AITurnitin

Quelle est la fiabilité du détecteur ?

Nous publions comment nous avons mesuré le détecteur et où il échoue. Lisez ceci avant de vous fier à un résultat.

Modèle

Nous faisons tourner le détecteur open source desklib AI-text detector (DeBERTa-v3-large, licence MIT) sur nos propres serveurs. Le texte est découpé en fenêtres ; le score du document est la moyenne pondérée par tokens et les scores des phrases proviennent de fenêtres qui se chevauchent.

Calibrage sur de vrais textes académiques

Les seuils ont été fixés sur 583 textes académiques écrits par des humains (résumés arXiv, articles PubMed Central d’auteurs non natifs et essais d’étudiants). « Probablement IA » est fixé pour qu’environ 1 % de ces textes humains le dépassent ; « Incertain » couvre la plage entre 1 % et 5 %.

Fausses alertes sur des textes humains de test

Dans une validation en deux parties, la part des textes académiques humains de test classés « Probablement IA » était de 1 % et 0,7 %.

Résultats par groupe de textes

GroupeTextesClassés « Probablement IA »Classés « Probablement IA » ou « Incertain »
Humain : résumés arXiv2000,5 %3,5 %
Humain : PubMed Central, auteurs non natifs1831,1 %6 %
Humain : essais d’étudiants2001 %5,5 %
Humain : Wikipédia (avant 2022)1552,6 %8,4 %
Humain : textes web généraux15032,7 %36,7 %
IA : modèles 2026, non retouchés19596,9 %99 %
IA : benchmark RAID, non retouché20096,5 %99 %
IA : benchmark RAID, paraphrasé20084 %92 %
IA : réécrit par des outils d’humanisation20059,5 %74,5 %

acad583-2026-10-22

Limites connues

Un résultat est une estimation, pas une preuve de fraude. Ne l’utilisez jamais comme seul fondement d’une accusation.