Détectez le texte généré par IA, révélez sa trace et effacez-la

Comment fonctionne le détecteur

Le texte traverse quatre couches indépendantes. La première examine l’encodage lui-même : tirets cadratins collés aux mots, guillemets courbes, espaces insécables et caractères de largeur nulle. Ce sont les signaux les plus forts, car un clavier ordinaire n’en produit presque aucun.

La deuxième couche lit la structure du document : résidus de Markdown, titres hiérarchiques, listes à puces, ouvertures et conclusions d’assistant adressées à un interlocuteur. La troisième recherche les formules toutes faites dans un lexique propre à chacune des cinq langues prises en charge.

La quatrième couche est statistique : elle mesure la variabilité de longueur des phrases, la diversité lexicale et l’uniformité des paragraphes. L’écriture humaine est irrégulière par nature ; un modèle de langue produit une distribution bien plus lisse.

Pourquoi les caractères cachés trahissent le texte immédiatement

Quand vous copiez depuis une interface de conversation, vous ne copiez pas seulement des lettres. Des caractères invisibles voyagent avec elles : espaces de largeur nulle, espaces insécables, liants de mots, marques d’ordre d’octets. Ils survivent au collage dans Word, Google Docs et les systèmes de remise de devoirs.

Le cas le plus grave concerne les caractères de balise Unicode de la plage U+E0000–U+E007F. Un message entier peut y être dissimulé à l’intérieur d’un texte d’apparence parfaitement ordinaire : filigrane, identifiant de traçage ou instructions destinées à un autre modèle qui lira le texte plus tard. Cet outil décode ces messages et vous les montre.

Chaque caractère est signalé avec sa ligne, sa colonne, son type et son niveau de risque, accompagné d’une carte visuelle du texte entier — et vous pouvez tous les supprimer en un clic.

Peut-il vraiment identifier le modèle ?

Il peut estimer, pas prouver. Chaque modèle a des habitudes stylistiques mesurables : les modèles OpenAI abusent du tiret cadratin collé et de mots comme « crucial », « sans faille » ou « paysage » ; Gemini construit des puces qui commencent par une amorce en gras et multiplie les émojis ; Claude s’appuie sur des réserves explicites, des phrases plus longues et presque aucun émoji ; DeepSeek et Qwen imposent un ordre rigide et laissent parfois de la ponctuation chinoise pleine largeur.

Ces habitudes s’affaiblissent dès qu’un humain retravaille le texte et changent d’une version de modèle à l’autre. C’est pourquoi le résultat est présenté comme une distribution relative assortie d’un niveau de confiance explicite, jamais comme un nom unique et définitif.

Usage responsable

Ceci est un outil de diagnostic, pas un outil de triche. Un score seul ne justifie pas d’accuser un étudiant ou un employé : une écriture humaine très soignée peut obtenir un score élevé, et un texte automatique bien retravaillé peut passer. Toute décision académique ou professionnelle doit reposer sur plusieurs faisceaux d’indices et sur un échange avec l’auteur.

La fonction de nettoyage a un objectif légitime clair : retirer les caractères dangereux et les filigranes d’un texte qui vous appartient, et retravailler un brouillon produit avec l’aide d’une IA pour qu’il porte votre voix. Nettoyer ne rend pas original un texte copié et ne dispense d’aucune obligation de déclaration.