Nous avons pris 40 passages dont nous savions qu’ils avaient été générés par IA, les avons coupés à différentes longueurs et avons noté chacun d’eux. Le texte n’a jamais changé : seule variait la part qu’en voyait le détecteur. À 100 mots, il a tout repéré. À 25, il en a repéré 23 %.
| Mots affichés | Score médian | Détecté | IC à 95 % |
|---|---|---|---|
| 25 | 59,8 | 23 % (9/40) | 12–38 % |
| 50 | 95,4 | 73 % (29/40) | 57–84 % |
| 100 | 99,1 | 100 % (40/40) | 91–100 % |
| 200 | 99,5 | 100 % (40/40) | 91–100 % |
« Détecté » signifie un score supérieur ou égal à 90, le seuil à partir duquel ce site affiche « généré par IA ». Avec le seuil plus souple de 50, les mêmes passages atteignent 65 % à 25 mots et 93 % à 50.
Notre documentation indiquait que la précision se dégrade en dessous de 50 mots. La mesure situe le seuil à 100. À 50 mots, plus d’un quart d’un texte que nous savions écrit par une machine est ressorti sous le seuil que nous affichons, et un lecteur l’aurait pris pour un résultat net.
C’est important, car les passages courts sont le cas le plus courant. On vérifie un paragraphe suspect, un avis produit, le début d’une lettre de motivation. Ces textes atteignent rarement 100 mots, et un faux négatif y est l’échec le plus grave : rien dans un score faible n’incite à y regarder à deux fois.
Nous avons corrigé le chiffre dans la documentation et dans la description de l’outil MCP, et les passages sous le seuil renvoient désormais un indicateur de faible confiance plutôt qu’un simple nombre. Nous préférons le publier nous-mêmes plutôt que de laisser quelqu’un le découvrir sur son propre texte.
Sous le seuil, le détecteur sous-estime. Un passage court qui obtient un score faible est un indice faible, pas un verdict d’écriture humaine ; un passage court qui obtient un score élevé garde sa signification. Cette asymétrie mérite d’être dite clairement, car elle conduit à laisser passer du texte IA plutôt qu’à accuser un auteur humain, et c’est cette dernière erreur que nous tenons le plus à éviter. Les taux de faux positifs de notre modèle actuel figurent dans le benchmark des détecteurs de septembre 2026.
40 textes générés par GPT-6 Astra, huit dans chacune de cinq catégories d’écriture, tirés du corpus utilisé pour notre réplication sur Astra. Chacun a été tronqué depuis le début à 25, 50, 100 et 200 mots puis noté séparément, de sorte que chaque ligne du tableau porte sur les mêmes 40 textes. Les effectifs sont publiés au format JSON et cette page en calcule les pourcentages et les intervalles de Wilson au moment du rendu.
Limites : un seul générateur, une seule stratégie de troncature, et des passages raccourcis plutôt qu’écrits courts dès le départ ; un texte réellement bref peut se comporter autrement. Nous n’avons pas encore mesuré les faux positifs à ces longueurs, et nous devrions le faire : si la longueur fait autant bouger le score, elle le fait bouger dans les deux sens.
Sur notre propre détecteur, environ 100 mots. À cette longueur, il a signalé les 40 passages connus pour être générés par IA que nous avons testés. À 50 mots, il a repéré 73 % du même texte selon notre seuil d’affichage, et à 25 mots seulement 23 %. Plus le passage est court, moins le détecteur dispose de signal, et le score baisse d’autant, sur un texte qui n’a pourtant pas changé d’un mot.
La détection lit des régularités statistiques sur l’ensemble d’un passage plutôt que de juger des mots isolés. Moins il y a de mots, moins il y a de régularités à lire, et l’estimation retombe vers le milieu. Le texte n’est pas moins écrit par une machine ; il y en a simplement moins à mesurer.
Nous avions publié 50 mots comme le seuil en dessous duquel la précision se dégrade. La mesure dit 100. Nous avons corrigé ce chiffre dans la documentation de l’API et dans la description de l’outil MCP, et les passages courts sont désormais renvoyés avec un indicateur de faible confiance au lieu d’une réponse sans réserve.
Non : un score faible sur un passage court est un indice faible, pas un certificat d’écriture humaine. Un score élevé sur un passage court garde, lui, toute sa signification. Cette asymétrie compte : sous le seuil, nous sous-estimons, si bien que l’erreur consiste à laisser passer du texte IA plutôt qu’à accuser à tort un texte écrit par un humain.
À partir de 100 mots, vous obtenez un résultat sur lequel vous pouvez vous appuyer.
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