8 signaux 0 API · Offline
Algorithme de détection avancé

Ce texte a-t-il été généré
par une intelligence artificielle ?

Pseudo-perplexité · Burstiness de Kim & Eom · Entropie N-gram · Déviation de Zipf · 8 signaux linguistiques

// texte à analyser
0 mots ✓ 100% local · Illimité
⚠ Texte court — l'analyse est moins fiable sous 80 mots. La pseudo-perplexité nécessite un corpus suffisant.
probabilité de génération par IA
HumainMixteIA
30%
60%
// 8 signaux computationnels
// interprétation
⚠ Précision estimée ~75–85% sur textes > 150 mots. Aucun détecteur purement local n'atteint 100% de précision sans modèle de langage complet.
// comment ça fonctionne
01

Pseudo-perplexité

Mesure la "surprisal" de chaque mot via un corpus de fréquences. Les IA choisissent toujours les mots les plus probables → perplexité anormalement basse.

02

Burstiness (Kim & Eom)

Formule B=(σ-μ)/(σ+μ). Les humains ont des "pics" naturels de complexité. Les IA produisent un flux régulier → burstiness négatif.

03

Entropie des bigrammes

H = -Σ p(w1,w2)·log2(p). Diversité des paires de mots. Texte IA : bigrammes trop répétitifs, entropie faible.

04

Déviation de Zipf

En texte naturel, rang×fréquence ≈ constante. Les IA sur-utilisent les mots du top-500, créant une déviation mesurable.

05

Variance de densité

Ratio mots-contenu/mots-fonction par paragraphe. Les IA maintiennent une densité anormalement stable.

06

Profondeur syntaxique

Conjonctions de subordination, propositions relatives. Les IA évitent les structures trop simples ET trop complexes.

07

Hedging & certitude

Les IA sur-utilisent les marqueurs de prudence ("il convient de", "it's worth noting") ET de certitude ("clearly", "évidemment").

08

Cohésion lexicale

Répétition contrôlée des racines lexicales. Les IA maintiennent une cohésion trop parfaite sur tout le texte.