Vérifiez si un texte a été écrit par une intelligence artificielle avant de le rendre ou de le publier. TextSight ne s'arrête pas à un pourcentage global : il vous montre quelles phrases semblent générées par une IA, et pourquoi, avec un score d'authenticité clair. Essai gratuit. Sans carte bancaire. 3 analyses par jour · votre première analyse en six secondes environ.
Un détecteur d'intelligence artificielle analyse un texte et estime la probabilité qu'il ait été écrit par un modèle comme ChatGPT, Gemini ou Claude plutôt que par une personne.
Depuis l'arrivée des modèles de langage, distinguer un texte écrit par une personne d'un texte généré par une intelligence artificielle n'a plus rien d'évident. Un détecteur d'IA ne cherche pas de copies d'autres sources, contrairement à un détecteur de plagiat. Ce qu'il fait, c'est examiner la manière dont le texte est écrit : la régularité du rythme des phrases, la prévisibilité des mots choisis et les structures répétitives que les modèles de langage ont tendance à produire. À partir de ces motifs, il estime la probabilité que le texte soit généré par une IA.
Ce sont deux outils distincts qui répondent à deux problèmes distincts. Un détecteur de plagiat compare votre texte à une base de documents existants et signale les correspondances. Un détecteur de texte IA ne compare rien d'extérieur : il analyse le style du texte lui-même pour estimer s'il a été rédigé par un modèle d'intelligence artificielle. Un travail peut être parfaitement original face à un détecteur de plagiat et, en même temps, sembler généré par une IA, ou l'inverse. C'est pourquoi mieux vaut disposer des deux vérifications, et TextSight inclut aussi un indicateur de risque de plagiat à côté de la détection d'IA.
Beaucoup d'outils renvoient un seul pourcentage sans expliquer d'où il sort. C'est difficile à exploiter et facile à mal interpréter. TextSight marque chaque phrase d'une couleur selon sa probabilité d'avoir été générée par une IA, afin que vous voyiez exactement quelles parties du texte déclenchent l'alerte. Cette transparence vous permet de décider en connaissance de cause : relire les phrases signalées, réécrire ce qui doit l'être et comprendre le résultat au lieu d'accepter un chiffre à l'aveugle.
TextSight analyse le texte au niveau de la phrase et du document, puis traduit le résultat en un score clair accompagné d'une preuve que vous pouvez inspecter.
Le cœur de TextSight est un classifieur entraîné à distinguer l'écriture humaine de celle générée par une IA. Au lieu de s'arrêter à un pourcentage global, il évalue chaque phrase séparément et lui attribue une probabilité d'avoir été générée par une intelligence artificielle. Le résultat se présente sous la forme d'un score d'authenticité pour l'ensemble du document et, en dessous, d'une carte en couleurs phrase par phrase.
Pour comprendre pourquoi un texte est signalé, il est utile de savoir ce que cherche le modèle, expliqué sans jargon. Deux idées sont au cœur de l'analyse : la prévisibilité de chaque mot et le rythme des phrases.
La première, c'est la prévisibilité. Quand un modèle de langage écrit, à chaque étape il choisit le mot qui lui semble le plus probable ensuite. Le résultat tend à être très fluide et très attendu : il n'y a presque jamais le mot rare, la tournure inattendue ou le changement de registre qu'une personne emploie sans y penser. Les outils de détection mesurent quelque chose qui ressemble à « à quel point ce texte est surprenant ». Un texte très peu surprenant, où chaque mot est celui que n'importe qui aurait deviné, lève un signal. Sur le plan technique, on parle souvent de faible perplexité, mais l'intuition est simple : tout sonne juste et, en même temps, beaucoup trop prévisible.
La seconde, c'est le rythme. Les humains écrivent avec des phrases de longueurs inégales. On mêle une phrase longue à deux courtes, une question, une précision entre virgules, parfois une phrase de trois mots. Les modèles, eux, tendent à produire des phrases de longueur semblable et de structure répétée, paragraphe après paragraphe. Cette uniformité est un autre des indices qu'observe le classifieur. Quand vous voyez TextSight marquer un bloc entier de la même couleur, c'est souvent parce que ce passage présente cette cadence trop régulière.
Aucun de ces signaux ne suffit à lui seul : un texte humain très soigné peut être prévisible, et un texte d'IA bien retravaillé peut briser le motif. C'est pourquoi le classifieur combine plusieurs indices et c'est pourquoi le résultat est une probabilité, pas une sentence.
Chaque analyse renvoie un score d'authenticité pour l'ensemble du texte. Plus le score est élevé, plus le texte est susceptible de se lire comme une écriture humaine ; plus il est bas, plus il contient de signaux de génération par une IA. Le score vous donne une lecture rapide de l'état du document, mais ce n'est pas la fin de l'analyse : la vraie valeur tient à la possibilité de descendre dans le détail.
Sous le score, TextSight colore le texte phrase par phrase selon sa probabilité d'avoir été générée par une IA. Vous voyez ainsi d'un coup d'œil quels paragraphes concentrent le risque et lesquels sont sains. Si une phrase apparaît signalée, vous pouvez la relire, la réécrire avec vos propres mots et relancer l'analyse pour confirmer que le résultat s'améliore.
À côté de la détection d'IA, chaque analyse inclut un indicateur de risque de plagiat. C'est une seconde couche de vérification utile, surtout pour les étudiants et les équipes de contenu qui ont besoin à la fois de l'originalité et de l'authenticité avant de rendre ou de publier.
Aucun outil de détection n'est infaillible, et méfiez-vous de tout outil qui promet une exactitude de 100 %. TextSight est pensé comme une aide à la décision, pas comme un verdict définitif pour accuser qui que ce soit : il vous donne le score, la preuve et le contexte pour que ce soit vous qui révisiez. La détection fonctionne mieux en anglais ; sur un texte exclusivement en français la fiabilité est moindre, et la détection native en français est inscrite à la feuille de route 2026.
Tous les modèles n'écrivent pas de la même façon. TextSight ne cherche pas à deviner la marque exacte, mais à reconnaître les empreintes d'écriture générée que laissent les familles de modèles les plus utilisées aujourd'hui.
Une précision d'emblée : un détecteur d'IA ne lit pas une étiquette indiquant « ceci a été écrit par tel modèle ». Ce qu'il fait, c'est reconnaître le type de motif que produit l'écriture automatique. Cela dit, les différentes familles de modèles laissent des traces un peu différentes, et comprendre ces différences aide à mieux lire le résultat.
C'est la source la plus fréquente de texte généré qui arrive à un détecteur. La prose de GPT est généralement très ordonnée, avec des transitions fluides entre les idées et une préférence nette pour les structures en liste et les phrases qui s'ouvrent sur un connecteur. Les versions les plus récentes, comme GPT-5, écrivent de façon plus naturelle et plus variée que les précédentes, ce qui rend le texte non retravaillé plus difficile à signaler. Elles conservent malgré tout cette cadence régulière et cette fluidité sans aspérités que le classifieur capte souvent, surtout quand le texte est long et que la consigne donnée était sommaire.
Gemini tend à produire des réponses bien organisées, avec des explications qui couvrent chaque angle et un ton pédagogique. Cette exhaustivité ordonnée laisse une empreinte reconnaissable : des paragraphes pleins, peu de lacunes, le sentiment que rien n'a été laissé de côté. Sur des textes en anglais, cette régularité se repère plus nettement que sur des textes uniquement en français.
Claude écrit généralement dans un registre plus conversationnel et nuancé, avec des phrases qui reconnaissent les exceptions et les points de vue. Cela le rapproche un peu plus du rythme humain, mais laisse aussi des marques propres : une certaine tendance à équilibrer chaque affirmation et à clore les paragraphes par un résumé soigné. C'est un bon exemple de la raison pour laquelle un seul chiffre ne suffit pas et de l'importance de regarder la preuve phrase par phrase.
Microsoft Copilot et d'autres assistants intégrés aux éditeurs et aux suites bureautiques s'appuient sur des modèles de la famille GPT : leur écriture partage donc beaucoup de ces empreintes. Il en va de même pour un texte passé par plusieurs outils : un brouillon issu d'un modèle, retouché dans un autre, mêle les traces et se révèle parfois plus difficile à interpréter qu'un texte issu d'une seule source.
Un avertissement honnête clôt cette section. Ces empreintes sont plus nettes en anglais, là où le classifieur de TextSight est le mieux calibré. Sur un texte exclusivement en français, les différences entre modèles deviennent plus floues et la fiabilité baisse ; la détection native en français est inscrite à la feuille de route 2026. C'est pourquoi nous recommandons de lire le résultat comme un signal à vérifier, pas comme une identification certaine du modèle d'origine.
Ils se ressemblent et s'emploient parfois au même moment, mais ils répondent à trois questions distinctes. Les confondre mène à de mauvaises décisions.
Avant d'agir sur un texte, mieux vaut savoir quelle question vous posez. Ces trois outils ne sont pas en concurrence : ils se complètent, et chacun regarde le texte sous un angle différent.
| Outil | Question à laquelle il répond | Ce qu'il compare |
|---|---|---|
| Détecteur d'IA | Est-ce une personne ou un modèle d'IA qui a écrit ceci ? | Le style du texte lui-même, sans source externe. |
| Correcteur de style | Est-ce bien écrit et compréhensible ? | Le texte face à des règles de grammaire, de clarté et de rythme. |
| Détecteur de plagiat | Est-ce original ou est-ce une copie de quelque chose de déjà publié ? | Le texte face à une base de documents existants. |
Un détecteur de texte IA ne cherche pas de copies et ne corrige pas les fautes. Il estime si le texte a été rédigé par un modèle à partir de la manière dont il est écrit : la prévisibilité des mots et la régularité du rythme, comme on l'a vu plus haut. Il renvoie une probabilité, pas un verdict « bien » ou « mal ».
Un correcteur de style ou de grammaire évalue autre chose : si le texte se lit avec clarté, si les phrases s'enchaînent et s'il y a des erreurs. Ici, une nuance importante change. Un texte peut être impeccable sur le plan grammatical et, malgré tout, sembler généré par une IA, car la correction n'a rien à voir avec une voix qui vous est propre. Dans TextSight, les suggestions de réécriture et l'amélioration de la clarté et du rythme des phrases interviennent à ce niveau : elles aident le texte à paraître plus naturel sans trahir ce que vous vouliez dire.
Un détecteur de plagiat compare votre texte à des contenus déjà publiés et signale les correspondances. C'est une vérification indépendante des deux autres : un travail peut être totalement original au regard du plagiat et obtenir malgré tout un score élevé au détecteur d'IA, ou l'inverse. C'est pourquoi TextSight inclut un indicateur de risque de plagiat à côté de la détection d'IA, pour que vous ayez les deux lectures dans une même analyse.
La règle pratique est simple. Utilisez le détecteur d'IA pour savoir si le texte sonne « machine », le correcteur pour peaufiner la rédaction et le détecteur de plagiat pour confirmer qu'il est original. Les trois réponses réunies donnent une image complète avant de rendre ou de publier.
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Trois profils concentrent l'essentiel de l'usage d'un détecteur d'IA en 2026 : les étudiants, les rédacteurs et indépendants, et les agences ou équipes de contenu.
De plus en plus d'universités, en France comme dans le reste de l'espace francophone, ont intégré des vérifications d'IA à leurs procédures d'évaluation. Le problème, c'est que les détecteurs entraînés surtout sur de l'écriture native en anglais ont tendance à sur-signaler la prose formelle et bien structurée, ce qui produit des faux positifs. L'usage de TextSight est simple : rédigez votre dissertation ou votre chapitre de mémoire, collez-le dans le détecteur avant de le rendre, relisez les phrases signalées et réécrivez ce qui doit l'être jusqu'à ce que le score d'authenticité remonte. C'est une vérification préalable de trente secondes qui vous évite d'avoir à contester un faux positif auprès de votre enseignant.
Ceux qui écrivent pour des clients font face à un risque différent. De plus en plus de clients soumettent le contenu qu'ils reçoivent à leur propre vérification d'IA, et un texte signalé peut bloquer le paiement ou déclencher une demande de remboursement, même quand le travail est légitime. Le flux recommandé : rédiger le texte normalement, puis analyser la version finale avant de l'envoyer. Si le score est bas, mieux vaut réécrire les phrases signalées ; l'outil de réécriture par IA intégré aide à corriger des phrases précises sans tout reprendre. Trente secondes de vérification préalable, c'est une assurance peu coûteuse contre un paiement bloqué.
Les agences et les équipes de contenu publient de gros volumes de texte et subissent deux pressions à la fois : les signaux de qualité des moteurs de recherche pénalisent les motifs d'IA et les clients mènent leurs propres vérifications avant publication. Le plan Business convient à la plupart des équipes : il inclut des sièges d'équipe, l'accès à l'API REST et des PDF à votre marque. Le score d'authenticité et le surlignage phrase par phrase sont particulièrement utiles lors des réunions de relecture avec les clients, car un éditeur voit immédiatement quels paragraphes ont besoin d'un passage avant de donner le feu vert.
Les trois flux fonctionnent avec le plan gratuit pour des textes isolés. Ceux qui analysent souvent passent en général au plan Pro, pour les analyses illimitées et la réécriture par IA intégrée.
TextSight n'existe pas pour pointer du doigt, mais pour vous aider à avoir confiance dans votre propre texte et à le défendre quand on le remet en question.
Nous pensons que la valeur d'un détecteur d'IA tient à la transparence, pas au fait de désigner les gens. C'est pourquoi TextSight montre la preuve phrase par phrase au lieu de se limiter à un chiffre : nous voulons que vous compreniez le résultat et décidiez avec discernement. Pour un étudiant, cela signifie rendre l'esprit tranquille et pouvoir expliquer son travail si un doute surgit. Pour un rédacteur ou une agence, cela signifie envoyer et publier en sachant que le texte tiendra face à la vérification du client.
Nous sommes francs sur les limites de l'outil. TextSight est optimisé pour l'anglais, là où le classifieur est le mieux calibré. Sur un texte exclusivement en français, la fiabilité est nettement moindre ; c'est pourquoi nous ne le recommandons pas comme vérification principale d'une thèse ou d'un travail rédigé uniquement en français. Nous préférons le dire clairement plutôt que de promettre une exactitude que nous n'avons pas mesurée. La détection native en français est inscrite à la feuille de route 2026 ; d'ici là, l'outil rend le plus de services sur des textes en anglais et sur une écriture mixte, où les passages en anglais concentrent l'essentiel du risque.
Le meilleur usage d'un détecteur d'IA, c'est la vérification préalable avant de rendre ou de publier, pas la preuve unique pour accuser quelqu'un. Aucun outil n'a toujours raison, et un résultat doit s'interpréter avec le contexte et le jugement de la personne. TextSight vous donne les éléments pour prendre une bonne décision ; la décision reste la vôtre.
La page principale du détecteur d'IA, optimisée pour le texte en anglais.
Voir en anglais →Plan gratuit et plans payants avec analyses illimitées, import de fichiers et réécriture par IA.
Voir les tarifs →Le flux complet pour les étudiants, avec surlignage phrase par phrase et ton académique.
Voir le guide →Vérifiez précisément si un texte a été généré avec ChatGPT.
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