Nettoyage de texte IA

Votre texte fait-il IA ?

Collez votre texte pour repérer ce qui lui donne un air de ChatGPT, Claude ou Gemini : mots que les IA emploient à outrance, formules toutes faites, tirets cadratins, connecteurs en cascade, phrases qui font toutes la même longueur, formules de politesse empilées dans les courriels et caractères cachés laissés par les outils dits « humaniseurs ». Chaque passage est surligné et expliqué, avec une piste pour le corriger. C'est un outil d'analyse du style, pas un détecteur d'IA : il montre ce qui fait IA dans votre texte, sans chercher à deviner qui l'a écrit.

Un texte fait IA quand il accumule les tics des modèles : mots fétiches (crucial, incontournable, fluide, robuste), formules comme « dans un monde en constante évolution » ou « il est important de noter », tirets cadratins, tournures « non seulement… mais aussi », énumérations par trois, phrases de longueur identique et chute en « En conclusion ».
Votre texte fait-il IA ?

L'analyse se fait dans votre navigateur. Votre texte n'est ni enregistré ni envoyé.

Ce que l'outil vérifie

Collez une dissertation, un e-mail, un post ou un article. L'outil surligne ce qui donne l'impression que ChatGPT, Claude ou Gemini l'a écrit, et explique comment corriger chaque point.

  • Caractères cachés
  • Tournures de dissertation
  • Cadence mécanique
  • Restes de chatbot
  • Formules toutes faites
  • Formules de politesse
  • Mots typiques des IA
  • Connecteurs en cascade
  • Opposition « pas X, mais Y »
  • Conclusion récapitulative
  • Tirets cadratins
  • Rythme monotone
  • Paragraphes calibrés
  • Débuts de phrase répétitifs
  • Énumérations par trois
  • Questions d'accroche
  • Markdown et gras
  • Puces en émoji

Comment cet outil a été testé

Chaque seuil a été fixé par la mesure et non à l'estime, et la mesure peut être refaite.

Des textes écrits avant que l'IA sache écrire

Nous avons réuni 35 textes publiés en 2000, dans cinq langues et six genres : discours, dépêches, communiqués, critiques, chroniques et modes d'emploi. Aucun ne peut venir d'une machine. Ils obtiennent de 0 à 30 sur 100, et 28 sur 35 restent dans la tranche la plus basse.

La même consigne, rédigée par un modèle

Un modèle actuel a ensuite écrit 35 textes suivant les mêmes consignes, à sujet, genre et longueur équivalents, de sorte que seule l'écriture change. Ceux-là obtiennent de 12 à 64, et aucun ne reste dans la tranche la plus basse. Le texte brut sorti d'une fenêtre de discussion monte de 27 à 76.

Une dernière paire par langue

Pour finir, nous avons pris par langue un texte authentique qui n'avait pas servi au réglage, puis écrit une version machine du même sujet.

  • Anglais : un éditorial de Linux Weekly News du 17 août 2000 obtient 0. La version machine du même texte obtient 61.
  • Néerlandais : un article d'une revue consacrée aux périodiques, 2000, obtient 1. La version machine obtient 57.
  • Allemand : une dépêche de heise online du 30 septembre 2000 obtient 16. La version machine obtient 63.
  • Français : une chronique des Chroniques de Cyberie du 21 novembre 2000 obtient 0. La version machine obtient 33.
  • Espagnol : un article d'El Mundo, archivé en 2000, obtient 0. La version machine obtient 68.

Ce qu'il ne sait toujours pas faire

Un courriel professionnel court est fait de formules par nature : il porte donc moins de signaux qu'un article. Une prose d'IA écrite avec soin, dans un genre humain, peut obtenir un score bas. L'inverse vaut aussi : qui écrit en phrases courtes et régulières accumulera des points. Le score décrit le texte, jamais la personne qui l'a écrit.

Foire aux questions