Détecteur d’IA pour travaux universitaires

Un détecteur d’IA académique analyse un texte à la recherche de caractéristiques associées à l’écriture générée par IA. Vous pouvez l’utiliser pour vérifier des dissertations, des devoirs, des articles de recherche et des chapitres de mémoire ou de thèse. Le score est un signal à examiner avec le processus d’écriture et les sources ; il ne permet pas d’établir qui a écrit un document.

Dans notre benchmark de septembre 2026, tropa-3 a détecté 95,2 % du texte d’IA brut issu de modèles récents et 57,7 % du texte d’IA humanisé, sans signaler aucun des 252 textes humains de la comparaison. Sur 239 490 textes humains de test, il en a signalé 0,10 %. Les textes d’IA proviennent des modèles et outils d’humanisation sur lesquels notre détecteur a été entraîné : considérez donc ces chiffres comme une limite haute. La recherche en lien explique les échantillons et les seuils de score pour vous permettre d’interpréter chaque chiffre dans son contexte.

tropa-3 a obtenu le meilleur taux de détection d’IA brute des quatre outils de notre benchmark de septembre 2026 : 95,6 %, contre 61,6 % pour GPTZero, 44,0 % pour Pangram et 21,4 % pour ZeroGPT. Sur 247 textes humains, tropa-3, GPTZero et Pangram n’en ont signalé aucun et ZeroGPT en a signalé 2. La comparaison ne compte que les étiquettes IA franches et exclut les étiquettes mixtes. Les textes d’IA proviennent de modèles sur lesquels notre détecteur a été entraîné : ce résultat vaut pour cet échantillon et cette règle de score. Le benchmark en lien détaille toute la méthodologie.

Oui, vous pouvez vérifier des dissertations, Hausarbeiten, articles de recherche et chapitres de thèse en allemand dans leur langue d’origine. Lors de notre évaluation du 31 août 2026 de tropa-2, notre modèle précédent, les 300 textes allemands générés avec GPT-4o et GPT-5.5 ont tous obtenu au moins 70 (probablement IA), et 286 ont obtenu au moins 90 (généré par IA). Au seuil de 90 points, 4 des 15 881 textes web allemands de référence ont été signalés. Ces échantillons distincts portent sur du texte d’IA brut et des textes web antérieurs à 2022 ; ils ne garantissent pas le résultat pour chaque document universitaire en allemand.

Vous pouvez soumettre des textes en anglais, allemand, français, espagnol, italien, portugais et néerlandais. Nous publions des résultats de détection d’IA pour l’anglais et pour un échantillon distinct en allemand. Pour le français, l’espagnol, l’italien, le portugais et le néerlandais, le tableau des langues de cette page indique les faux positifs sur des textes web de référence antérieurs à 2022 ; il n’établit pas de taux de détection d’IA pour ces langues. Analysez le texte dans sa langue d’origine et examinez le résultat avec une personne qui connaît bien le texte.

Analysez le passage original si votre question porte sur l’écrit d’origine. La traduction modifie le vocabulaire et la structure des phrases : le score d’une traduction décrit donc cette traduction. Il n’indique pas comment le travail original a été rédigé. Pour un document en plusieurs langues, vérifier les passages séparément permet de rattacher le résultat au texte que vous voulez évaluer.

Oui. Collez un passage dans le détecteur de texte, ou connectez-vous pour importer un PDF ou un DOCX jusqu’à 10 Mo. L’analyse de documents extrait le texte à vérifier et génère un rapport. Si vous souhaitez aussi un retour sur l’argumentation, la structure et les citations, utilisez l’AI Thesis Checker, un outil distinct.

Vous pouvez essayer la détection de texte sur cette page sans compte. Les vérifications suivantes passent par le système de compte et de crédits. L’import de documents nécessite une connexion et suffisamment de crédits, et l’analyse approfondie complète par phrase nécessite un abonnement. Consultez la page des tarifs pour connaître les offres actuelles.

Utilisez si possible un passage continu d’au moins 100 mots, et ajoutez davantage de texte quand vous le pouvez. Un titre, un court résumé ou quelques phrases isolées donnent moins de contexte au détecteur. Tenez compte de l’argumentation environnante et des éventuelles citations pour interpréter le résultat.

Non. La détection d’IA recherche des caractéristiques associées à l’écriture générée. La détection de plagiat compare le texte à des sources existantes. Cet outil ne propose pas de vérification anti-plagiat par comparaison de sources, et un score IA faible ne confirme ni l’originalité ni l’exactitude des citations.

tropa-3 peut identifier une partie des textes générés par IA après retouche et peut afficher l’indication « possiblement humanisé » lorsque ce signal est présent. Dans notre benchmark de septembre 2026, il a détecté 57,7 % des textes passés par six outils d’humanisation et 61,7 % des textes d’IA paraphrasés. La paraphrase, la traduction et une réécriture importante peuvent modifier le signal : l’absence de signalement ne prouve donc pas qu’un passage a été écrit sans IA.

Non. Des faux positifs comme des faux négatifs sont possibles. Examinez les brouillons, les notes de sources, l’historique des révisions et les explications de l’étudiant sur son travail. Utilisez le résultat comme un élément parmi d’autres de la procédure de votre établissement, jamais comme seule base pour une note ou une décision disciplinaire.