{"id":33413,"date":"2026-10-15T14:25:58","date_gmt":"2026-10-15T14:25:58","guid":{"rendered":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/?p=33413"},"modified":"2026-10-28T17:12:33","modified_gmt":"2026-10-28T17:12:33","slug":"is-claude-ai-detectable","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/fr\/is-claude-ai-detectable\/","title":{"rendered":"Is Claude AI Detectable? Claude Opus, Sonnet, and Haiku Explained"},"content":{"rendered":"<p>Claude AI can draft an essay, a press release, or a product page so smoothly that even seasoned editors do a double take. So how do you tell when the polished text on your desk came from Claude AI instead of a person?<\/p>\n\n\n\n<p>A <a href=\"https:\/\/www.pewresearch.org\/internet\/2026\/06\/17\/americans-and-ai-2026-chatbots-smart-devices-and-views-on-impact\/\" data-type=\"link\" data-id=\"https:\/\/www.pewresearch.org\/internet\/2026\/06\/17\/americans-and-ai-2026-chatbots-smart-devices-and-views-on-impact\/\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">\u00c9tude du Pew Research Center de 2026<\/a> revealed that about 49% of Americans use AI chatbots, with roughly 6% saying they use Claude. This popularity increases the risk that undisclosed AI-generated content will make its way into school assignments, official publications, and online content undetected.<\/p>\n\n\n\n<p>Si le contenu g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par l'IA menace l'int\u00e9grit\u00e9 de votre contenu, il est primordial d'apprendre \u00e0 mettre en place des strat\u00e9gies de d\u00e9tection efficaces. Dans cet article, nous expliquons comment <a href=\"https:\/\/undetectable.ai\/blog\/who-owns-claude-ai\/\" target=\"_blank\" data-type=\"link\" data-id=\"https:\/\/undetectable.ai\/blog\/who-owns-claude-ai\/\" rel=\"noreferrer noopener\">Claude<\/a> son fonctionnement, les signaux qu'il g\u00e9n\u00e8re et la mani\u00e8re d'identifier les contenus g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par Claude gr\u00e2ce \u00e0 une combinaison d'examen manuel et de d\u00e9tection par IA.<\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<p class=\"has-text-align-center\"><strong>Principaux enseignements<\/strong><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Aucune m\u00e9thode ne permet de prouver de mani\u00e8re d\u00e9finitive que Claude est l'auteur d'un texte ; l'approche la plus fiable consiste donc \u00e0 associer une v\u00e9rification manuelle \u00e0 une d\u00e9tection par IA.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Le filigrane propre \u00e0 Claude ne peut pas aider les utilisateurs lambda, car seule Anthropic d\u00e9tient la cl\u00e9 ; les d\u00e9tecteurs tiers ne peuvent donc pas le lire.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Claude a des habitudes reconnaissables, telles que les phrases incompl\u00e8tes, les r\u00e9v\u00e9lations introduites par des deux-points ou des tirets longs, les phrases \u00e9vasives encha\u00een\u00e9es et les formules de remplissage comme \u201c Voil\u00e0 le truc \u201d, mais celles-ci varient en fonction des mises \u00e0 jour du mod\u00e8le et du style demand\u00e9 par l'utilisateur.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Les d\u00e9tecteurs d'IA \u00e9valuent la probabilit\u00e9 \u00e0 l'aide d'indicateurs tels que la perplexit\u00e9 et la r\u00e9gularit\u00e9, et ils identifient rarement le mod\u00e8le sp\u00e9cifique \u00e0 l'origine d'un texte.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>TruthScan \u00e9tait le seul d\u00e9tecteur \u00e0 expliquer ses r\u00e9sultats \u00e0 l'aide d'une br\u00e8ve analyse et d'indicateurs cl\u00e9s, tandis qu'Originality AI et Pangram se contentaient de mettre en \u00e9vidence des phrases.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator has-alpha-channel-opacity\"\/>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Le contenu de Claude est-il d\u00e9tectable ?<\/h2>\n\n\n\n<p>\u00c0 l'heure actuelle, aucune m\u00e9thode ne permet de confirmer de mani\u00e8re d\u00e9finitive si Claude est \u00e0 l'origine d'un contenu donn\u00e9. Toutefois, en combinant une analyse manuelle et une d\u00e9tection par IA, vous pouvez vous forger une opinion \u00e9clair\u00e9e sur l'origine d'un contenu.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Claude reproduit suffisamment de sch\u00e9mas d'\u00e9criture r\u00e9currents pour permettre une analyse manuelle visant \u00e0 identifier les signes potentiels d'un texte g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par l'IA. Parall\u00e8lement, la d\u00e9tection par IA permet d'\u00e9valuer les similitudes entre un texte suspect et des exemples g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par Claude, ce qui fournit des \u00e9l\u00e9ments suppl\u00e9mentaires pour \u00e9valuer son origine probable.<\/p>\n\n\n\n<p>Il convient de noter que Claude pr\u00e9voit de mettre en place un syst\u00e8me de filigranes invisibles. Cependant, seules Anthropic et ses outils de d\u00e9tection officiels peuvent acc\u00e9der \u00e0 la cl\u00e9 permettant de r\u00e9v\u00e9ler ces filigranes.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Les d\u00e9tecteurs d'IA peuvent-ils identifier les contenus g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par Claude ?<\/h3>\n\n\n\n<p>Les d\u00e9tecteurs d'IA permettent d'\u00e9valuer la probabilit\u00e9 qu'un contenu ait \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9 ou modifi\u00e9 par l'IA. Ils calculent des scores de probabilit\u00e9 en analysant les donn\u00e9es d'entr\u00e9e \u00e0 la recherche de motifs communs aux \u00e9chantillons g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par l'IA pr\u00e9sents dans leurs donn\u00e9es d'apprentissage.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Cependant, tr\u00e8s peu de d\u00e9tecteurs sont capables d'identifier le mod\u00e8le sp\u00e9cifique \u00e0 l'origine d'un r\u00e9sultat. Si l'attribution du mod\u00e8le rev\u00eat une importance particuli\u00e8re, la comparaison manuelle du texte avec des exemples g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par Claude pourrait fournir davantage d'indices, m\u00eame si aucune de ces deux m\u00e9thodes ne permet d'obtenir une confirmation fiable.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Est-ce que Claude a un filigrane ?<\/h2>\n\n\n\n<p>Oui. Anthropic pr\u00e9voit de former les futurs mod\u00e8les Claude \u00e0 int\u00e9grer des filigranes statistiques invisibles dans leurs textes g\u00e9n\u00e9r\u00e9s. Cette mesure vise \u00e0 se conformer aux r\u00e8gles de transparence pr\u00e9vues par la loi europ\u00e9enne sur l\u2019IA, qui exigent des fournisseurs de moteurs g\u00e9n\u00e9ratifs qu\u2019ils rendent les contenus synth\u00e9tiques identifiables et lisibles par machine.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Comment fonctionne le tatouage num\u00e9rique ?<\/h3>\n\n\n\n<p>Claude g\u00e9n\u00e8re des r\u00e9ponses qui pr\u00e9disent la suite d'un passage de texte, une par une, jusqu'\u00e0 ce qu'une id\u00e9e compl\u00e8te se dessine. Les mots ou expressions qu'il choisit proviennent des sch\u00e9mas qui sont apparus fr\u00e9quemment dans ses donn\u00e9es d'entra\u00eenement.<\/p>\n\n\n\n<p>Par exemple, si l'outil g\u00e9n\u00e8re la phrase \u201c La glace \u00e0 la vanille a un go\u00fbt\u2026 \u201d, il y a de fortes chances que davantage d'exemples dans les donn\u00e9es d'apprentissage indiquent \u201c sucr\u00e9 \u201d plut\u00f4t que \u201c \u00e9pic\u00e9 \u201d, ce qui influence le choix global de l'outil de g\u00e9n\u00e9ration.<\/p>\n\n\n\n<p>Il arrive toutefois que Claude doive choisir entre deux ou plusieurs options dont la probabilit\u00e9 est pratiquement identique. Par exemple, la phrase \u201c La glace \u00e0 la vanille a un go\u00fbt\u2026 \u201d pourrait amener Claude \u00e0 choisir entre les options \u201c sucr\u00e9 \u201d, \u201c onctueux \u201d ou \u201c subtil \u201d. Comme toutes ces r\u00e9ponses sont appropri\u00e9es, Claude choisit la suite au hasard.<\/p>\n\n\n\n<p>Claude int\u00e8gre son filigrane dans ces choix sans enjeu particulier. Plut\u00f4t que de s\u00e9lectionner des mots au hasard, le mod\u00e8le suit un sch\u00e9ma statistique cod\u00e9 dans une cl\u00e9 propri\u00e9taire. Cela modifie subtilement la probabilit\u00e9 de certains choix de mots, cr\u00e9ant ainsi un sch\u00e9ma que les personnes ayant acc\u00e8s \u00e0 la cl\u00e9 correspondante peuvent d\u00e9tecter.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Les d\u00e9tecteurs d'IA peuvent-ils rep\u00e9rer les filigranes de Claude ?<\/h3>\n\n\n\n<p>Non. Claude g\u00e9n\u00e8re des filigranes \u00e0 partir d'un mod\u00e8le statistique auquel seule Anthropic a acc\u00e8s. Les d\u00e9tecteurs d'IA tiers ne sont pas en mesure d'identifier ce mod\u00e8le et s'appuient plut\u00f4t sur les mod\u00e8les qu'ils ont appris \u00e0 partir de donn\u00e9es d'entra\u00eenement.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Claude a-t-il un style d'\u00e9criture reconnaissable ?<\/h2>\n\n\n\n<p>Oui et non. Bien que Claude ne suive pas de mod\u00e8le d'\u00e9criture fixe, ses processus d'entra\u00eenement et de post-entra\u00eenement l'ont amen\u00e9 \u00e0 privil\u00e9gier certains sch\u00e9mas d'\u00e9criture sp\u00e9cifiques pour les requ\u00eates qui ne pr\u00e9cisent ni style ni ton.<\/p>\n\n\n\n<p>On ne sait pas si Anthropic a d\u00e9lib\u00e9r\u00e9ment favoris\u00e9 ces tendances, mais celles-ci apparaissent suffisamment souvent pour que les lecteurs puissent les reconna\u00eetre.<\/p>\n\n\n\n<p>Parmi les particularit\u00e9s stylistiques que l'on a relev\u00e9es chez Claude, on peut citer :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Extraits : <\/strong>Claude peut utiliser des phrases courtes et incompl\u00e8tes pour souligner un point ou cr\u00e9er une pause d\u00e9lib\u00e9r\u00e9e.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Le tiret long ou le tiret d'interruption permet de : <\/strong>Claude pr\u00e9sente parfois un concept \u00e0 l'aide d'une courte phrase suivie d'un deux-points ou d'un tiret long, puis donne une br\u00e8ve explication ou une pr\u00e9cision (par exemple : \u201c L'explication : la compartimentation \u201d).<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Empilement de haies : <\/strong>Claude peut combiner plusieurs expressions nuanc\u00e9es dans une m\u00eame phrase, telles que \u201c Cela pourrait \u00e9ventuellement sugg\u00e9rer \u201d ou \u201c Cela pourrait peut-\u00eatre indiquer \u201d, ce qui donne aux propos un ton excessivement prudent.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Annonces : <\/strong>Souvent, Claude ins\u00e8re des phrases de remplissage avant d'en venir au fait. (Par exemple : \u201c Voil\u00e0 le truc \u201d, \u201c Voil\u00e0 pourquoi c'est important \u201d.)<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Ces sch\u00e9mas de r\u00e9daction peuvent \u00e9voluer \u00e0 mesure que les mod\u00e8les de Claude \u00e9voluent et s'adaptent au cours de l'entra\u00eenement et apr\u00e8s celui-ci. Les utilisateurs peuvent \u00e9galement influencer le r\u00e9sultat en pr\u00e9cisant un style ou un ton particulier dans leurs consignes. <\/p>\n\n\n\n<p>L'analyse manuelle peut s'av\u00e9rer efficace pour les quelques exemples n\u00e9cessitant peu de modifications et dont les sp\u00e9cifications sont claires, mais elle risque de passer \u00e0 c\u00f4t\u00e9 de r\u00e9sultats r\u00e9dig\u00e9s dans un style diff\u00e9rent.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Claude indique que les d\u00e9tecteurs d'IA recherchent<\/h2>\n\n\n\n<p>Bien que les d\u00e9tecteurs d\u2019IA n\u2019aient pas acc\u00e8s \u00e0 la cl\u00e9 priv\u00e9e permettant de d\u00e9coder les filigranes cach\u00e9s de Claude, ils peuvent n\u00e9anmoins \u00e9valuer la probabilit\u00e9 qu\u2019un contenu ait \u00e9t\u00e9 g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par l\u2019IA en l\u2019analysant \u00e0 la recherche de sch\u00e9mas statistiques et linguistiques caract\u00e9ristiques des productions de Claude. Nous passons en revue ci-dessous les indices les plus courants.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Perplexit\u00e9<\/h3>\n\n\n\n<p>Comme indiqu\u00e9 plus haut, Claude s\u00e9lectionne les mots en fonction de probabilit\u00e9s statistiques. Les d\u00e9tecteurs d'IA partent de ce principe : ils \u00e9valuent la pr\u00e9visibilit\u00e9 des mots pour estimer la probabilit\u00e9 qu'un texte ait \u00e9t\u00e9 g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par une IA.<\/p>\n\n\n\n<p>Cette mesure est appel\u00e9e \u00ab perplexit\u00e9 \u00bb. Une perplexit\u00e9 plus \u00e9lev\u00e9e, ou une meilleure pr\u00e9visibilit\u00e9 des mots, implique que l'auteur a su imaginer de nouvelles fa\u00e7ons cr\u00e9atives d'exprimer une id\u00e9e. \u00c0 l'inverse, une perplexit\u00e9 plus faible indique une tendance \u00e0 privil\u00e9gier des encha\u00eenements de mots plus \u00ab s\u00fbrs \u00bb, une caract\u00e9ristique courante des textes g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par l'IA.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">L'\u00e9clatement<\/h3>\n\n\n\n<p>En r\u00e8gle g\u00e9n\u00e9rale, les auteurs humains varient la longueur des phrases et des paragraphes pour mettre l'accent sur certains \u00e9l\u00e9ments, transmettre un ton particulier ou exprimer une \u00e9motion. \u00c0 l'inverse, les outils d'IA ne disposent pas d'un m\u00e9canisme interne leur permettant de comprendre de mani\u00e8re subjective l'accent, le ton ou l'\u00e9motion ; ils se contentent de reproduire des sch\u00e9mas tir\u00e9s d'exemples pr\u00e9sents dans les donn\u00e9es d'entra\u00eenement.<\/p>\n\n\n\n<p>Le processus de g\u00e9n\u00e9ration privil\u00e9gie g\u00e9n\u00e9ralement les choix qui s'inscrivent dans des sch\u00e9mas linguistiques familiers, ce qui se traduit par des structures de phrases pr\u00e9visibles et coh\u00e9rentes.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Mod\u00e8les linguistiques<\/h3>\n\n\n\n<p>Comme indiqu\u00e9 plus haut, Claude produit des sch\u00e9mas linguistiques r\u00e9currents que les lecteurs pourraient \u00eatre en mesure de rep\u00e9rer. Les d\u00e9tecteurs d'IA peuvent \u00e9galement analyser les textes soumis \u00e0 la recherche de ces sch\u00e9mas s'ils ont \u00e9t\u00e9 expos\u00e9s \u00e0 des exemples g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par Claude lors de leur apprentissage.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>Cependant, les d\u00e9tecteurs d'IA distinguent rarement le mod\u00e8le sp\u00e9cifique utilis\u00e9 pour g\u00e9n\u00e9rer un r\u00e9sultat. Lors de leurs analyses, ils comparent le texte \u00e0 des sch\u00e9mas r\u00e9currents dans les r\u00e9sultats de tous les mod\u00e8les, plut\u00f4t que d'identifier les sch\u00e9mas propres \u00e0 chacun d'entre eux.<\/p>\n\n\n\n<p>Voici quelques exemples de sch\u00e9mas linguistiques g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par l'IA que les d\u00e9tecteurs d'IA recherchent g\u00e9n\u00e9ralement :<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>Vocabulaire<\/li>\n\n\n\n<li>Syntaxe<\/li>\n\n\n\n<li>Structure des phrases<\/li>\n\n\n\n<li>Structure du discours<\/li>\n\n\n\n<li>Coh\u00e9rence stylistique<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Performances des principaux d\u00e9tecteurs sur le corpus Claude Text<\/h2>\n\n\n\n<p>Pour vous aider \u00e0 choisir le d\u00e9tecteur d\u2019IA le plus adapt\u00e9 \u00e0 un texte suspect, nous avons test\u00e9 quelques-uns des meilleurs d\u00e9tecteurs d\u2019IA du moment : Originality AI, Pangram et TruthScan. Nous avons utilis\u00e9 chaque d\u00e9tecteur pour analyser un texte g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par Claude sans modification, un texte g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par Claude l\u00e9g\u00e8rement modifi\u00e9, ainsi qu\u2019un essai r\u00e9dig\u00e9 par un humain et tir\u00e9 du num\u00e9ro de 2020 du Crimson. <a href=\"https:\/\/www.thecrimson.com\/topic\/sponsored-successful-harvard-essays-2020\/\" rel=\"nofollow noopener\" target=\"_blank\">liste des dissertations retenues \u00e0 Harvard<\/a>. Chaque extrait comptait entre 400 et 600 mots environ.<\/p>\n\n\n\n<p>Voici les r\u00e9sultats du test :<\/p>\n\n\n\n<figure class=\"wp-block-table\"><table class=\"has-fixed-layout\"><tbody><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\"><strong>\u00c9chantillon<\/strong><\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\"><strong>Originalit\u00e9 AI<\/strong><\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\"><strong>Pangram<\/strong><\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\"><strong>TruthScan<\/strong><\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">Exemple d'IA<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">100% AI<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">100% AI<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">84% IA<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">Exemple d'IA modifi\u00e9<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">100% AI<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">100% AI<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">80% IA<\/td><\/tr><tr><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">Exemple r\u00e9dig\u00e9 par un humain<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">100% Humain<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">100% Humain<\/td><td class=\"has-text-align-center\" data-align=\"center\">27% IA (Probablement un humain)<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Originalit\u00e9 AI<\/h3>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"535\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Originality-AI-AI-Sample-1024x535.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-33420\" title=\"\" 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src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Originality-AI-Human-Written-Sample-1024x538.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-33422\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Originality-AI-Human-Written-Sample-1024x538.jpg 1024w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Originality-AI-Human-Written-Sample-300x158.jpg 300w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Originality-AI-Human-Written-Sample-768x404.jpg 768w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Originality-AI-Human-Written-Sample-1536x807.jpg 1536w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Originality-AI-Human-Written-Sample-18x9.jpg 18w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Originality-AI-Human-Written-Sample.jpg 1949w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p><a href=\"https:\/\/undetectable.ai\/blog\/originality-ai-review\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Originalit\u00e9 AI<\/a> Il a correctement class\u00e9 les \u00e9chantillons g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par l'IA comme \u00ab 100% AI written \u00bb et l'\u00e9chantillon humain comme \u00ab 100% original \u00bb. Cependant, il n'explique pas le raisonnement qui sous-tend ses verdicts, se contentant de mettre en \u00e9vidence les phrases suspectes. Ce manque d'informations rend le processus d'\u00e9valuation plus opaque, obligeant les \u00e9valuateurs \u00e0 deviner les raisons pour lesquelles chaque \u00e9nonc\u00e9 a suscit\u00e9 des soup\u00e7ons.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Pangram<\/h3>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"488\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Pangram-AI-Sample-1024x488.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-33423\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Pangram-AI-Sample-1024x488.jpg 1024w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Pangram-AI-Sample-300x143.jpg 300w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Pangram-AI-Sample-768x366.jpg 768w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Pangram-AI-Sample-1536x731.jpg 1536w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Pangram-AI-Sample-18x9.jpg 18w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Pangram-AI-Sample.jpg 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"482\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Pangram-Edited-AI-Sample-1024x482.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-33425\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Pangram-Edited-AI-Sample-1024x482.jpg 1024w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Pangram-Edited-AI-Sample-300x141.jpg 300w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Pangram-Edited-AI-Sample-768x361.jpg 768w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Pangram-Edited-AI-Sample-1536x722.jpg 1536w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Pangram-Edited-AI-Sample-18x8.jpg 18w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Pangram-Edited-AI-Sample.jpg 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"604\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Pangram-Human-Written-Sample-1024x604.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-33426\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Pangram-Human-Written-Sample-1024x604.jpg 1024w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Pangram-Human-Written-Sample-300x177.jpg 300w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Pangram-Human-Written-Sample-768x453.jpg 768w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Pangram-Human-Written-Sample-1536x905.jpg 1536w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Pangram-Human-Written-Sample-18x12.jpg 18w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/Pangram-Human-Written-Sample.jpg 1737w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>\u00c0 l'instar d'Originality AI, Pangram a class\u00e9 avec pr\u00e9cision tous les \u00e9chantillons, mais n'a fourni aucune explication sur son processus de prise de d\u00e9cision. Cependant, les surlignages au niveau des phrases propos\u00e9s par Pangram offrent moins de vari\u00e9t\u00e9 de couleurs, ce qui rend plus difficile l'identification des passages suspects. Ce manque d'informations oblige les lecteurs \u00e0 deviner comment le d\u00e9tecteur a calcul\u00e9 son score.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">TruthScan<\/h3>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"613\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-AI-Sample-1024x613.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-33427\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-AI-Sample-1024x613.jpg 1024w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-AI-Sample-300x180.jpg 300w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-AI-Sample-768x460.jpg 768w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-AI-Sample-1536x920.jpg 1536w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-AI-Sample-18x12.jpg 18w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-AI-Sample.jpg 1710w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"580\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-AI-Sample-Detailed-AI-Analysis-1024x580.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-33428\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-AI-Sample-Detailed-AI-Analysis-1024x580.jpg 1024w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-AI-Sample-Detailed-AI-Analysis-300x170.jpg 300w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-AI-Sample-Detailed-AI-Analysis-768x435.jpg 768w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-AI-Sample-Detailed-AI-Analysis-1536x870.jpg 1536w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-AI-Sample-Detailed-AI-Analysis-18x10.jpg 18w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-AI-Sample-Detailed-AI-Analysis.jpg 1808w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"633\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-Edited-AI-Sample-1024x633.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-33429\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-Edited-AI-Sample-1024x633.jpg 1024w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-Edited-AI-Sample-300x185.jpg 300w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-Edited-AI-Sample-768x474.jpg 768w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-Edited-AI-Sample-1536x949.jpg 1536w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-Edited-AI-Sample-18x12.jpg 18w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-Edited-AI-Sample.jpg 1658w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"532\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-Edited-AI-Sample-Detailed-AI-Analysis-1024x532.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-33430\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-Edited-AI-Sample-Detailed-AI-Analysis-1024x532.jpg 1024w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-Edited-AI-Sample-Detailed-AI-Analysis-300x156.jpg 300w, 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srcset=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-Human-Written-Sample-1024x729.jpg 1024w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-Human-Written-Sample-300x214.jpg 300w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-Human-Written-Sample-768x547.jpg 768w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-Human-Written-Sample-1536x1093.jpg 1439w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-Human-Written-Sample-18x12.jpg 18w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-Human-Written-Sample.jpg 1438w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"529\" src=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-Human-Written-Sample-Detailed-AI-Analysis-1024x529.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-33432\" title=\"\" srcset=\"https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-Human-Written-Sample-Detailed-AI-Analysis-1024x529.jpg 1024w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-Human-Written-Sample-Detailed-AI-Analysis-300x155.jpg 300w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-Human-Written-Sample-Detailed-AI-Analysis-768x397.jpg 768w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-Human-Written-Sample-Detailed-AI-Analysis-1536x794.jpg 1536w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-Human-Written-Sample-Detailed-AI-Analysis-18x9.jpg 18w, https:\/\/undetectable.ai/blog\/wp-content\/uploads\/2026\/10\/TruthScan-Human-Written-Sample-Detailed-AI-Analysis.jpg 1982w\" sizes=\"auto, (max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<p>Tout comme les autres d\u00e9tecteurs test\u00e9s, <a href=\"http:\/\/truthscan.com\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">TruthScan<\/a> a correctement class\u00e9 tous les \u00e9chantillons. Cependant, il a \u00e9galement apport\u00e9 un \u00e9clairage plus approfondi gr\u00e2ce \u00e0 sa section d'analyse d\u00e9taill\u00e9e. Il expliquait, dans un court paragraphe, le raisonnement \u00e0 l'origine de chaque score de d\u00e9tection, puis \u00e9num\u00e9rait les indicateurs cl\u00e9s sugg\u00e9rant une intervention de l'IA ou une r\u00e9daction humaine.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Guide \u00e9tape par \u00e9tape pour d\u00e9tecter les contenus g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par Claude<\/h2>\n\n\n\n<p>Bien qu'aucune m\u00e9thode ne permette de confirmer formellement que Claude a g\u00e9n\u00e9r\u00e9 un texte, une combinaison strat\u00e9gique d'analyse manuelle et de d\u00e9tection par IA peut mettre en \u00e9vidence des sch\u00e9mas caract\u00e9ristiques de l'\u00e9criture g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par l'IA. Nous expliquons comment proc\u00e9der dans les \u00e9tapes ci-dessous.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Premi\u00e8re \u00e9tape : analyser l'\u00e9chantillon manuellement<\/h3>\n\n\n\n<p>La premi\u00e8re \u00e9tape consiste \u00e0 analyser manuellement le texte suspect \u00e0 la recherche d'indices linguistiques g\u00e9n\u00e9ralement associ\u00e9s \u00e0 Claude et \u00e0 d'autres moteurs g\u00e9n\u00e9ratifs. Parmi ces indices, on peut citer les structures de phrases r\u00e9p\u00e9titives, les tournures pr\u00e9visibles et l'utilisation excessive de mots de liaison.<\/p>\n\n\n\n<p>Les textes g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par l'IA manqueront \u00e9galement de profondeur et de r\u00e9flexion personnelle. Ils s'appuient sur des g\u00e9n\u00e9ralisations vagues, se contentant souvent d'effleurer un sujet plut\u00f4t que de construire un argumentaire solidement \u00e9tay\u00e9.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00c0 l'inverse, les textes r\u00e9dig\u00e9s par des humains s'appuient souvent sur des anecdotes et des exemples personnels pour \u00e9tayer des opinions personnelles. Ils apportent des pr\u00e9cisions plut\u00f4t que de reprendre des arguments qui circulent d\u00e9j\u00e0 abondamment ailleurs.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Deuxi\u00e8me \u00e9tape : comparer le texte avec des \u00e9crits ant\u00e9rieurs<\/h3>\n\n\n\n<p>Les diff\u00e9rences stylistiques peuvent constituer un indice potentiel de l'utilisation de l'IA, en particulier lorsque ces diff\u00e9rences apparaissent dans des ouvrages publi\u00e9s \u00e0 quelques mois d'intervalle. Bien que ces changements puissent r\u00e9sulter d'une r\u00e9orientation de l'approche de l'auteur ou d'une aide \u00e9ditoriale, ils m\u00e9ritent d'\u00eatre examin\u00e9s de plus pr\u00e8s lorsqu'ils sont associ\u00e9s \u00e0 d'autres indicateurs.<\/p>\n\n\n\n<p>Si vous avez acc\u00e8s aux travaux ant\u00e9rieurs de l\u2019auteur, comparez-les avec l\u2019\u00e9chantillon suspect. Recherchez des diff\u00e9rences notables au niveau du vocabulaire, de la structure des phrases, du ton, de l\u2019organisation des paragraphes et du niveau de d\u00e9tail.\u00a0<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Troisi\u00e8me \u00e9tape : consulter un d\u00e9tecteur d'IA<\/h3>\n\n\n\n<p>As mentioned, AI text detectors can help you quickly assess whether a sample contains patterns associated with AI-generated writing. Most detectors train on Claude models, studying outputs from the Haiku, Sonnet, Opus, and Fable tiers to identify patterns that distinguish them from human-written content.<\/p>\n\n\n\n<p>La plupart des outils mettent en \u00e9vidence certains passages, en isolant les phrases qui ressemblent le plus \u00e0 des textes g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par une IA. Des outils tels que TruthScan peuvent \u00e9galement fournir des explications \u00e9crites sur les sch\u00e9mas qui ont contribu\u00e9 au score global de d\u00e9tection. Vous pouvez comparer ces informations avec vos observations manuelles afin d'affiner votre \u00e9valuation.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Questions fr\u00e9quemment pos\u00e9es<\/h2>\n\n\n<div id=\"rank-math-faq\" class=\"rank-math-block\">\n<div class=\"rank-math-list\">\n<div id=\"faq-question-1793200024077\" class=\"rank-math-list-item\">\n<h3 class=\"rank-math-question\">Les d\u00e9tecteurs d'IA peuvent-ils signaler les contenus r\u00e9\u00e9crits par Claude ?<\/h3>\n<div class=\"rank-math-answer\">\n\n<p>Les d\u00e9tecteurs d'IA peuvent analyser un contenu \u00e0 la recherche d'indices g\u00e9n\u00e9ralement associ\u00e9s \u00e0 l'IA g\u00e9n\u00e9rative. Cependant, ils utilisent ces indices pour \u00e9valuer la probabilit\u00e9 qu'un contenu ait \u00e9t\u00e9 g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par l'IA, plut\u00f4t que pour \u00e9mettre un verdict d\u00e9finitif. De plus, tr\u00e8s peu de d\u00e9tecteurs d'IA sont capables d'identifier explicitement le mod\u00e8le utilis\u00e9.\u00a0<\/p>\n\n<\/div>\n<\/div>\n<div id=\"faq-question-1793200036009\" class=\"rank-math-list-item\">\n<h3 class=\"rank-math-question\">Est-ce que Claude a un filigrane ?<\/h3>\n<div class=\"rank-math-answer\">\n\n<p>Oui. Conform\u00e9ment \u00e0 la loi europ\u00e9enne sur l'IA, Anthropic pr\u00e9voit d'int\u00e9grer des filigranes dans tous les textes g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par les mod\u00e8les Claude lanc\u00e9s \u00e0 compter du 2 ao\u00fbt 2026. Toutefois, seuls Anthropic et ses outils de d\u00e9tection officiels auront acc\u00e8s \u00e0 la cl\u00e9 permettant de d\u00e9tecter ces filigranes.\u00a0<\/p>\n\n<\/div>\n<\/div>\n<div id=\"faq-question-1793200046406\" class=\"rank-math-list-item\">\n<h3 class=\"rank-math-question\">Les r\u00e9\u00e9critures rendront-elles ind\u00e9tectable le texte g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par Claude ?<\/h3>\n<div class=\"rank-math-answer\">\n\n<p>Cela d\u00e9pend de l'ampleur des modifications apport\u00e9es. Des r\u00e9\u00e9critures importantes peuvent effacer les sch\u00e9mas linguistiques et statistiques que les d\u00e9tecteurs d'IA utilisent pour signaler les contenus g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par l'IA, r\u00e9duisant ainsi le risque de d\u00e9tection. \u00c0 l'inverse, des modifications mineures peuvent conserver ces sch\u00e9mas, ce qui facilite la d\u00e9tection.<\/p>\n\n<\/div>\n<\/div>\n<div id=\"faq-question-1793200053489\" class=\"rank-math-list-item\">\n<h3 class=\"rank-math-question\">Les r\u00e9\u00e9critures de Claude suppriment-elles les filigranes ?<\/h3>\n<div class=\"rank-math-answer\">\n\n<p>Comme pour la question pr\u00e9c\u00e9dente, cela d\u00e9pend de l'ampleur des modifications apport\u00e9es. Une r\u00e9\u00e9criture qui remplace chaque mot supprime les motifs qui permettent de d\u00e9tecter le filigrane. En revanche, des modifications mineures peuvent pr\u00e9server ces motifs.\u00a0<\/p>\n\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">R\u00e9flexions finales&nbsp;<\/h2>\n\n\n\n<p>Les textes g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par Claude pr\u00e9sentent des sch\u00e9mas r\u00e9currents que tant les mod\u00e9rateurs exp\u00e9riment\u00e9s que les outils de d\u00e9tection bas\u00e9s sur l'IA sont capables de reconna\u00eetre. Lors de l'\u00e9valuation d'un texte suspect, combinez l'analyse manuelle et la d\u00e9tection par IA afin de parvenir \u00e0 une conclusion aussi \u00e9clair\u00e9e que possible.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p>IA ind\u00e9tectables <a href=\"https:\/\/undetectable.ai\/fr\/ai-detector\" target=\"_blank\" data-type=\"link\" data-id=\"https:\/\/undetectable.ai\/fr\/ai-detector\" rel=\"noreferrer noopener\">D\u00e9tecteur d'IA<\/a> C'est une excellente solution pour la d\u00e9tection de texte g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par une IA. Gr\u00e2ce \u00e0 la technologie TruthScan, cet outil analyse le texte \u00e0 la recherche de sch\u00e9mas statistiques et linguistiques caract\u00e9ristiques des productions g\u00e9n\u00e9r\u00e9es par l'IA, puis combine ces indices pour calculer la probabilit\u00e9 d'une intervention de l'IA.&nbsp;<\/p>\n<!--\nDebug List of Changed Links:\nBefore: https:\/\/undetectable.ai\/ai-detector\nAfter: https:\/\/undetectable.ai\/fr\/ai-detector\n-->","protected":false},"excerpt":{"rendered":"","protected":false},"author":15,"featured_media":33419,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_themeisle_gutenberg_block_has_review":false,"footnotes":""},"categories":[5],"tags":[],"class_list":["post-33413","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-reviews"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/33413","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=33413"}],"version-history":[{"count":7,"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/33413\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":33439,"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/33413\/revisions\/33439"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/33419"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=33413"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=33413"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/undetectable.ai/blog\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=33413"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}