Détecteurs d'IA : ce que vaut un « 100 % généré par IA »

Le 12 mai 2026, la revue littéraire britannique Granta, fondée en 1889 et qui a publié les premiers textes de bien des grands auteurs anglophones vivants, met en ligne les cinq finalistes régionaux du Commonwealth Short Story Prize. La Commonwealth Foundation décerne ce prix chaque année à des nouvelles inédites venues des cinquante-six pays du Commonwealth, et quelques jours après la mise en ligne, l'une d'elles déclenche une polémique.

« The Serpent in the Grove », du Trinidadien Jamir Nazir, lauréat pour la région Caraïbe, raconte l'histoire d'un fermier amateur de rhum qui tombe sur un bosquet enchanté. Plusieurs lecteurs trouvent le texte trop lisse, et Ethan Mollick, professeur à la Wharton School et commentateur très suivi sur l'IA, le passe dans Pangram, un outil américain qui dit repérer les textes écrits par une machine. Pangram répond : « 100 % généré par IA ».

Un chiffre aussi rond ressemble à une preuve, et c'est bien ce qui pose problème, parce qu'un détecteur ne produit jamais de preuve.

Ce que calcule un détecteur d'IA

Un détecteur mesure la « perplexité » d'un texte, c'est-à-dire à quel point chaque mot était prévisible après ceux qui le précèdent. Il ne suit ni l'histoire ni l'intention de l'auteur, et plus une phrase emprunte le chemin le plus probable, plus il estime qu'une machine l'a écrite.

Or quelqu'un qui écrit dans un anglais appris à l'école, sans les tournures irrégulières d'un locuteur natif, écrit forcément des phrases plus prévisibles. Une nouvelle caribéenne rédigée dans un anglais soigné et un peu scolaire coche donc les cases que le détecteur associe à une machine, alors que son auteur n'a fait que s'appliquer.

Une étude l'a mesuré. En 2023, une équipe de Stanford a soumis des copies du TOEFL, le test d'anglais que passent les étudiants non anglophones, à sept détecteurs d'IA grand public, et 61,22 % de ces copies écrites par des humains ont été classées « générées par IA ». Chacun des sept détecteurs a accusé à tort une partie des étudiants, ce qui revient à dire que ces outils repèrent surtout les personnes qui écrivent proprement dans une langue qui n'est pas la leur.

Pangram est sorti après cette étude et n'y figure pas, et ses concepteurs annoncent des taux d'erreur bien plus bas. Le principe reste le même : l'outil calcule une probabilité, et l'afficher sous la forme « 100 % » la fait passer pour un verdict. Entre une probabilité et une preuve, il y a la même distance qu'entre un soupçon et une condamnation.

Granta demande à une IA si le texte vient d'une IA

Pressée de s'expliquer, Sigrid Rausing, l'éditrice de Granta, a raconté que son équipe avait soumis la nouvelle à Claude, l'assistant d'Anthropic, pour lui demander si une IA l'avait écrite. Claude a répondu que le texte n'avait « presque certainement pas été produit sans l'aide d'un humain ».

Une grande revue littéraire a donc demandé à une IA de dire si un texte venait d'une IA, si bien qu'un premier algorithme a porté l'accusation et qu'un second a assuré la défense, sans qu'un lecteur humain ait tranché à aucun moment.

La Commonwealth Foundation a fini par adopter la seule position qu'elle pouvait tenir. Tous les finalistes avaient déclaré sur l'honneur avoir écrit leur texte seuls, et comme aucun outil fiable ne permet de le vérifier, la fondation a expliqué qu'elle « doit fonctionner sur le principe de la confiance ». Autrement dit, elle ne sait pas, et personne ne peut le savoir.

Trois situations que le débat mélange

Le débat s'est vite figé en deux camps. Les adversaires de l'IA disent que les détecteurs ont démasqué des tricheurs et qu'il faut écarter des prix les textes de machine ; ses partisans répondent que les détecteurs relèvent de la pseudo-science et que la question importe peu. Les deux camps se disputent la même question, « l'IA a-t-elle écrit ce texte, oui ou non ? », alors qu'elle recouvre trois situations très différentes.

Dans la première, l'auteur se sert de l'IA comme d'un outil : il lui demande un synonyme, lui fait relire un paragraphe, essaie une formulation et rejette la plupart de ce qu'elle propose. Les développeurs travaillent ainsi depuis deux ans, et personne ne prétend qu'ils ont cessé d'écrire leur code, puisque ce sont eux qui décident de chaque ligne qui y entre. Un écrivain qui travaille de cette façon reste l'auteur de son livre pour la même raison.

La deuxième situation est celle qui pose un vrai problème, et on l'appelle désormais le vibe writing, par analogie avec le « vibe coding » des développeurs qui envoient des consignes à la machine et publient ce qui en sort sans le relire. Le vibe writer génère deux cent quatre-vingts pages à partir d'une consigne et met son nom sur la couverture, ce qui pose une question d'honnêteté envers le lecteur autant que de paternité de l'œuvre.

La troisième situation est la plus récente et celle dont on parle le moins : un auteur qui n'a reçu aucune aide se retrouve accusé parce que sa prose, trop propre ou écrite dans une langue apprise, a déclenché l'alerte d'un détecteur. C'est lui qu'on condamne sur la foi d'un chiffre.

Ce qu'on reproche à l'auteur, et ce qu'il ne peut pas prouver

Aux adversaires de l'IA, il faut rappeler qu'un score de détecteur ne prouve rien. La graphologie et le détecteur de mensonge ont mis des décennies à sortir des tribunaux, et un pourcentage affiché au bout d'un calcul ne rend pas la méthode plus rigoureuse. C'est d'autant plus grave que cette mesure pénalise d'abord ceux qui écrivent dans une langue apprise, c'est-à-dire bien souvent les auteurs des anciennes colonies que ce prix veut justement faire connaître.

Aux partisans de l'IA, il faut rappeler qu'un prix réservé à des fictions humaines inédites a un sens, et que la méfiance des auteurs est légitime même si l'outil censé y répondre fonctionne mal. On peut tenir les deux idées à la fois : le détecteur est mauvais, et la question qu'il prétend trancher est réelle.

Le plus inquiétant, dans cette affaire, est qu'on accuse désormais un auteur sur la foi d'un chiffre que personne ne peut contester. La charge de la preuve s'est inversée sans que personne l'ait décidé, et c'est maintenant à l'auteur de démontrer qu'il n'a pas triché. Or on ne peut pas prouver qu'on n'a pas utilisé d'IA, pas plus qu'on ne peut prouver une absence en général.

Le détecteur, lui, ne sait pas distinguer la première situation de la deuxième, puisqu'il peut donner le même score à l'auteur qui a demandé un synonyme et à celui qui a généré tout son livre. Il ne voit que la prévisibilité des phrases, alors que la frontière qu'on lui demande de surveiller passe par le travail de l'auteur.

Montrer comment le texte a été écrit

Si la détection ne fonctionne pas, il reste une approche solide, qui consiste à regarder d'où vient le texte plutôt que l'air qu'il a. Au lieu de se demander si un texte semble humain, question à laquelle aucune machine ne répondra honnêtement, on se demande si l'on peut montrer comment il a été écrit : l'historique, les versions successives, les passages supprimés, le brouillon qui devient une page. C'est moins spectaculaire qu'un pourcentage en rouge, mais chacun peut le vérifier.

C'est pour cette raison que plusieurs applications d'écriture en ligne, dont WriteControl, Extypis et Scribbook, proposent aujourd'hui un mode sans IA. Pour un étudiant soumis à un contrôle d'intégrité, ou pour un auteur qui veut pouvoir attester que son texte est entièrement de sa main, c'est la seule réponse qui tienne face à un détecteur peu fiable, parce qu'elle lui permet de montrer son chemin au lieu de se défendre après coup. Qu'un logiciel propose de l'IA ne dit rien, en soi, de l'usage qu'en fait l'auteur.

Jamir Nazir a juré n'avoir utilisé aucune IA. Il dit peut-être vrai, et nous ne le saurons sans doute jamais, ce qui aurait dû suffire à une fondation littéraire respectable pour ne pas aller poser la question à un robot. Tant qu'on prendra une probabilité pour une preuve, on continuera d'accuser des auteurs innocents dans l'espoir d'attraper quelques tricheurs.

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Sources : Granta (« The Serpent in the Grove », mai 2026) ; Literary Hub ; Futurism ; Boing Boing ; Scroll.in ; Slashdot ; Caribbean360 ; Liang et al., « GPT detectors are biased against non-native English writers », Patterns (Cell), 2023 ; Stanford HAI ; Commonwealth Foundation.