Détecteur de texte IA
Détectez si un texte a été écrit par une IA grâce à 9 signaux IA et 6 marqueurs humains (ironie, ton familier, citations sourcées). Analyse 100 % locale, français, anglais et espagnol.
Identifier un texte rédigé par une intelligence artificielle est devenu un enjeu quotidien pour les enseignants, les rédacteurs, les recruteurs et les éditeurs.
9 signaux IA et 6 marqueurs humains
Signaux IA : variation des phrases (burstiness), richesse lexicale, marqueurs LLM (hedging), entropie locale, régularité des paragraphes, connecteurs logiques, vocabulaire abstrait, uniformité de ton et structure intro-développement-conclusion. Marqueurs humains : citations sourcées avec attribution, digressions parenthétiques, ton familier et expressions spontanées, ironie et voix personnelle, densité de noms propres, fin sèche sans morale.
100 % local et confidentiel
Le score (0–100 %) est calculé intégralement dans votre navigateur. Aucun texte n'est transmis à un serveur. La langue — français, anglais ou espagnol — est détectée automatiquement.
Comment interpréter le score
≥ 70 % → probablement IA · 40–70 % → mixte ou incertain · < 40 % → probablement humain. La fiabilité augmente avec la longueur : 150 mots minimum, 500 mots pour une fiabilité élevée.
Collez un texte de 50 mots minimum pour démarrer l'analyse.
Détecteur de texte IA
Pourquoi utiliser un détecteur de texte IA ?
Avec la démocratisation de ChatGPT, Gemini et Claude, distinguer un texte humain d'un texte généré par IA est devenu un enjeu majeur pour les enseignants, rédacteurs et recruteurs. La prolifération de contenus générés automatiquement fragilise l'évaluation scolaire, pollue les médias et complique la sélection de candidats authentiques dans les processus RH. Les enseignants doivent pouvoir vérifier les dissertations de leurs étudiants, les éditeurs souhaitent garantir l'authenticité des articles qu'ils publient, et les recruteurs ont besoin de s'assurer que les lettres de motivation reflètent réellement le profil du candidat. Grâce à son analyse 100 % locale et son approche bidirectionnelle combinant 9 signaux IA et 6 marqueurs humains, cet outil offre une alternative confidentielle et sans abonnement aux détecteurs commerciaux.
Notre approche bidirectionnelle — 9 signaux IA combinés à 6 marqueurs humains — réduit considérablement les faux positifs par rapport aux détecteurs classiques unidirectionnels.
L'analyse est 100 % locale : aucun texte n'est envoyé à un serveur, garantissant la confidentialité totale de vos documents sensibles.
Cas d'utilisation courants
- Enseignant / Professeur
- Vérifier si les copies et dissertations des étudiants ont été rédigées avec l'aide d'une IA générative avant la notation.
- Rédacteur / Éditeur de contenu
- Contrôler l'authenticité des articles reçus de contributeurs externes avant publication sur le site ou le blog.
- Recruteur / RH
- Évaluer si les lettres de motivation et réponses aux tests d'écriture des candidats sont authentiquement rédigées.
- Chercheur / Journaliste
- Analyser des sources textuelles pour identifier d'éventuels contenus générés automatiquement dans le cadre d'une investigation.
Comment fonctionne l'analyse bidirectionnelle
Collez ou saisissez le texte à analyser (minimum 50 mots). La langue est détectée automatiquement parmi le français, l'anglais et l'espagnol.
L'outil applique une approche bidirectionnelle. Axe IA (9 signaux pondérés) : régularité structurelle (32 %), matrice répétitive (12 %), marqueurs IA (10 %), connecteurs logiques (10 %), vocabulaire abstrait (10 %), uniformité de ton (10 %), burstiness (6 %), richesse lexicale (6 %) et entropie (4 %). Des bonus additionnels (répétition de n-grammes, longueur des mots, adverbes emphatiques, clichés LLM, conclusion moralisatrice) augmentent le score quand des patterns IA sont détectés.
Axe humain (6 marqueurs négatifs) : citations sourcées avec attribution, digressions parenthétiques, ton familier et expressions spontanées, ironie et voix personnelle, densité de noms propres spécifiques, fin sèche ou abrupte. Ces marqueurs réduisent le score car ils sont quasi impossibles à produire naturellement par une IA.
Chaque signal dispose de jeux de marqueurs distincts pour le français, l'anglais et l'espagnol. L'approche bidirectionnelle (signaux IA + marqueurs humains) réduit significativement les faux positifs. Interprétez le résultat : ≥ 70 % indique un texte probablement IA, 40-70 % un résultat mixte, et < 40 % un texte probablement humain.
Questions fréquentes
- Comment fonctionne la détection de texte IA ?
- L'outil combine deux axes. Axe IA : neuf signaux statistiques (variation des phrases, richesse lexicale, marqueurs LLM, entropie, régularité des paragraphes, connecteurs logiques, vocabulaire abstrait, uniformité de ton, structure template) pondérés pour produire un score de 0 à 100 %. Axe humain : six marqueurs (citations sourcées, digressions parenthétiques, ton familier, ironie, noms propres, fin sèche) réduisent le score quand des traits typiquement humains sont détectés. Cette approche bidirectionnelle limite les faux positifs.
- Quel pourcentage indique un texte généré par une IA ?
- Un score ≥ 70 % indique un texte probablement rédigé par une IA. Entre 40 % et 70 %, le résultat est mixte ou incertain — le texte peut être une réécriture IA, un texte humain très structuré, ou un texte académique. En dessous de 40 %, le texte est probablement d'origine humaine.
- L'outil peut-il détecter du texte généré par ChatGPT, Gemini ou Claude ?
- Oui, l'outil détecte les textes produits par les principaux modèles de langage (ChatGPT, Gemini, Claude, Mistral, etc.) car ils partagent les mêmes tendances statistiques : paragraphes réguliers, marqueurs hedging, connecteurs logiques fréquents et vocabulaire abstrait élevé. Cependant, un texte IA fortement remanié par un humain peut obtenir un score plus bas que sa réalité — c'est une limitation connue de toutes les approches heuristiques.
- Quelle est la fiabilité de l'analyse ?
- La fiabilité dépend directement de la longueur du texte. Pour moins de 150 mots, le résultat est peu fiable — l'outil l'indique explicitement. Entre 150 et 500 mots, la fiabilité est modérée. Au-delà de 500 mots, l'analyse est considérée fiable. L'outil affiche en permanence l'indicateur de fiabilité correspondant.
- Mes données personnelles sont-elles protégées ?
- Entièrement. Le calcul est réalisé à 100 % côté client, directement dans votre navigateur web. Aucune donnée personnelle n'est envoyée vers un serveur distant ni stockée. Toutes les informations restent sur votre appareil.
- Le texte analysé est-il envoyé à un serveur ?
- Non. L'intégralité de l'analyse est réalisée dans votre navigateur, en JavaScript pur. Aucun texte, aucun résultat et aucune donnée ne sont transmis à un serveur externe.
- Peut-on tromper ce détecteur ?
- Oui, dans une certaine mesure. Un texte IA remanié par un humain — ajout de phrases courtes, vocabulaire concret, ruptures de ton — obtiendra un score plus bas. Cependant, les 6 marqueurs humains rendent la détection plus robuste : un vrai texte humain contient naturellement de l'ironie, un ton familier, des citations sourcées ou des digressions que l'IA ne reproduit pas. À l'inverse, un humain très formel peut être signalé « Mixte / Incertain ».
- Quelles langues sont supportées ?
- Le détecteur supporte nativement le français, l'anglais et l'espagnol. La langue est détectée automatiquement à partir des mots fréquents du texte (stopwords). Chaque langue dispose de ses propres jeux de marqueurs pour les 9 signaux, garantissant une analyse culturellement adaptée.
Comprendre la détection de texte IA
Comment détecter si un texte a été écrit par une IA ?
Un détecteur de texte IA analyse des signaux IA (régularité des paragraphes, marqueurs hedging, connecteurs logiques, burstiness) et des marqueurs humains (ironie, ton familier, citations sourcées, digressions) pour attribuer un score de 0 à 100 % indiquant la probabilité d'une origine artificielle.
Quel score ChatGPT obtient-il sur un détecteur IA ?
Les textes générés par ChatGPT obtiennent généralement un score supérieur à 70 % sur les détecteurs statistiques, principalement à cause de la régularité de leurs paragraphes et de la densité élevée de marqueurs hedging.
Les détecteurs de texte IA sont-ils fiables ?
La fiabilité d'un détecteur de texte IA augmente avec la longueur du texte : un résultat est considéré fiable à partir de 500 mots. En dessous de 150 mots, les résultats sont peu fiables quelle que soit la méthode.
Comment fonctionne un détecteur de texte IA sans serveur ?
Un détecteur côté client calcule les signaux statistiques directement dans le navigateur en JavaScript, sans envoyer le texte à aucun serveur. Cela garantit la confidentialité totale du texte analysé.
Quel est le signal le plus discriminant pour détecter un texte IA ?
Côté IA, la régularité structurelle des paragraphes est le signal le plus discriminant (poids de 32 %). Côté humain, la présence d'ironie, de ton familier et de citations sourcées est le contre-signal le plus fiable. L'outil combine les deux axes pour limiter les faux positifs.
Outil créé le 18 mars 2026