Même devoir, nouveau score d’IA ? GPTZero et Copyleaks ont changé de modèle en septembre 2026, et Pangram a fixé une date limite

Il se peut tout simplement que le détecteur ait changé, et non votre texte. Les notes de version de GPTZero indiquent que son nouveau modèle, baptisé 4o, est sorti le 18 septembre 2026, et son annonce précise qu’il est devenu le modèle par défaut pour tous les utilisateurs le 20 septembre. Copyleaks a publié la version 11.0 de son modèle de détection de texte IA le 22 septembre. Pangram a déclaré que son ancien modèle, le 3.3.2, resterait la version par défaut "until September 30, 2026" (jusqu’au 30 septembre 2026). Si vos deux analyses se situent de part et d’autre de l’une de ces dates, l’écart constaté n’a peut-être rien à voir avec vos modifications, quelle que soit l’évolution du score.

Cet article porte sur ces trois détecteurs tiers. Si les deux chiffres que vous comparez proviennent de Turnitin, son modèle suit son propre calendrier de mises à jour, détaillé dans Pourquoi mon score d’IA a-t-il changé lorsque j’ai soumis à nouveau le même texte ?.

Prise isolément, aucune de ces dates ne vous indique quel modèle a analysé votre texte. Chaque annonce laisse une zone d’ombre, et ces zones d’ombre sont toutes différentes.

Dans les notes de version, l’entrée est intitulée "September 13, 2026 (2026-09-13-base, Model 4.10b aka 4o) | released on September 18, 2026" (13 septembre 2026 [2026-09-13-base, Model 4.10b alias 4o] | sorti le 18 septembre 2026). L’entrée est donc datée du 13 septembre, mais la date de sortie effective indiquée est le 18. Elle mentionne deux améliorations : "Decreased false positive rate on a variety of domains" (taux de faux positifs réduit dans divers domaines) et "Improved performance on third party benchmarks" (performances améliorées sur les benchmarks tiers).

L’article de GPTZero présentant le modèle est daté du 24 septembre et indique un autre jour : "As of 20 September 2026, the updated model is available to all users and is the default model offered on GPTZero." (À compter du 20 septembre 2026, le modèle mis à jour est accessible à tous les utilisateurs et constitue le modèle par défaut proposé sur GPTZero.)

Nous ne chercherons pas à trancher sur la date exacte. Une analyse antérieure au 18 septembre précède les deux. Une analyse réalisée à partir du 20 septembre arrive après les deux. Une analyse effectuée dans l’intervalle a pu être traitée par l’un ou l’autre modèle.

GPTZero remplace souvent ses modèles. Ses notes de version recensent onze entrées de modèles datées de 2026, dix modèles "base" et un multilingue ; ainsi, même sans cette mise à jour, deux analyses espacées de quelques mois ont très bien pu être traitées par des modèles différents.

Sur un résultat plus récent, un détail peut vous frapper : du texte en gris. L’article sur 4o le présente comme une nouveauté ("We've also introduced a new highlighting color: gray" (Nous avons également introduit une nouvelle couleur de surlignage : le gris)) et indique que "Gray spans show which pieces of text are excluded by our AI detector" (Les segments gris indiquent les portions de texte exclues par notre détecteur d’IA), ce qui désigne pour l’instant les titres. Les notes de version situent pourtant le changement de fond — le fait de ne plus inclure les titres dans les données transmises au modèle — plus tôt : au 1er août (Model 4.8b), où "headers are now excluded from our model's input" (les titres sont désormais exclus des entrées de notre modèle). Pour comparer des scores, c’est cette date antérieure qui compte. Dans une analyse GPTZero d’avant le 1er août, vos titres étaient pris en compte ; dans une analyse ultérieure, ils ne l’étaient plus.

Le 22 septembre, le journal des modifications de Copyleaks annonce avoir "released version 11.0 of the AI Text Detection model" (publié la version 11.0 du modèle de détection de texte IA), qui "improves detection accuracy and extends coverage to recently released large language models" (améliore la précision de détection et étend la couverture aux grands modèles de langage récemment sortis).

Le paragraphe suivant montre bien à qui s’adresse cette note : "No request changes are needed - the modelVersion field in the response now returns v11.0." (Aucune modification des requêtes n’est nécessaire — le champ modelVersion dans la réponse renvoie désormais v11.0.) Il s’agit de la documentation de l’API de Copyleaks, le service sur lequel d’autres logiciels viennent se greffer. Elle indique que le nouveau modèle est actif pour la détection de texte IA via l’API. Elle ne dit pas en revanche quand le site web de Copyleaks, ou la version intégrée aux systèmes de votre établissement, a opéré ce même basculement.

Une université a toutefois averti ses enseignants. Une publication datée du 14 septembre sur le blog du Center for Faculty Development and Innovation de Canisius University indiquait : "On Tuesday, September 22nd, Copyleaks will be updating their AI text detector model to help ensure accuracy with AI content detection." (Le mardi 22 septembre, Copyleaks mettra à jour son modèle de détection de texte IA afin de garantir la précision de la détection de contenu IA.) Elle ajoutait que "instructors should monitor their scans and be aware of variances with scan results and adjust settings accordingly." (les enseignants doivent surveiller leurs analyses, être conscients des variations possibles dans les résultats et ajuster leurs paramètres en conséquence.) Il ne s’agit là que d’un établissement transmettant un avis environ une semaine à l’avance, sans mentionner de numéro de version. Mais cela confirme que le changement devait se répercuter sur les analyses des enseignants, et pas seulement dans le code des développeurs.

Si vous devez rattacher un résultat Copyleaks à un modèle précis, l’API fournit la réponse depuis le 16 avril 2024, date à laquelle Copyleaks a ajouté un champ `modelVersion` à ses résultats de détection d’IA. L’apparition ou non de ce numéro sur le rapport qui vous a été présenté dépend du système qui l’a généré.

Pangram 4 a été "released through the API" (publié via l’API) le 29 juillet 2026. Le guide de migration indique ensuite : "Pangram 3.3.2 is still the default and will remain live until September 30, 2026." (Pangram 3.3.2 reste la version par défaut et restera active jusqu’au 30 septembre 2026.) L’article de lancement détaille ce que cela signifie pour les logiciels qui ne demandent pas un modèle précis : "Default requests that don't specify a model will continue routing to Pangram 3 using the previous billing system, until Pangram 3 is deprecated." (Les requêtes par défaut qui ne spécifient aucun modèle continueront d’être dirigées vers Pangram 3 selon l’ancien système de facturation, jusqu’à ce que Pangram 3 soit abandonné.)

Ainsi, d’après les déclarations de Pangram, une plateforme appelant Pangram sans préciser de modèle a reçu la version 3.3.2 tout au long du mois de septembre, et selon les prévisions de Pangram, devait cesser de la recevoir après le 30.

Ce que nous n’avons pas pu confirmer, c’est si ce basculement a bien eu lieu. Au 2 octobre, aucune des pages de Pangram que nous avons consultées ne l’indiquait : ni le guide de migration (dernière modification le 7 août), ni l’article de lancement, ni la fiche de modèle de Pangram 4, ni la référence de l’API. La référence de l’API décrit un paramètre "default" (par défaut) qui "follows Pangram's current default model" (suit le modèle par défaut actuel de Pangram), sans préciser de quel modèle il s’agit actuellement. Ce sont là encore des déclarations relatives à l’API. Elles ne disent pas quel modèle le propre site web de Pangram utilisait pendant la période de transition.

Un indice visible existe pourtant, mais dans un périmètre très restreint. Le guide de migration de Pangram indique que ses libellés par segment ("window") ont changé : "AI-Assisted replaces the previous Lightly AI-Assisted and Moderately AI-Assisted labels." (AI-Assisted remplace les anciens libellés Lightly AI-Assisted et Moderately AI-Assisted.) Les résultats de Pangram 4 obtenus via l’API renvoient également un numéro de version "4.0". Par conséquent, si un segment d’une analyse antérieure portait l’étiquette "Moderately AI-Assisted" et que les segments d’une analyse plus récente affichent exclusivement "AI-Assisted", les deux ne proviennent pas du même modèle. Deux limites importantes toutefois. Premièrement, cela ne concerne que les libellés des segments, et non le verdict d’ensemble, que l’exemple d’API de Pangram 4 formule lui-même sous la forme "AI Assisted". Deuxièmement, l’annonce de Pangram de décembre 2025 indiquait que les utilisateurs gratuits voyaient "lightly AI-assisted text as Human, and moderately AI-assisted text as AI-generated" (le texte légèrement assisté par IA comme humain, et le texte modérément assisté par IA comme généré par IA) ; avec un compte gratuit, il est donc possible que vous n’ayez jamais vu les deux anciennes gradations.

Les mises à jour sont décrites en termes vagues. GPTZero déclare avoir réduit les faux positifs "on a variety of domains" (dans divers domaines) ; Copyleaks affirme que la version 11.0 "improves detection accuracy" (améliore la précision de détection) et couvre des modèles de langage plus récents. Aucun des deux ne précise dans quel sens évoluera le score d’une dissertation ou d’un devoir en particulier.

Dès lors, si votre score a baissé après l’une de ces mises à jour, cela ne prouve en rien que votre réécriture a été efficace. S’il a augmenté, cela ne prouve pas non plus que votre réécriture a aggravé les choses. Ces deux chiffres mélangent vos modifications et un changement de modèle, et aucun élément dans ces résultats ne permet de faire la part des choses.

1. Alignez les dates. Notez le jour de chaque analyse et comparez-le aux dates ci-dessus. Si l’une de ces dates s’intercale entre les deux, considérez ces deux chiffres comme les relevés de deux instruments différents.
2. Vérifiez la concordance des réglages. Certains outils permettent à la personne qui lance l’analyse de choisir un mode. L’annonce de GPTZero évoque un mode "Advanced Scan" (analyse avancée), et Originality.ai permet d’analyser par modèle ("Classic" [classique]) ou avec une marge "AI Allowance" (tolérance d’IA) de 0 %, 5 %, 15 %, 25 % ou 40 %. Un mode différent correspond à une mesure différente.
3. Pour mesurer l’effet réel de vos modifications, analysez les deux versions le même jour. Ancienne et nouvelle version, même outil, même réglage, à la suite. Le modèle sera alors quasi certainement identique pour les deux (si le résultat indique un nom de modèle ou une version, vérifiez qu’ils concordent, car lors d’une transition comme celle du 18 au 20 septembre, l’un ou l’autre a pu être appliqué), et l’écart observé proviendra bien du texte. Cela ne vous dira toujours que ce que cet outil précis pense ce jour-là, et non ce que donnera l’outil de votre établissement.
4. Gardez le résultat complet, pas seulement le chiffre. Conservez une capture d’écran ou le rapport lui-même avec la date, le mode et tout nom ou version de modèle qui y figure. Un simple "34%" recopié ne pourra jamais être vérifié ultérieurement face à des notes de version.
5. Si quelqu’un d’autre a lancé l’analyse, demandez trois choses : quel outil, quel jour, et quel réglage ou version. Sans ces éléments, un chiffre ne peut être comparé à rien, pas même à votre propre auto-vérification.

Le fait que deux outils distincts soient en désaccord sur un même fichier relève d’autres causes, traitées dans Pourquoi un même texte obtient des scores différents d’un détecteur à l’autre. Pour comprendre ce que signifient les libellés d’un résultat GPTZero, consultez GPTZero Mixed et AI-Polished : que signifient ces libellés ?.

Mon ancien résultat sera-t-il recalculé avec le nouveau modèle ? Aucune des trois annonces citées ici n’indique que les résultats antérieurs sont réévalués. Considérez un résultat enregistré comme la mesure effectuée par le modèle actif ce jour-là. À titre de comparaison, les notes de version de Turnitin contiennent cette phrase : "This release will not retroactively update previously-generated AI writing reports." (Cette version ne mettra pas à jour rétroactivement les rapports de rédaction IA générés précédemment.)

L’analyse de mon enseignant date d’avant la mise à jour et la mienne d’après. Laquelle compte ? Aucune n’annule l’autre. Ce sont des mesures issues de deux modèles différents, et très probablement avec deux réglages différents. Celle qui compte pour votre cours est celle que votre enseignant a lancée ; la question utile à poser concerne donc l’outil, le jour et le réglage utilisés. Une analyse que vous effectuez maintenant, avec le nouveau modèle, ne constitue pas une réexécution de celle-ci.

Cela affecte-t-il mon score Turnitin ? Non. Turnitin est une entreprise distincte dotée de ses propres sorties de modèles. Vérifiez ses dates de la même manière.

• GPTZero, GPTZero Release Notes (Model and API) (notes de version de GPTZero [modèle et API]), entrées du 13 septembre 2026 (Model 4.10b) et du 1er août 2026 (Model 4.8b) ; consulté le 2 octobre 2026.
• GPTZero, Introducing GPTZero 4o (Présentation de GPTZero 4o), daté du 24 septembre 2026 ; consulté le 2 octobre 2026.
• Copyleaks, What's New (documentation de l’API), entrées du 22 septembre 2026 et du 16 avril 2024 ; consulté le 2 octobre 2026.
• Canisius University, Center for Faculty Development and Innovation, Copyleaks AI Text Detector Model Update (mise à jour du modèle de détection de texte IA de Copyleaks), daté du 14 septembre 2026 ; consulté le 2 octobre 2026.
• Pangram, Pangram 4 Migration Guide (guide de migration vers Pangram 4, 6 août 2026) et Introducing Pangram 4 (présentation de Pangram 4, 29 juillet 2026) ; Introducing Pangram 3.0 with AI assistance detection (présentation de Pangram 3.0 avec détection d’assistance par IA, 11 décembre 2025) ; AI Detection et Models dans la référence de l’API de Pangram ; tous consultés le 2 octobre 2026.
• Originality.ai, Introducing AI Allowance (présentation d’AI Allowance) ; consulté le 2 octobre 2026.