{"id":23866,"date":"2026-06-05T10:10:40","date_gmt":"2026-06-05T10:10:40","guid":{"rendered":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/?p=23866"},"modified":"2026-09-09T13:43:10","modified_gmt":"2026-09-09T13:43:10","slug":"le-detecteur-dia-le-plus-precis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/fr\/le-detecteur-dia-le-plus-precis\/","title":{"rendered":"Quel est le d\u00e9tecteur d'IA le plus pr\u00e9cis en 2026 ? Comparaison compl\u00e8te"},"content":{"rendered":"<p>Si vous tapez \u201c d\u00e9tecteur d'IA le plus pr\u00e9cis \u201d sur Google, vous obtiendrez une liste d'articles. Le probl\u00e8me, c'est que la plupart de ces articles proposent un classement fond\u00e9 sur des opinions plut\u00f4t que sur des tests effectifs des d\u00e9tecteurs d'IA.<\/p>\n<p>Je voulais faire quelque chose de plus honn\u00eate que cela.<\/p>\n<p>J'ai pass\u00e9 des ann\u00e9es \u00e0 tester et \u00e0 d\u00e9velopper des outils de d\u00e9tection bas\u00e9s sur l'IA, et je voulais \u00e9valuer les performances r\u00e9elles des principaux d\u00e9tecteurs, et pas seulement me fier \u00e0 la fa\u00e7on dont ils sont pr\u00e9sent\u00e9s sur le march\u00e9.<\/p>\n<p>Gr\u00e2ce \u00e0 mes connaissances et \u00e0 mon exp\u00e9rience, j'ai con\u00e7u une m\u00e9thodologie compl\u00e8te pour tester cinq d\u00e9tecteurs d'IA populaires. Mon test a port\u00e9 sur 18 \u00e9chantillons de texte que j'ai soumis aux cinq d\u00e9tecteurs d'IA que j'avais pr\u00e9s\u00e9lectionn\u00e9s.<\/p>\n<p>Le nombre total de scanners IA que j'ai effectu\u00e9s \u00e9tait de 90, et j'ai consign\u00e9 toutes les informations relatives \u00e0 chaque scan dans une feuille de calcul.<\/p>\n<p>Cet article vous explique ce que j'ai d\u00e9couvert. Vous apprendrez quel d\u00e9tecteur d'IA a gagn\u00e9 sur quel type de contenu et o\u00f9 chacun a tr\u00e9buch\u00e9.<\/p>\n<hr \/>\n<p><strong>Principaux enseignements<\/strong><\/p>\n<ul>\n<li>Quatre des cinq d\u00e9tecteurs que j'ai test\u00e9s (GPTZero, Undetectable AI, Copyleaks et QuillBot) ont obtenu une pr\u00e9cision de 100% sur l'ensemble des 18 \u00e9chantillons. Seul Originality.ai a produit des faux positifs sur 2 des 18 \u00e9chantillons.<\/li>\n<li>Les d\u00e9tecteurs d'IA varient le plus sur les \u00e9chantillons mixtes (humain + IA). Originality.ai a marqu\u00e9 les \u00e9chantillons mixtes comme 81% et 100% AI alors que le contenu r\u00e9el de l'IA \u00e9tait de 36% \u00e0 38% seulement.<\/li>\n<li>L'IA ind\u00e9tectable a produit les r\u00e9sultats les plus pr\u00e9cis sur les passages mixtes, avec des scores de 43% et 35% contre des valeurs r\u00e9elles de 38% et 36%.<\/li>\n<li>Aucun d\u00e9tecteur n'a faussement signal\u00e9 l'\u00e9criture ESL comme AI dans ce test.<\/li>\n<li>L'outil d'\u00ab humanisation \u00bb de Grammarly a \u00e9chou\u00e9 face \u00e0 tous les d\u00e9tecteurs lors de ce test. Les six passages g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par l'IA et \u00ab humanis\u00e9s \u00bb ont tous \u00e9t\u00e9 identifi\u00e9s comme provenant d'une IA par les cinq outils.<\/li>\n<\/ul>\n<hr \/>\n<h2>Qu'est-ce qu'un d\u00e9tecteur d'IA ?<\/h2>\n<p>Un d\u00e9tecteur d'IA est un outil qui tente de d\u00e9terminer si un texte a \u00e9t\u00e9 \u00e9crit par une personne ou g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par une IA. Il renvoie un score \"IA contre humain\" pour un morceau de texte.<\/p>\n<p>Certains d\u00e9tecteurs d'IA peuvent \u00e9galement d\u00e9terminer si un texte est un m\u00e9lange d'IA et d'humain ou une version humanis\u00e9e d'un texte \u00e9crit par une IA.<\/p>\n<p>Le verdict de chaque d\u00e9tecteur d'IA sur un texte donn\u00e9 peut avoir diff\u00e9rentes significations. Par exemple, lorsqu'un d\u00e9tecteur vous dit qu'un passage est 87% IA, cela peut signifier que 87% des mots proviennent d'un mod\u00e8le ou que l'outil est 87% confiant dans le fait que le texte est IA.<\/p>\n<p><!-- inline-cta --><\/p>\n<p>Les d\u00e9tecteurs d'IA pr\u00e9cisent normalement comment vous devez interpr\u00e9ter leur verdict.<\/p>\n<h3>Qui utilise les d\u00e9tecteurs d'IA et quelles sont les mesures qui comptent pour eux ?<\/h3>\n<p>Chacun utilise un d\u00e9tecteur d'IA dans un but diff\u00e9rent. Ils s'inqui\u00e8tent d'une m\u00e9trique de d\u00e9tecteur d'IA diff\u00e9rente de celle d'une autre personne.<\/p>\n<p>Voici quelques groupes d'utilisateurs courants de d\u00e9tecteurs d'intelligence artificielle et les param\u00e8tres qui leur importent le plus.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u00c9ducateurs :<\/strong> Les enseignants utilisent des d\u00e9tecteurs d'IA pour v\u00e9rifier si les \u00e9tudiants ont recours \u00e0 l'IA. Ils pr\u00e9f\u00e8rent donc un d\u00e9tecteur d'IA ayant un faible taux de faux positifs afin d'\u00e9viter d'accuser \u00e0 tort un \u00e9tudiant d'anglais langue seconde d'utiliser l'IA.<\/li>\n<li><strong>\u00c9diteurs\/\u00e9quipes de r\u00e9f\u00e9rencement :<\/strong> Les \u00e9diteurs et les \u00e9quipes de r\u00e9f\u00e9rencement veulent s'assurer que leurs r\u00e9dacteurs ne leur soumettent pas du contenu g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par l'IA et humanis\u00e9 \u00e0 l'aide d'un outil. \u00c0 cette fin, les d\u00e9tecteurs d'IA offrant une grande pr\u00e9cision sur les contenus humanis\u00e9s par l'IA sont les meilleurs pour eux.<\/li>\n<li><strong>\u00c9tudiants\/autocontr\u00f4leurs :<\/strong> Les \u00e9tudiants veulent un d\u00e9tecteur d'IA gratuit pour des raisons \u00e9videntes. Ils recherchent donc un d\u00e9tecteur d'IA gratuit avec une grande pr\u00e9cision globale.<\/li>\n<li><strong>Embauche\/recrutement :<\/strong> Les recruteurs doivent examiner des textes courts (lettres de motivation, courriels de candidature, etc.) dans lesquels ni les bons candidats ne sont rep\u00e9r\u00e9s ni les candidats non m\u00e9ritants ne passent \u00e0 travers les mailles du filet. La mesure qui permet d'\u00e9quilibrer ces deux aspects s'appelle le score F1.<\/li>\n<\/ul>\n<p>La signification de ces mesures deviendra plus claire lorsque nous commencerons les tests.<\/p>\n<h2>Comment fonctionnent les d\u00e9tecteurs d'IA<\/h2>\n<p>Tous les d\u00e9tecteurs d'IA fonctionnent \u00e0 peu pr\u00e8s de la m\u00eame mani\u00e8re.<\/p>\n<p>Il d\u00e9compose votre texte en signaux statistiques et compare ces signaux \u00e0 sa base de donn\u00e9es d'\u00e9chantillons d'\u00e9criture humains et d'IA.<\/p>\n<p>En ce qui concerne les signaux statistiques, deux des signaux les plus couramment utilis\u00e9s par les d\u00e9tecteurs d'IA sont la perplexit\u00e9 et l'\u00e9clatement.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Perplexit\u00e9<\/strong> mesure le degr\u00e9 de pr\u00e9visibilit\u00e9 de chaque mot en fonction des mots qui l'entourent. Les textes d'IA ont g\u00e9n\u00e9ralement une perplexit\u00e9 plus faible parce qu'ils utilisent un ensemble limit\u00e9 de mots et de mod\u00e8les. Les textes humains, en revanche, pr\u00e9sentent une perplexit\u00e9 plus \u00e9lev\u00e9e en raison de choix d'\u00e9criture inattendus\/al\u00e9atoires.<\/li>\n<li><strong>L'\u00e9clatement<\/strong> se r\u00e9f\u00e8re au degr\u00e9 de variation de la longueur et de la complexit\u00e9 des phrases dans un passage. L\u00e0 encore, les textes d'IA pr\u00e9sentent g\u00e9n\u00e9ralement un faible niveau d'\u00e9clatement, car ils produisent des phrases de longueur et de structure similaires tout au long du texte. Les humains, en revanche, ont tendance \u00e0 \u00e9crire en rafales al\u00e9atoires.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Comme tous les d\u00e9tecteurs d'IA ont ces deux signaux en commun, vous les verrez se comporter de la m\u00eame mani\u00e8re sur les m\u00eames \u00e9chantillons de texte. Cependant, leur verdict ne sera pas toujours parfaitement concordant.<\/p>\n<p>C'est parce que <a href=\"https:\/\/undetectable.ai\/blog\/best-ai-content-detector\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">diff\u00e9rents d\u00e9tecteurs d'IA<\/a> rechercher des distributions de caract\u00e9ristiques l\u00e9g\u00e8rement diff\u00e9rentes dans le m\u00eame texte.<\/p>\n<p>Deuxi\u00e8mement, la pr\u00e9cision d'un d\u00e9tecteur d'IA peut varier en fonction du type de contenu. Il peut \u00eatre capable de d\u00e9tecter un texte d'IA brut, mais pas un texte d'IA humanis\u00e9. Il peut \u00e9galement \u00eatre tromp\u00e9 par des passages mixtes o\u00f9 des phrases humaines et des phrases d'IA sont assembl\u00e9es.<\/p>\n<p>Dans mes tests des d\u00e9tecteurs d'IA, j'ai tenu compte de toutes ces nuances.<\/p>\n<h2>Ce que j'ai test\u00e9 et comment<\/h2>\n<p>Je voulais r\u00e9aliser ce test exactement comme j'aimerais que quelqu'un teste un produit que j'aurais commercialis\u00e9.<\/p>\n<p>C'est pourquoi j'ai d'abord choisi un ensemble d'\u00e9chantillons contr\u00f4l\u00e9s provenant de plusieurs LLM et groupes humains. J'ai ensuite appliqu\u00e9 la m\u00eame grille d'\u00e9valuation \u00e0 tous les d\u00e9tecteurs.<\/p>\n<p>Permettez-moi d'expliquer ma m\u00e9thodologie.<\/p>\n<h3>La m\u00e9thodologie<\/h3>\n<p>J'ai construit deux s\u00e9ries de passages de texte.<\/p>\n<p>Le premier ensemble \u00e9tait l'ensemble de base, qui contenait 10 passages de texte, de plus de 300 mots chacun, provenant de cinq sources. Cet ensemble comprenait 6 passages de textes d'IA et 4 \u00e9chantillons de textes \u00e9crits par des humains.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>6 exemples de textes AI :<\/strong> 2 \u00e0 partir de ChatGPT (mod\u00e8le GPT 5.5), 2 \u00e0 partir de Claude Sonnet 4.6, et 2 \u00e0 partir de Gemini 3.5 Flash model. J'ai utilis\u00e9 les param\u00e8tres par d\u00e9faut du mod\u00e8le sans utiliser d'astuces d'incitation personnalis\u00e9es.<\/li>\n<li><strong>4 \u00e9chantillons r\u00e9dig\u00e9s par des humains :<\/strong> 2 d'auteurs de langue maternelle anglaise et 2 d'auteurs de langue autre que l'anglais (ESL). J'ai d\u00e9lib\u00e9r\u00e9ment tir\u00e9 les \u00e9chantillons humains d'articles et de forums datant de 2021, avant le boom de l'IA, pour m'assurer qu'il n'y avait aucune chance que l'un d'entre eux ait pu \u00eatre g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par l'IA.<\/li>\n<\/ul>\n<p>La deuxi\u00e8me s\u00e9rie contenait des passes suppl\u00e9mentaires construites \u00e0 partir de la s\u00e9rie de base pour tester les d\u00e9tecteurs.<\/p>\n<p>Voici plus de d\u00e9tails :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>6 passages humanis\u00e9s de l'IA :<\/strong> J'ai soumis chacun des six passages g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par l'IA \u00e0 partir de l'ensemble de base \u00e0 l'outil \u00ab Humanizer \u00bb de Grammarly, une seule fois.<\/li>\n<li><strong>2 passages mixtes :<\/strong> Un \u00e9chantillon mixte a \u00e9t\u00e9 construit \u00e0 partir de phrases entrelac\u00e9es provenant d'une source de langue maternelle anglaise et d'un passage d'IA. L'autre \u00e9chantillon mixte a \u00e9t\u00e9 construit \u00e0 partir de phrases entrelac\u00e9es provenant d'une source ESL et d'un passage d'IA. J'ai maintenu un ratio d'environ 60\/40 (majorit\u00e9 humaine) dans les \u00e9chantillons de textes mixtes.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Quant aux d\u00e9tecteurs que j'ai test\u00e9s, ils \u00e9taient au nombre de 5 :<\/p>\n<ul>\n<li>GPTZero<\/li>\n<li>D\u00e9tecteur d'IA ind\u00e9tectable<\/li>\n<li>Originalit\u00e9.ai<\/li>\n<li>Copyleaks<\/li>\n<li>QuillBot<\/li>\n<\/ul>\n<p>J'ai enregistr\u00e9 les versions des d\u00e9tecteurs lors de la premi\u00e8re ex\u00e9cution et j'ai proc\u00e9d\u00e9 \u00e0 une v\u00e9rification ponctuelle \u00e0 la fin du test pour confirmer qu'aucun changement de version n'\u00e9tait intervenu en milieu de semaine. J'ai \u00e9galement utilis\u00e9 incognito et le m\u00eame navigateur pendant toute la dur\u00e9e du test pour que l'environnement de l'outil reste stable.<\/p>\n<p>Si vous faites le calcul, j'avais un total de 18 \u00e9chantillons de texte. J'ai donc effectu\u00e9 18 analyses de d\u00e9tection d'IA sur chacun des 5 d\u00e9tecteurs d'IA. Cela fait 90 analyses au total.<\/p>\n<p>Les d\u00e9tails de chaque analyse ont \u00e9t\u00e9 consign\u00e9s dans un <a href=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/ai-detector-accuracy-test-results.xlsx\">feuille de calcul unique que vous pouvez trouver ici<\/a>.<\/p>\n<h2>Les r\u00e9sultats : Quel est le d\u00e9tecteur d'IA le plus pr\u00e9cis ?<\/h2>\n<p>Commen\u00e7ons par les performances globales de chaque d\u00e9tecteur d'IA, puis nous entrerons dans les d\u00e9tails, d\u00e9tecteur par d\u00e9tecteur.<\/p>\n<h3>Classement g\u00e9n\u00e9ral de la pr\u00e9cision<\/h3>\n<p>Voici le tableau de bord des 18 \u00e9chantillons que j'ai test\u00e9s pour cet article. L'\u00e9chantillon comprend<\/p>\n<ul>\n<li>6 passages bruts de l'IA<\/li>\n<li>6 passages humanis\u00e9s de l'IA<\/li>\n<li>4 passages humains<\/li>\n<li>Et 2 passages mixtes qui intercalent des phrases humaines et des phrases d'IA dans un rapport d'environ 60 \u00e0 40.<\/li>\n<\/ul>\n<p><strong>Une petite remarque sur les \u00e9chantillons mixtes :<\/strong> Les \u00e9chantillons mixtes (humain + IA) n\u00e9cessitaient une \u00e9tiquette binaire pour que les mesures puissent \u00eatre calcul\u00e9es, et nous les avons cod\u00e9s en tant que v\u00e9rit\u00e9 terrain humaine dans ce tableau.<\/p>\n<p>Chaque \u00e9chantillon mixte comportait entre 60 et 64 % de texte r\u00e9dig\u00e9 par un humain, en nombre de phrases, et un \u00e9diteur ou un relecteur examinant un texte compos\u00e9 en grande partie de la propre \u00e9criture d'une personne le consid\u00e9rerait comme une \u0153uvre humaine.<\/p>\n<p>Bien que ce choix soit d\u00e9fendable, il n'est pas le seul. Ceci \u00e9tant dit, j'ai expliqu\u00e9 les r\u00e9sultats en d\u00e9tail dans la section <strong>R\u00e9sultats<\/strong> plus loin dans l'article.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/screenshot-of-overall-accuracy-ranking-1024x382-1.webp\" alt=\"Capture d&#039;\u00e9cran du classement g\u00e9n\u00e9ral en termes de pr\u00e9cision\" title=\"\"><\/p>\n<p>Une \u00e9galit\u00e9 \u00e0 100% donne l\u2019impression que les quatre d\u00e9tecteurs sont, au fond, des outils identiques. Ce n\u2019est pas le cas. Ce chiffre indique uniquement si la d\u00e9cision finale (oui ou non) \u00e9tait correcte ; il ne dit rien sur la proximit\u00e9 r\u00e9elle du r\u00e9sultat par rapport \u00e0 la v\u00e9rit\u00e9. Et c\u2019est pr\u00e9cis\u00e9ment sur cet \u00e9cart qu\u2019un d\u00e9tecteur prend l\u2019avantage sur les trois autres.<\/p>\n<p>Je sais ce que vous pensez. Quatre d\u00e9tecteurs fonctionnant exactement de la m\u00eame mani\u00e8re, c'est irr\u00e9aliste. Permettez-moi donc d'aborder cette question de front.<\/p>\n<p>Les d\u00e9tecteurs d'IA n'ont pas obtenu les m\u00eames r\u00e9sultats sur tous les \u00e9chantillons de texte. Il y avait des diff\u00e9rences de quelques points de pourcentage, et parfois plus.<\/p>\n<p>Mais ces diff\u00e9rences sont rest\u00e9es du m\u00eame c\u00f4t\u00e9 de la ligne des 50 % qui s\u00e9pare un verdict de l'IA d'un verdict humain. C'est la raison pour laquelle le r\u00e9sultat binaire a \u00e9t\u00e9 le m\u00eame, d'o\u00f9 des taux de pr\u00e9cision et de faux positifs similaires.<\/p>\n<p>C'est pourquoi le d\u00e9tecteur d'Originality.ai a obtenu une pr\u00e9cision globale de 88,9%, tandis que les quatre autres \u00e9taient \u00e0 \u00e9galit\u00e9 avec 100%.<\/p>\n<p>Pour m\u00e9moire, voici ce que signifient ces indicateurs :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Pr\u00e9cision g\u00e9n\u00e9rale :<\/strong> le pourcentage d'appels binaires corrects sur l'ensemble des passages<\/li>\n<li><strong>Taux de faux positifs (FPR) :<\/strong> le pourcentage de passages humains signal\u00e9s \u00e0 tort comme \u00e9tant de l'IA<\/li>\n<li><strong>Score F1 :<\/strong> la moyenne harmonique de la pr\u00e9cision et du rappel, qui donne un chiffre unique \u00e9quilibrant les fausses alertes et les prises manqu\u00e9es<\/li>\n<\/ul>\n<p>La section suivante met mieux en \u00e9vidence la variance, et nous examinerons en d\u00e9tail les r\u00e9sultats de nos 90 analyses dans le chapitre suivant. <strong>R\u00e9sultats<\/strong> plus loin.<\/p>\n<h3>Ventilation par d\u00e9tecteur<\/h3>\n<h4>1. D\u00e9tecteur d'IA ind\u00e9tectable<\/h4>\n<p>Le verdict du d\u00e9tecteur \u00ab Undetectable AI \u00bb a \u00e9t\u00e9 \u00ab 100% \u00bb : correct pour les 18 passages.<\/p>\n<p>Il a attribu\u00e9 une note de 97% \u00e0 99% aux passages d'IA brute. Tous les contenus humanis\u00e9s de l'IA ont re\u00e7u une note de 99% pour l'IA. Les passages humanis\u00e9s ont \u00e9t\u00e9 qualifi\u00e9s d'humains avec un score AI de 5% \u00e0 10%.<\/p>\n<p>Sur les passages mixtes, <a href=\"https:\/\/undetectable.ai\/blog\/undetectable-ai-review\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">IA ind\u00e9tectable<\/a> \u00e9tait le plus proche de la v\u00e9rit\u00e9.<\/p>\n<ul>\n<li>Le passage en anglais natif + AI \u00e9tait de 38% AI selon le nombre de phrases, et Undetectable AI lui a donn\u00e9 un score de 43% AI.<\/li>\n<li>Le passage ESL + AI \u00e9tait de 36% AI d'apr\u00e8s le nombre de phrases, et l'IA ind\u00e9tectable lui a donn\u00e9 un score de 35% AI.<\/li>\n<\/ul>\n<p>C'est le r\u00e9sultat le plus important de tout le test. Tous les autres d\u00e9tecteurs ont soit compl\u00e8tement ignor\u00e9 le contenu g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par l'IA dans ces passages, soit r\u00e9agi de mani\u00e8re excessive en qualifiant de \u201c g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par l'IA \u201d des textes r\u00e9dig\u00e9s par de vrais humains. \u00ab Undetectable AI \u00bb a \u00e9t\u00e9 le seul outil \u00e0 se rapprocher du chiffre r\u00e9el \u00e0 chaque fois.<\/p>\n<p><strong>Exemple d'IA : ChatGPT Invitation 1 :<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/undetectable-ai-detector-ai-sample-chatgpt-prompt-1-1024x644-1.webp\" alt=\"\" title=\"\"><\/p>\n<h4>2. GPTZero<\/h4>\n<p>GPTZero a d\u00e9tect\u00e9 l'IA brute et les \u00e9chantillons humains avec une pr\u00e9cision de 100%. M\u00eame les \u00e9chantillons d'IA humanis\u00e9s n'ont pas r\u00e9ussi \u00e0 tromper GPTZero. <a href=\"https:\/\/undetectable.ai\/blog\/gptzero-review\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">GPTZero<\/a>. Tous ont \u00e9t\u00e9 marqu\u00e9s comme 100% AI.<\/p>\n<p>En ce qui concerne les passages mixtes, il a attribu\u00e9 au m\u00e9lange anglais natif + IA un score de 0% IA. Mais il ne l'a pas qualifi\u00e9 de 100% humain non plus. Il \u00e9tait 56% s\u00fbr que le texte \u00e9tait humain et 44% s\u00fbr qu'il s'agissait d'un m\u00e9lange d'IA et d'humain.<\/p>\n<p>Le deuxi\u00e8me \u00e9chantillon mixte a re\u00e7u 14% de score IA et 83% de score humain. Les 3% restants sont mixtes, ce qui signifie que 3% du texte est un m\u00e9lange d'IA et d'humain.<\/p>\n<p><strong>Exemple d'IA : ChatGPT Invitation 1 :<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/gptzero-ai-sample-chatgpt-prompt-1-1024x515-1.webp\" alt=\"D\u00e9tection et analyse par IA des contenus contenant de l&#039;IA ind\u00e9tectable.\" title=\"\"><\/p>\n<p>Explorer des techniques avanc\u00e9es permettant d'identifier et de pr\u00e9venir efficacement les contenus g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par l'IA.<\/p>\n<p><strong>\u00c9chantillon humain : Article de Slackjaw :<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/gptzero-human-sample-slackjaw-article-1024x513-1.webp\" alt=\"\" title=\"\"><\/p>\n<p><strong>\u00c9chantillon mixte (IA + humain) :<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/gptzero-mixed-sample-ai-human-1024x513-1.webp\" alt=\"\" title=\"\"><\/p>\n<p>Cela met en \u00e9vidence la faiblesse de GPTZero face \u00e0 des \u00e9chantillons de texte mixtes. Il consid\u00e8re tout texte comportant une part importante de texte r\u00e9dig\u00e9 par un humain comme \u00e9tant enti\u00e8rement humain, m\u00eame lorsqu'il contient une partie significative g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par l'IA.<\/p>\n<p>Donc, personnellement, je donnerais GPTZero \u00e0 un enseignant qui veut une r\u00e9ponse claire, oui ou non, sur un contenu d'IA enti\u00e8rement brut, enti\u00e8rement humain ou humanis\u00e9.<\/p>\n<p><strong>\u00c9chantillon humain : Article de Slackjaw :<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/undetectable-ai-detector-human-sample-slackjaw-article-1024x650-1.webp\" alt=\"\" title=\"\"><\/p>\n<p><strong>\u00c9chantillon mixte (IA + humain) :<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/undetectable-ai-detector-mixed-sample-ai-human-1024x651-1.webp\" alt=\"\" title=\"\"><\/p>\n<h4>3. Copyleaks<\/h4>\n<p><a href=\"https:\/\/undetectable.ai\/blog\/copyleaks-review\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Copyleaks<\/a> a retourn\u00e9 un score de 100% pour chaque passage d'IA brute et chaque passage d'IA humanis\u00e9e. En ce qui concerne les passages humains, il a obtenu 0% pour les quatre passages, qu'il s'agisse d'anglais natif ou d'anglais langue seconde.<\/p>\n<p>Cependant, il a attribu\u00e9 un score de 0% \u00e0 l'IA pour les deux \u00e9chantillons mixtes, m\u00eame si environ 40% du texte \u00e9tait de l'IA dans les deux cas. En d'autres termes, il qualifie ces \u00e9chantillons de 100% humains.<\/p>\n<p>Si le verdict selon lequel ces \u00e9chantillons \u00e9taient humains est correct, ces pourcentages n'\u00e9taient pas du tout nuanc\u00e9s. Copyleaks a compl\u00e8tement ignor\u00e9 la partie relative \u00e0 l'IA.<\/p>\n<p>Il ne faut donc faire confiance \u00e0 Copyleaks avec des \u00e9chantillons mixtes que si l'on a besoin d'un verdict correct et non d'un pourcentage pr\u00e9cis.<\/p>\n<p><strong>Exemple d'IA : ChatGPT Invitation 1 :<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/copyleaks-ai-sample-chatgpt-prompt-1-e1783012083349-1024x531-1.jpg\" alt=\"Capture d&#039;\u00e9cran de Copyleaks \u2013 Exemple d&#039;IA \u2013 Prompt ChatGPT 1\" title=\"\"><\/p>\n<p><strong>\u00c9chantillon humain : Article de Slackjaw :<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/copyleaks-human-sample-slackjaw-article-e1783012132989-1024x525-1.jpg\" alt=\"Capture d&#039;\u00e9cran de Copyleaks - Exemple \u00ab Human \u00bb - Article sur Slackjaw\" title=\"\"><\/p>\n<p><strong>\u00c9chantillon mixte (IA + humain) :<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/copyleaks-mixed-sample-ai-human-e1783012181237-1024x538-1.jpg\" alt=\"Capture d&#039;\u00e9cran d&#039;un \u00e9chantillon \u00ab Copyleaks-Mixed \u00bb (IA + humain)\" title=\"\"><\/p>\n<h4>4. QuillBot<\/h4>\n<p>Le verdict de QuillBot \u00e9tait correct pour tous les \u00e9chantillons \u00e9crits par des humains. Dans le cas des \u00e9chantillons mixtes (environ 60% humain, 40% IA), il s'est comport\u00e9 exactement comme Copyleaks et les a qualifi\u00e9s de 100% humain.<\/p>\n<p>Les pourcentages pour l'un des deux \u00e9chantillons Claude (un \u00e9chantillon enti\u00e8rement g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par l'IA) et les deux \u00e9chantillons Gemini \u00e9taient \u00e9galement en dehors des normes, mais toujours dans une fourchette acceptable (71%, 74%, 72%, respectivement). Un passage humanis\u00e9 a \u00e9galement donn\u00e9 85% AI au lieu de 100%.<\/p>\n<p>Donc, d'apr\u00e8s mes tests, <a href=\"https:\/\/undetectable.ai\/blog\/quillbot-review\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">QuillBot<\/a> fait des choix corrects sur des textes humains, mais sa confiance est \u00e9branl\u00e9e sur des \u00e9chantillons mixtes et des \u00e9chantillons d'IA du contenu de Claude et de Gemini.<\/p>\n<p><strong>Exemple d'IA : ChatGPT Invitation 1 :<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/quillbot-ai-sample-chatgpt-prompt-1-e1783012206282-1024x401-1.jpg\" alt=\"Capture d&#039;\u00e9cran d&#039;un exemple de Quillbot-AI \u2013 Prompt ChatGPT n\u00b0 1\" title=\"\"><\/p>\n<p><strong>\u00c9chantillon humain : Article de Slackjaw :<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/quillbot-human-sample-slackjaw-article-e1783012222786-1024x396-1.jpg\" alt=\"Capture d&#039;\u00e9cran d&#039;un exemple de texte g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par Quillbot et r\u00e9vis\u00e9 par un humain : l&#039;article \u00ab Slackjaw \u00bb\" title=\"\"><\/p>\n<p><strong>Mixte (IA + humain) :<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/quillbot-mixed-ai-human-e1783012252627-1024x395-1.jpg\" alt=\"Capture d&#039;\u00e9cran de Quillbot-Mixed (IA + humain)\" title=\"\"><\/p>\n<p><strong>5. Originalit\u00e9.ai<\/strong><\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/undetectable.ai\/blog\/originality-ai-review\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">Originalit\u00e9.ai<\/a> est le seul d\u00e9tecteur \u00e0 avoir obtenu des verdicts erron\u00e9s lors de ce test (sur des \u00e9chantillons mixtes).<\/p>\n<p>Ses pourcentages \u00e9taient de 100% pour tous les \u00e9chantillons, \u00e0 l'exception des deux \u00e9chantillons mixtes. Il a signal\u00e9 les deux \u00e9chantillons mixtes comme \u00e9tant respectivement 81% et 100% AI.<\/p>\n<p>Les deux \u00e9chantillons avaient ~60% phrases humaines, donc ils auraient d\u00fb \u00eatre class\u00e9s comme humains. Mais Originality les a consid\u00e9r\u00e9s comme de l'IA et est devenu le seul d\u00e9tecteur d'IA de mon test \u00e0 produire des faux positifs.<\/p>\n<p>Sur les 90 analyses effectu\u00e9es au total avec les cinq outils, seules deux se sont r\u00e9v\u00e9l\u00e9es erron\u00e9es \u2014 et toutes deux provenaient d'Originality.ai. Tous les autres d\u00e9tecteurs ont donn\u00e9 des r\u00e9sultats corrects \u00e0 chaque fois. Si un auteur m\u00e9lange ses propres textes avec ceux g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par une IA, ce qui est d\u00e9sormais courant, Originality.ai est l'outil de ce test le plus susceptible de l'accuser \u00e0 tort.<\/p>\n<p><strong>Exemple d'IA : ChatGPT Invitation 1 :<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/originality-ai-ai-sample-chatgpt-prompt-1-e1783012292974-1024x612-1.jpg\" alt=\"Capture d&#039;\u00e9cran d&#039;Originality AI \u2013 Exemple d&#039;AI \u2013 Prompt ChatGPT n\u00b0 1\" title=\"\"><\/p>\n<p><strong>\u00c9chantillon humain : Article de Slackjaw :<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/originality-ai-human-sample-slackjaw-article-e1783012336971-1024x606-1.jpg\" alt=\"Capture d&#039;\u00e9cran d&#039;un exemple \u00ab Originality AI-Human \u00bb - Article sur Slackjaw\" title=\"\"><\/p>\n<p><strong>\u00c9chantillon mixte (IA + humain) :<\/strong><\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/originality-ai-mixed-sample-ai-human-e1783012362378-1024x610-1.jpg\" alt=\"Capture d&#039;\u00e9cran d&#039;un \u00e9chantillon \u00ab Originality AI-Mixed \u00bb (IA + humain)\" title=\"\"><\/p>\n<h2>R\u00e9sultats d\u00e9taill\u00e9s concernant la pr\u00e9cision des d\u00e9tecteurs d'IA<\/h2>\n<p>Le tableau de pr\u00e9cision globale que vous avez vu au d\u00e9but de l'article montrait Originality.ai \u00e0 88,9%, et les quatre autres d\u00e9tecteurs \u00e0 \u00e9galit\u00e9 \u00e0 100%.<\/p>\n<p>Mais ce tableau ne r\u00e9pond qu\u2019\u00e0 la question suivante : \u201c Le verdict binaire de chaque d\u00e9tecteur (IA ou humain) correspondait-il \u00e0 l\u2019\u00e9tiquette de r\u00e9f\u00e9rence que nous avions attribu\u00e9e \u00e0 chaque passage ? \u201d<\/p>\n<p>Cela ne vous donne aucune indication sur le degr\u00e9 de proximit\u00e9 entre le score r\u00e9el de chaque d\u00e9tecteur et le contenu r\u00e9ellement g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par l'IA dans le texte.<\/p>\n<p>Par exemple, un d\u00e9tecteur qui note un passage enti\u00e8rement AI \u00e0 71% et un autre qui le note \u00e0 100 % obtiennent tous deux le m\u00eame verdict correct, mais ils ne sont pas aussi pr\u00e9cis l'un que l'autre.<\/p>\n<p>Pour mieux comprendre les r\u00e9sultats de mes tests, j'ai calcul\u00e9 la pr\u00e9cision par balayage pour chacun des 90 balayages, \u00e0 l'aide de la formule suivante :<\/p>\n<p><strong><em>Pr\u00e9cision par balayage<\/em><\/strong> <em>= 100% \u2212 l'\u00e9cart entre le score d'IA attribu\u00e9 par le d\u00e9tecteur et le pourcentage r\u00e9el d'IA dans le passage.<\/em><\/p>\n<p>Ainsi, un d\u00e9tecteur qui enregistre un passage AI de 100% \u00e0 71% est consid\u00e9r\u00e9 comme pr\u00e9cis \u00e0 71% pour ce balayage, et non \u00e0 100%.<\/p>\n<p>Lorsque nous faisons la moyenne de ce nombre par type de contenu, cela nous montre o\u00f9 chaque d\u00e9tecteur est fort et o\u00f9 il est mal calibr\u00e9.<\/p>\n<h3>Pr\u00e9cision par balayage et par type de contenu<\/h3>\n<p><!-- html-block --><\/p>\n<div class=\"blog-wp-table\">\n<table class=\"has-fixed-layout\">\n<tbody>\n<tr>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\"><strong>D\u00e9tecteur<\/strong><\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\"><strong>Pure AI (6)<\/strong><\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\"><strong>IA humanis\u00e9e (6)<\/strong><\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\"><strong>Humains (4)<\/strong><\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\"><strong>Mixte (2)<\/strong><\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\"><strong>MAE globale (pp)<\/strong><\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">GPTZero<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">100.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">100.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">100.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">70.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">3.33<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">IA ind\u00e9tectable<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">98.5%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">99.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">93.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">97.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">2.72<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">Originalit\u00e9.ai<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">100.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">100.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">100.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">46.5%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">5.94<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">Copyleaks<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">100.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">100.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">100.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">63.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">4.11<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">QuillBot<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">86.2%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">97.5%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">100.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">63.0%<\/td>\n<td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">9.56<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<p><!-- \/html-block --><\/p>\n<p><strong><em>Remarque :<\/em><\/strong> <em>MAE signifie erreur absolue moyenne en points de pourcentage, calcul\u00e9e en moyenne sur les 18 \u00e9chantillons. Plus le score MAE est faible, mieux c'est.<\/em><\/p>\n<p>Trois d\u00e9tecteurs sont parfaitement calibr\u00e9s sur chaque type de contenu propre : GPTZero, Originality.ai et Copyleaks.<\/p>\n<p>Toute l'erreur de calibrage se situe dans la colonne Mixte. QuillBot est le seul \u00e0 avoir des probl\u00e8mes de calibrage sur des entr\u00e9es propres (les scores de 71, 74 et 72 % sur les \u00e9chantillons Claude et Gemini, plus les 85 % sur un passage humanis\u00e9).<\/p>\n<p>\u00ab Undetectable AI \u00bb est le seul d\u00e9tecteur qui affiche un taux de d\u00e9tection sup\u00e9rieur \u00e0 93 % pour tous les types de contenu. C'est pourquoi il pr\u00e9sente la MAE globale la plus faible, \u00e0 2,72 points.<\/p>\n<h3>Comprendre les donn\u00e9es<\/h3>\n<p>Il n'y a pas de \u201c d\u00e9tecteur d'IA le plus pr\u00e9cis \u201d dans ce test. Il existe trois r\u00e9ponses possibles, et celle qui convient d\u00e9pend de ce que vous souhaitez v\u00e9rifier :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Meilleur sur des entr\u00e9es propres.<\/strong> Tout le monde obtient le m\u00eame r\u00e9sultat sur des contenus faciles. GPTZero, Copyleaks, QuillBot et Undetectable AI ont tous correctement identifi\u00e9 chaque \u00e9chantillon. Une \u00e9galit\u00e9 dans ce cas ne vous aide en rien \u00e0 d\u00e9terminer \u00e0 quel outil vous pouvez r\u00e9ellement faire confiance.<\/li>\n<li><strong>Le mieux calibr\u00e9 dans l'ensemble.<\/strong> \u2019 Undetectable AI \u00bb s'impose l\u00e0 o\u00f9 \u00e7a compte. C'est le seul d\u00e9tecteur \u00e0 avoir fait preuve de pr\u00e9cision sur tous les types de contenu, y compris les passages mixtes qui ont mis tous les autres outils en difficult\u00e9. Son taux d'erreur (2,72 points) \u00e9tait le plus bas des cinq \u2014 moins de la moiti\u00e9 de celui de Copyleaks et un tiers de celui de QuillBot.<\/li>\n<li><strong>La plupart d'entre eux sont pr\u00eats \u00e0 signaler toute pr\u00e9sence d'IA.<\/strong> \u00a0Originality.ai est celui \u00e0 \u00e9viter. Il a non seulement rendu des verdicts erron\u00e9s tout au long du test, mais il a \u00e9galement affich\u00e9 le pire taux d'erreur de tous les outils (5,94 points), soit plus du double de celui d'Undetectable AI.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Les points forts (et les points faibles) de chaque d\u00e9tecteur<\/h2>\n<p>Vous avez maintenant une id\u00e9e des forces et des faiblesses de chaque d\u00e9tecteur d'IA.<\/p>\n<p>Mais voici leurs forces et leurs faiblesses par type de contenu.<\/p>\n<h3>Points forts par type de contenu<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>L'IA brute :<\/strong> Si vous v\u00e9rifiez le r\u00e9sultat brut d'un mod\u00e8le d'IA majeur, n'importe lequel des 5 d\u00e9tecteurs d'IA le rep\u00e9rera. QuillBot manque peut-\u00eatre un peu de pr\u00e9cision, mais son verdict sera correct.<\/li>\n<li><strong>L'IA humanis\u00e9e :<\/strong> Nous avons utilis\u00e9 l'outil \u00ab Humanizer \u00bb de Grammarly, bas\u00e9 sur l'IA, mais celui-ci n'a r\u00e9ussi \u00e0 tromper aucun des cinq d\u00e9tecteurs d'IA. Tous les \u00e9chantillons ont \u00e9t\u00e9 identifi\u00e9s avec une grande pr\u00e9cision.<\/li>\n<li><strong>Passages mixtes :<\/strong> C'est le type de contenu pour lequel les d\u00e9tecteurs varient le plus. L'IA ind\u00e9tectable a fourni la pr\u00e9cision la plus proche de la v\u00e9rit\u00e9 par rapport aux autres d\u00e9tecteurs. Les autres ont donn\u00e9 des verdicts corrects, mais sans \u00eatre pr\u00e9cis. Seuls les verdicts et les pourcentages de l'IA \"Originalit\u00e9\" sur les \u00e9chantillons mixtes \u00e9taient erron\u00e9s.<\/li>\n<li><strong>\u00c9criture en anglais langue seconde :<\/strong> Les \u00e9chantillons ESL que j'ai utilis\u00e9s sont un article Substack \u00e9crit par un auteur indien en anglais et un essai IELTS, tous deux publi\u00e9s en 2021. Les cinq d\u00e9tecteurs les ont correctement identifi\u00e9s comme \u00e9tant humains.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Prix : D\u00e9tecteurs d'IA gratuits ou payants<\/h2>\n<p>Tous les d\u00e9tecteurs d'IA que nous avons test\u00e9s offrent une utilisation gratuite pour toujours ou un nombre limit\u00e9 d'analyses gratuites.<\/p>\n<p>Seul Undetectable AI dispose d'un d\u00e9tecteur d'IA r\u00e9ellement gratuit. Il vous permet de scanner autant que vous le souhaitez gratuitement.<\/p>\n<p>Apr\u00e8s Undetectable AI, Copyleaks et QuillBot offrent les essais gratuits les plus g\u00e9n\u00e9reux avant d'atteindre la limite. Originality AI n'autorise que 3 analyses gratuites par jour, tandis que GPTZero en autorise 4 ou 5.<\/p>\n<p>Pour d\u00e9passer les limites quotidiennes et les plafonds de mots par balayage, vous devez souscrire un abonnement \u00e0 ces outils.<\/p>\n<p>Voici le montant minimum que vous devez payer pour chacun d'entre eux :<\/p>\n<ol>\n<li><strong>IA ind\u00e9tectable :<\/strong> $19\/mois<\/li>\n<li><strong>GPTZero :<\/strong> $23.99\/mois<\/li>\n<li><strong>QuillBot :<\/strong> $8.33\/mois (abonnement annuel uniquement)<\/li>\n<li><strong>Copyleaks :<\/strong> $16.99\/mois<\/li>\n<li><strong>Originalit\u00e9 AI :<\/strong> $14.95\/mois<\/li>\n<\/ol>\n<h2>Comment choisir le meilleur d\u00e9tecteur d'IA pour votre cas d'utilisation ?<\/h2>\n<p>Il n'existe pas de \u201c d\u00e9tecteur d'IA le plus pr\u00e9cis \u201d en soi. Vous devez choisir un d\u00e9tecteur d'IA en fonction de ce que vous v\u00e9rifiez et du type d'erreur que vous pouvez vous permettre de commettre.<\/p>\n<p>Voici quatre profils de cas d'utilisation \u00e9tablis \u00e0 partir des donn\u00e9es de ce test :<\/p>\n<ul>\n<li><strong>\u00c9ducateurs :<\/strong> N'importe lequel des cinq d\u00e9tecteurs fera l'affaire, puisqu'ils ont tous affich\u00e9 un score de 8% ou inf\u00e9rieur lors de ce test portant sur la r\u00e9daction en anglais. Si vous disposez d'un budget cons\u00e9quent, vous pouvez opter pour GPTZero. Mais si vous disposez d'un budget scolaire limit\u00e9 et que vous avez besoin d'un outil gratuit, Undetectable AI est votre meilleur alli\u00e9.<\/li>\n<li><strong>Les \u00e9diteurs et les \u00e9quipes de r\u00e9f\u00e9rencement :<\/strong> \u00ab Undetectable AI \u00bb est le meilleur choix dans ce cas, car, sur des passages mixtes, c\u2019est le seul d\u00e9tecteur qui a fourni un r\u00e9sultat se rapprochant le plus de la proportion r\u00e9elle entre IA et contribution humaine. Si vous souhaitez obtenir une estimation calibr\u00e9e de la part d\u2019IA pr\u00e9sente dans un texte (plut\u00f4t qu\u2019une r\u00e9ponse binaire \u00ab oui \u00bb ou \u00ab non \u00bb), c\u2019est le choix le plus judicieux ici.<\/li>\n<li><strong>\u00c9tudiants et autocontr\u00f4leurs :<\/strong> L'IA ind\u00e9tectable encore une fois parce qu'il n'y a pas de mur d'inscription et que la limite journali\u00e8re est g\u00e9n\u00e9reuse.<\/li>\n<li><strong>Embauche et recrutement :<\/strong> Id\u00e9alement, l'IA ind\u00e9tectable, mais d'autres sont \u00e9galement un choix s\u00fbr, car dans ce cas d'utilisation, vous avez juste besoin d'un verdict. \u00c9vitez l'IA de l'originalit\u00e9 si vous v\u00e9rifiez des contenus mixtes.<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Comment obtenir les meilleurs r\u00e9sultats<\/h2>\n<p>Une fois que vous avez choisi un d\u00e9tecteur d'IA, la mani\u00e8re dont vous l'utilisez est \u00e9galement importante.<\/p>\n<p>Voici quatre \u00e9tapes \u00e0 suivre pour utiliser un d\u00e9tecteur d'IA et obtenir les meilleurs r\u00e9sultats :<\/p>\n<ul>\n<li>Choisissez la mesure parfaite pour votre cas d'utilisation. Les mesures les plus courantes sont la pr\u00e9cision, le taux de faux positifs et le score F1.<\/li>\n<li>Utilisez le d\u00e9tecteur d'IA sur au moins cinq passages dont vous connaissez d\u00e9j\u00e0 l'origine avant de vous fier \u00e0 son \u00e9valuation concernant le texte de quelqu'un d'autre.<\/li>\n<li>Traitez tout r\u00e9sultat obtenu par un d\u00e9tecteur d'IA comme une probabilit\u00e9 que les caract\u00e9ristiques statistiques du texte ressemblent \u00e0 des mod\u00e8les d'IA. Les d\u00e9tecteurs d'IA peuvent \u00e9galement se tromper.<\/li>\n<li>Pour les balayages \u00e0 fort enjeu, exigez que deux d\u00e9tecteurs ou plus se mettent d'accord avant de prendre une d\u00e9cision.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Si vous souhaitez d\u00e9tecter avec pr\u00e9cision les contenus g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par l'IA, vous pouvez utiliser Undetectable AI\u2019s <a href=\"https:\/\/undetectable.ai\/fr\/ai-detector\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">D\u00e9tecteur d'IA<\/a> un essai.<\/p>\n<h2>Questions fr\u00e9quemment pos\u00e9es<\/h2>\n<h3>Existe-t-il un d\u00e9tecteur d'IA pr\u00e9cis 100% ?<\/h3>\n<p>Non. Tous les d\u00e9tecteurs d'IA fournissent une probabilit\u00e9, qui peut s'av\u00e9rer erron\u00e9e. De plus, la pr\u00e9cision d'un d\u00e9tecteur d'IA peut chuter consid\u00e9rablement lorsqu'il s'agit de types de contenus pour lesquels il n'a pas \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9.<\/p>\n<h3>Quel est le d\u00e9tecteur d'IA le plus pr\u00e9cis en 2026 ?<\/h3>\n<p>Une IA ind\u00e9tectable. Elle a obtenu une pr\u00e9cision de 100% ex \u00e6quo sur l'ensemble des 18 \u00e9chantillons, et c'est le seul d\u00e9tecteur qui est rest\u00e9 fiable pour tous les types de contenu, y compris le cas le plus difficile : les textes m\u00ealant \u00e9criture humaine et \u00e9criture g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par l'IA.<\/p>\n<p>Sa marge d'erreur (2,72 points) \u00e9tait la plus faible des cinq outils test\u00e9s. Originality.ai, le seul outil \u00e0 avoir donn\u00e9 des r\u00e9sultats erron\u00e9s dans cette \u00e9tude, affichait la marge d'erreur la plus \u00e9lev\u00e9e, \u00e0 5,94.<\/p>\n<h3>Les d\u00e9tecteurs d'IA gratuits sont-ils aussi pr\u00e9cis que les d\u00e9tecteurs payants ?<\/h3>\n<p>Oui, c'est vrai pour la plupart des d\u00e9tecteurs d'IA. Le score que vous obtenez avec la version gratuite est le m\u00eame que celui que vous obtiendriez avec la version payante, car le mod\u00e8le de d\u00e9tection est identique.<\/p>\n<p>Le fait de payer pour un d\u00e9tecteur d'IA permet de b\u00e9n\u00e9ficier de plafonds de mots plus \u00e9lev\u00e9s, de limites journali\u00e8res, d'un acc\u00e8s \u00e0 l'API, de t\u00e9l\u00e9chargements par lots et d'int\u00e9grations.<\/p>\n<h3>Pourquoi les d\u00e9tecteurs d'IA signalent-ils les \u00e9crits humains comme \u00e9tant de l'IA ?<\/h3>\n<p>Cela se produit g\u00e9n\u00e9ralement dans le cas de l'\u00e9criture ESL, car les \u00e9crivains non natifs ont tendance \u00e0 avoir un style plus soign\u00e9 que les \u00e9crivains de langue maternelle anglaise.<\/p>\n<p>Cela se traduit par un texte pr\u00e9sentant une faible perplexit\u00e9 et une faible variabilit\u00e9, deux caract\u00e9ristiques que la plupart des d\u00e9tecteurs d\u2019IA interpr\u00e8tent comme des signes de cr\u00e9ation par l\u2019IA. C\u2019est pourquoi je recommande de soumettre un texte r\u00e9dig\u00e9 en anglais langue seconde \u00e0 deux d\u00e9tecteurs d\u2019IA avant de donner suite \u00e0 tout signalement susceptible d\u2019avoir des cons\u00e9quences importantes.<\/p>\n<h2>R\u00e9flexions finales<\/h2>\n<p>Les d\u00e9tecteurs d'IA les plus pr\u00e9cis en 2026 d\u00e9pendent de ce que vous mesurez. Quatre des cinq d\u00e9tecteurs d'IA que nous avons test\u00e9s ont obtenu de bons r\u00e9sultats. Seule Originality AI a eu deux fausses alertes.<\/p>\n<p>Mais si l'on parle de pr\u00e9cision pour les passages mixtes (les \u00e9chantillons de texte les plus d\u00e9licats pour un d\u00e9tecteur d'IA), c'est l'IA ind\u00e9tectable qui a \u00e9t\u00e9 la plus pr\u00e9cise.<\/p>\n<p>Cependant, ce test ne r\u00e9sout pas tous les probl\u00e8mes. Par exemple, les textes r\u00e9dig\u00e9s par des apprenants de l\u2019anglais langue seconde (ESL) n\u2019ont d\u00e9clench\u00e9 aucun d\u00e9tecteur lors de cette s\u00e9rie de tests, mais les exemples ESL que j\u2019ai utilis\u00e9s provenaient d\u2019auteurs publi\u00e9s et s\u2019exprimant avec aisance. S\u2019il s\u2019\u00e9tait agi d\u2019exemples ESL plus complexes, ils auraient pu g\u00e9n\u00e9rer des faux positifs \u00e0 des taux comparables \u00e0 ceux observ\u00e9s \u00e0 l\u2019\u00e9chelle du secteur.<\/p>\n<p>C'est pourquoi je vais renouveler cette \u00e9tude tous les trimestres, \u00e0 mesure que de nouveaux mod\u00e8les de langage de grande envergure (LLM) et de \u00ab humanisateurs \u00bb seront mis sur le march\u00e9.<\/p>\n<p>Un d\u00e9tecteur qui affiche une \u201c pr\u00e9cision de 100% \u201d peut tout de m\u00eame vous faire d\u00e9faut d\u00e8s que le contenu r\u00e9el devient complexe.<\/p>\n<p>Si vous \u00eates un \u00e9diteur ou une \u00e9quipe de r\u00e9f\u00e9rencement et que vous avez besoin de savoir dans quelle mesure un contenu int\u00e8gre r\u00e9ellement l\u2019IA, et pas seulement s\u2019il d\u00e9passe un certain seuil, c\u2019est pr\u00e9cis\u00e9ment pour cela que le d\u00e9tecteur d\u2019Undetectable AI a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u.<\/p>\n<p>Testez-y votre prochain cas limite et d\u00e9couvrez le nombre r\u00e9el. Essayez <a href=\"https:\/\/undetectable.ai\/fr\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">IA ind\u00e9tectable<\/a> aujourd'hui.<!--\nDebug List of Changed Links:\nBefore: https:\/\/undetectable.ai\/ai-detector\nAfter: https:\/\/undetectable.ai\/fr\/ai-detector\nBefore: https:\/\/undetectable.ai\/\nAfter: https:\/\/undetectable.ai\/fr\/\n--><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":15,"featured_media":32168,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_themeisle_gutenberg_block_has_review":false,"footnotes":""},"categories":[32],"tags":[],"class_list":["post-23866","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-content-detection"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/23866","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/15"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=23866"}],"version-history":[{"count":15,"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/23866\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":32194,"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/23866\/revisions\/32194"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/32168"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=23866"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=23866"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=23866"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}