Vérifications de textes universitaires
Détecteur de dissertations IA pour travaux et lettres de motivation personnelles
Collez une dissertation, un article ou une lettre de motivation dans ce détecteur de dissertations générées par IA. Slop or Not compare le passage anglais à des schémas appris à partir de millions d'échantillons humains et d'IA, puis renvoie une probabilité pour un examen plus approfondi. En ligne, le texte collé est d'abord envoyé au serveur de Numen pour une analyse des caractères cachés qui s'exécute en mémoire et ne stocke rien. La détection d'IA, elle, s'exécute sur le serveur Mac privé de Numen. Les apps iPhone, iPad et Mac exécutent les deux vérifications sur l'appareil.
Détecte 99,5 % des textes générés par IA avec un taux de faux positifs de 5 %, selon RAID, le benchmark public, pas selon nous.
Collez un paragraphe ou une thèse entière. Les apps iPhone et Mac n'ont ni limite de mots ni quota mensuel.
- Collez du texte en anglaisDissertations scolaires, avis produits, légendes, articles et publications sur les réseaux sociaux jusqu'à 20 000 caractères.
- RésultatUn verdict probabiliste, un score IA et une analyse de lisibilité.
- ConfidentialitéVérifié sur le serveur Mac privé de Numen et jamais transmis à une entreprise d'IA externe. Pour que le texte reste sur votre appareil, utilisez l'app.
Ce qu'il vérifie
Que peut vous dire un détecteur de dissertations IA ?
Schémas de langue associés à une prose universitaire rédigée par LLM
Régularité des phrases et des paragraphes sur l'ensemble du passage
Caractères Unicode cachés trouvés avant la remise, avec une copie nettoyée disponible après le verdict
Bonnes utilisations
- Examiner un devoir dont le ton ou la complexité change, sans traiter le score comme une preuve
- Vérifier avant remise une lettre de motivation personnelle pour repérer les passages qui semblent générés
- Comparer le résultat du détecteur avec les citations, les brouillons et le sujet du devoir pendant l'examen humain
Limites à connaître
- Un faux positif est possible, surtout dans des écrits universitaires très formatés ou fortement remaniés
- Une révision mêlant humain et IA peut brouiller les schémas d'écriture lus par le modèle
- Un score ne peut pas prouver l'auteur d'un texte ni justifier à lui seul une note ou une décision disciplinaire
FAQ
Questions sur Détecteur de dissertations IA
Un détecteur de dissertations IA peut-il prouver qui a écrit un devoir ?
Non. Le détecteur indique si le texte anglais ressemble à des schémas présents dans des textes générés par IA. Il ne peut pas identifier un auteur, reconstituer la manière dont le devoir a été rédigé ni prouver une faute.
Quelle est la précision de ce détecteur de dissertations IA ?
Sur RAID, le benchmark public de détection de texte IA (ACL 2024), le modèle a repéré 99,5 % des textes générés par IA avec un taux de faux positifs de 5 %, sur 11 modèles générateurs, 8 domaines et 11 attaques adversariales. Aucun benchmark ne transforme un résultat en preuve ; examinez donc le devoir et son contexte.
Que doit faire un enseignant après un résultat positif ?
Lisez attentivement le devoir signalé, comparez-le aux brouillons précédents, aux citations et au sujet, puis interrogez l'étudiant sur son travail. Ne sanctionnez pas sur la base d'un seul score de détecteur.
La lisibilité prouve-t-elle qu'une dissertation a été écrite par IA ?
Non. La lisibilité mesure la difficulté des phrases et des mots, pas l'auteur du texte. L'app native affiche la lisibilité à côté du résultat IA afin de repérer un changement de niveau, mais cela reste un indice distinct à examiner au regard du devoir et des brouillons précédents.
Ma dissertation quitte-t-elle le navigateur ?
Le texte collé est d'abord envoyé au serveur de Numen pour une analyse des caractères cachés qui s'exécute en mémoire et ne stocke rien. La détection d'IA, elle, s'exécute sur le serveur Mac privé de Numen. Le texte n'est pas partagé avec des fournisseurs d'IA tiers. Les apps iPhone, iPad et Mac exécutent les deux vérifications sur l'appareil.
Lancez la prochaine vérification sur votre iPhone ou Mac
L'app Slop or Not vérifie les images et le texte sur l'appareil, donc rien de ce que vous vérifiez ne quitte votre appareil.
D'autres apps de Numen
Trois autres apps qui fonctionnent sur votre appareil. Aucune ne nécessite de compte.
Private LLM
Un chatbot IA local pour modèles open source non censurés, qui fonctionne hors ligne sur iPhone, iPad et Mac. Private LLM utilise la quantification OmniQuant et GPTQ ajustée pour chaque modèle, afin que ses modèles 3 bits égalent les modèles 4 bits fournis par les autres apps.
Clean Links
La plupart du pistage se cache désormais derrière des redirections de liens. Clean Links développe les liens courts et supprime tous les paramètres de suivi d'une URL avant que vous la partagiez, sur iPhone, iPad, Mac et le web.
Private Diffusion
Exécutez les derniers modèles d'image de pointe sur votre iPhone, iPad et Mac. Private Diffusion entraîne chacun d'eux avec une distillation tenant compte de la quantification (QAD), afin que le petit modèle conserve la qualité du modèle complet.
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Détecteur gratuit de caractères cachés : analysez le texte pour repérer l'Unicode invisible, la ponctuation intelligente et les caractères ressemblants, puis copiez le texte nettoyé ; Numen ne stocke jamais le passage.