Pourquoi nous avons remplacé tropa-2
tropa-2 repérait presque tous les textes IA bruts. Mais lorsque nous l’avons testé sur un corpus bien plus large de textes humains, il en signalait trop : 3,02 % de 239 490 textes humains de test à son seuil de production, et 6,07 % des articles de presse. Derrière ces chiffres, ce sont de vraies personnes à qui l’on dit que leur texte ressemble à de l’IA.
Pour tropa-3, nous avons enrichi les données d’entraînement sur trois axes : davantage de textes humains de toutes longueurs, en mettant l’accent sur les domaines où tropa-2 se trompait le plus (presse, discours, copies d’étudiants et d’apprenants en langues, articles biomédicaux, documentation technique) ; des textes issus des modèles les plus récents ; et les sorties d’un plus grand nombre d’humaniseurs commerciaux.
Faux positifs sur 239 490 textes humains
Aucun de nos modèles n’a vu ces textes pendant l’entraînement. Ils couvrent des pages web en sept langues, des articles de presse, des discours, des articles biomédicaux, de la documentation, des e-mails, des forums et des avis. Au seuil en production, un score de 90 ou plus, tropa-3 en signale 0,10 %.
Pour comparer équitablement les deux modèles, le tableau règle chacun au seuil où il détecte 97 % des textes IA bruts, puis compte le nombre de textes humains qu’il signale à ce niveau.
| Textes humains signalés à 97 % de détection des textes IA bruts | tropa-2 | tropa-3 |
|---|---|---|
| Les 239 490 textes | 1,99 % | 0,32 % |
| Presse | 6,07 % | 0,30 % |
| Discours | 4,01 % | 0,22 % |
| Biomédical | 2,63 % | 0,35 % |
| Pages web | 1,68 % | 0,35 % |
| Documentation technique | 0,90 % | 0,10 % |
Détection sur les jeux de test réservés
Ici, les deux modèles sont réglés pour signaler 1 % des textes humains, et nous mesurons la part de texte IA que chacun détecte à ce niveau.
| Texte IA détecté à 1 % de faux positifs | tropa-2 | tropa-3 |
|---|---|---|
| Texte IA brut | 90,2 % | 98,6 % |
| Texte brut des modèles les plus récents | 89,8 % | 99,1 % |
| Texte IA paraphrasé | 48,9 % | 85,2 % |
| Texte IA humanisé | 28,5 % | 94,2 % |
Ces jeux de test proviennent des mêmes générateurs et humaniseurs que les données d’entraînement. Aucun texte n’est commun aux deux, mais le modèle joue ici à domicile. Sur le benchmark public, au seuil en production de 90, tropa-3 a repéré 58 % des textes humanisés, et non 94 %.
Les modèles les plus récents
Part de texte brut détectée par modèle à 1 % de faux positifs, sur les mêmes jeux de test réservés.
| Modèle | tropa-3 |
|---|---|
| GPT-6 Sol | 100 % |
| GPT-6 Luna | 100 % |
| GPT-6 Astra | 100 % |
| Claude Fable 5.1 | 100 % |
| Claude Opus 5.5 | 98,0 % |
| Gemini 3.8 Flash | 100 % |
| Grok 4.7 | 100 % |
| DeepSeek V4.1 Flash | 98,0 % |
| Qwen 3.8 Max | 97,6 % |
| GLM 5.3 | 95,9 % |
| MiMo V2.6 Pro | 100 % |
Face aux autres détecteurs IA
Dans notre benchmark de septembre 2026, sur 513 textes évalués par tous les détecteurs, tropa-3 a détecté 95,6 % des textes IA bruts sans signaler aucun des 247 textes humains. GPTZero en a détecté 61,6 % et Pangram 44,0 %, eux aussi sans signaler de texte humain. La page du benchmark présente les résultats sur la paraphrase, les humaniseurs et les textes « Mixed », et tous les textes sont publics.
Comment lire un résultat
Le site affiche un score de 0 à 100 et une étiquette correspondant à la tranche dans laquelle il se situe.
Si vous utilisez l’API
model: "tropa-3"est la valeur par défaut. Inutile de l’envoyer.- Les requêtes qui indiquent
model: "tropa-2"sont traitées par tropa-3 : les intégrations qui avaient figé tropa-2 continuent donc de fonctionner. model: "tropa-1"reste disponible au même prix si vous avez besoin de temps pour recalibrer vos seuils.- Le format de réponse n’a pas changé. La référence des champs se trouve dans la documentation de l’API.
Limites connues
- Certains humaniseurs passent encore entre les mailles. À un score de 90, tropa-3 a repéré 25,5 % des textes d’UndetectedGPT et 31,2 % de ceux de WalterWrites dans le benchmark public.
- Quelques petits domaines se sont légèrement dégradés par rapport à tropa-2 : recettes, articles wikiHow et e-mails. Les échantillons sont réduits et les faux positifs restent sous les 2,5 %.
- Il lit les 512 premiers tokens d’un texte. Pour un document long, analysez les sections séparément.
- Un résultat est un indice, pas une preuve. Montrez les phrases signalées à la personne concernée et laissez un humain trancher, en particulier dans le cadre académique.
FAQ
Qu’est-ce qui change entre tropa-2 et tropa-3 ?
Surtout le taux de faux positifs. À un score de 90, tropa-3 signale 0,1 % de 239 490 textes humains de test. tropa-2 signalait 3,02 % de ces mêmes textes à son seuil de production. tropa-3 repère aussi davantage de textes IA paraphrasés et humanisés sur nos jeux de test réservés.
J’ai figé « tropa-2 » dans mon intégration API. Dois-je modifier quelque chose ?
Non. Les requêtes qui indiquent tropa-2 sont désormais traitées par tropa-3. Si vous préférez rester sur une génération antérieure le temps de recalibrer vos seuils, envoyez model "tropa-1".
Comment tropa-3 se compare-t-il à GPTZero et Pangram ?
Dans notre benchmark de septembre 2026, sur 513 textes évalués par tous les détecteurs, tropa-3 a détecté 95,6 % des textes IA bruts, GPTZero 61,6 % et Pangram 44,0 %. Ni tropa-3, ni GPTZero, ni Pangram n’ont signalé l’un des 247 textes humains. Les textes IA proviennent de modèles sur lesquels notre détecteur a été entraîné : considérez donc nos chiffres comme une borne haute.
tropa-3 détecte-t-il les textes IA humanisés ?
Souvent, pas toujours. Dans le benchmark public, il a repéré 58 % des textes humanisés (57,7 % de 286 textes). UndetectedGPT (25,5 %) et WalterWrites (31,2 %) sont les humaniseurs qui lui résistent le mieux.
Quelle longueur de texte tropa-3 lit-il ?
Il lit les 512 premiers tokens d’un texte, soit quelques centaines de mots. Les documents plus longs sont évalués sur leur début, sauf si vous analysez les sections séparément.
Testez-le sur le texte qui vous laissait perplexe
tropa-3 assure toutes les analyses de textes et de documents sur ce site et via l’API. Collez celui qui vous a fait douter.
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