Comment fonctionnent les détecteurs IA ? Guide 2024
Publié: 2024-02-02Entre 2022 et 2023, le nombre de créateurs de contenu d'optimisation pour les moteurs de recherche prévoyant d'utiliser l'intelligence artificielle a bondi de 48 % . À mesure que les modèles d’apprentissage des langues s’améliorent, nous nous attendons à ce que ce pourcentage augmente. Cependant, les logiciels de détection d’IA ont également inondé le marché. Comment fonctionnent les détecteurs d’IA et que signifient-ils pour les créateurs SEO ?
Comment fonctionnent les détecteurs IA ?
Les détecteurs d’IA prétendent analyser le texte et estimer la probabilité d’une génération machine par rapport à une génération humaine. Par exemple, un échantillon peut renvoyer un résultat « 80 % machine/20 % humain ». Cela indique que le logiciel estime qu'il y a 20 % de chances qu'un humain ait écrit l'intégralité de l'article et 80 % de chances qu'un LLM, tel que ChatGPT, le fasse.
Comment ces programmes peuvent-ils le savoir ? Le logiciel analyse les phrases à la recherche de modèles courants dans l'écriture générée automatiquement. Il est intéressant de noter que les détecteurs IA eux-mêmes utilisent pour cela l’apprentissage automatique.
Le processus implique deux types d’analyse : comparative et linguistique. L'analyse comparative identifie les similitudes associées aux ensembles de données de formation, tandis que l'analyse linguistique recherche la répétition et la signification sémantique.
Analyse comparative
Comment fonctionnent les détecteurs d’IA grâce à l’analyse comparative ? Ces programmes mesurent trois paramètres :
- Température
- Éclatement
- Perplexité
La température indique le degré de caractère aléatoire. Les LLM permettent aux utilisateurs d'ajuster la température pour contrôler la « voix » du contenu résultant. Une température « élevée » signifie plus de hasard, ce qui peut rendre l’écriture plus intéressante. Cependant, cela peut également entraîner des « hallucinations » ou des cas où l’IA fait avec confiance une déclaration fausse ou incorrecte.
L'éclatement décrit la variété des longueurs de phrases. Les humains ont tendance à varier la durée des peines, généralement pour obtenir un effet. Par exemple, des phrases courtes attirent l’attention. Cela peut aider à souligner un point particulier. Étant donné que les LLM regroupent le langage, ils ont tendance à utiliser des longueurs de phrases plus uniformes.
La perplexité mesure la variance du choix des mots. Parce que la voix individuelle a un impact considérable sur le choix des mots, les écrivains humains ont tendance à être plus perplexes. Dans le cas de l’écriture créative, la perplexité peut être astronomique si l’écrivain utilise les mots de manière innovante. En revanche, le texte généré par l’IA présente généralement une faible perplexité.
Analyse linguistique
Selon des études, le cerveau humain est prêt à absorber et à produire du langage dès la naissance . En conséquence, le contenu généré automatiquement peut nous « sembler » désagréable même si nous ne pouvons pas déterminer pourquoi. Comment les détecteurs d’IA fonctionnent-ils sans ce plan biologique ?
La réponse est l’analyse linguistique. Bien que le logiciel de détection de l’IA ne dispose pas de voies neurologiques pour guider sa compréhension, il peut détecter des modèles et des incohérences sur la base d’études linguistiques.
Grâce à ses ensembles de données d’entraînement, l’IA peut produire les éléments suivants :
- Des déclarations contradictoires
- Utilisation de mots contre nature
- Des tons impersonnels
- Temps des verbes incohérents
- Styles d'écriture rigides
Ces problèmes peuvent être rebutants pour les clients potentiels et affecter négativement le référencement, en plus d'être signalés par un détecteur d'IA. Bien entendu, les êtres humains peuvent également rencontrer ces problèmes lorsqu’ils écrivent, en particulier lorsqu’ils écrivent dans une langue non maternelle, ce qui pose des problèmes pour une identification précise de l’IA.
