Depuis le 2 août, les obligations de transparence de l’AI Act imposent aux fournisseurs d’IA de rendre leurs contenus identifiables. Les amendes peuvent grimper à 15 millions d’euros ou 3 % du chiffre d’affaires mondial. Anthropic a choisi la manière forte : un filigrane invisible glissé dans chaque texte généré par ses modèles Claude lancés depuis cette date, partout dans le monde. La grogne ne s’est pas fait attendre, entre fantasmes de traçage et craintes pour la qualité. L’entreprise a fini par publier, le 14 août, un billet qui répond méthodiquement à toutes les questions. Y compris les plus gênantes.
Vos traductions sont marquées, vos relectures non
La méthode retenue vient d’un concurrent direct : SynthID-Text, mise au point par Google DeepMind, validée dans la revue Nature fin 2024 et héritière d’une idée du chercheur Scott Aaronson datant de 2022. Le principe touche à la fabrication même du texte. Quand Claude choisit chaque mot, il pioche parmi plusieurs candidats plausibles, et ce choix comporte une part de hasard. Le filigrane remplace ce hasard par une séquence dérivée d’une clé secrète. Anthropic ose une analogie de son cru : une partie de Monopoly où les dés seraient remplacés par les décimales de pi. Les coups restent imprévisibles pour les joueurs, mais quiconque connaît le truc peut vérifier après coup que la partie porte sa signature.
La cartographie des usages, détaillée dans le billet, réserve quelques surprises. Une traduction sort marquée, chaque mot restant choisi par le modèle. Une relecture légère de votre propre prose laisse peu ou pas de traces, faute de mots réécrits en nombre suffisant. Le code se marque difficilement, les instructions laissant rarement plusieurs candidats plausibles (après « Principia », difficile d’écrire autre chose que Mathematica, exemple maison). La détection reste par ailleurs collective : la marque signale le passage d’un modèle Claude, sans jamais identifier un compte ou un individu. Quant au déploiement mondial, Anthropic l’assume avec une franchise désarmante, faute de disposer d’un moyen fiable de restreindre le dispositif à l’Europe.
Le cimetière des détecteurs de textes IA est déjà bien rempli
La question de la fiabilité mérite d’autant plus d’être posée que les précédents plaident contre l’optimisme. OpenAI avait lancé son propre détecteur en janvier 2023, avant de le débrancher six mois plus tard. L’outil identifiait correctement 26 % des textes générés par IA, tout en accusant à tort des humains dans 9 % des cas. GPTZero et Pangram, les deux références commerciales du secteur, traquent de leur côté les tics stylistiques des modèles. Les deux s’écharpent régulièrement à coups d’études croisées sur leurs faux positifs, un fléau qui frappe d’abord les personnes écrivant l’anglais en langue seconde. Anthropic cite d’ailleurs, parmi les tics de son propre modèle, notamment la construction « ce n’est pas X, c’est Y » (on salue l’autocritique).
Le filigrane joue dans une autre catégorie technique. Là où les détecteurs devinent a posteriori, la marque est apposée à la source, vérifiable par une clé que seule l’entreprise détient. DeepMind a fait tourner SynthID sur près de 20 millions de réponses de Gemini sans dégradation mesurable de la satisfaction. Le chiffre émane du concepteur de la méthode, réserve d’usage (Anthropic est tout aussi juge et partie sur ses propres tests en aveugle). Surtout, le billet admet lui-même les angles morts : un texte court, une réécriture appuyée ou un mélange avec de la prose humaine diluent le signal, et l’absence de marque ne prouve strictement rien.
Une API de détection est promise pour bientôt, de quoi tester le tatouage sur pièce. D’ici là, votre prose confiée à Claude reviendra signée à votre insu, et l’histoire dira si cette marque tient mieux la route que le détecteur enterré par OpenAI. Rendez-vous dans six mois, la durée de vie moyenne du genre.
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Source : Anthropic
