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Progrès actuels en matière de contenu rédigé par l’IA
Les chercheurs et les développeurs s’emploient activement à mettre au point des outils automatiques pour identifier les textes générés par l’IA. Les principaux chercheurs dans ce domaine sont issus d’universités réputées, notamment le MIT et Harvard. L’un des premiers instruments créés est le classificateur de texte AI d’OpenAI, qui détecte les contenus générés par l’IA en analysant les aspects linguistiques et statistiques. Son efficacité a été mise en doute, en particulier pour les langues autres que l’anglais, et des progrès récents ont permis d’introduire plusieurs nouveaux outils de détection qui affichent des taux de précision plus élevés:
- Originality.ai prend en charge plusieurs langues et revendique une précision de 98 % dans son mode Lite, qui propose trois modes de fonctionnement avec des degrés de précision différents.
- Conçu pour les entreprises et les enseignants, Winston AI affiche un taux de précision remarquable de 99,98 % et peut repérer les paraphrases.
- Détecteur d’IA Premium de Scribbr: Récemment souligné pour sa précision de 84 % dans l’identification des textes générés par l’IA, cet outil est l’un des plus fiables disponibles.
- GPTZero: Destiné aux enseignants et aux professionnels de la cybersécurité, GPTZero utilise des mesures telles que l' »éclat » et la « perplexité » pour différencier les textes générés par l’homme de ceux générés par l’IA. S’il s’est avéré efficace pour identifier les contenus générés par l’IA, il a également été confronté à des problèmes de clarté dans ses résultats.
- Copyleaks: Cet outil atteint une précision de plus de 99 % en reconnaissant les modèles typiques de l’écriture humaine et en signalant les écarts qui suggèrent la paternité de l’IA. Copyleaks prend en charge plus de 30 langues et peut détecter des contenus mixtes humains et IA.
Source: Depositphotos
Défis en matière de détection
Inconvénients des approches actuelles
Il n’existe pas encore de méthode parfaite pour prouver qu’un texte a été produit par un être humain ou par une intelligence artificielle. Bien que lessystèmes de détection actuels soient prometteurs, ils ne sont pas exempts de défauts ; nombre d’entre eux souffrent de faux positifs – c’est-à-dire qu’ils identifient à tort des textes écrits par des humains comme étant générés par l’intelligence artificielle – et peuvent ne pas suivre l’évolution des nouveaux modèles.
Le facteur humain
En fin de compte, l’écriture humaine se distingue toujours du contenu généré par l’intelligence artificielle par des éléments tels que la conscience, l’empathie et l’inventivité. Ces caractéristiques se manifestent doucement dans le langage et nécessitent un œil averti pour les déceler. La navigation sur ce terrain changeant des capacités de l’intelligence artificielle dépendra essentiellement de notre capacité à identifier ces subtilités. En substance, même si les modèles de langage de l’intelligence artificielle ont fait de grands progrès dans la production de textes qui ressemblent étroitement à l’écriture humaine, la recherche continue sur les techniques de détection montre à la fois des opportunités et des difficultés.L’interaction entre la créativité humaine et l’intelligence artificielle restera au cœur des débats sur l’orientation de la communication au fur et à mesure que ces technologies évolueront.
