Détecteur IA pour enseignants — gratuit

Un score n'établit pas qui a écrit un texte. Ce que l'outil peut faire, c'est vous montrer où regarder — et vous dire où il n'a pas été mesuré.

Avant tout le reste : aucun détecteur d'IA, y compris celui-ci, ne prouve qu'un texte a été écrit par une machine. Un score est une raison de relire un passage et d'en parler à l'étudiant, jamais un élément à charge. Nos taux d'erreur sont mesurés sur l'anglais et l'allemand, à partir de travaux réels antérieurs à ChatGPT, et publiés sur /fr/precision — en français, cette mesure n'existe pas encore, et le détecteur n'émet donc jamais de verdict de « forte probabilité » dans cette langue. Les faux positifs ne sont pas répartis au hasard : ils touchent plus souvent les étudiants qui rédigent dans une langue seconde et les copies au style formel et régulier. Vous pouvez analyser une copie gratuitement jusqu'à 1 500 mots, et lire le détail indicateur par indicateur plutôt qu'un pourcentage.

Coller le texte

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La mise en forme des DOCX est conservée

Ce qu'un résultat peut et ne peut pas faire

Ce n'est pas une preuve

Un score mesure des régularités statistiques d'écriture. Il ne dit pas qui a tenu le clavier. Aucune sanction ne devrait reposer dessus, seule ou combinée à d'autres scores.

Les erreurs ne sont pas neutres

Les copies rédigées dans une langue seconde et les textes très formels sont signalés plus souvent. Utilisé sans précaution, un détecteur pénalise donc en priorité les étudiants déjà les plus exposés.

En français, la mesure manque

Nos taux d'erreur portent sur l'anglais et l'allemand. Tant que le français n'est pas mesuré, le verdict y est délibérément plafonné, et nous préférons le dire plutôt que d'afficher un chiffre que rien n'appuie.

Le détail vaut mieux que le score

L'intérêt réel est la ventilation par indicateur : elle vous montre quel passage a pesé, ce qui rend possible une conversation précise avec l'étudiant plutôt qu'une accusation générale.

Ce que l'outil mesure

  • Régularité des phrases : une IA maintient des longueurs de phrase anormalement constantes, là où un auteur alterne naturellement entre une phrase courte et une phrase complexe.
  • Rythme (burstiness) : l'écriture humaine alterne entre passages simples et passages denses. Une IA garde une complexité à peu près constante d'un bout à l'autre.
  • Variété de la ponctuation : le nombre de signes différents réellement employés. C'est l'indicateur le plus discriminant sur les textes longs.
  • Diversité des débuts de phrase : commencer ses phrases toujours de la même façon est l'un des signaux les plus visibles d'un texte généré.
  • Régularité des paragraphes : des paragraphes de longueur trop uniforme, alors qu'un auteur en écrit de très inégaux.
  • Proximité d'une phrase à la suivante : une IA produit des enchaînements trop lisses, un auteur des transitions plus irrégulières.

Utiliser un résultat sans accuser à tort

  1. Traitez le score comme une invitation à lire, pas comme un constat. Ouvrez le détail par indicateur et allez voir le passage concerné.
  2. Parlez à l'étudiant avant de conclure. Demandez-lui ses brouillons, son historique de versions, ses notes de lecture : c'est cela qui documente un travail, pas un pourcentage.
  3. Ne cumulez pas les outils en espérant une certitude. Deux détecteurs qui se trompent de la même façon ne font pas une preuve.
  4. Tenez compte de la longueur : sous 1 000 mots, tous les détecteurs deviennent nettement moins fiables.
  5. Dites à vos étudiants ce que vous autorisez et ce que vous n'autorisez pas, par écrit et à l'avance. La plupart des litiges viennent d'une règle jamais formulée.
  6. Rappelez-vous que l'étudiant peut passer la même copie dans le même outil et lire exactement le même détail. C'est voulu.

Questions fréquentes

Non, et nous vous le déconseillons formellement. Un score signale une régularité d'écriture, pas un auteur. Il justifie une relecture et une conversation ; il ne constitue pas un élément de preuve, et aucun détecteur sérieux ne prétend le contraire.
Elle n'est pas mesurée. Nos taux d'erreur publiés portent sur l'anglais et l'allemand, sur des corpus de travaux réels antérieurs à ChatGPT, et sont consultables sur /fr/precision. En français, le verdict est plafonné : la mention « forte probabilité » ne s'affiche jamais. Nous préférons ce plafond à un chiffre inventé.
Non. Les textes rédigés dans une langue seconde et les copies au style formel et régulier sont signalés plus souvent que la moyenne. Un détecteur employé mécaniquement pénalise donc d'abord les étudiants internationaux, ce qui est la raison principale de ne pas lire un score isolément.
Oui, exactement : le même outil, le même verdict, les mêmes limites et le même détail par indicateur. C'est ce qui nous permet de publier nos taux d'erreur — un outil vendu pour échapper à une détection n'aurait aucune raison de vous dire quand il se trompe.
Chaque copie s'analyse séparément, gratuitement jusqu'à 1 500 mots. Il n'y a pas de traitement par lot ni d'accès API, et pas d'espace enseignant : nous ne stockons aucune liste d'étudiants, parce que nous ne demandons jamais leur identité.
Nos taux d'erreur mesurés portent sur l'anglais et l'allemand, sur des corpus de travaux réels antérieurs à ChatGPT. En français, cette mesure n'existe pas encore. Le verdict s'appuie uniquement sur des indicateurs de structure, qui ne dépendent d'aucune liste de mots, et tant que la mesure n'est pas faite nous plafonnons délibérément le résultat : la mention « forte probabilité » ne s'affiche jamais en français. Un score reste une raison de relire un passage, jamais une preuve.

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