12 outils gratuits pour détecter et signaler un contenu généré par IA

Déclarer ses propres contenus générés par IA

Instagram, WhatsApp et Adobe permettent aujourd’hui d’indiquer par vous-même qu’un contenu a été conçu à l’origine par un outil d’intelligence artificielle. Il ne s’agit pas ici de détecteurs (voir plus bas), mais de fonctionnalités directement intégrées à ces trois plateformes, et qui reposent sur la déclaration de l’auteur.

Un label à activer pour les comptes animés par une IA sur Instagram

Le 31 août, Instagram a renommé son label « Créateur IA », lancé en mai et resté facultatif, en « Profil généré par l’IA ». Ce label s’active depuis l’édition du profil concerné. Une fois l’option cochée, le label s’affiche sur le profil. Ce dernier ne vise que les comptes dont le personnage principal est une personne générée par IA, et non les créateurs qui utilisent ces outils dans leur production. Les comptes qui ne l’activent pas peuvent voir leur portée limitée et sortir des recommandations. Deux issues sont alors possibles, soit apposer le label, soit contester la décision. Instagram assure que les créateurs qui l’ajoutent spontanément ne subissent en revanche aucune baisse de visibilité.

Une mention permanente sur les chaînes WhatsApp

De son côté, WhatsApp propose aux administrateurs de chaînes d’étiqueter leurs contenus générés par IA. Le dispositif englobe les images, les vidéos et tout média créé ou modifié avec un outil d’IA, quel qu’il soit. La mention s’affiche en bas à gauche de la publication, avec le nombre de vues, et ne peut plus être retirée une fois confirmée.

La FAQ de la messagerie précise par ailleurs que WhatsApp peut détecter et étiqueter automatiquement un contenu généré par IA là où les lois locales l’exigent, sans indiquer quels pays sont concernés. La fonctionnalité n’est pour l’instant accessible qu’à une partie des bêta-testeurs sur Android et iOS. La plateforme annonce un déploiement progressif mais sans calendrier précis.

Une application web pour signer ses fichiers chez Adobe

L’application gratuite Adobe Content Authenticity, encore en bêta, va plus loin. Elle permet d’intégrer des Content Credentials à une image, un fichier audio ou une vidéo, y compris lorsque le travail a été réalisé en dehors des logiciels de la suite Adobe. Ces métadonnées, au standard ouvert C2PA, indiquent le nom du créateur, ses comptes sociaux, les outils employés et le recours éventuel à l’IA générative. À noter que la fonction Inspect, à l’inverse, donne la possibilité de lire ces données à partir d’un fichier reçu, et une extension Chrome gratuite repère les images qui en contiennent au fil de la navigation. L’outil s’adresse aux équipes créatives ainsi qu’aux rédactions qui documentent la conception de leurs visuels.

Signaler un contenu généré par IA

LinkedIn et YouTube ont quant à eux ouvert une voie de recours à leurs utilisateurs face aux contenus générés par IA. Le premier vise les publications qui saturent le fil, tandis que le second cible les vidéos qui reprennent votre visage.

Le bouton anti-slop de LinkedIn

Fin juillet, LinkedIn a déployé le bouton « Seems like AI slop », accessible via les trois points en haut à droite d’une publication ou d’un commentaire. Les signalements alimentent ensuite les modèles de détection du réseau professionnel. Ce choix est assumé par la plateforme, qui préfère l’avis de vraies personnes à « un détecteur IA qui risque de se tromper », explique Hari Srinivasan, chief product officer de LinkedIn Ecosystem.

Du côté des auteurs, une publication signalée déclenche une alerte dans le tableau de bord du compte. Celui-ci indique que des membres jugent le contenu inauthentique ou trop marqué par l’usage de l’IA. Ce bouton repose sur une action humaine, là où le reste du dispositif fonctionne automatiquement, avec des classificateurs qui réduisent depuis plusieurs mois la diffusion des publications jugées trop génériques.

La détection de ressemblance de YouTube

Cette fonctionnalité, qui a d’abord été réservée aux membres du programme partenaire fin 2025, a ensuite été étendue aux journalistes et aux personnalités publiques. Depuis le 18 mai 2026, elle est ouverte à tout utilisateur de plus de 18 ans, sans condition de monétisation, à condition d’être propriétaire ou administrateur d’une chaîne. YouTube la présente toujours comme une fonctionnalité expérimentale, disponible dans certains pays seulement. Son principe reprend celui de Content ID, appliqué non plus aux œuvres protégées mais aux visages. Elle s’active depuis YouTube Studio, dans la section Détection de contenus, après avoir fourni une pièce d’identité et un selfie vidéo.

La plateforme compare ensuite cette signature biométrique aux vidéos mises en ligne, puis envoie une alerte en cas de correspondance. Il est alors possible d’en demander le retrait. Deux limites encadrent le dispositif : le balayage ne porte que sur les nouvelles publications, laissant de côté le catalogue existant, et la détection s’arrête au visage. À noter que YouTube prévoit de l’étendre prochainement à l’audio en 2026.

Détecter un contenu généré par IA

Le marché s’est structuré depuis 2023, avec des offres assez inégales. Les cinq outils retenus ici analysent le contenu lui-même et proposent chacun une version gratuite exploitable pour des vérifications ponctuelles.

GPTZero, pour contrôler un volume important de contenus

GPTZero a été mis en ligne le 2 janvier 2023 par Edward Tian, alors étudiant à Princeton. L’outil revendique plus de 17 millions d’utilisateurs. Il appartient depuis juin 2026 à Superhuman, l’entreprise qui édite également le correcteur Grammarly et la messagerie Superhuman Mail, et qui disposait déjà de son propre détecteur. Son plan gratuit autorise 10 000 mots par mois, dans la limite de 10 000 caractères par analyse, et donne accès à une extension Chrome. L’analyse est restituée phrase par phrase. Elle permet de distinguer un texte entièrement généré d’un document partiellement retouché.

Copyleaks, pour savoir si un texte est généré ou recopié

Copyleaks analyse l’IA et le plagiat dans un même rapport. Cette double analyse peut servir aux équipes éditoriales qui reçoivent des contenus de prestataires extérieurs, puisqu’un même passage peut avoir été copié depuis un site existant, produit par un modèle d’IA, ou les deux à la fois. La détection de contenus IA couvre plus de 30 langues, celle du plagiat plus de 100. L’outil repère également les paraphrases, les textes intégrés à une image et les reprises traduites depuis une autre langue. La création d’un compte donne accès à 5 crédits d’essai, soit 1 250 mots ou 5 images. Copyleaks est également accessible depuis le navigateur, avec une extension pour Chrome, Edge et Firefox, ainsi qu’un module pour Google Docs.

Pangram, pour mesurer la part d’un contenu généré par l’IA

Pangram est un outil qui permet d’analyser un texte ou une image pour estimer s’il a été écrit par un humain, produit par une IA ou retouché avec son aide. Le détecteur repose sur un modèle entraîné à reconnaître les habitudes d’écriture des IA, dans la construction des phrases, le vocabulaire employé ou encore l’enchaînement des idées. 

Quatre fonctions caractérisent Pangram :

• il indique la part du document générée par IA, plutôt qu’un score global,
• il distingue les passages entièrement produits par une IA de ceux simplement retouchés,
• il identifie le modèle susceptible d’être à l’origine du texte (ChatGPT, Claude ou Gemini),
• il repère les textes passés par un outil de reformulation.

Bon à savoir : puisque l’outil raisonne sur des habitudes, un texte trop lisse ou trop régulier, même écrit par un humain, peut être détecté à tort comme généré par IA (voir l’encart ci-dessous). L’offre gratuite de Pangram, qui est disponible sans carte bancaire, permet de vérifier 2 000 mots et de scanner jusqu’à 3 images par jour.

Hive AI Detector, pour analyser un contenu depuis son navigateur

Hive AI Detector est une extension Chrome gratuite, éditée par la société derrière la plateforme Hive Moderation. Elle propose trois façons d’analyser un contenu (une image, une vidéo, un texte ou un fichier audio présent sur une page web), via le clic droit, le collage dans une zone de texte, ou l’import d’un fichier. L’outil affiche alors la probabilité que ce contenu ait été généré par une IA. Sur les contenus visuels, il indique aussi quel modèle a pu les produire.

AI or Not, pour détecter une image générée par IA

AI or Not complète cette sélection avec une approche centrée sur l’image. L’outil analyse le contenu même du fichier, et non ses informations de provenance, ce qui lui permet de traiter une capture d’écran, un ré-enregistrement ou un document dont les métadonnées ont été effacées. L’éditeur met aussi à disposition des détecteurs dédiés à la vidéo, à la voix et à la musique. Son offre gratuite comprend 20 vérifications d’images et un million de mots de détection de texte par mois, avec une clé API incluse.

Vérifier un fichier avec les outils des éditeurs d’IA

Anthropic et OpenAI ont développé leurs propres outils de vérification des contenus générés par IA. Ils n’analysent pas le fichier lui-même, mais recherchent la signature que le modèle a déposée au moment de sa génération.

L’outil de contrôle des fichiers d’Anthropic

Début septembre, Anthropic a mis en ligne un outil de vérification public, Check if a file was made with Claude. Le principe est simple : l’utilisateur dépose une image, une vidéo ou un fichier audio, dans la limite de 100 Mo, et l’outil indique s’il porte un content credential. Il s’agit d’une note signée cryptographiquement qu’Anthropic glisse dans les métadonnées, au standard C2PA. Le traitement se fait entièrement dans le navigateur, sans transfert vers les serveurs de la firme.

La portée de l’outil reste limitée. Check if a file was made with Claude ne lit que les fichiers produits par les modèles d’Anthropic, et les métadonnées disparaissent dès qu’un document est édité, converti ou compressé. Notre test l’a d’ailleurs montré, avec un même fichier soumis deux fois qui nous a renvoyé deux résultats différents. Les textes, eux, ne sont pas pris en charge ici.

L’outil de vérification de contenus d’OpenAI

OpenAI a déployé de son côté, en mai 2026, un outil de vérification d’images et de fichiers audio. Celui-ci croise deux signaux complémentaires, les métadonnées C2PA et le filigrane invisible SynthID développé par Google DeepMind. Il accepte les principaux formats image et audio, et ne reconnaît que les contenus produits avec ChatGPT, Codex ou l’API maison. Cette limite illustre celle du marché dans son ensemble, chaque acteur ne sachant lire que son propre marquage.

Le 5 octobre, OpenAI a étendu son marquage au texte pour se conformer à l’AI Act. Baptisée textGrain, cette technologie ajoute un signal statistique invisible au choix des mots du modèle, et sera activée dans les prochaines semaines pour les utilisateurs éligibles de ChatGPT et de Codex dans l’Union européenne. Le détecteur, qui permet de lire ce filigrane textuel, n’est en revanche pas accessible au public. Son accès est réservé aux chercheurs et aux organisations expertes qui en font la demande.

Ce que ces outils ne permettent pas de prouver

Aucun de ces détecteurs ne délivre de certitude, et leurs éditeurs ne le prétendent pas. Ils s’entraînent tous sur des contenus déjà publiés, et ont donc un temps de retard à chaque sortie d’une nouvelle génération de modèle. Une étude publiée en juin 2026 par trois chercheurs de Cornell Tech et du MIT a mesuré ce décalage en observant la chute de performance d’un détecteur dans les semaines qui ont suivi la sortie de GPT-5.4. OpenAI reconnaît pour sa part que la réécriture d’un texte suffit à affaiblir son propre filigrane.

Ces outils servent davantage à repérer les contenus qui méritent une vérification, sans pouvoir vraiment établir leur origine. Un score élevé justifie une relecture attentive, une question au prestataire ou un contrôle par une autre voie, mais il ne pourra pas constituer à lui seul une preuve suffisante pour mettre en cause publiquement l’auteur d’un contenu suspect. Interrogé par BDM, Arthur Villecourt, qui a cofondé Lucide AI, un outil de détection des textes en français générés par IA, résumait ainsi la situation : « Des faux positifs, ça existe sur tous les détecteurs. C’est ce qui rend le marché particulier. Ça ne peut jamais être une réponse parfaite. Ça peut être un indicateur, mais ça ne sera jamais plus qu’un indicateur ».