Actualiser les benchmarks quand les modèles changent
La méthodologie doit être revue lorsque de nouvelles familles de modèles, outils d'édition ou workflows d'écriture deviennent courants. Les affirmations statiques vieillissent vite.
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Comment mettre à jour la méthodologie de détection IA quand modèles, outils d'écriture, usage multilingue et politiques de revue évoluent.
Ouvrir le guide principalLa méthodologie doit être revue lorsque de nouvelles familles de modèles, outils d'édition ou workflows d'écriture deviennent courants. Les affirmations statiques vieillissent vite.
Les mises à jour doivent documenter où l'écriture humaine est le plus souvent mal lue : textes courts, traductions, modèles, éditions polies et documents riches en citations.
Chaque mise à jour doit expliquer comment interpréter scores, bandes de confiance, preuves par passage, notes du réviseur et chemins d'appel dans les workflows réels.
Elle doit être revue quand le comportement des modèles, les outils d'édition, les données de benchmark, la couverture linguistique ou les politiques institutionnelles changent.
Elle doit expliquer ce qui a changé, quels échantillons ont été revus, comment les faux positifs ont été vérifiés, quelles limites restent et comment appliquer la nouvelle guidance.