Ce qu’OpenAI a annoncé
L’AI Act européen impose aux fournisseurs d’IA générative de rendre les textes générés identifiables dans un format lisible par machine. La réponse d’OpenAI, publiée le 5 octobre 2026, comporte trois volets :
- ChatGPT et Codex dans l’UE. Dans les prochaines semaines, les textes éligibles produits pour les utilisateurs de l’Union européenne, tous abonnements confondus, recevront un filigrane invisible. OpenAI choisit délibérément de ne pas l’activer par défaut dans le monde entier.
- Clients de l’API, dans le monde entier, sur option. Depuis le même jour, les clients de l’API peuvent activer le filigrane pour certains modèles. Sans action de leur part, il reste désactivé.
- Un détecteur à accès restreint. Les candidatures sont ouvertes, mais l’accès est d’abord accordé à des chercheurs et organisations expertes agréés, au cas par cas. OpenAI invoque le risque de filigranes manqués et de faux positifs pour justifier qu’il ne soit pas public.
| Contenu | Filigrané ? | Qui peut vérifier |
|---|---|---|
| Textes ChatGPT et Codex | Les réponses éligibles pour les utilisateurs de l’UE, déploiement progressif dans les prochaines semaines. Pas activé par défaut dans le monde. | RestreintUniquement des chercheurs et organisations expertes agréés, au cas par cas. |
| Textes de l’API | Optionnel pour certains modèles, dans le monde entier. Désactivé par défaut. | RestreintLe même détecteur à accès restreint. |
| Images | Identifiants de contenu C2PA et filigrane invisible SynthID sur les contenus pris en charge. | PublicTout le monde, via openai.com/verify et la Content Provenance API. |
| Audio | Filigrane invisible SynthID sur les contenus pris en charge. | PublicTout le monde, via openai.com/verify et la Content Provenance API. |
En toile de fond, l’article 50 de l’AI Act européen, dont les règles de transparence sont entrées en vigueur le 2 août 2026. Anthropic a répondu à la même règle en filigranant les contenus de Claude dans le monde entier; OpenAI a préféré commencer par l’UE et tirer d’abord les leçons de l’usage réel.
Comment fonctionne textGrain
textGrain insère un signal statistique invisible dans le choix des mots du modèle. Le lecteur voit un texte normal ; le détecteur vérifie si un passage contient le motif. C’est la même famille d’idées que SynthID de Google, et OpenAI indique que textGrain a égalé ou dépassé les autres approches testées, y compris SynthID pour le texte. L’entreprise a publié un rapport technique et prévoit de diffuser la technologie en open source.
La qualité des réponses a tenu bon dans les tests d’OpenAI : sur huit benchmarks de son modèle de pointe, elle ne relève aucune différence significative avec ou sans filigrane. Sur GPQA Diamond, par exemple, 94,44 % sans et 93,94 % avec, et certains scores sont même légèrement plus élevés avec le filigrane.
Son efficacité, selon les chiffres d’OpenAI
OpenAI se montre d’une franchise inhabituelle sur les limites. Tous les chiffres ci-dessous correspondent à un taux cible de faux positifs de 1 % :
- La longueur compte. Environ 80 % des passages de 200 tokens ont été détectés, contre environ 95 % des passages de 400 tokens, sur des sujets comme la psychologie.
- Le sujet compte. La détection était nettement plus faible pour des contenus comme les mathématiques, où le choix des mots laisse moins de liberté.
- Les retouches comptent le plus. Sur des passages de 400 tokens, remplacer 10 % des mots par des synonymes a fait passer la détection d’environ 92 % à 66 %. En remplacer 25 % l’a fait tomber à 17 %.
Un taux de faux positifs de 1 % signifie aussi qu’environ un passage non filigrané sur cent peut être signalé. C’est un réglage raisonnable pour la recherche, et l’une des raisons pour lesquelles OpenAI ne met pas encore le détecteur entre les mains des enseignants ou des employeurs.
Ce qu’un filigrane ne peut pas vous dire
OpenAI énumère elle-même les limites, et elles méritent d’être rappelées à quiconque serait tenté de considérer un résultat comme une preuve :
- Il ne mesure pas la contribution humaine, seulement le fait qu’un système d’OpenAI a généré ou traité une partie du passage.
- Il n’établit ni la propriété, ni la responsabilité, ni l’existence d’une obligation de signalement.
- Il n’identifie ni l’utilisateur, ni le compte, ni le prompt, ni la conversation.
- Il ne dit pas si le texte est exact.
- L’absence de filigrane ne prouve pas qu’un humain a écrit le texte : il peut être court, retouché, traduit, issu d’un modèle sans filigrane, antérieur au déploiement ou produit avec les outils d’une autre entreprise.
Ce que cela change si vous vérifiez des textes ChatGPT
Pour l’instant, très peu de chose en pratique. La plupart des textes ChatGPT en circulation ont été écrits avant le déploiement, hors de l’UE ou via l’API sans filigrane, et le détecteur n’est ouvert ni aux établissements scolaires, ni aux éditeurs, ni aux employeurs. Vérifier si un texte a été écrit par ChatGPT passe toujours par un classifieur qui analyse l’écriture elle-même, pas par une clé.
C’est précisément ce que fait tropa-3, notre modèle texte : il évalue les textes de ChatGPT, GPT-6, Claude, Gemini et d’autres modèles sans s’appuyer sur aucun filigrane, et fonctionne donc sur des textes de n’importe quel fournisseur, région ou date. Le benchmark de septembre 2026 présente ses résultats face à GPTZero et Pangram. Comme un filigrane, un score est un indice, pas une preuve.
Les deux approches se complètent. Un filigrane, lorsqu’il est présent, est un indice fort de l’intervention d’OpenAI ; un classifieur couvre tout ce que le filigrane n’atteint jamais.
Images et audio : vérifiables dès aujourd’hui
Les restrictions ne concernent que le texte. OpenAI ajoute déjà des identifiants de contenu C2PA et un filigrane SynthID aux images prises en charge, ainsi qu’un filigrane SynthID à l’audio pris en charge, et chacun peut les vérifier via openai.com/verify ou la Content Provenance API.
WasItAIGenerated effectue automatiquement cette vérification OpenAI. Chaque image que vous importez est analysée par notre propre détecteur et, en parallèle, par l’API de provenance d’OpenAI ; si OpenAI confirme ses identifiants ou son filigrane, le résultat est marqué comme vérifié. L’analyse audio recherche le filigrane vocal d’OpenAI. Les deux fonctionnent sur le site, et les images également via notre API et notre serveur MCP.
Détectez l’IA dans un texte, une image ou un audio
Le texte est analysé par tropa-3. Les images et l’audio incluent la vérification de provenance d’OpenAI.
Essayer gratuitementFAQ
ChatGPT ajoute-t-il un filigrane à ses textes ?
Depuis octobre 2026, oui, mais seulement en partie. OpenAI a annoncé le 5 octobre 2026 qu’elle ajouterait, dans les semaines suivantes, un filigrane invisible appelé textGrain aux textes éligibles de ChatGPT et Codex pour les utilisateurs de l’Union européenne. Hors de l’UE, il n’est pas activé par défaut. Les clients de l’API, où qu’ils soient, peuvent l’activer pour certains modèles ; sinon, il reste désactivé.
Comment fonctionne le filigrane texte d’OpenAI ?
textGrain insère un signal statistique invisible dans le choix des mots du modèle. Le texte se lit de la même façon, mais le détecteur d’OpenAI peut rechercher ce motif dans un passage. Selon OpenAI, il égale ou dépasse les autres approches testées, dont SynthID pour le texte, et l’entreprise prévoit de publier la technologie en open source.
Puis-je vérifier si un texte porte le filigrane d’OpenAI ?
Pas encore, pour la plupart des gens. OpenAI a ouvert les candidatures pour son détecteur de filigrane texte, mais l’accès est d’abord réservé à des chercheurs et organisations expertes agréés, au cas par cas. Il n’est pas accessible au public au lancement. Pour évaluer un texte ChatGPT aujourd’hui, il vous faut toujours un détecteur IA fondé sur un classifieur.
Quelle est la fiabilité du filigrane texte de ChatGPT ?
Elle dépend de la longueur, du sujet et des retouches. Avec un taux de faux positifs de 1 %, le détecteur d’OpenAI a trouvé le filigrane dans environ 80 % des passages de 200 tokens et environ 95 % des passages de 400 tokens sur des sujets comme la psychologie, et nettement moins en mathématiques. Remplacer 10 % des mots par des synonymes a fait chuter la détection des passages de 400 tokens d’environ 92 % à 66 % ; en remplacer 25 %, à 17 %.
Si aucun filigrane n’est trouvé, le texte a-t-il été écrit par un humain ?
Non. OpenAI précise que l’absence de filigrane ne prouve pas qu’un humain en est l’auteur. Le texte peut être trop court, retouché ou traduit, provenir d’un modèle sans filigrane, être antérieur au déploiement, venir de l’extérieur de l’UE ou avoir été produit avec les outils d’une autre entreprise.
Un filigrane détecté prouve-t-il une tricherie ?
Non. Selon OpenAI, un filigrane peut indiquer qu’un système d’OpenAI a généré ou traité une partie d’un passage, mais pas la part de jugement, de retouche ou de créativité humaine. Il n’identifie pas l’utilisateur, n’établit ni la propriété ni la responsabilité et ne dit pas si le texte est exact.
Puis-je vérifier les images et l’audio de ChatGPT ?
Oui. OpenAI ajoute des identifiants de contenu C2PA et un filigrane SynthID aux images prises en charge, ainsi qu’un filigrane SynthID à l’audio pris en charge, et permet à chacun de les vérifier via openai.com/verify et sa Content Provenance API. WasItAIGenerated lance automatiquement cette vérification en parallèle de son propre détecteur d’images, et son analyse audio recherche le filigrane d’OpenAI.
Pourquoi OpenAI fait-elle cela maintenant ?
L’AI Act européen impose aux fournisseurs d’IA générative de rendre les textes générés identifiables dans un format lisible par machine. OpenAI présente son déploiement limité à l’UE comme une approche progressive, qui tient compte à la fois de ces exigences et des limites actuelles du filigranage de texte.