnitin, puis le français Compilatio, arrivaient en tête. Les auteurs concluent pourtant que ces systèmes ne doivent pas servir de base unique pour accuser un étudiant de triche. Le test date de 2023 et portait sur des textes en anglais : les outils ont évolué depuis, les modèles d’IA aussi.
Le constat le plus parlant vient d’OpenAI lui-même. Son détecteur, lancé en janvier 2023, ne reconnaissait que 26 % des textes écrits par l’IA, et prenait 9 % des textes humains pour de l’IA. Il a été retiré le 20 juillet 2023, « due to its low rate of accuracy » (en raison de son faible taux de précision), selon la note d’OpenAI. Aux enseignants qui demandent si les détecteurs fonctionnent, l’entreprise répond aujourd’hui : « In short, not in our experience » (en bref, pas d’après notre expérience). Son outil avait même classé comme écrits par une IA des passages de Shakespeare et la Déclaration d’indépendance américaine (centre d’aide d’OpenAI).
Le biais : ceux qui écrivent simplement
Les détecteurs pénalisent surtout les écritures simples. Une équipe de chercheurs a soumis à sept outils des rédactions en anglais écrites par des étudiants dont ce n’était pas la langue maternelle (Liang et al., Patterns, 2023). Plus de la moitié ont été classées « écrites par une IA » : 61,3 % de fausses accusations en moyenne. Au moins un détecteur en signalait 97,8 %. Quand les chercheurs enrichissaient le vocabulaire de ces textes, le taux tombait à 11,6 %.
Le test de 2023 relevait aussi qu’un texte humain passé par un traducteur automatique perdait 20 points d’exactitude. Pour un formateur, la conséquence est directe. L’alternant qui écrit court, simple, avec un vocabulaire limité, risque d’être soupçonné plus souvent que celui qui maîtrise la langue. C’est l’inverse de ce qu’on voudrait.
L’œil du formateur : ce qu’il voit, et ses limites
Mes trois indices, l’absence d’hésitation, l’absence de position tranchée et la ressemblance entre les copies, trouvent un écho dans la recherche. Au MIT, deux enseignants d’anglais ont corrigé à l’aveugle des copies rédigées avec ou sans ChatGPT (Kosmyna et al., 2025). Certaines se détachaient par une langue presque parfaite, mais « failing to give personal insights or clear statements » : sans regard personnel ni affirmation nette. Ils les ont jugées « soulless », sans âme. L’analyse des textes confirmait que les copies du groupe ChatGPT étaient statistiquement homogènes sur chaque sujet. L’étude n’est pas encore relue par d’autres chercheurs : un signal, à prendre avec prudence.
Une autre expérience va dans le même sens. Avec des idées proposées par l’IA, des auteurs amateurs écrivaient des histoires jugées plus créatives, mais aussi plus semblables entre elles (Doshi et Hauser, Science Advances, 2024).
Faut-il pour autant se fier à son œil ? Les résultats divergent. Cinq lecteurs qui utilisent souvent l’IA pour écrire ne se trompaient, à la majorité, que sur 1 article de presse en anglais sur 300. Ils faisaient mieux que la plupart des détecteurs (Russell et al., 2025). Mais 289 enseignants, débutants et expérimentés, n’ont pas su repérer les textes de ChatGPT parmi des copies d’élèves, et se sont surestimés (Fleckenstein et al., 2024).
Une lecture prudente de ces études : l’homogénéité se voit mieux sur un paquet de copies que sur une seule. Quand dix alternants rendent dix fois le même plan, avec les mêmes transitions, l’indice est fort. Devant une copie isolée, il l’est beaucoup moins.
Le filigrane, une marque invisible qui arrive
Le filigrane fonctionne autrement. L’IA modifie légèrement le choix de ses mots selon une règle secrète, invisible à la lecture, qu’un outil peut ensuite repérer. Le 5 octobre 2026, OpenAI a annoncé qu’il ajouterait « over the coming weeks » (dans les semaines à venir) un filigrane invisible aux textes produits par ChatGPT dans l’Union européenne (annonce d’OpenAI). Anthropic marque déjà les textes de son assistant Claude, dans le monde entier, depuis août 2026 (Anthropic).
Les chiffres d’OpenAI sont honnêtes sur les limites. À 1 % de fausses alertes, son outil repère le filigrane dans environ 95 % des passages de 400 « jetons » (des mots ou morceaux de mots), et 80 % des passages de 200. Ces chiffres valent pour l’anglais. Pour les autres langues de l’Union, OpenAI annonce des taux plus bas, de 42 % à 69 % selon la langue. Si l’on remplace un quart des mots par des synonymes, la détection tombe à 17 %. Et l’entreprise prévient : « The absence of a detected watermark does not prove human authorship ». L’absence de filigrane ne prouve pas qu’un humain a écrit le texte.
Surtout, l’outil de détection d’OpenAI est réservé, au départ, à des chercheurs et à des organismes agréés. Celui d’Anthropic est en test, ouvert notamment à des organismes d’éducation. Côté Google, le détecteur SynthID ouvert à tous le 7 octobre 2026 vise les images, les vidéos et les sons, selon son annonce. Un service RH qui voudrait contrôler une lettre de motivation n’entre dans aucune des catégories prévues, relève le site ActuIA.
Ce que dit le règlement européen sur l’IA
Depuis le 2 août 2026, les fournisseurs d’IA qui génèrent du texte doivent veiller à ce que leurs sorties soient « marquées dans un format lisible par machine et identifiables comme ayant été générées ou manipulées par une IA » (article 50, paragraphe 2). Les outils déjà sur le marché ont jusqu’au 2 décembre 2026. Le code de bonnes pratiques de la Commission exempte les textes de moins de 200 jetons, et prévoit un accès gratuit aux outils de détection pour les établissements d’enseignement et de recherche. L’obligation pèse sur les fournisseurs, pas sur vous. Règles en vigueur au 9 octobre 2026.
Que faire d’un pourcentage
Le pourcentage que donne l’outil de mon école est un indice, pas une preuve. Weber-Wulff et ses collègues notent qu’un étudiant accusé sur la seule base d’un score n’aurait aucun moyen de se défendre.
L’Éducation nationale va plus loin pour l’école, le collège et le lycée. Sa fiche de juin 2025 conseille : « Évitez d’utiliser des logiciels de détection de contenus générés par l’IA : peu fiables, ils pourraient conduire à pénaliser à tort un élève » (cadre d’usage de l’IA en éducation). Ce cadre ne vise pas l’enseignement supérieur, mais l’argument vaut pour tous. Dans le supérieur, un comité coordonné par France Universités constate que « l’apport de preuve en cas de suspicion de triche avec l’IA s’avère compliqué et frustrant » (COREALE, 2025).
Le ministère donne aussi une définition utile de la fraude : le recours à l’IA pour un devoir, « sans autorisation explicite et sans travail personnel d’appropriation » (communiqué du 14 juin 2025). Ce qui compte, c’est l’appropriation. Elle se vérifie mieux par une question que par un logiciel.
D’où une démarche en trois temps, inspirée de ces travaux :
- Le pourcentage, s’il est élevé, déclenche une conversation, jamais une sanction directe
- La conversation porte sur le fond : « Expliquez-moi ce passage. Pourquoi ce choix ? Que feriez-vous autrement ? »
- En cas de doute, un travail refait sur place, sans internet, montre le vrai niveau
Pour un dirigeant : candidatures, rapports, devis
Le dirigeant de TPE rencontre le même problème sous d’autres formes. La lettre de motivation impeccable et sans aspérité. Le rapport d’alternant trop lisse. La proposition commerciale d’un fournisseur où rien ne parle de votre entreprise.
La réponse est la même qu’en classe. Pour une candidature, l’entretien dira plus que n’importe quel score : demandez au candidat de développer une phrase de sa lettre. Pour un rapport d’alternant, demandez-lui de le présenter à l’oral, en dix minutes, sans ses notes. Pour un devis, posez les questions précises que le texte évite. Vous cherchez à savoir si la personne maîtrise ce qu’elle signe, que l’IA ait servi ou non.
Le texte écrit avec l’aide de l’IA n’est d’ailleurs pas un problème en soi. Un alternant qui s’en sert pour mieux structurer ses idées, et qui sait défendre chaque phrase, a appris quelque chose. Celui qui colle une réponse qu’il n’a pas lue, non.
Apprendre tôt, avec esprit critique
Il faut que les jeunes apprennent très tôt à se servir de l’IA avec esprit critique. Il faudrait qu’ils aient accès à des « cours » dès le collège, pour les sensibiliser aussi à l’éthique de ces outils.
L’école a commencé à bouger. En juin 2025, le ministère a annoncé une micro-formation à l’IA sur la plateforme Pix, proposée aux collégiens et lycéens à partir de la rentrée 2025, et obligatoire en quatrième et en seconde. Le cadre du ministère prévoit une sensibilisation dès l’école primaire, puis un usage encadré en classe à partir de la quatrième.
Le besoin est réel. Une enquête Ipsos bva pour l’école d’informatique EPITA a interrogé 1 000 étudiants en janvier 2026. Parmi eux, 40 % ont déjà fait produire tout ou partie d’un devoir par l’IA. En école de commerce, 65 % s’en servent même quand c’est interdit (résultats). 81 % s’estiment mal informés sur au moins un enjeu majeur : environnemental, éthique, de sécurité ou réglementaire. Interdire ne suffit pas. Il faut apprendre à s’en servir, et à s’en méfier.
Questions fréquentes
Les détecteurs d’IA sont-ils fiables ?
Non, pas assez pour prouver quoi que ce soit. Dans un test de quatorze outils publié en 2023, aucun ne dépassait 80 % d’exactitude, et les fausses accusations allaient jusqu’à 50 % selon l’outil. OpenAI a retiré son propre détecteur en 2023.
Que veut dire « 60 % d’IA » dans le rapport d’un détecteur ?
C’est une estimation de probabilité calculée par l’outil, pas une mesure vérifiable de la part du texte écrite par une machine. Elle peut servir à ouvrir une discussion avec l’auteur, jamais à sanctionner seule.
Le filigrane de ChatGPT va-t-il permettre de tout détecter ?
Non. OpenAI l’ajoute aux textes de ChatGPT en Europe dans les semaines qui suivent son annonce du 5 octobre 2026, mais son outil de détection est réservé à des chercheurs. Les textes courts, retouchés ou traduits sont mal détectés, et l’absence de filigrane ne prouve pas qu’un humain a écrit.
Peut-on sanctionner un étudiant ou un alternant sur la seule foi d’un détecteur ?
Les chercheurs le déconseillent, et le ministère de l’Éducation nationale conseille d’éviter ces logiciels pour les élèves. Le score d’un détecteur ne permet pas à la personne de se défendre. Une conversation sur le fond ou un travail refait sur place donnent une base bien plus solide.
À partir de quel âge apprendre à utiliser l’IA ?
Le cadre de l’Éducation nationale prévoit une sensibilisation dès l’école primaire et un usage encadré en classe à partir de la quatrième. S’y ajoute une micro-formation sur Pix, annoncée pour la rentrée 2025 et obligatoire en quatrième et en seconde.
Avec votre prochain alternant
Posez la règle dès le premier jour : l’IA est permise pour s’aider, à condition de pouvoir expliquer chaque phrase de ce que l’on rend. Puis tenez-la, en demandant de temps en temps de présenter un travail à l’oral.
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Sources
- Weber-Wulff D. et al., « Testing of detection tools for AI-generated text », International Journal for Educational Integrity, vol. 19, 2023
- Liang W. et al., « GPT detectors are biased against non-native English writers », Patterns, vol. 4, n° 7, 2023
- Kosmyna N. et al., « Your Brain on ChatGPT », MIT Media Lab, prépublication, 2025
- Doshi A. R. et Hauser O. P., « Generative AI enhances individual creativity but reduces the collective diversity of novel content », Science Advances, vol. 10, n° 28, 2024
- Russell J., Karpinska M. et Iyyer M., « People who frequently use ChatGPT for writing tasks are accurate and robust detectors of AI-generated text », ACL 2025
- Fleckenstein J. et al., « Do teachers spot AI? », Computers and Education: Artificial Intelligence, vol. 6, 2024
- OpenAI, Our approach to EU text provenance rules, 5 octobre 2026
- OpenAI, New AI classifier for indicating AI-written text, 2023, et note de retrait de juillet 2023
- OpenAI, centre d’aide, How can educators respond to students presenting AI-generated content as their own?
- Anthropic, How Claude’s text watermarking works, août 2026
- Google, We’re making it easier to identify AI-generated content globally, 7 octobre 2026
- ActuIA, OpenAI filigranera ChatGPT dans l’UE mais laisse l’API en option, 6 octobre 2026
- Règlement (UE) 2024/1689 sur l’intelligence artificielle, article 50
- Ministère de l’Éducation nationale, Cadre d’usage de l’IA en éducation, fiche de synthèse, juin 2025
- Ministère de l’Éducation nationale, communiqué du 14 juin 2025 sur le cadre d’usage de l’IA en éducation
- COREALE, Analyser l’impact de l’IA sur les pratiques et dispositifs de l’enseignement supérieur, février 2025
- Ipsos bva pour l’EPITA, Enquête sur la perception et l’usage de l’IA chez les étudiants, février 2026