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Validation de FVDOC V3

Détection des textes générés par IA : méthode et résultats de validation

Taux de faux positifs par langue, détection par type de document, limites connues : les résultats de validation de FVDOC V3. Les résultats en français figurent en premier.

Dernière mise à jour

En bref : quelle est la fiabilité de FVDOC V3 ?

Sur des jeux de test réservés, jamais utilisés pendant le développement, FVDOC V3 a signalé à tort 0,9 % des textes rédigés par des personnes en français, et 0 % des textes juridiques en français. Il a détecté 98–100 % des documents entièrement rédigés par IA de ces jeux ; les réécritures par IA d’un texte humain sont détectées de façon moins fiable (validation d’octobre 2026).

Le français, en premier

Les résultats mesurés sur les textes en français.

  • 0,9 %

    des textes rédigés par des personnes en français signalés à tort (pages web et documents professionnels).

  • 0 %

    des textes juridiques en français signalés à tort.

  • 0 %

    des PDF réels en français signalés à tort.

Validation de FVDOC V3 sur des jeux de test réservés, octobre 2026

Détection des documents rédigés par IA

Documents entièrement rédigés par IA, jeux de test réservés
Jeu de testDétectés
Français100 %
Anglais99,5 %
Allemand98 %
Espagnol100 %
Chinois100 %
Modèles de la famille OpenAI100 %
Modèles de la famille Anthropic99,3 %
Modèles de la famille Google100 %
Modèles de la famille DeepSeek99,5 %
Modèles jamais utilisés pendant le développement (par modèle)98,4–100 %
Famille de modèles entière écartée du développement96,5–100 %
Imitations rédigées par IA d’un type de document réel, sur le même sujet, en français95,2 %
Mêmes imitations, cinq langues92,5–95,2 %
Mêmes imitations, pièces de type sinistre91 %

Les modèles jamais utilisés pendant le développement ne sont pas nommés. Une imitation est un document rédigé de bout en bout par une IA sur le modèle d’un document réel ; ce n’est pas une réécriture d’un texte humain, situation où la détection est moins fiable.

Validation de FVDOC V3 sur des jeux de test réservés, octobre 2026

Méthode de validation, résultats et périmètre des contrôles

La régression hors ligne a couvert 38 scénarios et 35 contenus de fichiers distincts, dont 10 documents publics, avec génération et présentation de rapports en cinq langues. Elle vérifie traitement, refus corrects et présentation, pas la précision IA/OCR ou antifraude. Les chiffres de modèle ne valent que pour les données, langues, tâches et versions annoncées, pas pour tous les documents, champs numérisés ou signatures.

Limites web : 50 Mo, 100 pages et 60 000 mots, avec des limites de ressources par contrôle. Non examiné, partiel et indéterminé sont distincts. L’absence de constat ne prouve pas l’authenticité. Aucune promesse de récupérer l’historique supprimé, de détecter tous les restes de masquage visuel, de conformité complète UTS #39 ou de certification PAdES à long terme.

Les contrôles DOCX et PPTX examinent les éléments OOXML pris en charge avant conversion ; le contenu PPTX est aussi évalué après conversion. Les styles masqués hérités et les objets hors diapositive ne sont pas couverts. Pour DOC, RTF et ODT, le texte est extrait après conversion : la structure binaire DOC native et l’historique supprimé ne sont pas reconstitués. Le contrôle TXT porte sur le texte et les caractères, sans analyse de mise en page ni validation de signature.

Sources

Faux positifs par langue

Textes rédigés par des personnes : pages web et documents professionnels
LangueSignalés à tort
Français0,9 %
Anglais0,2 %
Allemand0,2 %
Espagnol0,1 %
Chinois0,7 %

Les taux varient selon la langue (0,1–0,9 %) ; le français, à 0,9 %, se situe en haut de cette plage. Chaque langue est mesurée et publiée séparément.

Validation de FVDOC V3 sur des jeux de test réservés, octobre 2026

Pourquoi le taux de faux positifs compte plus que le taux de détection

Un détecteur qui manque un texte rédigé par IA laisse passer un dossier qui aurait mérité un second regard. Un détecteur qui signale à tort un texte écrit par une personne met en cause quelqu’un de bonne foi : un assuré, un auteur, un fournisseur. Les deux erreurs n’ont pas le même coût.

FVDOC V3 est conçu pour que la seconde reste rare, quitte à manquer davantage de textes réécrits ou retouchés. C’est pourquoi l’analyse répond « Résultat non concluant » lorsque les signaux sont faibles, et pourquoi un passage non signalé n’est jamais présenté comme écrit par une personne.

Documents professionnels

Documents rédigés par des personnes, signalés à tort
EnsembleSignalés à tort
Textes juridiques en français0 %
PDF réels en français0 %
PDF réels, cinq langues0 %
Textes juridiques, cinq langues0 %

Un taux nul sur un ensemble de test ne signifie pas « jamais » : chaque résultat appelle un examen humain. Les résultats propres à l’anglais, à l’allemand, à l’espagnol et au chinois figurent sur les versions de cette page dans ces langues.

Validation de FVDOC V3 sur des jeux de test réservés, octobre 2026

Mise en forme et modèles

Les textes très formels sont-ils plus souvent signalés à tort ? Nous l’avons mesuré.

Textes humains remis en forme et modèles remplis
Jeu de testSignalés à tort
Textes humains en français remis en forme de courrier ou de contrat (numérotation, pagination, lignes de signature)0,2 %
Même test, cinq langues0,2–0,7 %
Modèles remplis, en français0 %
Modèles remplis, cinq langues0 %

Validation de FVDOC V3 sur des jeux de test réservés, octobre 2026

Selon la longueur du texte

Textes rédigés par des personnes, cinq langues confondues
LongueurSignalés à tort
150 à 300 mots0,7 %
300 à 1 000 mots0,4 %
Plus de 1 000 mots0,2 %

Plus un texte est court, plus le risque de faux positif augmente. Sous le minimum évalué (environ 150 mots), aucun résultat n’est donné. Pour le chinois, la longueur est comptée à raison d’environ deux caractères par mot.

Validation de FVDOC V3 sur des jeux de test réservés, octobre 2026

Lire ces chiffres

  • Faux positif

    Un texte rédigé par une personne que l’analyse signale à tort comme rédigé par IA. Le taux de faux positifs est la part de ces textes dans un jeu de test entièrement humain.

  • Taux de détection

    La part des documents rédigés par IA qui reçoivent un constat d’écriture IA.

  • Jeu de test réservé

    Des documents mis de côté et jamais utilisés pendant le développement du moteur. Tous les chiffres de cette page en proviennent.

  • Part du texte évalué dans les passages signalés

    La proportion des mots évalués qui se trouvent dans les passages signalés, affichée pour un texte mixte. Ce n’est ni une probabilité ni la proportion du texte écrite par une IA.

  • Un taux faible ne garantit pas un constat

    Un taux de faux positifs bas décrit la fréquence des erreurs sur un grand nombre de textes. Il ne dit pas qu’un constat isolé est certain : chaque résultat appelle un examen humain.

Comment lire un résultat

T3 · « Indices d’un texte rédigé par IA » : les signaux d’écriture IA portent sur l’ensemble du texte évalué. Le rapport l’indique par « l’ensemble du document », sans pourcentage.

T2 · « Texte mixte : certains passages présentent des signaux d’IA » : une partie du texte porte ces signaux. Le rapport localise les passages et indique la part du texte évalué qu’ils représentent.

T0 · « Aucun signal notable d’écriture IA » : l’analyse n’a pas relevé de signal suffisant. Cela n’établit pas que le texte a été écrit par une personne, et un passage non signalé n’est pas pour autant écarté.

T1 · « Résultat non concluant » : les signaux sont trop faibles ou trop contradictoires pour conclure. L’analyse le dit plutôt que de deviner.

N/E · « Texte insuffisant pour conclure », « Langue non prise en charge », « Aucun texte lisible » : le document n’est pas évalué. Aucun rapport n’est émis et rien n’est débité.

Comment ces chiffres sont mesurés

Les documents de test ont été mis de côté et n’ont jamais servi à mettre au point le moteur. Ils réunissent des textes rédigés par des personnes dans les cinq langues (pages web, textes juridiques, PDF réels, textes remis en forme de courrier ou de contrat) et des documents rédigés par des modèles de plusieurs familles, dont une famille entière écartée du développement et des modèles jamais utilisés pendant celui-ci.

Les résultats sont datés et rattachés à une version. Ceux de cette page portent sur FVDOC V3, validé en octobre 2026. FVDOC V3 remplace les versions antérieures ; chaque nouvelle version est évaluée à nouveau avant sa mise en service, et cette page est mise à jour en conséquence. Chaque rapport indique la version qui l’a produit, la date de validation et l’adresse de cette page.

Ce que nous ne publions pas, et pourquoi

Nous ne décrivons ni la construction du moteur ni les données qui ont servi à le développer. Une méthode publiée est une méthode plus facile à contourner : quiconque voudrait faire passer un texte rédigé par IA pour un texte humain saurait exactement quoi modifier.

Nous publions en revanche ce qui permet de juger l’outil : les taux d’erreur mesurés et les situations où il échoue. Les organisations qui souhaitent évaluer FVDOC V3 sur leurs propres documents peuvent nous contacter pour une évaluation encadrée par un accord.

Conditions où la détection est moins fiable

Dans ces situations, l’analyse peut ne rien signaler ou répondre « Résultat non concluant » : un résultat négatif ne disculpe jamais un document. Chaque rapport rappelle ces limites.

  • Une IA rédige sa propre version d’un document humain, en reprenant ses faits, ses noms et ses dates : souvent non détectée.
  • Une IA reformule un document humain, le rend « plus professionnel » ou en lisse le style : souvent non détectée, selon la langue.
  • Retouche légère d’un texte humain par une IA : souvent non détectée, avec de fortes différences selon la famille de modèles.
  • Passages rédigés par IA à l’intérieur d’un document humain : une partie des passages n’est pas repérée. En allemand, ils sont rarement repérés, et les rapports en allemand le signalent.
  • Dans un document mixte, les passages signalés ne couvrent généralement qu’une partie de la rédaction IA.
  • Petites modifications par IA dispersées dans un document humain : rarement détectées.
  • Texte rédigé avec l’aide d’une IA : souvent non détecté, selon la langue.
  • Texte rédigé par IA puis paraphrasé ou retraduit : souvent non détecté, selon la langue et la méthode.
  • Texte trop court : en deçà de environ 150 mots de texte continu, le document n’est pas évalué.

Questions fréquentes

L’analyse des textes générés par IA peut-elle se tromper ?

Oui, dans les deux sens. Il peut signaler à tort un texte écrit par une personne : c’est arrivé pour 0,9 % des textes en français de nos jeux de test. Il peut aussi manquer un texte rédigé ou réécrit par IA, en particulier lorsqu’une IA réécrit un document humain en conservant ses faits. Ces erreurs sont mesurées et publiées sur cette page.

Pourquoi le taux de faux positifs compte-t-il plus que le taux de détection ?

Parce qu’un faux positif met en cause une personne de bonne foi, alors qu’un texte manqué laisse seulement passer un dossier sans second regard. FVDOC V3 privilégie la rareté des faux positifs, quitte à manquer davantage de textes réécrits ou retouchés, et répond « Résultat non concluant » lorsque les signaux sont faibles.

Les textes très formels (contrats, courriers administratifs) sont-ils plus souvent signalés à tort ?

Nous ne l’avons pas observé. Des textes humains en français remis en forme de courrier ou de contrat ont été signalés à tort dans 0,2 % des cas, les modèles remplis dans 0 % des cas et les textes juridiques en français dans 0 % des cas.

Le détecteur reconnaît-il les textes reformulés ou traduits ?

Moins fiablement que les textes entièrement rédigés par IA. Les reformulations par IA d’un document humain et les textes paraphrasés ou retraduits sont souvent non détectés ; lorsque le signal est faible, le rapport rend « Résultat non concluant ». Le rapport rappelle ces limites.

Comment ces chiffres ont-ils été mesurés ?

Sur des jeux de test réservés, jamais utilisés pendant le développement : des textes rédigés par des personnes dans les cinq langues, des documents rédigés par des modèles de plusieurs familles, dont certains jamais utilisés pendant le développement.

Sur quels modèles d’IA l’analyse a-t-elle été testée ?

Sur des documents rédigés par des modèles des familles OpenAI, Anthropic, Google et DeepSeek, ainsi que par des modèles jamais utilisés pendant le développement, non nommés, détectés dans 98,4–100 % des cas. Le rapport n’indique pas quel modèle a rédigé un texte.

Qui a validé ces chiffres ?

Fileverity, sur des jeux de test réservés, jamais utilisés pendant le développement. Les chercheurs et les organisations qui souhaitent évaluer FVDOC V3 de façon indépendante peuvent en demander l’accès dans le cadre d’un accord, via notre page de contact.

Vérifiez les documents qui fondent vos décisions.

Avant de régler un sinistre, payer une facture ou vous appuyer sur une attestation, examinez le document reçu. Fileverity examine les modifications, les incohérences et les indices de rédaction par IA, avec des constats localisés pour orienter vos vérifications. Analysez un fichier ou préparez une intégration à votre processus.