
La semaine dernière, nous avons annoncé que Pangram était désormais capable de détecter les outils d'humanisation basés sur l'IA. Mais vous vous demandez peut-être : qu'est-ce qu'un outil d'humanisation ? Et à qui s'adressent-ils ?
Imaginez la situation suivante : vous êtes étudiant à l'université. Vous venez de rédiger un devoir à l'aide de ChatGPT ou d'entrer vos questions de devoirs dans un système d'IA. Cependant, vous savez que vos travaux seront vérifiés pour détecter tout contenu généré par l'IA. Vous cherchez donc un moyen de dissimuler la véritable origine de ce contenu.
Les « humanizers » sont la solution à votre problème : il suffit de copier-coller votre texte dans un humanizer pour « masquer » le fait qu'il a été rédigé par une IA.

De nombreux logiciels de réécriture vantent comme atout principal leur capacité à contourner la détection par IA de Turnitin. Turnitin est un outil conçu pour détecter le plagiat et les textes générés par IA dans les écoles et les universités.
Les outils d’humanisation utilisent un large éventail de techniques pour modifier, déformer et brouiller les textes générés par l’IA afin d’en masquer la véritable paternité. Afin de comprendre leur impact sur des extraits de texte donnés, les chercheurs de Pangram ont recueilli des échantillons de texte provenant de 19 outils d’humanisation accessibles au public et ont évalué manuellement les effets de l’humanisation sur chaque échantillon. Voici ce que nous avons constaté :
Au cours de notre audit de textes humanisés, nous avons relevé plusieurs techniques que les humaniseurs utilisent régulièrement. Parmi celles-ci, on peut citer :
Il arrive que les « humaniseurs » tentent d'échapper à la détection en remplaçant des mots par leurs synonymes. Cependant, cela peut nuire au texte, car les synonymes n'ont pas toujours exactement le même sens. Prenons par exemple la phrase suivante :
Phrase originale :
Je dois faire réparer ma voiture, car le moteur fait un bruit bizarre.
Phrase avec remplacement de synonymes :
Je dois faire réparer ma voiture car le moteur émet un bruit étrange.
Même si, en apparence, chaque mot a le même sens, cela nuit au texte et en réduit manifestement la clarté et la fluidité, ce qui donne parfois lieu à des effets comiques.
Parfois, les « humaniseurs » ajoutent des phrases absurdes à un texte dans l'espoir que les détecteurs d'IA en concluent que ce charabia n'a probablement pas été généré par une IA.
Exemple absurde :
...par conséquent, ils s'investiront davantage dans leurs études. CGSizeMake, p. 18-23. Enfin, et ce n'est pas le moins important…
Exemple de texte original :
À une époque dominée par la technologie, la facilité d'utilisation des téléphones portables a transformé notre façon de communiquer et d'accéder à l'information. Cependant, cette évolution s'accompagne de graves conséquences, notamment lorsque l'on utilise son téléphone portable au volant.
Exemple de dégradation de la qualité :
De nos jours, la technologie nous permet de communiquer et d'obtenir des informations plus facilement grâce aux téléphones portables, mais cela met en évidence le revers de la médaille : l'utilisation de ces appareils au volant, car les téléphones portables représentent un danger non négligeable pour tout le monde…
Les « humanizers » constituent une nouvelle catégorie d'outils conçus pour échapper à la détection par l'IA. Cependant, l'utilisation d'un « humanizer » comporte toujours un risque. Une nouvelle étude menée par Pangram montre qu'avec des ajustements subtils, les détecteurs d'IA peuvent être entraînés à repérer les textes humanisés, même lorsque l'humaniseur a été spécialement conçu pour échapper à un modèle particulier. Pour en savoir plus sur la manière dont différents outils relèvent ce défi, consultez notre comparatif des détecteurs d'IA. De plus, lorsque vous utilisez un humaniseur, vous risquez de dégrader la qualité de votre texte et d'ajouter des absurdités à votre résultat.
Enfin, chez Pangram, notre modèle est capable de détecter plus de 90 % des contenus humanisés de haute qualité. Si vous souhaitez en savoir plus, consultez notre communiqué ici ou contactez-nous à l'adresse 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.






