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Pangram, cet outil de détection de l’IA au cœur de la polémique Thélyson Orélien chez Grasset

Le HuffPost ·
Pangram, cet outil de détection de l’IA au cœur de la polémique Thélyson Orélien chez Grasset

C’est peut-être l’affaire la plus explosive de la rentrée littéraire. Lundi 21 septembre, Thélyson Orélien a reçu le Prix du roman Fnac 2026 pour C’était ça ou mourir , publié chez Grasset. Le même jour, le compte X Balance ton Claude, qui épingle des textes publiés générés par l’IA, affirmait que l’œuvre de cet auteur haïtien de 38 ans était « presque intégralement » rédigée par une intelligence artificielle .

Le compte, peu suivi (5 000 personnes), explique qu’il a passé plusieurs passages du roman dans Pangram, un outil de détection d’écriture à l’IA très précis, pour à chaque fois le même résultat : du texte écrit 100 % à l’IA. L’affaire a rapidement pris de l’ampleur sur les réseaux sociaux, le tweet de Balance ton Claude ayant été déjà vu plus de 3,2 millions de fois ce mardi 22 septembre en milieu d’après-midi.

France Inter a également fait un test de son côté , soumettant à Pangram plusieurs extraits au début, au milieu et à la fin du livre, quelques phrases ou une page entière. À chaque fois, le détecteur a donné un résultat favorable à une rédaction via l’IA entre 95 et 100 %.

Dans le cas présent, tout tourne donc autour de Pangram, une solution pour déjouer l’IA qui est arrivée sur le marché en octobre 2023. Sur son site web, cette start-up new-yorkaise se vante d’être « reconnu comme le détecteur d’IA le plus fiable et le plus précis du marché par des chercheurs indépendants, notamment de l’université du Maryland et de l’université de Chicago » .

Depuis ce boom, de nombreux éditeurs, recruteurs et universités utilisent le service, tout comme Quora, le site de questions-réponses sur la transmission de savoirs.

Aujourd’hui, le gros point fort de Pangram et qui le place pour le moment au-dessus de la mêlée dans le secteur, c’est son taux de réussite. L’entreprise affirme que la toute dernière version de son modèle, Pangram 4, assure être capable de déterminer avec précision, dans 9 999 cas sur 10 000, si un texte a été généré intégralement par l’IA, s’il a été assisté par l’IA ou s’il s’agit d’un texte 100 % humain.

Pour atteindre une telle précision, Pangram se distingue de ses concurrents par la manière différente dont il a été « nourri ». Au lieu de s’appuyer sur un modèle génératif, l’outil a ingéré deux millions de documents écrits par l’humain. Dans le même temps, chacun de ces documents fait l’objet d’un « miroir synthétique » : la création d’un document utilisant la même longueur de texte, le même sujet et surtout le même registre ou ton, généré par l’IA. Résultat, quand un texte humain ressemble trop au profil statistique d’un texte généré par l’IA, le détecteur le signale via un pourcentage.

En 2025, une étude de l’université de Chicago a montré que Pangram conservait une précision quasi parfaite dans l’évaluation de textes comptant environ 500 mots ou plus, surpassant Originality.ai ou GPTZero, d’autres outils de détection d’IA, note le New York Times .

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