Hier, 5 octobre 2026, OpenAI a annoncé que ChatGPT allait glisser un filigrane invisible dans tous ses textes en Europe1. C'était le dernier des trois à s'y mettre : Gemini le fait depuis 2024, Claude depuis le mois d'août3. Cet article par exemple a été écrit avec Claude à partir d'un monologue enregistré. Il porte donc, quelque part, un filigrane. Je n'ai pas l'intention de le cacher, parce qu'après avoir lu ce que disent vraiment les trois éditeurs, les détecteurs en ligne et Google, j'en suis convaincu : ce n'est pas ça qui décide si vous êtes référencé.

Trois filigranes, et une loi derrière

D'abord, de quoi on parle. Un filigrane de texte, ce ne sont pas des caractères invisibles glissés entre les mots. Ça, c'était la rumeur d'avril 2025 : des espaces insécables bizarres repérées dans les réponses des modèles o3 et o4-mini, qu'un simple chercher-remplacer suffisait à retirer, et dont OpenAI a expliqué qu'elles étaient un effet de bord de l'entraînement, pas un marquage7.

Le vrai filigrane est dans le choix des mots. À chaque mot, un modèle a plusieurs candidats, chacun avec un score, et il en tire un au sort, en gros. Le filigrane remplace ce dé par une suite pseudo-aléatoire calculée à partir d'une clé secrète et des quelques mots précédents3. Le texte reste naturel, personne ne voit rien. Mais sur quelques centaines de mots, celui qui a la clé peut compter combien de fois le candidat "attendu" est sorti, et le hasard ne produit pas ce score-là. Rien n'est ajouté au texte. Rien ne peut donc en être retiré, sauf en réécrivant.

  • Mai 2024Google active SynthID-Text dans Gemini. La méthode est publiée dans Nature en octobre, après un test grandeur nature sur près de vingt millions de réponses sans différence de qualité perçue, et le code est ouvert dans la bibliothèque Transformers4.
  • 2 août 2026L'article 50 du règlement européen sur l'IA entre en application : les contenus générés doivent être marqués dans un format lisible par machine5.
  • 14 août 2026Anthropic explique que tous les modèles Claude sortis après cette date filigranent leur texte, partout dans le monde, "parce que nous n'avons pas encore de moyen durable de le limiter par région". C'est une variante de SynthID-Text, et il n'y a pas d'option pour la désactiver3.
  • 5 oct. 2026OpenAI publie textGrain. ChatGPT et Codex le reçoivent en Europe, sur tous les forfaits, "dans les prochaines semaines". Sur l'API, c'est disponible partout mais désactivé par défaut1.

Vous avez vu la nuance ? Si vous écrivez depuis Lyon avec ChatGPT, votre texte sera marqué. Votre concurrent à Montréal, non. Le développeur qui passe par l'API ne l'est que s'il l'a demandé. Anthropic, de son côté, marque tout le monde. Trois éditeurs, trois périmètres, pour la même loi.

Seul celui qui a la clé peut le lire

C'est le point que j'avais en tête en dictant cette note, et les sources le confirment : la détection demande la clé qui a servi au marquage, et chaque éditeur garde la sienne6. Google ne peut pas dire si un texte vient de Claude, Anthropic ne reconnaît pas du ChatGPT, et aucune interface commune n'existe.

Et vous non plus, vous ne pouvez pas le lire. Les trois éditeurs réservent leurs détecteurs aux régulateurs, aux médias, aux fact-checkers et aux chercheurs : en "aperçu privé" chez Anthropic, "au cas par cas" chez OpenAI13. Un recruteur qui veut vérifier une lettre de motivation n'entre dans aucune case. Un blogueur qui veut savoir si son concurrent écrit avec l'IA non plus.

Le filigrane n'a pas été conçu pour vous, ni pour Google. Il a été conçu pour la Commission européenne.

Reste la question de sa solidité. Les trois éditeurs disent la même chose : un filigrane résiste à des retouches légères, pas à une réécriture complète ni à une traduction34. OpenAI a donné des chiffres, et ils sont parlants.

92 %texte brut de 400 tokens
66 %10 % des mots remplacés
17 %25 % des mots remplacés

Taux de détection de textGrain à 1 % de faux positifs, d'après le rapport technique d'OpenAI2.

Sous 200 tokens, à peu près 150 mots, le signal est trop court pour être fiable. Sur du code, où le mot suivant est presque imposé, il n'y a presque rien à marquer : Anthropic le dit, et les chercheurs qui ont testé la version ouverte de SynthID mesurent une détection "proche du hasard"6. Anthropic ajoute une phrase que je trouve honnête : son détecteur "ne peut pas distinguer 'Claude a écrit ceci' de 'Claude a lourdement édité ceci'"3.

Les détecteurs en ligne, eux, n'ont pas de clé

GPTZero, Originality, Pangram, Copyleaks, Turnitin : ces outils n'ont aucune clé et ne lisent aucun filigrane. Ils regardent la texture du texte. Les deux mesures historiques s'appellent perplexité et "burstiness"17. La perplexité, c'est à quel point chaque mot était prévisible pour un modèle de langue : une IA choisit des mots probables, donc elle surprend peu. La burstiness, c'est la variation du rythme, et d'abord de la longueur des phrases. Un humain enchaîne une phrase de quatre mots et une de quarante. Un modèle livre des phrases étonnamment régulières. C'est exactement ce que j'avais remarqué à l'œil nu avant de lire comment ça marche. Les outils plus récents sont des classifieurs entraînés sur des millions d'exemples, et ils apprennent aussi les tics : "ce n'est pas X, c'est Y", ou "quietly" à toutes les lignes en anglais3.

Leur bilan est contrasté. OpenAI a sorti son propre détecteur en janvier 2023 et l'a retiré en juillet : il reconnaissait 26 % des textes d'IA et accusait à tort 9 % des textes humains8. La même année, une équipe de Stanford a passé 91 essais du TOEFL, écrits par des étudiants non anglophones, dans sept détecteurs : 61 % ont été déclarés écrits par une IA, alors que les copies de collégiens américains passaient sans problème9. Un vocabulaire limité et des phrases régulières, c'est la signature d'un apprenant autant que celle d'un modèle.

Trois ans plus tard, les outils ont nettement progressé. En juillet 2026, Epoch AI a testé Pangram, GPTZero et Originality sur 495 textes humains d'avant 2022 et 297 textes générés par Claude, GPT-5.5 et Gemini10. Sur du texte d'IA brut, obtenu avec une consigne basique, les trois ne laissent presque rien passer, 0,7 % au pire. Les faux positifs sont rares : zéro sur 495 pour Pangram et GPTZero, 3,8 % pour Originality, qui monte à 10 % sur la fiction. Mais dès qu'on donne au modèle cinq extraits d'un auteur et qu'on lui demande d'imiter son style, 10 à 18 % des textes passent entre les mailles, jusqu'à un sur quatre en écriture scientifique. Et l'étude ne teste ni la reformulation, ni la relecture humaine.

Sur ce point-là, la recherche est plus ancienne et plus nette. Dès 2023, un seul passage dans un modèle de paraphrase faisait tomber DetectGPT de 70 % à 5 % de détection, et le filigrane de l'époque de 100 % à 57 %11. En reformulant plusieurs fois de suite, une équipe de l'université du Maryland a descendu ce même filigrane de 99 % à 10 %12. Et des reformulations écrites par des humains, pas par un outil, dégradent aussi les détecteurs13.

Un détecteur mesure une texture, pas une origine. Un score ne prouve rien, dans un sens comme dans l'autre.

Google ne vous pénalise pas pour l'IA. Il vous pénalise pour le vide.

Maintenant, la question qui compte pour un blog. La position de Google est écrite depuis le 8 février 2023 et elle n'a pas bougé : "récompenser le contenu de qualité, quelle que soit la façon dont il est produit". La phrase qui suit est tout aussi nette : "un usage approprié de l'IA ou de l'automatisation n'est pas contraire à nos règles"14.

Ce qui est contraire aux règles, depuis le 5 mars 2024, s'appelle "scaled content abuse" : "de nombreuses pages générées dans le but premier de manipuler le classement, et non d'aider les utilisateurs", avec comme premier exemple "utiliser des outils d'IA générative pour produire de nombreuses pages sans valeur ajoutée"15. Depuis janvier 2025, les évaluateurs humains de Google ont une consigne précise : la note la plus basse quand la totalité ou la quasi-totalité du contenu principal est générée automatiquement ou par IA, avec peu ou pas d'effort, d'originalité et de valeur ajoutée16. Et le 1er octobre dernier, Google a encore mis à jour sa page sur l'IA générative avec une phrase en gras : il est "essentiel de vérifier manuellement les faits et de relire tout contenu généré par IA avant de le publier"16.

Relisez ces trois textes. Nulle part Google ne dit qu'il passe vos pages dans un détecteur. Il parle de valeur ajoutée, d'effort, d'originalité, de vérification. Et c'est là que je veux en venir.

Demander "fais-moi un article sur les nouveautés de Symfony 8.1", ça ne sert à rien. Tout le monde a la liste des nouveautés : elle est dans le billet de sortie, et elle y est mieux écrite. Vous n'apportez rien, et Google le voit, parce que trois cents autres pages disent la même chose la même semaine. Ce qui a de la valeur, c'est ce qui n'est pas déjà sur Internet : un avis, de vrais chiffres, un retour d'expérience, un angle que personne n'a pris. Dans mon article sur l'eau des data centers, la valeur n'était pas dans les études, elle était dans le fait d'avoir remonté la piste du chiffre jusqu'à sa source.

L'IA n'a pas accès à ce que vous avez vécu. C'est tout ce qui vous reste, et c'est énorme.

Ma méthode, en quatre règles

Voilà comment je fabrique mes articles depuis cet été, cet article compris. Rien de révolutionnaire, mais chaque règle répond à un des trois acteurs ci-dessus.

Partir d'un avis, pas d'un sujet avant

Cet article existe parce que j'ai dicté une note vocale avec une opinion dedans : les filigranes ne sont pas le sujet, la valeur ajoutée l'est. L'IA ne pouvait pas avoir cet avis, et elle n'avait pas eu les conversations qui m'y ont amené. Si je n'ai rien à dire, je n'écris pas d'article, même si l'agent saurait très bien en produire un.

Un sujet, l'IA en trouve cent. Un avis, elle n'en a pas.

Faire chercher, puis vérifier soi-même pendant

Je laisse l'agent chercher les sources, les recouper, les dater, et les mettre en bas de page. Puis je lis celles qui portent un chiffre. Pour cet article, les pages d'OpenAI ont refusé l'accès à l'agent : les taux de détection de textGrain viennent de deux médias qui ont lu le rapport, et c'est écrit dans les sources. Google demande une vérification manuelle. C'est aussi la seule chose qui m'évite de publier une bêtise sous mon nom.

Une source que je n'ai pas ouverte n'est pas une source, c'est une décoration.

Réécrire à la main, par morceaux après

Je relis tout, et toutes les quelques phrases, j'en réécris une. Je coupe une longue phrase en deux. J'en rallonge une autre. Je remplace un mot que je n'aurais jamais employé. Je ne laisse aucun long paragraphe intact. Oui, ça casse la régularité que mesurent les détecteurs. Mais ce n'est pas la raison principale : c'est à ce moment-là que mon avis entre vraiment dans le texte, et que je découvre ce que je n'avais pas compris.

Un paragraphe que je n'ai pas touché est un paragraphe que je n'ai pas vraiment relu.

Le dire toujours

Une note en bas de l'article explique comment il a été fabriqué. Google le recommande dès que le lecteur pourrait se poser la question16. Et c'est le seul filigrane que je contrôle.

Le filigrane de Claude dit "Claude est passé par là". Ma note dit pourquoi.

Ce que je retiens

Les filigranes arrivent, et c'est une bonne nouvelle pour les régulateurs et les rédactions, qui pourront enfin vérifier quelque chose. Pour un blogueur, ça ne change rien : personne ne vous donnera la clé, et le signal ne distingue pas un texte écrit par l'IA d'un texte relu avec elle. Les détecteurs en ligne mesurent une texture : utiles pour repérer un texte brut copié-collé, aveugles dès que quelqu'un a travaillé dessus. Et Google n'a jamais demandé un texte sans IA. Il demande un texte qui apporte quelque chose, vérifié, signé, et honnête sur sa fabrication.

Si un jour Anthropic ouvre son détecteur au public, passez cette page dedans. Je suis curieux du score, et je parie qu'il sera plus bas sur les paragraphes que j'ai réécrits. Pas parce que j'ai cherché à tromper qui que ce soit. Parce que ce sont ceux où je suis vraiment passé.

Sources

  1. OpenAI, Our approach to EU text provenance rules et le rapport technique textGrain: Entropy-Calibrated Watermarking for Language Model Text, 5 octobre 2026.
  2. Stéphane Nachez, OpenAI will watermark ChatGPT in the EU but leaves the API opt-in, ActuIA, 6 octobre 2026, et The Decoder, même sujet. Les taux de détection sont ceux du rapport d'OpenAI, relayés par ces deux articles.
  3. Anthropic, How Claude's text watermark works, 14 août 2026 (mis à jour le 1er septembre), et How Claude marks AI-generated content, centre d'aide.
  4. Dathathri et al., Scalable watermarking for identifying large language model outputs, Nature, 23 octobre 2024 ; Google DeepMind, Watermarking AI-generated text and video with SynthID, 14 mai 2024 ; Hugging Face, SynthID Text in Transformers, 23 octobre 2024.
  5. Règlement (UE) 2024/1689, article 50, obligations de transparence applicables depuis le 2 août 2026, et le code de bonnes pratiques sur la transparence des contenus générés par IA.
  6. Nemecek, Chaudhary et Ayday, Watermarks Without Verification: AI Text Watermarking After the EU AI Act, arXiv, 9 septembre 2026.
  7. Rumi, New ChatGPT Models Seem to Leave Watermarks on Text, avril 2025, et la réponse d'OpenAI citée dans l'article.
  8. OpenAI, New AI classifier for indicating AI-written text, 31 janvier 2023, retiré le 20 juillet 2023 ; TechCrunch, OpenAI scuttles AI-written text detector over "low rate of accuracy".
  9. Liang et al., GPT detectors are biased against non-native English writers, Patterns, 10 juillet 2023.
  10. Jaeho Lee, AI detectors rarely flag human writing, but sometimes miss AI text imitating real authors, Epoch AI, 15 juillet 2026.
  11. Krishna et al., Paraphrasing evades detectors of AI-generated text, but retrieval is an effective defense, NeurIPS 2023.
  12. Sadasivan et al., Can AI-Generated Text be Reliably Detected?, Transactions on Machine Learning Research, 2025.
  13. Lau et Zubiaga, Understanding the Effects of Human-written Paraphrases in LLM-generated Text Detection, Natural Language Processing Journal, 2025.
  14. Google, Google Search's guidance about AI-generated content, 8 février 2023.
  15. Google, What web creators should know about our March 2024 core update and new spam policies, 5 mars 2024, et la section Scaled content abuse des règles anti-spam.
  16. Google, Google Search's guidance on using generative AI content, mis à jour le 1er octobre 2026 (renvoie aux sections 4.6.5 et 4.6.6 des consignes aux évaluateurs), et Creating helpful, reliable, people-first content, section "Who, How, and Why".
  17. GPTZero, How do AI detectors work?, perplexité et burstiness expliquées par l'éditeur lui-même.

Écrit le 6 octobre 2026, le lendemain de l'annonce d'OpenAI. Fabriqué comme décrit plus haut : une note vocale, une transcription automatique, Claude pour la recherche des sources et le premier jet, puis une relecture et une réécriture à la main. Les passages que je n'ai pas réécrits portent sans doute un filigrane.