L’intelligence artificielle (IA ou AI en anglais pour artificial intelligence) s’immisce progressivement dans tous les aspects de notre vie quotidienne. Conséquence : la distinction entre le contenu créé par l’homme et celui généré par des machines devient de plus en plus floue. Comment faire, dans ce cas, pour repérer les contenus rédigés par des intelligences artificielles génératives du type Bard ou ChatGPT ? Eh bien… Nous avons souvent besoin d’un détecteur AI (ou détecteur IA) pour nous y aider !
Ces détecteurs d’IA sont des outils conçus pour analyser des textes et déterminer le pourcentage de contenu qui est susceptible d’avoir été généré par une IA. Ces outils sont utilisés dans l’éducation et le journalisme, par exemple. Mais pas seulement. En fait, ils s’avèrent indispensables dans une variété de contextes où de l’information est diffusée et doit être contrôlée.
Cependant, les limitations actuelles de ces outils soulignent l’importance d’une approche équilibrée et critique dans leur déploiement et leur utilisation. La précision et la fiabilité doivent être considérablement améliorées par des recherches et des développements continus. Par ailleurs, des questions éthiques et de confidentialité nécessitent une attention particulière et des cadres réglementaires adaptés.
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1 — Fonctionnement des détecteurs d’IA
➡️ Principe de base
Les détecteurs d’intelligence artificielle sont des outils conçus pour distinguer les textes écrits par des humains de ceux produits par des machines. Leur fonctionnement repose sur l’analyse de diverses caractéristiques textuelles, telles que :
- La structure du texte ;
- Les patterns (motifs) de répétition ;
- La cohérence thématique ;
- Les nuances stylistiques.
En fait, ce sont, eux aussi, des intelligences artificielles ! Ces outils s’appuient sur l’apprentissage automatique pour reconnaître les « signatures » typiques des textes générés par IA. Des techniques de traitement du langage naturel (NLP) sont utilisées, ainsi que des approches statistiques. Celles-ci ont pour finalité d’évaluer la complexité syntaxique, la structure grammaticale ou le choix des mots.
➡️ Méthode
En règle générale, un détecteur d’IA commence par analyser le texte qui lui est soumis (via un copier-coller ou autre). Il identifie des motifs ou des anomalies qui sont peu probables dans un texte écrit par une personne.
Prenons un exemple. Un texte produit par une IA générative peut présenter une uniformité stylistique trop cohérente. Les écrits humains, quant à eux, comportent des petites erreurs ou variations stylistiques qui reflètent la complexité et la richesse du langage naturel — et font leur charme !
Dans un deuxième temps, ces outils donnent une évaluation sous forme de score ou de pourcentage. Celui-ci indique la probabilité qu’un texte soit généré par une machine.
À prendre en compte : ces détecteurs d’IA ne fournissent pas une réponse absolue. La précision de ces outils peut varier grandement en fonction de leur conception, de la qualité de leur entraînement ou de la sophistication de l’IA génératrice contre laquelle ils sont utilisés.
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2 — Principaux détecteurs AI disponibles
Avec l’augmentation de la production de contenu par des IA génératives (Bard, ChatGPT et les autres), le marché a vu émerger divers dispositifs dédiés à la détection de ces textes. Voici une liste des outils les plus connus.
- OpenAI’s GPT-2 Output Detector: il a été développé pour identifier les textes générés par des versions antérieures de modèles similaires à ChatGPT. Cet outil utilise un modèle d’apprentissage profond entraîné spécifiquement pour reconnaître les patterns typiques du texte généré par GPT-2, offrant ainsi une base solide pour comprendre les capacités et les limites de la détection d’IA.
- GLTR (Giant Language Model Test Room) : développé par le Harvard NLP Group et le MIT-IBM Watson AI Lab, GLTR vise à visualiser les probabilités des mots dans un texte, aidant à identifier si un texte a été généré par un modèle de langue. Il se base sur l’hypothèse que les IA génératives choisissent des mots avec une probabilité élevée, alors que les humains ont tendance à utiliser une variété plus large de vocabulaire, y compris des mots moins prévisibles.
- Hugging Face: détecteur le plus souvent intégré à des plateformes en ligne. Il permet une analyse rapide et accessible du contenu suspecté d’être généré par IA. Cet outil s’appuie sur les dernières avancées en matière de modèles de langue pour offrir une évaluation en temps réel du contenu.
Comme vous pouvez le voir, chaque outil présente ses défauts et ses avantages. Certains d’entre eux sont adaptés à une analyse rapide et plutôt quantitative, alors que d’autres proposent des analyses détaillées et plus techniques.
Mais à nouveau, il importe d’insister sur le fait que nous devons être conscients que ces détecteurs ne sont pas infaillibles. Leur efficacité peut varier en fonction du contexte et de l’évolution des technologies d’IA.
3 — Applications et implications
Plusieurs domaines sont concernés par l’utilisation des détecteurs d’intelligence artificielle. L’éducation figure bien sûr au premier rang des utilisateurs de détecteurs AI. Mais ce n’est pas tout. Ces outils sont aussi utilisés dans le journalisme et plus largement dans la création de contenu par les blogueurs.
L’intelligence artificielle (et l’utilisation de détecteurs) pose question au sein de ces domaines, mais aussi au-delà, dans la sphère sociale et publique en général. Passons donc rapidement en revue ces domaines et enjeux.
➡️ Dans le domaine de l’éducation
Les détecteurs d’IA sont utilisés pour identifier les travaux d’étudiants qui pourraient avoir été générés par des outils d’IA. Ces outils aident les éducateurs à maintenir un niveau de rigueur académique et à prévenir tout risque de fraude (notamment le plagiat qui contrevient au droit d’auteur).
Toutefois, le monde de l’éducation réfléchit également à la manière d’adapter l’IA à l’enseignement. Il importe d’apprendre aux étudiants à utiliser correctement ces technologies.
➡️ Dans le journalisme et les médias
La capacité à distinguer entre le contenu généré par des humains et celui par des machines est cruciale pour la crédibilité de l’information. Les détecteurs d’IA peuvent jouer un rôle dans la lutte contre la désinformation.
Comment ? En identifiant les articles ou les reportages qui pourraient avoir été produits pour manipuler l’opinion publique.
➡️ Les détecteurs AI pour les entreprises et les créateurs de contenu
Les détecteurs d’IA offrent une manière de protéger le contenu original et de s’assurer que le matériel généré par IA est utilisé de manière appropriée. Cela concerne notamment le respect des droits d’auteur, mais aussi et surtout la valorisation du travail créatif humain.
Afin de garantir l’absence d’IA dans leurs écrits, certains créateurs de contenu ont agi de manière proactive et créé des « labels » spécifiques qu’ils apposent à leurs textes et qui sont censés rassurer les consommateurs de contenus.
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➡️ Droits d’auteur et questions éthiques
Les implications de l’utilisation des détecteurs d’IA vont au-delà des applications pratiques. Elles touchent à des questions juridiques et éthiques de premier ordre. Sans entrer ici dans les détails, citons quelques questions essentielles :
- Qui est le propriétaire légitime d’un texte (authenticité et droits d’auteur) ?
- Qui prétend avoir écrit le texte (question de la transparence) ?
- L’information est-elle correcte et vérifiée (véracité, qualité de l’information) ?
- Etc.
