Les détecteurs de texte basés sur l’IA peinent significativement à identifier les contenus générés par des modèles de langage lorsqu’ils imitent le style d’un auteur. C’est la conclusion d’une récente étude menée par Epoch AI.
Cette recherche a mis à l’épreuve trois des principaux détecteurs de texte IA du marché – Pangram, GPTZero et Originality.ai. Les tests ont porté sur des passages générés par l’IA qui avaient été spécifiquement conçus pour reproduire un style d’écriture humain. Les résultats ont montré que jusqu’à 18 % de ces textes générés par l’intelligence artificielle sont passés inaperçus par les outils.
La situation s’est avérée encore plus complexe pour les écrits scientifiques, un genre où l’utilisation de ces détecteurs est potentiellement la plus répandue. Dans ce contexte précis, le taux de passages non détectés a grimpé jusqu’à 48 %. Cette difficulté souligne les limites actuelles des technologies de détection face à la sophistication croissante des modèles de langage.
Ces observations interrogent l’efficacité de ces outils dans des contextes où l’authenticité des textes est primordiale, notamment dans le monde académique et professionnel.
Source : The Decoder