Les 8 meilleurs détecteurs d’IA, testés et comparés
Nous avons récemment lancé notre nouveau détecteur d’IA. Pour presque n’importe quelle page Web, vous pouvez analyser la probabilité que l’IA a été utilisée pour la créer, mettre en évidence des sections de texte générées par l’IA et même identifier les modèles d’IA spécifiques utilisés pour créer le texte.
Il y a des tonnes de détecteurs d’IA disponibles. Et, alors que le nôtre est le seul à pouvoir aussi vous montrer les backlinks de la page Web et le trafic de recherche estimé, comment le contenu de la page a changé au fil du temps et comment il fonctionne par rapport aux autres pages…
… Nous voulions toujours savoir comment le détecteur d’IA d’Ahrefs se compare à d’autres détecteurs populaires. Nous l’avons donc testé.
J’ai pris un échantillon de neuf articles, composé de trois écrit articles, trois entièrement Généré par AI articles, et trois hybride Articles contenant un mélange de 50% de teneur en AI-générée par l’homme et 50%.
J’ai analysé chaque article avec des détecteurs AI gratuits d’Ahrefs (c’est nous), Scribbr, Grammarly, Zerogpt, Copyleaks, Writer, Gptzero et Originality.ai. Dans certains cas, il était nécessaire de tronquer l’échantillon de texte testé.
J’ai normalisé les résultats (par exemple, traduire un score «24% humain» au «76% AI» équivalent) et je les ai marqués en utilisant la rubrique suivante:
- 2 points Si le score du détecteur est à ± 10 points de pourcentage du réel.
- 1 point Si c’est à moins de ± 20 points.
- 0 points sinon.
Surtout, ce n’est pas un test scientifique. Il s’agit d’une très petite taille d’échantillon, ma rubrique de notation est arbitraire, et ce sont tous des articles que j’ai écrits, générés ou édités. Cela était nécessaire pour m’assurer que je connaissais la composition de chaque article, mais cela signifie que ces échantillons sont biaisés vers un style d’écriture particulier (le mien).
Au lieu de cela, considérez cela comme une vérification rapide d’impulsions de l’état des détecteurs de contenu d’IA. Beaucoup des principaux détecteurs d’IA ont très bien performé.
Sur la base de mes tests, le détecteur d’IA Ahrefs et les copyleaks étaient les détecteurs d’IA les plus performants, avec gptzero et Originalité.ai Fermer derrière. À l’autre extrémité de l’échelle, Grammarly and Writer a effectué le pire de mes tests.
Fait intéressant, les faux positifs n’étaient pas un gros problème. Seuls 2/24 tests exécutés sur le contenu manuscrit humain ont incorrectement signalé l’échantillon de texte comme généré par l’AI. Tous les détecteurs d’IA ont lutté le plus avec le contenu hybride humain / IA (pour des raisons expliquées ci-dessous).
Dans le tableau ci-dessous, vous pouvez voir le contenu AI réel de chaque article de test, suivi de l’analyse de chaque outil:
| AI réel | Ahrefs | Copyleaks | Gptzero | Originalité.ai | Scribbr | Zérogpt | Grammaire | Écrivain |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 100% | 100% | 100% | 92% | 100% | 94% | 99,62% | 59% | 24% |
| 100% | 100% | 100% | 100% | 100% | 100% | 98,99% | 57% | 23% |
| 100% | 86% | 83,8% | 52% | 64% | 0% | 67,76% | 7% | 15% |
| 0% | 2% | 0% | 0% | 0% | 0% | 0% | 0% | 2% |
| 0% | 6% | 0% | 0% | 0% | 0% | 2,76% | 0% | 2% |
| 0% | 0% | 0% | 4% | 0% | 0% | 91,69% | 0% | 27% |
| 50% | 13% | 46,4% | 42% | 46% | 0% | 39,06% | 0% | 0% |
| 50% | 32% | 0% | 28% | 4% | 0% | 29,4% | 0% | 5% |
| 50% | 70% | 100% | 86% | 4% | 83% | 83,21% | 0% | 6% |
| Score | 13 | 13 | 12 | 12 | 10 | 9 | 6 | 4 |
Détecteur d’IA Ahrefs
Score: 13/18
URL: https://ahrefs.com/writing-tools/ai-content-detector
Le détecteur AHREFS AI a montré une bonne précision à tous les niveaux, sans faux positifs pour le contenu écrite par l’homme et une bonne détection pour le contenu de l’IA. Il a également réussi à détecter les types de modèles spécifiques utilisés pour le contenu AI: GPT-4O et META’S LLAMA.
Selon mes critères, il a échoué un des neuf tests sur neuf, luttant pour identifier le contenu de l’IA qui a été mélangé à l’écriture humaine. Il s’agit d’une limitation connue de tous les outils de détection d’IA (plus à ce sujet ci-dessous), et était vrai pour tous les modèles de détection.
Le détecteur Ahrefs AI est basé sur notre propre modèle de détection propriétaire, formé sur une énorme quantité de contenu Web. Il est unique parmi les détecteurs d’IA car vous pouvez l’utiliser en conjonction avec des tonnes d’autres points de données AHREFS pour voir comment le contenu fonctionne réellement.
Vous pouvez utiliser le détecteur AI Ahrefs pour voir:
- Quels modèles d’IA sont les meilleurs pour Création de contenu de haute qualité.
- À quelle fréquence Vos concurrents publient du contenu AIet quels modèles ils utilisent.
- Combien est le contenu d’IA présent dans un serp particulieret combien d’efforts vous pourriez avoir besoin pour investir pour vous classer.
- Comment les mesures de performance organiques corréler avec différents niveaux d’utilisation de l’IAcomme le trafic de recherche, les classements des mots clés et les backlinks.
- Si le contenu AI utilise Corrélation avec les baisses de trafic sur des pages particulières ou en particulier des sous-dossiers.
Comment utiliser le détecteur AI Ahrefs
Commencez par vous diriger vers Explorateur de sites et coller l’URL que vous souhaitez analyser. De là:
- Cliquez sur Inspecter RAPPORT TOMB dans la barre latérale gauche.
- Choisissez le Détecteur d’IA languette.
- Consultez votre rapport de niveau de contenu AI dans la barre latérale droite. Le texte que notre modèle a détecté comme probablement généré par l’AI sera codé par couleur selon les couleurs du graphique à tarte
Dans cet exemple, notre détecteur d’IA a trouvé une section de mon article de blog que j’ai utilisé le modèle GPT-4O de Chatgpt:
À partir de là, vous pouvez également voir comment le contenu de la page a changé au fil du temps, combien de backlinks il a gagné, combien de mots clés pour lesquels il se classe, combien de trafic organique estimé qu’il reçoit…
Vous pouvez également tester le modèle via notre page de détecteur de contenu AI gratuit. Nous ajoutons également la détection de contenu AI en vrac au Pages supérieures Rapport dans Site Explorer (à venir bientôt).
Copyleaks
Score: 13/18
URL: https://copyleaks.com/ai-content-detector
Copyleaks correspondait au score supérieur, montrant une capacité de détection solide dans les deux extrêmes de la teneur en IA. Il s’est avéré particulièrement efficace pour capturer l’écriture évidente de l’IA, bien qu’il soit parfois vacillé dans des passages mixtes ou limites.
Gptzero
Score: 12/18
URL: https://gptzero.me
GPTZero a offert des résultats fiables dans l’ensemble, avec une résistance claire à attraper un contenu d’IA à haut pourcentage. Cependant, il a parfois hésité à attribuer des probabilités d’IA confiantes aux exemples de milieu de gamme ou hybrides, affectant légèrement sa précision totale.
Originalité.ai
Score: 12/18
URL: https://originality.ai/ai-checker
Originality.ai a bien fonctionné dans la plupart des cas, signalant avec précision le texte de l’IA, mais montrant une tendance à surestimer la paternité humaine face à un matériau subtil ou bien édité par l’AI.
Scribbr
Score: 10/18
URL: https://www.scripbr.com/ai-detector/
Scribbr a atterri au milieu du pack, gérant le contenu AI clair raisonnablement bien, mais affichant une baisse des performances sur des pièces plus nuancées, où ses prédictions avaient tendance à être incohérentes ou trop prudentes.
Zérogpt
Score: 9/18
URL: https://zerogpt.com
Les performances de Zerogpt étaient inégales – elle a parfois cloué une teneur élevée en AI mais fréquemment mal classé des échantillons partiels AI et à faible AI. La sensibilité de l’outil semblait asymétrique vers les extrêmes, résultant en un profil moins équilibré.
Grammaire
Score: 6/18
URL: https://www.grammarly.com/ai-detector
Le détecteur d’IA libre de Grammarly a eu des difficultés à une détection précise de l’IA, offrant des prédictions à faible confiance ou inexactes dans de nombreux cas. Il ne reconnaissait souvent pas les signes clairs de la paternité de l’IA et n’était pas fiable sur le contenu mixte ou limite.
Écrivain
Score: 4/18
URL: https://writer.com/ai-content-detector/
Le détecteur d’IA gratuit de l’écrivain a obtenu le matériau de génération de l’AI le plus bas, souvent mal identifiant ou entièrement manquant. Il manquait de précision à tous les niveaux et a fourni un signal peu utile même lorsqu’il traitait un contenu à 100% écrite par IA.
Tous les détecteurs de contenu d’IA fonctionnent de la même manière de base: ils recherchent des modèles ou des anomalies dans le texte qui semblent légèrement différents de ceux du texte écrit sur l’homme.
Pour ce faire, vous avez besoin de deux choses: beaucoup d’exemples de texte rédigé et généré par l’AI à comparer, et un modèle mathématique à utiliser pour l’analyse.
| Exemple de texte | Fréquences de mots | Fréquences n-grammes | Structures syntaxiques | Notes stylistiques |
|---|---|---|---|---|
| « Le chat s’est assis sur le tapis. Puis le chat a bâillé. » | le: 3 Cat: 2 SAT: 1 sur: 1 Mat: 1 alors: 1 Baressé: 1 |
Bigrams «Le chat»: 2 «Cat Sat»: 1 «Assis»: 1 «Sur le»: 1 «Le tapis»: 1 «Alors le»: 1 «Cat bâille»: 1 |
Contient des paires SV (sujet-verbe) telles que «le chat SAT» et «Le chat bâillé». | Point de vue de la troisième personne; ton neutre. |
Le tableau ci-dessus fournit des exemples des types de structures d’écriture que les détecteurs IA peuvent identifier. Ces modèles apparaîtront différents entre le contenu généré par l’IA et l’homme.
La plupart des détecteurs d’IA utilisent aujourd’hui des réseaux de neurones, des systèmes informatiques qui imitent de manière lâche le fonctionnement du cerveau humain. Ils contiennent des neurones artificiels, et grâce à la pratique (connue sous le nom de formation), les connexions entre les neurones s’adaptent pour s’améliorer dans leur objectif prévu: identifier le texte généré par l’AI.
Même les petits modèles peuvent faire du bon travail lors de la détection de l’IA, tant qu’ils sont formés avec suffisamment de données (au moins quelques milliers d’exemples).
Dans la littérature universitaire, les détecteurs d’IA ont régulièrement atteint 80% (ou plus) des taux de détection réussis. Mais tous les détecteurs d’IA sont des modèles statistiques. Ils traitent des probabilités, pas de certitude, et comme le montre nos tests, ils peuvent être incroyablement exacts, mais ils Portez toujours le risque d’erreurs et de faux positifs.
Tous les détecteurs d’IA – y compris les meilleurs performantes de ce test, le détecteur AI et Copyleaks Ahrefs et les mêmes limitations de noyau:
- Le contenu d’IA fortement édité ou «humanisé» peut échapper à la détection. L’édition du contenu généré par l’IA perturbe les modèles d’écriture générés par la machine que les détecteurs AI utilisent pour identifier le contenu d’IA.
- Les versions gratuites ou de base manquent souvent de fonctionnalités avancées et peuvent avoir une précision plus faible. Des mises à jour régulières sont également nécessaires pour que les détecteurs d’IA suivent de nouvelles techniques d’écriture et de contournement de l’IA. L’efficacité de détection peut varier en fonction du modèle ou du langage d’IA utilisé.
- Les détecteurs peuvent avoir du mal avec du contenu écrit dans des langues ou des formats moins courants. La plupart des modèles de détection sont formés sur un type spécifique de contenu, ou un langage spécifique, et le contenu qui en est à l’extérieur sera plus difficile à tester avec précision.
- Il n’y a pas toujours de réponses claires. Alors que l’écriture de workflows intègre l’IA de manière plus subtile et nuancée, il devient plus difficile de répondre à la question «est-ce généré par l’AI?» Est-ce que quelque chose a généré par l’AI s’il a été écrit par un humain mais copie par l’IA? Ou décrit par l’IA mais écrit par un humain? Ce sont des lignes de plus en plus floues.
Cela compte parce que très peu d’entreprises publient un contenu d’IA «pur». Dans notre rapport de recherche, L’état de l’IA dans le marketing de contenu, nous avons constaté que seulement 4,04% de tous les contenus publiés étaient du contenu d’IA non édité. Presque tout le contenu d’IA contient une certaine quantité d’édition humaine, et cela peut rendre la détection de l’IA délicate:
En raison de ces limites, il est important d’utiliser des détecteurs d’IA de manière éthique équitable. Je recommande de suivre ces meilleures pratiques pour la détection de contenu d’IA, écrite conjointement avec les scientifiques des données qui ont développé notre modèle de détection d’IA:
- Essayez d’en savoir plus sur les données de formation du détecteur possible, et utiliser des modèles formés sur des matériaux similaires à ce que vous souhaitez tester.
- Testez plusieurs documents du même auteur. L’article d’un écrivain a été signalé comme généré par l’IA? Exécutez tous leurs travaux passés via le même outil pour avoir une meilleure idée de leur taux de base.
- N’utilisez jamais de détecteurs de contenu d’IA pour prendre des décisions qui auront un impact sur la carrière ou le statut universitaire de quelqu’un. Utilisez toujours leurs résultats en conjonction avec d’autres formes de preuves.
- Utilisez avec une bonne dose de scepticisme. Aucun détecteur d’IA n’est précis à 100%. Il y aura toujours de faux positifs.
Réflexions finales
Nous avons utilisé notre détecteur d’IA pour analyser 900 000 pages Web publiées en avril 2025 et avons constaté que 74% incluaient le contenu généré par l’IA.
Il est clair que le contenu d’IA ne disparaît pas, c’est donc une bonne idée d’utiliser un outil comme le détecteur d’IA d’Ahrefs pour comprendre comment le contenu d’IA a un impact sur les performances de votre site Web. Pour commencer, dirigez-vous vers Explorateur de sites.
