Détecteur IA

Collez n’importe quel texte pour voir s’il se lit comme un texte d’IA, avec les phrases et les formules qui font monter le score surlignées. Sans limite, sans inscription, et le texte ne quitte jamais votre navigateur.

Texte à analyser

0 caractèreAu moins 200 caractères · votre texte n’est envoyé nulle part

Essayez d’abord un exemple

Étapes suivantes

Ce que le Détecteur IA regarde

Collez un texte et vous obtenez un score de 0 à 100 indiquant à quel point il se lit comme un texte de machine, avec les phrases et les formules qui ont fait monter ce score marquées dans votre propre texte. Pas d’inscription, pas de limite d’utilisation. Tout est calculé dans l’onglet du navigateur que vous avez sous les yeux : vous pouvez vérifier une lettre de motivation, un devoir ou un document professionnel sans qu’il quitte votre appareil.

L’analyse complète fonctionne en anglais, en coréen, en japonais et en allemand : la langue est reconnue automatiquement dans le texte, et chaque langue a sa liste de formules et ses seuils. Si vous collez un texte en français, la variation de longueur des phrases, les débuts répétés, le vocabulaire, la ponctuation et les listes à puces sont mesurés de la même façon ; seule la liste automatique de formules n’existe pas encore pour le français.

Les six signaux

Variation de la longueur des phrases Une personne fait souvent suivre une phrase longue d’une phrase très courte. Un texte de modèle de langage tend à garder des phrases de longueur voisine. La mesure est l’écart-type de la longueur divisé par la moyenne.
Débuts et fins répétés En anglais, combien de phrases commencent par un mot qui a déjà ouvert une autre phrase. En coréen, combien se terminent par la même formule de politesse.
Formules toutes faites Des formules que ce détecteur associe aux textes IA anglais : delve, moreover, furthermore, it’s important to note, in conclusion, tapestry, a wide range of, et quelques dizaines d’autres. La liste s’appuie sur des travaux de ce type : Kobak et al. (Science Advances, 2025) ont analysé plus de 15 millions de résumés biomédicaux et trouvé « delves » 28 fois plus utilisé en 2024 que ne le laissait prévoir la tendance antérieure ; ils estiment qu’au moins 13,5 % des résumés de 2024 avaient été traités par un modèle de langage.
Listes et triades L’habitude de grouper les choses par trois (« A, B et C ») et les lignes numérotées ou à puces, par rapport au nombre de phrases.
Diversité du vocabulaire La part de mots différents dans chaque tranche de 50 mots. Elle baisse quand les mêmes mots reviennent sans cesse.
Usages de ponctuation Les tirets cadratins et les deux-points fréquents font monter le score ; points d’interrogation, points d’exclamation et points de suspension le font baisser.

Comment l’utiliser

Collez votre texte dans la zone. Il faut au moins 200 caractères et 3 phrases, car on ne peut pas mesurer la variation de longueur ni les répétitions sur moins.
Appuyez sur Analyser le texte. Le score et une barre par signal apparaissent aussitôt.
Dans « Ce qui a fait monter le score », regardez les formules marquées et les phrases au soulignement ondulé. Survolez une phrase soulignée pour voir pourquoi elle a été repérée.
Corrigez avec les conseils de « Comment le réécrire », puis relancez l’analyse pour voir le score bouger.

Lire le score

En dessous de 35, il y a peu de schémas mécaniques ; de 35 à 64, il y en a quelques-uns ; à partir de 65, il y en a beaucoup. Le score ne mesure que la surface du texte : une écriture formelle, rapport ou travail académique, peut obtenir un score élevé même écrite par une personne, et un texte d’IA remis au ton parlé obtient un score bas. Il sert surtout à repérer les passages rigides de votre propre écriture et à les corriger, beaucoup moins à décider qui a écrit quoi.

Pourquoi un score d’IA n’est pas une preuve

Personne ne peut dire de façon fiable, à partir du seul texte, qui l’a écrit, pas même les entreprises qui conçoivent les modèles. Quand OpenAI a publié son propre classifieur en janvier 2023, l’entreprise a indiqué que l’outil ne repérait que 26 % des textes rédigés par une IA (sur un jeu de textes anglais) et étiquetait à tort 9 % des écrits humains comme IA ; le classifieur a été retiré le 20 juillet 2023 en raison de son faible taux de précision. Un test de 14 outils de détection mené en 2023 par Weber-Wulff et al. conclut qu’ils sont « ni précis ni fiables ».

Les personnes qui écrivent en anglais sans que ce soit leur langue maternelle sont particulièrement exposées, et c’est exactement la situation quand on rédige en anglais depuis la France : mémoire ou thèse en anglais, article scientifique, candidature à l’étranger. Des chercheurs de Stanford ont fait passer 91 rédactions du TOEFL dans sept détecteurs : en moyenne 61,22 % ont été signalées à tort comme générées par une IA, et 89 des 91 l’ont été par au moins un détecteur (Liang et al., 2023). Turnitin, détecteur commercial, précise (2026) qu’il n’affiche pas de pourcentage en dessous de 20 % parce que les faux positifs y sont plus probables, qu’il lui faut au moins 300 mots, et qu’il peut mal lire un texte humain « sans beaucoup de variation structurelle » ou un texte qui se répète. En France même, le ministère de l’Éducation nationale, dans son cadre d’usage de l’IA en éducation (juin 2025), déconseille aux enseignants de s’appuyer sur ces logiciels de détection, jugés peu fiables et capables de pénaliser un élève à tort. Le score de cette page a les mêmes limites : ne vous en servez pas comme preuve contre quelqu’un.

Des conseils de réécriture qui marchent

Commencez par supprimer les formules marquées. La plupart des phrases survivent sans « moreover », « additionally » ou « in conclusion ». Ensuite, là où plusieurs phrases d’affilée commencent pareil, changez le sujet de l’une. Enfin, remplacez les formulations vagues du type « a wide range of options » par un chiffre réel, un nom ou quelque chose que vous avez vu vous-même. Le texte gagne en lisibilité, quoi qu’il arrive au score.

Quand il sert

Lettres de motivation et candidatures Après un brouillon passé par l’IA, vérifiez si le résultat vous ressemble. Remplacez les paragraphes chargés de formules par des phrases sur ce que vous avez réellement fait.
Articles de blog et newsletters Une passe avant publication montre combien de phrases s’ouvrent sur « Moreover » et à quelle fréquence le même début revient.
Dissertations, exposés et mémoires Si l’on vous dit que votre écriture sonne raide, regardez quel signal est élevé et corrigez seulement cette partie.
Textes en anglais Vous écrivez en anglais pour vos études ou votre travail ? Collez-le ici : il est noté avec les règles de l’anglais, y compris sa liste de formules.

Bon à savoir

Les textes longs donnent des résultats plus stables. Avec 200 caractères à peine, changer une seule phrase fait beaucoup bouger le score : collez trois ou quatre paragraphes quand c’est possible. Laissez de côté tableaux, code et titres, et collez seulement le corps du texte. Les boutons d’exemple permettent de comparer, signal par signal, un texte écrit par une personne et un texte écrit par une IA.

Sources (consultées le 10 octobre 2026) : OpenAI, New AI classifier for indicating AI-written text (2023) · Liang et al., GPT detectors are biased against non-native English writers (2023) · Weber-Wulff et al., Testing of Detection Tools for AI-Generated Text (2023) · Kobak et al., Delving into LLM-assisted writing in biomedical publications through excess vocabulary (2025) · Turnitin, AI writing detection capabilities FAQ (2026) · Ministère de l’Éducation nationale, Cadre d’usage de l’IA en éducation (2025)

Questions fréquentes

Mon texte est-il envoyé sur un serveur ?

Non. Tout le calcul se fait dans votre navigateur et le texte n’est envoyé nulle part.

Comment le score est-il calculé ?

Six signaux reçoivent chacun une note de 0 à 100, combinée en moyenne pondérée : variation de la longueur des phrases, débuts et fins répétés, formules toutes faites, listes, diversité du vocabulaire et ponctuation. C’est une estimation à partir de régularités d’écriture.

Quelle longueur de texte faut-il ?

Au moins 200 caractères et 3 phrases. Les textes plus longs donnent des résultats plus stables.

Le détecteur fonctionne-t-il sur des textes en français ?

En partie. La langue est reconnue automatiquement, mais la liste de formules n’existe que pour l’anglais, l’allemand, le coréen et le japonais. Sur un texte français, la variation de longueur, les débuts répétés, le vocabulaire, la ponctuation et les listes à puces sont mesurés de la même façon, ce qui suffit déjà à repérer les passages raides. Attention : une écriture très formelle (rapport, travail académique) peut obtenir un score élevé même écrite par une personne ; un score élevé ne prouve rien.

Les professeurs et les universités françaises utilisent-ils des détecteurs d’IA ?

Des détecteurs existent : l’offre Compilatio Magister+ de l’éditeur d’anti-plagiat Compilatio comprend une détection de contenus générés par IA (absente de l’offre Magister standard), et Turnitin propose aussi la sienne (sources : compilatio.net et guides.turnitin.com, consultés le 10/10/2026). Mais le ministère de l’Éducation nationale, dans son cadre d’usage de l’IA en éducation (juin 2025, education.gouv.fr), déconseille aux enseignants de s’appuyer sur ces logiciels de détection, jugés peu fiables et capables de pénaliser un élève à tort : un score ne remplace pas le dialogue avec l’étudiant.

Ça sert pour une dissertation, un exposé ou un mémoire ?

Oui, comme miroir de votre propre écriture. Collez votre brouillon, regardez quel signal monte (débuts répétés, formules, rythme plat) et corrigez seulement ce passage. Ce qu’il ne faut pas faire, c’est utiliser le score pour accuser quelqu’un : même les détecteurs commerciaux ne sont pas fiables pour ça.

Puis-je utiliser le score comme preuve qu’un texte a été écrit par une IA ?

Non. OpenAI a reconnu que son propre classifieur ne repérait que 26 % des textes IA (sur un jeu de textes anglais) et étiquetait à tort 9 % de l’écriture humaine, avant de le retirer en juillet 2023. Dans une étude de Stanford (Liang et al., 2023), sept détecteurs ont signalé à tort en moyenne 61,22 % des rédactions du TOEFL écrites par des non-natifs. Le score de cette page est une estimation par motifs, avec les mêmes limites.