Enseignement de l'IA

Présentation de l'outil de détection de plagiat de Pangram

1er août 2025

Comment fonctionne le plagiat aujourd'hui

Jusqu’à l’arrivée de ChatGPT, le plagiat était assez simple. Les étudiants copiaient des passages de texte provenant de sources existantes : des travaux d’anciens étudiants, des revues universitaires, voire directement sur Internet, et les collaient dans leurs devoirs. C’était le moyen le plus rapide et le plus facile d’échapper au travail nécessaire pour réaliser un devoir volumineux.

Puis, en un clin d'œil, ChatGPT a bouleversé la donne. Du jour au lendemain, il existait un nouveau moyen, plus simple, d'obtenir des devoirs plus rapides et mieux adaptés. Les étudiants peuvent saisir les consignes de leur devoir dans un chatbot et, en quelques secondes, recevoir un texte personnalisé et unique qui répond directement à la question posée. Du coup, la tâche consistant à rechercher des textes similaires en ligne ou dans d'autres sources semblait moins attrayante.

Cela ne signifie toutefois pas que le plagiat traditionnel ait disparu. Alors que le marché de la détection par IA s'est développé, les étudiants pourraient revenir au plagiat traditionnel pour éviter d'être repérés par les systèmes d'IA. Il se peut aussi qu'ils préfèrent tricher en réutilisant d'anciens devoirs ayant obtenu de bonnes notes plutôt que de prendre le risque de s'en remettre aux résultats d'une IA.

Quoi qu'il en soit, un détecteur de plagiat classique reste un outil précieux pour garantir l'intégrité académique. C'est pourquoi nous sommes ravis de vous présenter aujourd'hui les fonctionnalités de détection de plagiat de Pangram.

Aperçu

Nouvelle option « Plagiat » !Nouvelle option « Plagiat » !

Pangram Plagiarism est un outil qui analyse un document soumis à la recherche de texte copié parmi des millions d'articles, de sites web, de forums, de bases de données et d'autres sources. À partir d'aujourd'hui, les utilisateurs de Pangram trouveront dans leur tableau de bord un bouton permettant de vérifier si un document spécifique contient du plagiat. Une fois activé, Pangram analysera chaque phrase du document à la recherche de correspondances en ligne.

Comment ça marche :

Résultats du contrôle anti-plagiatRésultats du contrôle anti-plagiat

Pangram effectue des recherches sur le Web ouvert pour trouver des documents correspondants, un peu comme le fait Google lorsqu'il recherche des documents correspondant à ce que vous avez saisi. Mais dans notre cas, notre recherche vise à détecter des correspondances exactes de longs passages de texte qui indiqueraient qu'un élève a copié du texte provenant de cette source.

Comme sur la capture d'écran ci-dessus, qui contient trois phrases copiées directement depuis Wikipédia. Pangram mettra ces phrases en évidence et affichera un lien direct pour que vous puissiez voir où elles apparaissent sur le Web.

Comment cela s'inscrit-il dans les outils de transparence académique de Pangram ?

Pangram s'engage à développer une suite d'outils favorisant la transparence académique, qui associent une détection par IA de haute précision, la détection classique du plagiat et des informations supplémentaires telles que la reconstitution du processus de rédaction, la détection des expressions couramment utilisées par l'IA, et bien plus encore, afin de fournir aux enseignants les outils dont ils ont besoin pour maintenir un environnement de classe sain et productif.

Notre fonctionnalité de détection du plagiat n'est qu'un outil parmi d'autres.

Qui peut accéder à Pangram Plagiarism ?

Pour l'instant, seuls les utilisateurs disposant d'un abonnement payant ou d'une licence d'entreprise peuvent accéder à la fonctionnalité de détection du plagiat. Vous souhaitez l'essayer ? Pour en savoir plus, cliquez ici ou contactez-nous à l'adresse info@pangram.com


Elyas Masrour
Elyas MasrourIngénieur fondateur

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.

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