Le modèle textuel de Pangram est le détecteur d'IA le plus précis du marché. Cependant, nous avons besoin d'au moins 50 mots pour fournir une prédiction. Pourquoi donc ?
Prenons le mot « delve ». Les statistiques de nos ensembles de données montrent que le mot « delve » a été utilisé près de 15 fois plus souvent dans les textes générés par l'IA que dans ceux rédigés par des humains. Mais pris isolément, « delve » pourrait être écrit par n'importe qui. Moi, un humain (promis), je viens de l'écrire là : delve !
Le modèle de Pangram est capable de saisir cette différence. En effet, il ne se concentre pas seulement sur les mots d'un texte donné, mais davantage sur le contexte dans lequel ces mots sont utilisés.
Comment ça marche
Par exemple, je viens d'écrire cette phrase qui contient le mot « delve », mais Pangram la classe dans la catégorie « human » :
« J'ai vraiment hâte de lire Gatsby le Magnifique ! On m'a dit que c'était l'un des livres américains les plus populaires de tous les temps, et c'est justement pour ça que j'ai très envie de me plonger dans ce roman. Mes parents, mes profs et mes amis n'en tarissent pas d'éloges, et je leur fais entièrement confiance ! »
Pangram détecté par un humain
Pangram affirme être convaincu que ce texte a été rédigé par un humain.
J'ai ensuite demandé à ChatGPT d'écrire quelques phrases expliquant pourquoi il avait hâte de lire Gatsby le Magnifique (en utilisant le mot « se plonger »). Voici ce qu'il a répondu
« Je suis impatient de lire *Gatsby le Magnifique* car ce livre m'offre l'occasion de me plonger dans le glamour et la désillusion des années folles. Je suis curieux de découvrir comment Fitzgerald dépeint l'ambition, l'amour et le rêve américain à travers des personnages aussi emblématiques. J'ai particulièrement hâte de me plonger dans cette écriture lyrique et de percer les secrets qui se cachent derrière la vie mystérieuse de Gatsby. »
Pangram détecté par l'IA
Dans ce cas, Pangram affirme être absolument certain que le texte a été généré par une IA.
Bien sûr, il existe de nombreuses différences entre ces textes, que le modèle de Pangram utilise pour déterminer s’il s’agit d’une IA ou d’un humain. Ces deux exemples contiennent le mot « delve », couramment utilisé par les IA, mais le contexte dans lequel ce mot est employé est déterminant. Si Pangram ne pouvait voir que les quelques mots entourant « delve », nous ne serions pas en mesure de faire la différence. Et vous, le pourriez-vous ?
« une occasion de se plonger dans »
« l'occasion d'approfondir ce sujet »
Ce que nous faisons pour y remédier
Étant donné la nécessité d'un contexte, Pangram impose une longueur minimale de 50 mots. Cela garantit que le modèle dispose d'un contexte suffisant pour fournir une prédiction fiable.
Vous souhaitez en savoir plus sur notre modèle, sa précision et ses performances ? Consultez cette page !
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
Meta va commencer à identifier les contenus générés par l'IA
EditLens sélectionné pour l'ICLR 2026
Présentation de l'identification par IA : Pangram est capable de distinguer les différents modèles de langage (LLM) les uns des autres
Pangram est le seul détecteur d'IA qui surpasse les experts humains dans l'identification des contenus générés par l'IA
Coup de projecteur sur une collaboratrice : Rencontre avec Katherine, chercheuse en intelligence artificielle
Présentation d'Open Pangram
