Pangram est désormais capable de détecter les outils d'humanisation basés sur l'IA
Au cours des derniers mois, alors que le marché des systèmes de détection de l'IA n'a cessé de se développer, un marché parallèle proposant des moyens de les contourner a vu le jour.
Aujourd’hui, il existe toute une gamme d’outils disponibles sur le marché qui se qualifient d’« humaniseurs ». En réalité, chacun de ces outils est légèrement différent, mais ils reposent tous sur une seule et même promesse : si vous utilisez notre outil, personne ne pourra deviner que votre texte a été rédigé par une IA. Ces outils ont rapidement gagné en popularité auprès des étudiants, des professionnels du référencement et de tous ceux qui souhaitent éviter que leur utilisation de l’IA ne soit détectée.
Nous sommes toutefois ravis d'annoncer que nous avons lancé aujourd'hui un modèle capable de détecter plus de 90 % des contenus humanisés de haute qualité.
Résultats
Voici les performances de notre nouveau modèle :
| Langue | Détection de texte généré par IA % | Détection de texte généré par une IA humanisée % |
|---|---|---|
| GPTZero | 95.60% | 34.53% |
| Jumelles | 94.40% | 29.73% |
| Ligne de base Pangram | 100.00% | 73.07% |
| Humanisateurs Pangram (modèle actuel !) | 100.00% | 93.66% |
Pour parvenir à ces résultats, notre équipe a mené un processus de recherche rigoureux qui a consisté à examiner minutieusement 19 outils d'humanisation accessibles au public, à mettre au point un système de classification permettant d'évaluer leur qualité, et à réentraîner notre modèle de production en intégrant des textes humanisés de haute qualité dans son corpus d'apprentissage.
Ces travaux ont récemment été présentés lors de l'atelier consacré à la détection des contenus générés par l'IA, organisé dans le cadre de la Conférence internationale sur la linguistique informatique. Pour consulter l'article technique, cliquez ici.
Pour plus d'informations, pour demander une démonstration ou pour toute autre question, n'hésitez pas à contacter info@pangram.com!
Elyas Masrour est ingénieur fondateur chez Pangram. Depuis qu’il a rejoint Pangram en tant que deuxième employé, tout juste sorti de l’université du Maryland, il a mis en place des infrastructures essentielles telles que l’API de service des modèles, les contrôles d’accès basés sur les rôles et les pipelines de données justificatives. Elyas travaille également en étroite collaboration avec l’équipe de recherche sur des projets tels que la robustesse face aux attaques adversaires, l’interprétabilité des modèles et la détection de contenus mixtes hétérogènes. En dehors du travail, Elyas apprécie toute la diversité de la créativité et de l'expression humaines, notamment le cinéma, la lecture et la découverte de la ville.
Lectures complémentaires
Présentation de Pangram 3.2
Comment détecter l'IA en Python
Pangram détecte-t-il Llama 4 de Meta ?
Comment repérer l'IA dans Google Docs
Qu'est-ce qu'un « humanizer » ?
Dans quelle mesure Pangram est-il capable de détecter des modèles de raisonnement ?
