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Interprétation de nos scores de détection de l'IA

Interprétation de nos scores de détection de l’IA

Méthodologie

Winston AI est le leader dans la détection de contenu généré par l’IA. Notre logiciel est formé sur d’énormes quantités de données générées par les outils de génération de texte d’IA les plus utilisés, notamment GPT-4, GPT-3, ChatGPT, Jasper, Copy AI, Open Assistant et bien d’autres encore. En parallèle, nous avons entraîné notre logiciel avec du contenu généré par des humains.

De plus, Winston utilise plusieurs algorithmes de reconnaissance des structures de phrases et paragraphes pour détecter le contenu généré par l’IA.

Sur la base de ces éléments et de nos tests, notre outil a pu prédire avec une précision de 99,98 % si un texte donné a été généré par un outil d’écriture IA tel que ChatGPT, GPT4, Bard, Bing Chat, Jasper, Claude 2 et bien d’autres.

Une fois que notre outil a traité le contenu, il renvoie une probabilité (0-100 %) que le texte ait été généré par une intelligence artificielle.

Il est important de noter qu’il s’agit d’une approche probabiliste.

Notre équipe se tient constamment au courant des nouveaux modèles de génération de langage. Vous pouvez donc être assuré que notre outil est et restera à la pointe des derniers développements et innovations.

Méthodes utilisées par Winston :

Ces outils utilisent différentes méthodes pour déterminer si un texte a été créé par une intelligence artificielle (IA) ou non.

Les deux principales catégories de détection de ces textes sont l’analyse linguistique et la comparaison avec des textes générés par l’IA déjà connus.

  1. Analyse linguistique : Elle consiste à analyser les caractéristiques du texte, telles que le sens sémantique et la répétitivité, ce qui peut indiquer s’il a été généré par l’IA.
  2. Formation aux données : De même, si un texte ressemble à un texte connu généré par l’IA, cela peut également suggérer qu’il est généré par l’IA.

Dans le cadre de l’analyse linguistique, deux éléments importants permettent de déterminer si un contenu donné est généré par l’IA ou par l’homme : la perplexité et l’abondance.

–Perplexité : La perplexité est une mesure qui évalue l’efficacité d’une distribution de probabilité ou d’un modèle de langage à prévoir un échantillon donné. Dans le domaine de la détection des contenus générés par l’IA, la perplexité peut servir d’outil pour évaluer la compétence d’un modèle linguistique d’IA et déterminer si un texte est généré par une machine ou écrit par un être humain.

Si le texte est généré par l’IA, la valeur de perplexité sera plus faible car le modèle aura déjà rencontré des motifs similaires dans les données utilisées pour son apprentissage. À l’inverse, si le texte est plus complexe, il est plus probable qu’il ait été écrit par un être humain. En d’autres termes, plus le score de perplexité est faible, plus la probabilité que le texte ait été généré par l’IA est élevée.

–L’instabilité : Les textes générés par l’IA ont un style distinctif qui diffère de celui des humains. Comme ces modèles sont formés à partir d’un ensemble de données, ils ont tendance à utiliser des mots et des phrases spécifiques plus fréquemment que ne le feraient des humains. Ce modèle peut être utilisé pour identifier si un texte a été créé par une IA.

Lorsqu’un texte présente un ensemble de mots et de phrases qui se répètent dans un court laps de temps, il y a de fortes chances qu’il ait été généré par une IA. Par exemple, un texte généré par une IA peut présenter un manque de variation ou une surutilisation de certains termes. Cela peut être attribué à la tendance du modèle à répéter les mots et les phrases les plus couramment utilisés dans ses données d’apprentissage.

Par conséquent, en analysant le style linguistique du texte, il est possible de déterminer s’il est généré par l’IA ou écrit par un être humain.

En conclusion, bien que notre évaluation du contenu ne soit pas exécutoire, Winston reste la meilleure solution pour détecter le contenu d’IA en entraînant toujours ses données sur les nouveaux LLM. Nous recommandons aux rédacteurs, aux étudiants et aux créateurs de contenu de continuer à améliorer leur « éclat », leur originalité et leur perplexité lorsqu’ils écrivent.

Score humain

Le score humain est une mesure utilisée par Winston AI pour estimer la probabilité qu’un contenu donné ait été généré par un outil d’IA ou rédigé par un humain.

Il est important de noter qu’un score de 80% humain et 20% IA ne signifie pas que seulement 20% du contenu a été généré par l’IA ; cela signifie plutôt que Winston a un niveau de confiance de 80% que le contenu a été créé par un humain.

Notre algorithme prend en compte tous les éléments mentionnés ci-dessus : Data Training sur tous les outils d’IA générative, Analyse Linguistique, Perplexité et Burstiness pour traiter votre texte et renvoyer une analyse prédictive très précise.

Carte de prédiction de l’IA

Winston aide à détecter les textes générés par ordinateur en analysant leur prévisibilité et en mettant en évidence les mots en fonction de leur probabilité d’apparition. Les phrases de moins de 60 caractères sont ignorées. Nous prédisons le classement des mots et leur attribuons un code couleur, du plus prévisible au moins prévisible. Il est important de noter que notre logiciel sélectionnera le texte qu’un outil de génération de texte par l’IA aurait écrit s’il y était invité.

Cette carte de prédiction fonctionne indépendamment de notre score humain afin d’obtenir des informations et des évaluations supplémentaires sur votre texte. La carte de prédiction peut mettre en évidence un texte humain, ce qui ne signifie pas nécessairement qu’il a été généré par l’IA, mais plutôt qu’il a été rédigé d’une manière que n’importe quel outil de génération de texte aurait eue. La carte de prédiction doit être utilisée en combinaison avec notre score humain pour obtenir plus de clarté sur une évaluation.

Score de lisibilité

Le score de lisibilité de Flesch-Kincaid est en fait composé de deux tests : le Flesch Reading Ease et le Flesch-Kincaid Grade Level. Ces deux tests permettent d’évaluer la lisibilité d’un texte, mais de manière légèrement différente.

1. Flesch Reading Ease : ce test calcule un score basé sur la longueur moyenne des phrases et le nombre moyen de syllabes par mot dans un texte. Le résultat est un nombre allant généralement de 0 à 100, les scores les plus élevés indiquant que le texte est plus facile à lire. Par exemple, un score de 90-100 indique que le contenu est facilement compréhensible par un enfant de 11 ans, tandis qu’un score de 0-30 signifie qu’il convient mieux à des diplômés de l’enseignement supérieur.

2. Niveau scolaire Flesch-Kincaid : Ce test prend également en compte la longueur moyenne des phrases et le nombre de syllabes, mais il traduit le résultat en niveau scolaire aux États-Unis. Par exemple, un score de 8,0 signifie que le texte convient à un élève de 8e année.

Pourquoi le score de lisibilité Flesch-Kincaid est-il important ? Le fait de savoir dans quelle mesure votre texte est accessible peut vous aider à adapter votre contenu à votre public cible. Par exemple, si vous écrivez un article de blog pour un public général, vous voudrez un score de facilité de lecture plus élevé et un score de niveau plus bas pour vous assurer qu’il est facile à comprendre. En revanche, si vous rédigez un document technique destiné à des experts dans votre domaine, une note de facilité de lecture plus basse et une note de niveau plus élevée seront plus appropriées.

En résumé, le score de lisibilité de Flesch-Kincaid est un outil précieux qui permet aux rédacteurs d’évaluer l’accessibilité de leur contenu. En gardant la lisibilité à l’esprit, vous pouvez créer des textes attrayants et efficaces qui touchent un public plus large et communiquent vos idées plus clairement. Bonne rédaction !

Grammarly déclenche-t-il des détecteurs d’intelligence artificielle ?

L’ancien produit de Grammarly fonctionne comme un outil d’édition avancé, affinant les textes par des corrections grammaticales et stylistiques sans générer de nouveau contenu, ce qui ne déclenche généralement pas de détecteurs de contenu d’IA comme Winston AI. En revanche, GrammarlyGO est un outil d’écriture IA, qui répond aux invites de l’utilisateur pour créer des compositions originales. Cette capacité de génération correspond étroitement aux marqueurs identifiés par les algorithmes de détection de l’IA, ce qui permet de classer les résultats de GrammarlyGO dans la catégorie des contenus générés par l’IA. Pour plus d’informations, nous vous recommandons vivement de lire notre article sur le sujet : Les détecteurs d’IA détectent-ils Grammarly ?