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Les dissertations sont le format sur lequel les détecteurs ont le plus d'arguments. C'est aussi là qu'une mauvaise lecture coûte une note. Utilisez le score pour ouvrir le devoir, pas pour clore le dossier.
Vérifié le 2026-08-05Un texte plus long donne au moteur davantage de rythme et de vocabulaire à analyser, donc le score d'une dissertation est en général plus stable que celui d'une lettre de motivation. Cette stabilité n'est pas une certitude. Les brouillons humains retravaillés, le tutorat et la fluence non native déplacent encore le curseur.
Le devoir s'inscrit aussi dans un déséquilibre de pouvoir. Un libellé « Très probablement de l'IA » dans un circuit de correction exige une étape humaine — historique des brouillons, oral, ou échange sur le processus — avant de devenir une conclusion d'intégrité académique.
Ouvrez les surlignages phrase par phrase. Demandez-vous si les passages signalés sont l'introduction et la conclusion génériques, ou le cœur analytique. Les transitions toutes faites et les phrases thématiques trop lisses se signalent souvent, même dans un travail honnête.
Comparez la dissertation aux rendus antérieurs du même auteur quand c'est possible. Un saut soudain de fluidité compte davantage qu'un pourcentage isolé. Les paliers hybrides comme « IA humanisée » ou « Trop serré pour trancher » ne sont pas des synonymes de « a triché ».
Il ne peut pas nommer ChatGPT, Claude ou un autre outil. Il ne prouve pas l'intention. Il ne remplace pas le règlement du cours. Si rédiger avec l'IA est autorisé avec mention, la détection seule est le mauvais instrument d'application.
Pour les dépôts PDF, extrayez d'abord le texte pour que les en-têtes, pieds de page et le bruit OCR ne faussent pas la lecture. Lancez ensuite le détecteur sur l'extrait propre.
Analysez un brouillon, puis réécrivez-le ou examinez les médias à côté.

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