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AI code detection for engineering teams

AI code detector for developers

Détectez le code généré par l'IA à partir de ChatGPT, Claude et GitHub Copilot en Python, Java, C++ et plus encore. Détection conservatrice optimisée pour réduire les faux positifs.

pangram_scan.py
from pangram import Pangram

# Initialize the client
client = Pangram(api_key="your-api-key")

# Analyze a code snippet
result = client.predict(code_snippet)

print(f"AI fraction: {result['fraction_ai']}")
Reconnu pardes marques mondiales telles qu'
ToileGoogle ClassroomQuoraTremauLa société TransparencyNewsguardChatPDFEn vedetteHaroHorizonCitéLe surveillantTuteurs universitairesMa rédaction vérifiéeVibegradeWHEWikiEduToileGoogle ClassroomQuoraTremauLa société TransparencyNewsguardChatPDFEn vedetteHaroHorizonCitéLe surveillantTuteurs universitairesMa rédaction vérifiéeVibegradeWHEWikiEdu

Use cases

Secure your software
supply chain

Gain visibility into AI-generated code across your organization. Validate hiring, protect IP, and mitigate security risks with the most accurate AI code detection engine.

Résultat de la détection du code IA

Vérifier l'embauche technique

N'embauchez pas un ingénieur prompt pour un poste en backend. Détectez le code IA dans les devoirs à faire à la maison afin de vous assurer que les candidats comprennent la logique qu'ils soumettent.

Détection de l'assistance IA

Protéger la propriété intellectuelle

Dans de nombreuses juridictions, le code généré par l'IA ne peut pas être protégé par le droit d'auteur. Vérifiez vos référentiels afin de vous assurer que les logiciels propriétaires ne sont pas construits sur des bases synthétiques et non licencieuses.

Vérificateur de plagiat de code

Atténuer les risques liés à la sécurité

Les extraits générés par l'IA contiennent souvent des bogues logiques subtils ou des hallucinations de sécurité. Signalez les commits fortement influencés par l'IA afin qu'ils soient soumis à une révision humaine approfondie avant leur fusion.

Technical approach

Conservative detection
for code

L'analyse de code de Pangram est spécialement conçue pour les logiciels — elle n'est pas dérivée de la détection de texte. Notre modèle comprend les contraintes syntaxiques, les modèles structurels et la différence entre les éléments standardisés et la logique originale.

Faible taux de faux positifs

Pangram est réglé pour être conservateur : il signale rarement la logique écrite par l'homme comme étant de l'IA, ce qui vous évite d'accuser à tort les développeurs d'utiliser des modèles standard.

Analyse syntaxique

Contrairement au texte, le code est soumis à des contraintes syntaxiques strictes. Notre modèle analyse les modèles structurels sur plus de 40 lignes de code afin de distinguer la logique humaine de la prévisibilité du LLM.

Prise en charge multilingue

Détection précise dans les langages de haut niveau tels que Python et Java, ainsi que dans les langages de bas niveau tels que C++ et C. D'autres langages seront ajoutés à mesure que la couverture du modèle s'étendra.

Intégration

Automated AI code
detection via API

01

SDK Python

Intégration facile pour vos pipelines backend. Installez pangram-sdk et commencez à noter des extraits de code en quelques minutes.

Afficher les documents →

02

Plateformes de recrutement

Intégrez des plateformes d'évaluation technique pour signaler automatiquement les soumissions suspectes dans les défis de codage.

En savoir plus →

03

Audits par lots

Analysez l'intégralité des référentiels ou des pull requests afin d'évaluer la densité de détection de code IA dans l'historique de votre projet.

Obtenir une clé API →

Foire aux questions

FAQ sur la détection de l'IA

Questions fréquentes sur l'
s de détection de code IA pour les développeurs et les équipes d'ingénierie.

Oui. Pangram est entraîné sur les résultats des modèles basés sur GPT-4, Claude et LLaMA, qui alimentent des outils tels que GitHub Copilot. Cela permet à Pangram d'identifier les modèles courants générés par l'IA, même lorsque le code a été légèrement modifié par un humain.
En général, non. Pangram est intentionnellement conservateur avec les extraits courts ou hautement standardisés (importations, getters/setters, modèles de configuration). Ces modèles ne fournissent pas suffisamment de signaux statistiques pour attribuer avec certitude la paternité d'un texte. Le modèle se concentre donc sur la logique à entropie plus élevée, où les styles de l'IA et des humains divergent de manière significative.
Pour obtenir les meilleurs résultats, nous recommandons 40 à 50 lignes de code ou plus. Les extraits très courts ne fournissent pas suffisamment de structure ou de variance stylistique pour permettre une classification hautement fiable, en particulier dans les langages courants tels que Python et JavaScript.
Pangram prend actuellement en charge la détection dans les langages couramment utilisés, notamment Python, JavaScript/TypeScript, Java, C++ et Go, et d'autres langages seront ajoutés à mesure que la couverture du modèle s'étendra. La précision de la détection s'améliore pour les langages fortement représentés dans les données d'entraînement des modèles LLM modernes.
Oui, dans une certaine mesure. Pangram ne se base pas sur de simples empreintes numériques. Il évalue plutôt les caractéristiques structurelles, stylistiques et probabilistes qui persistent souvent même après des modifications humaines, en particulier dans la logique complexe, la gestion des erreurs et la composition des fonctions.
Oui. Les modifications telles que le renommage de variables, le reformatage ou l'ajustement des espaces blancs ne suppriment généralement pas les signaux sous-jacents utilisés pour la détection. Cependant, les réécritures sémantiques profondes peuvent réduire la confiance, que Pangram met en évidence via un score probabiliste plutôt que des indicateurs binaires.
Pangram prend en charge la mise en évidence granulaire, ce qui permet aux équipes de voir quelles sections d'un fichier ont été générées par l'IA et lesquelles ont été écrites par des humains. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour les fichiers volumineux, les demandes d'extraction ou les bases de code héritées avec une utilisation incrémentielle de l'IA.

Yes. Pangram provides a high-throughput API designed for automated analysis in CI pipelines, pre-merge checks, internal audits, and research workflows. Many teams run detection on pull requests or nightly scans rather than blocking commits outright.

Non. Pangram est conçu pour améliorer la visibilité et la gouvernance, et non pour imposer des règles par défaut. La plupart des équipes l'utilisent pour comprendre où et comment l'IA s'intègre dans leur base de code, pour faciliter la conformité aux politiques ou pour auditer les contributions de tiers.

Accuracy depends on language, code length, and complexity. Pangram is most reliable on longer, logic-heavy code and intentionally avoids overconfident claims on low-signal inputs. Results are returned with confidence scores to support human review. For a deeper look at the topic, read our article on whether AI-generated code can be detected.

Non. Pangram est certifié SOC 2 Type II. Le code soumis via l'API est traité de manière transitoire et supprimé. Les données des clients ne sont jamais conservées ni utilisées pour l'entraînement des modèles.

Yes. Some teams use Pangram to flag AI-generated contributions in open-source projects or to support internal reviews where licensing, attribution, or disclosure requirements apply. See how law firms use Pangram for IP and compliance verification.

De plus en plus, oui. Le code généré par l'IA peut introduire des vulnérabilités subtiles ou des failles logiques non évidentes. Pangram est souvent utilisé en complément des scanners SAST et de dépendances afin de fournir un contexte d'auteur, et non pour détecter les vulnérabilités en soi.
Non, et c'est intentionnel. Pangram renvoie des signaux probabilistes et met en évidence des points forts, sans attribuer d'étiquette absolue. Cela reflète la réalité du développement moderne, où les contributions de l'IA et des humains sont souvent mélangées.

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