Les étudiants et les organisations s'appuient sur des outils d'IA pour vérifier et améliorer leurs écrits. Mais quelle est la fiabilité de ces outils pour détecter les types de plagiat et vérifier le contenu ?
Découvrez comment fonctionne un détecteur d'IA, si les détecteurs d'IA peuvent se tromper et quelles sont les limites de ces outils.
Qu'est-ce qu'un détecteur d'IA ?
Un détecteur d'IA est un outil logiciel qui utilise des algorithmes pour rechercher certaines caractéristiques dans un texte. Il recherche et identifie des modèles et des structures de texte typiques des écrits générés par l'IA. Il recherche également des caractéristiques communes aux textes créés par des personnes.
Les détecteurs d'IA sont couramment utilisés pour vérifier s'il y a plagiat. Les professeurs d'université utilisent des outils d'IA pour analyser les dissertations, les mémoires et les énoncés de thèse afin de vérifier s'il n'y a pas de plagiat. Toutefois, nombreux sont ceux qui s'interrogent sur la précision de la détection de l'IA.
ChatGPT peut facilement créer un essai. Cependant, il peut arriver que les informations provenant de ChatGPT soient inexactes ou carrément plagiées. Un outil de détection de l'IA s'en apercevra facilement.
Comment fonctionne un détecteur d'IA ?
Les détecteurs d'IA fonctionnent en identifiant des modèles. Ils sont formés à l'aide de modèles statistiques et de vastes ensembles de données et peuvent distinguer le contenu de l'IA de l'écriture humaine. L'outil de rédaction d'IA le plus courant est ChatGPT, mais il en existe beaucoup d'autres.
L'algorithme se concentrera sur la perplexité et l'éclatement.
Perplexité du texte
Les algorithmes recherchent la perplexité afin d'évaluer le degré de confusion du texte pour l'IA. Le détecteur d'IA déterminera si l'écriture semble peu naturelle ou confuse.
Ainsi, des phrases courtes et précises peuvent être considérées comme un contenu écrit par un être humain, tout comme un langage métaphorique et créatif. Il en va de même pour les textes contenant des fautes d'orthographe et de grammaire.
En revanche, les phrases longues, prévisibles et parfaites seront mises en évidence comme pouvant être générées par l'IA. En effet, le contenu de l'IA est toujours parfait ! L'intelligence artificielle peut prédire ce qui va suivre avec ces types de phrases.
Examinons quelques exemples d'écrits qui obtiennent un score de perplexité élevé :
- Exemple : Sous les souvenirs chatoyants du passé, nous plongeons dans les échos irisés, les chuchotements flétris et les couleurs fugaces du temps.
L'exemple ci-dessus obtiendra un score élevé de perplexité en raison de son imprévisibilité et de sa créativité. Il perturbera les modèles d'IA et rendra son identification plus difficile.
Voici un exemple de phrase dont le score de perplexité est faible :
- Exemple : Nous nous remémorons le passé, nous nous souvenons de couleurs, de sons et de moments qui s'estompent rapidement.
Dans cet exemple, la structure des phrases est simple et utilise des mots courants. Il n'y a pas de langage abstrait qui rendrait l'intelligence artificielle perplexe. L'IA peut prédire la phrase et n'est pas déroutée par elle.
La rapidité des phrases
L'algorithme recherche l'éclatement. Celle-ci décrit le degré de complexité et de diversité d'une phrase. Les phrases dont l'éclatement est faible offrent peu de variations. La structure et la longueur des phrases sont similaires, ce qui est un trait commun au contenu de l'IA.
Les phrases dont la longueur et la structure sont variées seront évaluées comme ayant un niveau d'éclatement élevé. Les personnes introduisent généralement plus de variations dans leurs écrits, tandis que l'IA utilise des modèles et des styles prévisibles.
Examinons un exemple de phrase qui obtiendrait un score élevé en termes d'éclatement :
- Exemple : Le vent hurle. Ce n'était pas n'importe quel vent, c'était celui qui griffe les fenêtres.
La phrase courte du début contrastant avec la phrase plus longue ajoute de la variété.
Voici une phrase similaire qui serait évaluée comme étant de faible intensité :
- Exemple : Le vent hurlait en griffant les fenêtres, faisait tourbillonner les feuilles et portait l'odeur d'une pluie lointaine.
Cette phrase a une longueur prévisible et des descriptions communes.
Les outils de détection de l'IA peuvent-ils se tromper ?
La détection par l'IA peut se tromper. Après tout, il est douteux que les outils d'IA puissent apprendre toutes les possibilités de prédiction de contenu. Le détecteur d'IA peut générer un faux positif, en déterminant que le contenu écrit par un humain est généré par l'IA.
Par ailleurs, la détection de l'IA peut donner un résultat faussement négatif, en n'identifiant pas le contenu généré par l'IA. Dans ce cas, le plagiat peut passer à travers les mailles du filet.
En outre, la qualité de la formation peut nuire à la précision de la détection de l'IA. Les algorithmes peuvent être biaisés ou sensibles dans certaines circonstances.
La détection de l'IA est-elle précise ? 3 facteurs principaux qui limitent les outils d'IA
Un outil d'IA peut se tromper de plusieurs façons lorsqu'il cherche à identifier un contenu généré par l'IA.
1. Incapacité à détecter les contenus paraphrasés
La détection de l'IA peut donner lieu à des faux positifs et à des faux négatifs. Ainsi, l'outil d'IA peut signaler un contenu comme étant généré par l'IA si des phrases courantes figurent dans le texte. Cela peut également être le cas si le texte est paraphrasé, car le contenu peut toujours sembler similaire à l'original.
Tout comme les détecteurs d'IA peuvent évaluer incorrectement un texte comme étant de l'IA, ils peuvent ne pas détecter un contenu suspect. Cela peut se produire si le contenu a été très bien paraphrasé ou si l'outil d'IA n'a pas accès à diverses sources.
2. Mauvaise qualité des données de formation
La qualité des modèles et des données utilisés pour former le détecteur d'IA peut être médiocre. Ils peuvent également être limités et peu diversifiés. Dans de telles situations, la précision de la détection peut être loin d'être satisfaisante.
3. Difficulté à suivre les modèles d'IA sophistiqués
ChatGPT a été lancé par OpenAI à la fin de l'année 2022. Bien qu'il s'agisse d'un outil révolutionnaire, il a déjà été amélioré avec le modèle GPT-4 Turbo.
Au fur et à mesure que les modèles d'IA évoluent et que le contenu de l'IA s'humanise, les détecteurs d'IA pourraient avoir du mal à trouver l'écriture A. Comme le texte d'IA devient plus naturel avec chaque nouveau modèle d'IA, des outils de détection avancés seront nécessaires.
Que peuvent identifier les détecteurs d'IA ?
Les détecteurs d'IA peuvent identifier le contenu généré par l'IA, créé par des outils d'IA tels que ChatGPT. Ainsi, si vous avez demandé à ChatGPT de rédiger une dissertation pour vous, la détection de l'IA devrait considérer qu'il s'agit d'un contenu généré par l'IA. Votre professeur détectera ChatGPT!
Les outils d'IA peuvent également identifier le plagiat, en particulier lorsqu'ils utilisent un vérificateur de plagiat expert. Ainsi, si vous avez copié des parties d'un livre ou d'une source en ligne, le vérificateur de plagiat devrait identifier que vous trichez.
Votre professeur verra que vous avez plagié du contenu dans les deux cas ; évitez donc le plagiat à tout prix. N'oubliez pas que le plagiat a des conséquences importantes.
Pourquoi le plagiat est-il répréhensible ?
Que vous ayez copié le contenu d'une autre source ou créé un essai AI, vous avez commis un plagiat. Il s'agit d'une faute éthique, car vous volez le travail de quelqu'un d'autre sans le créditer comme il se doit.
Si votre professeur découvre que vous avez plagié, vous devrez soumettre à nouveau votre travail. Dans de nombreux cas, vous ne pourrez pas obtenir la note de passage pour votre nouvelle soumission. Dans d'autres cas, vous serez automatiquement recalé. Cela dépend de la politique de l'établissement.
Le plagiat peut également avoir des conséquences juridiques. Le plagiat relève de la législation américaine sur les droits d'auteur, ce qui rend illégal le fait de voler les mots de quelqu'un d'autre. Si vous commettez un plagiat à grande échelle et que vous en tirez profit, vous risquez de graves conséquences.
Supposons donc que vous publiez un livre contenant le contenu de quelqu'un d'autre, mais que vous le revendiquez comme étant le vôtre. Vous tirez profit de la vente des livres. Dans ce cas, vous pourriez être reconnu coupable d'avoir enfreint les lois sur le droit d'auteur. La conséquence est une amende substantielle ou une peine d'emprisonnement.
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Les détecteurs d'IA peuvent-ils se tromper ? Oui ! Ne vous fiez jamais entièrement à l'IA, quelle que soit la situation. Créez votre propre travail et citez vos sources.
Si vous avez besoin d'une aide supplémentaire pour votre rédaction, consultez Smodin. Nous proposons un large éventail de blogs et d'outils utiles pour vous aider à améliorer votre contenu et à obtenir de meilleures notes dans vos dissertations !
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Questions fréquemment posées
Comment savoir si un contenu est généré par l'IA ?
Utilisez un outil de détection de l'IA pour savoir si le contenu est un texte généré par l'IA. Il vous suffit de coller votre contenu dans l'outil de détection de l'IA et le logiciel mettra en évidence les phrases suspectes. Vous pouvez également utiliser des plateformes et des extensions de navigateur pour détecter l'IA.
Des scores de détection de l'IA sont générés pour évaluer l'utilisation éventuelle de l'IA. Le score de détection de l'IA peut indiquer le pourcentage de contenu naturel ou d'IA.
Pouvez-vous tromper les outils de détection de l'IA ?
Vous pouvez tromper les détecteurs de contenu de l'IA en utilisant une vaste gamme de synonymes et d'antonymes lors de la rédaction de votre essai. Vous pouvez également inclure la ponctuation et les homoglyphes pour essayer de contourner la détection de l'IA.
Quelle est la fiabilité du classificateur d'IA d'OpenAI ?
Le classificateur d'IA d'OpenAI est réputé pour ne pas être fiable lorsqu'il vérifie des textes courts de moins de 1 000 caractères.