Découvrez les métriques linguistiques fondamentales et les fonctionnalités de workflow qui rendent nos vérifications d'originalité très fiables.
La perplexité mesure la prévisibilité d'un mot dans le contexte d'une phrase. Les générateurs d'IA écrivent en choisissant le mot suivant mathématiquement le plus probable, ce qui donne une perplexité extrêmement faible. Les rédacteurs humains expriment leurs idées avec plus de variation, produisant des pics naturels de perplexité.
La burstiness mesure la variation de la structure et de la longueur des phrases dans un document. Le texte IA tend à avoir des longueurs de phrases uniformes et un rythme standard, ce qui se traduit par une faible burstiness. Les auteurs humains mêlent naturellement des phrases courtes et percutantes à des propositions plus longues et complexes, créant une forte burstiness.
Collez votre brouillon directement dans l'éditeur de texte ou glissez-déposez un fichier PDF, Word (DOCX) ou texte brut.
Sélectionnez l'analyse rapide pour des vérifications instantanées, ou l'analyse approfondie pour soumettre votre texte à notre ensemble complet de classificateurs multi-modèles.
Examinez les motifs de surlignage au niveau des phrases. Un surlignage plus foncé indique une probabilité plus élevée de contenu généré par IA.
Découvrez comment nos fonctionnalités d'intégrité d'écriture explicables se comparent aux outils traditionnels.
| Fonctionnalité | DeepDetector | Turnitin | Originality.ai | Copier |
|---|---|---|---|---|
| Surlignages de phrases explicables | ||||
| Alertes de risque de faux positifs | ||||
| Analyses gratuites en libre-service | ||||
| Confidentialité stricte des étudiants (aucun stockage) | ||||
| API et espaces d'équipe |
Vérifiez les écrits des étudiants, protégez l'honnêteté académique et examinez les dissertations générées par IA grâce à une analyse phrase par phrase et des alertes de risque de faux positifs.
Conçu pour aider les enseignants à identifier les textes de ChatGPT, Claude et Gemini avec un contexte linguistique approfondi. Assurez-vous que les travaux sont rédigés par les étudiants sans vous fier uniquement à de simples scores automatiques.
Notre classificateur met en évidence des groupes de phrases spécifiques et évalue la perplexité structurelle, offrant aux enseignants des preuves claires pour discuter de l'originalité de façon constructive avec les étudiants.
Utilisez les rapports comme outil d'apprentissage. Comparez les passages signalés aux brouillons précédents des étudiants, vérifiez l'exactitude des citations de recherche et instaurez la confiance dans le processus d'écriture.
Oui, DeepDetector propose un détecteur d'IA gratuit en analyse rapide. Les enseignants peuvent coller du texte ou téléverser des dissertations pour obtenir un retour instantané sur le risque d'écriture par IA.
Il utilise un modèle d'ensemble à plusieurs niveaux optimisé pour l'écriture académique. Bien que très précis, nous conseillons d'utiliser les résultats pour entamer un dialogue plutôt que comme un verdict disciplinaire absolu.
Oui, il détecte GPT-4, Gemini, Claude et d'autres grands LLM en identifiant leur complexité lexicale typique et leurs signatures de variabilité (burstiness).