La filigrane de texte de Claude apparaîtra-t-elle dans un rapport Turnitin ?

Que votre brouillon porte une marque dépend du modèle Claude qui l’a écrit. Dans la page du centre d’aide qui explique comment il marque les contenus générés par IA, Anthropic indique que le marquage s’applique aux modèles lancés le 2 août 2026 ou après, et en nomme aujourd’hui deux : Fable 5.1 et Mythos 5.1.

Quiconque lit votre travail ne peut pas voir la marque. La formulation d’Anthropic dans la page qui annonce ces deux modèles est que « this watermark is invisible to anyone who does not have the detection API » (cette filigrane est invisible pour toute personne qui ne dispose pas de l’API de détection), et cette API est en avant-première privée (private preview).

Et aucun des six détecteurs que j’ai vérifiés, Turnitin compris, ne dit pouvoir lire une filigrane. Anthropic en donne elle-même la raison dans son billet sur le fonctionnement de la filigrane, en réponse à une question sur ce qui la distingue des logiciels de détection d’IA : « AI detection software uses a different method, because the companies that provide it don't have our key. » (les logiciels de détection d’IA emploient une autre méthode, parce que les entreprises qui les fournissent n’ont pas notre clé).

Je n’ai généré aucun texte filigrané et ne l’ai fait passer par aucun outil. Tout ce qui suit reprend ce que disent les documents, avec les pages et les comptages, pour que vous puissiez vérifier par vous-même.

La date que vous avez probablement vue est le 2 août 2026. C’est une vraie date, mais ce n’est pas le jour où les sorties de Claude ont commencé à porter des filigranes. C’est le jour où l’obligation de marquage du règlement européen sur l’IA a commencé à s’appliquer, et Anthropic s’en sert comme ligne de partage entre les modèles.

Models. Claude models launched on or after August 2, 2026 support marking at launch. Models currently supported include Fable 5.1 and Mythos 5.1. (Modèles. Les modèles Claude lancés le 2 août 2026 ou après prennent en charge le marquage dès leur lancement. Les modèles actuellement pris en charge comprennent Fable 5.1 et Mythos 5.1.)

D’après la date figurant sur leur fiche dans le propre index des actualités d’Anthropic, Fable 5.1 et Mythos 5.1 ont été annoncés le 1er septembre 2026. Pendant la majeure partie du mois d’août, aucun modèle Claude en circulation ne figurait donc sur cette liste. Tout ce qui a été écrit avec un modèle plus ancien relève de la phrase suivante du même paragraphe :

We're working to add marking support to other Claude models released before that date, and we'll update this article as that becomes available. (Nous travaillons à ajouter la prise en charge du marquage aux autres modèles Claude lancés avant cette date, et nous mettrons cet article à jour au fur et à mesure.)

Progressif, sans date. Le billet dit la même chose et en donne la raison : « The EU law includes a transition period for Anthropic models launched before August 2, 2026, and we're working to add watermarking for those models as well. » (la législation européenne prévoit une période de transition pour les modèles Anthropic lancés avant le 2 août 2026, et nous travaillons également à ajouter le filigranage à ces modèles).

Là où le marquage s’applique, il s’applique largement. Le centre d’aide énumère les surfaces :

Marks will apply to output from supported Claude models across Claude Platform (API), Claude, Claude Code, Claude Cowork, and Claude Tag, and wherever Claude is offered, worldwide. (Les marques s’appliqueront aux sorties des modèles Claude pris en charge sur Claude Platform (API), Claude, Claude Code, Claude Cowork et Claude Tag, et partout où Claude est proposé, dans le monde entier.)

Lisez aussi la phrase suivante, car c’est la réserve d’Anthropic elle-même, et la phrase la plus facile à sauter sur la page : « Some platforms or features may not support certain marking types. » (certaines plateformes ou fonctionnalités peuvent ne pas prendre en charge certains types de marquage). La revente via les grands clouds est couverte elle aussi : « When supported Claude models are accessed through AWS, Google Cloud, or Microsoft Foundry they will carry watermarks. » (lorsque des modèles Claude pris en charge sont utilisés via AWS, Google Cloud ou Microsoft Foundry, ils porteront des filigranes).

La question que vous pouvez trancher ce soir est donc très étroite : quel modèle a produit le texte. Deux pages d’assistance indiquent où regarder. Celle sur les réglages du modèle le dit sans détour : « The selected model and effort level appear next to the send button » (le modèle sélectionné et le niveau d’effort apparaissent à côté du bouton d’envoi), et précise que vous pouvez le modifier « at any point in a conversation » (à tout moment d’une conversation), les changements s’appliquant « starting with Claude's next response » (à partir de la réponse suivante de Claude). Une seule conversation peut donc chevaucher deux modèles.

Il existe aussi un cas où Claude change de modèle sans qu’on le lui demande. La page d’assistance sur les replis indique qu’une demande bloquée est relancée sur un modèle Opus dans la même conversation, et que « the response will be labeled with the model that answered » (la réponse sera étiquetée avec le modèle qui a répondu). Les catégories qui déclenchent ce repli sont étroites — parmi elles la cybersécurité offensive et une large part de la biologie à double usage —, si bien qu’un devoir n’en rencontrera pour ainsi dire jamais. Si votre sujet est la virologie ou la toxicologie, cela vaut la peine de remonter pour chercher cette étiquette : Opus 5 est daté du 24 juillet 2026 dans l’index des actualités d’Anthropic, donc avant la date charnière, et ne figure pas sur la liste des modèles pris en charge.

La partie qui suit change la réponse pour beaucoup de brouillons, et elle figure dans le billet d’actualité, pas dans le centre d’aide.

The watermark only applies to words Claude chooses. When Claude proofreads text written by a person, what it gives back has generally only been lightly edited; because nearly all the words are the person's, there's very little (if anything) for the watermark to attach to. (La filigrane ne s’applique qu’aux mots que choisit Claude. Lorsque Claude relit un texte écrit par une personne, ce qu’il renvoie n’a généralement été que légèrement modifié ; comme presque tous les mots appartiennent à la personne, il reste très peu de place — voire aucune — à laquelle la filigrane puisse s’attacher.)

Les deux phrases suivantes donnent l’ordre de grandeur. « Depending on the length of the text and how heavily Claude has edited it, those changes might not be enough to make Claude's involvement detectable. » (selon la longueur du texte et l’ampleur des modifications apportées par Claude, ces changements peuvent ne pas suffire à rendre l’intervention de Claude détectable). Puis : « The more Claude writes, the more decisions it has to make, and the more space there is for a watermark. » (plus Claude écrit, plus il a de décisions à prendre et plus il y a de place pour une filigrane).

Avec la traduction, c’est exactement l’inverse :

Yes. A translation produced by Claude carries a watermark, because in this case every word is chosen by Claude. (Oui. Une traduction produite par Claude porte une filigrane, parce que dans ce cas chaque mot est choisi par Claude.)

Si vous avez rédigé un brouillon dans votre propre langue et demandé à Claude de le passer en anglais, chaque mot anglais de la page a été choisi par Claude. C’est le cas qui contient le plus de signal, pas le moins.

Une phrase du centre d’aide mérite d’être lue lentement, parce qu’elle emploie deux verbes différents :

Because the watermark is part of the text, it will travel with the text when it's copied and pasted elsewhere, and may persist through some editing. (Comme la filigrane fait partie du texte, elle accompagnera le texte lorsqu’il est copié et collé ailleurs, et peut subsister après certaines modifications.)

Pour le copier-coller, on lit « Will travel » (elle accompagnera le texte). Pour les modifications, « May persist through some editing » (elle peut subsister après certaines modifications). Ce n’est pas la même force, et c’est cette différence qui se perd en premier quand on résume. Les passages courts ont leur propre ligne ailleurs sur la page, comme un cas où une marque peut n’être pas détectable du tout : « The passage is very short, leaving too little text for a reliable signal » (le passage est très court, il reste trop peu de texte pour un signal fiable)

L’importance de tout cela tient à une seule chose : qui peut vérifier. Voici le passage complet sur l’accès, tiré du même billet, parce que ce sont les nuances qui font le travail :

We are releasing a detection API in private preview. It is currently available to eligible organizations as required under EU law (such as regulators, law enforcement, media, fact-checkers, independent researchers, educational organizations, and EU civil society groups). It is also available for enterprises who are similarly obligated to verify watermarking for their own compliance with the Act. We plan to expand access to the detection API over time. (Nous lançons une API de détection en avant-première privée. Elle est actuellement accessible aux organisations éligibles, comme le prévoit le droit de l’UE (par exemple les régulateurs, les services répressifs, les médias, les vérificateurs de faits, les chercheurs indépendants, les établissements d’enseignement et les groupes de la société civile européenne). Elle est également accessible aux entreprises tenues de la même manière de vérifier le filigranage pour assurer leur propre conformité au règlement. Nous prévoyons d’élargir l’accès à l’API de détection au fil du temps.)

« Educational organizations » (établissements d’enseignement) figure sur cette liste, et c’est l’expression sur laquelle tout le monde se fixe. Trois nuances l’entourent : l’avant-première privée, des organisations plutôt que des individus, et « as required under EU law » (comme le prévoit le droit de l’UE). Anthropic ne publie aucune liste des bénéficiaires, et aucun des six fournisseurs de détection de la section suivante ne dit quoi que ce soit à ce sujet, dans un sens comme dans l’autre. Si vous cherchez ce passage sur la page du centre d’aide, vous ne le trouverez pas mot pour mot : le centre d’aide a sa propre version, qui commence par « Watermark detection is in private preview. » (la détection de filigrane est en avant-première privée).

La version la plus directe se trouve sur la page d’annonce de Fable et Mythos : « this watermark is invisible to anyone who does not have the detection API. » (cette filigrane est invisible pour toute personne qui ne dispose pas de l’API de détection).

Google est l’autre fournisseur à avoir une filigrane de texte dans un produit grand public. Sa propre page SynthID le dit ainsi : « We've expanded SynthID to watermarking and identifying text generated by the Gemini app and web experience » (nous avons étendu SynthID au filigranage et à l’identification des textes générés par l’application Gemini et l’expérience web), et son outil de vérification public n’est pas un outil de texte. La même page de DeepMind présente le portail de vérification, puis indique ce qu’on peut y déposer : « Just upload an image, video or audio file. » (téléversez simplement une image, une vidéo ou un fichier audio). Le même bloc ajoute que le portail est encore en phase de test : « We are currently collaborating with journalists and media professionals to test the portal and collect their feedback » (nous collaborons actuellement avec des journalistes et des professionnels des médias pour tester le portail et recueillir leurs retours), au-dessus d’un bouton « Join the early tester waitlist » (rejoindre la liste d’attente des premiers testeurs).

Pangram, qui fabrique un détecteur, a résumé l’état des lieux le 14 septembre 2026 : « As of September 14th, 2026, no AI company has released an AI watermark detector for text publicly, although Gemini has a public image detector. » (en date du 14 septembre 2026, aucune entreprise d’IA n’a publié de détecteur de filigrane d’IA pour le texte, même si Gemini dispose d’un détecteur d’images public).

Plutôt que d’affirmer que personne ne lit les filigranes, j’ai compté. Tout ce qui suit a été lu le 15 septembre 2026, et chaque comptage suit une même règle, car un comptage sans règle ne peut pas être reproduit.

La règle : prendre le corps de la page, écarter `script`, `style` et `noscript`, lire `textContent`, et d’abord ouvrir tous les panneaux repliés. `textContent` plutôt qu’`innerText`, parce qu’`innerText` ignore tout ce qui est replié : rien que sur la FAQ Turnitin, cela fait la différence entre 31 739 et 40 991 caractères. Ensuite, j’ai pris une chaîne témoin à l’intérieur de chaque panneau pour confirmer qu’il était bien entré dans la lecture.

Le comptage des termes se fait par correspondance de sous-chaînes, sans tenir compte de la casse, avec trois exceptions à expliciter, sinon vous ne reproduirez pas les nombres de contrôle. `the` est compté comme un mot entier, sans tenir compte de la casse : c’est de là que vient le 263 de la FAQ Turnitin ; en tenant compte de la casse, on arrive à 243. `AI` est compté comme un mot entier en tenant compte de la casse, parce que `originality.ai` apparaît partout sur la page d’Originality et qu’un comptage sans tenir compte de la casse transforme ses 111 en 160. `key` est compté comme un mot entier et donne 0 dans les deux cas. Les comptages de sitemap sont des URL uniques après dédoublonnement, chaque index de sitemap étant entièrement déplié.

La ligne Winston est la seule ligne de sitemap qui affirme une absence, et c’est donc la seule des trois qui exige une liste complète. Son `sitemap.xml` n’est pas une liste de pages, c’est un index qui pointe vers trois autres sitemaps. Si on lit les deux premiers, on obtient 896 URL. Si on lit les trois, on obtient 932. Les lignes Turnitin et Originality disent que quelque chose est présent, et une présence survit à une liste incomplète.

Deux points sur ce que cela établit et ce que cela n’établit pas, car cela coupe dans les deux sens.

Cela établit qu’aucun des six ne dit lire une filigrane. Cela n’établit pas qu’aucun d’eux ne le pourrait, et à la place d’un fournisseur je ne le lirais pas ainsi non plus. Quelqu’un qui aurait obtenu discrètement l’accès à l’API de détection et n’en aurait rien écrit aurait exactement cette apparence vue de l’extérieur.

Les lignes de sitemap ne cherchent que dans les slugs d’URL, et chacune ne couvre qu’un hôte. Le sitemap de Turnitin est celui de `www.turnitin.com` ; `guides.turnitin.com`, où se trouve le centre d’aide, est un autre hôte et n’y figure pas, c’est pourquoi le centre d’aide a ses deux propres lignes. Les lignes de texte intégral couvrent les pages nommées dans le tableau, pas toutes les pages de ces sites. Une mention sur une page que je n’aurais pas ouverte n’apparaîtrait pas ici.

Originality.ai mérite un second examen, car elle publie un outil interactif avec SynthID dans le nom. L’expression « does not run Google's or Anthropic's detector » (n’exécute pas le détecteur de Google ni celui d’Anthropic) apparaît deux fois sur cette page, dans deux phrases formulées différemment : « It does not generate text with Gemini or Claude and does not run Google's or Anthropic's detector. » (il ne génère pas de texte avec Gemini ou Claude et n’exécute pas le détecteur de Google ni celui d’Anthropic), et sous l’animation elle-même : « Words, values, and thresholds are illustrative. This does not run Google's or Anthropic's detector. » (les mots, les valeurs et les seuils sont donnés à titre d’illustration. Ceci n’exécute pas le détecteur de Google ni celui d’Anthropic). Une chose qui porte le nom d’une filigrane n’est pas forcément un lecteur de filigrane.

Le seul texte de GPTZero sur le sujet que j’aie pu trouver date d’octobre 2024 et porte sur Google plutôt que sur Anthropic : considérez-le comme un contexte, pas comme une position actuelle. Il contient toutefois une condition claire : « If Google were to release to developers a secure and reliable way of accessing its abilities to detect its own watermark, GPTZero would be the first to integrate any offering they have into our product. » (si Google mettait à la disposition des développeurs un moyen sûr et fiable d’accéder à sa capacité de détection de sa propre filigrane, GPTZero serait le premier à intégrer l’offre correspondante dans notre produit).

Une dernière chose que vous pouvez vérifier vous-même dans cette FAQ Turnitin, et elle vient avec une irrégularité. La page imprime sa liste de modèles détectables deux fois, une première sous « How does it work? » (comment cela fonctionne-t-il ?), une seconde sous « Which AI writing models can Turnitin's technology detect? » (quels modèles de rédaction par IA la technologie de Turnitin peut-elle détecter ?). L’entrée Claude la plus récente est Claude Sonnet-4.6 dans les deux copies, mais les deux copies lui donnent des dates de lancement différentes : 2026-02 dans la première et 2026-05 dans la seconde. Ctrl-F vous montrera les deux. Dans tous les cas, Fable et Mythos apparaissent zéro fois sur la page, et la liste se termine par une phrase qui indique clairement qu’il s’agit d’un instantané et non d’une prédiction : « and tools based on these LLMs as well. We will continue to expand our detection capabilities to other models in the future. » (ainsi que les outils fondés sur ces LLM. Nous continuerons à l’avenir d’étendre nos capacités de détection à d’autres modèles). Turnitin détecte-t-il spécifiquement Claude reprend cette liste en entier.

C’est cette séparation qu’il faut retenir. Le rapport de rédaction par IA que fait tourner votre établissement et la filigrane sont deux canaux différents. Nos articles précédents sur le rapport le disaient déjà avant que la filigrane n’existe : la détection AIGC pour les travaux en anglais le formule ainsi : « the detector does not look for specific AI tool signatures or watermarks » (le détecteur ne recherche pas de signatures propres à un outil d’IA ni de filigranes), et Turnitin détecte-t-il Gemini et Copilot ainsi : « the detector is not looking for a watermark or a single telltale feature » (le détecteur ne recherche ni une filigrane ni un seul indice révélateur). Les deux tiennent toujours. Ce qui a changé, c’est qu’une filigrane existe désormais, sur une voie séparée, avec la clé détenue par quelqu’un d’autre.

Moins que ce que le mot « filigrane » suggère, et c’est vrai dans les deux sens.

Commençons par une marque qui est détectée. Le centre d’aide ne la laisse pas valoir comme preuve de quoi que ce soit : « A detected mark provides a signal that content was processed by Claude, but is not fully conclusive. » (une marque détectée fournit un signal indiquant que le contenu a été traité par Claude, mais n’est pas entièrement concluante). La raison qu’il donne couvre l’usage le plus courant : « Claude may not be the original author. People often use Claude to proofread, translate, summarize, or convert files. » (Claude peut ne pas être l’auteur original. Les gens utilisent souvent Claude pour relire, traduire, résumer ou convertir des fichiers). Le billet résume le même point en deux phrases :

A watermark can only determine that Claude was likely involved with the content at some point. It cannot distinguish "Claude wrote this" from "Claude heavily edited this." (Une filigrane ne peut établir qu’une chose : que Claude a probablement été impliqué dans le contenu à un moment donné. Elle ne peut pas distinguer « Claude a écrit ceci » de « Claude a fortement remanié ceci ».)

Venons-en à l’autre sens, où la même page est tout aussi prudente : « Lack of a detected mark doesn't mean the content wasn't AI-generated or processed. » (l’absence de marque détectée ne signifie pas que le contenu n’a pas été généré ou traité par IA). Cinq raisons suivent, et la première est celle qui vaut pour tout brouillon écrit avec un modèle plus ancien : « It was generated by a model released before marking was supported » (il a été généré par un modèle lancé avant que le marquage ne soit pris en charge)

Une filigrane n’est donc pas un test d’autorat. Elle ne peut pas confirmer que vous avez écrit quelque chose, et son absence ne peut pas confirmer le contraire. Ce qu’elle peut indiquer, selon Anthropic elle-même, c’est que Claude est probablement intervenu quelque part dans l’historique d’un passage.

Si tout cela existe, c’est à cause de l’article 50 du règlement européen sur l’IA, et le paragraphe qui a donné naissance à la filigrane nomme en ses quatre premiers mots qui doit s’y conformer :

Providers of AI systems, including general-purpose AI systems, generating synthetic audio, image, video or text content, shall ensure that the outputs of the AI system are marked in a machine-readable format and detectable as artificially generated or manipulated. (Les fournisseurs de systèmes d’IA, y compris les systèmes d’IA à usage général, qui génèrent des contenus audio, image, vidéo ou texte synthétiques veillent à ce que les sorties du système d’IA soient marquées dans un format lisible par machine et détectables comme générées ou manipulées artificiellement.)

La Commission européenne l’a dit en termes plus simples lors de la signature du code de bonnes pratiques sur la transparence : « Although the legal obligation applies only to providers of AI systems, Section 1 can also be signed by providers of marking and detection solutions... » (bien que l’obligation légale ne s’applique qu’aux fournisseurs de systèmes d’IA, la section 1 peut également être signée par les fournisseurs de solutions de marquage et de détection...)

Un paragraphe de l’article 50 va effectivement au-delà des fournisseurs et touche les personnes qui utilisent l’IA pour écrire. C’est le paragraphe 4, et un travail de cours n’y satisfait pas :

Deployers of an AI system that generates or manipulates text which is published with the purpose of informing the public on matters of public interest shall disclose that the text has been artificially generated or manipulated. (Les déployeurs d’un système d’IA qui génère ou manipule un texte publié dans le but d’informer le public sur des questions d’intérêt public doivent signaler que ce texte a été généré ou manipulé artificiellement.)

Publié. Informer le public. Questions d’intérêt public. Un devoir remis à votre département échoue sur les trois. Rien dans l’article 50 ne vous impose d’obligation d’information, et aucun de ses paragraphes ne dit à une université d’aller chercher des filigranes.

L’article touche une fois le versant de la détection, dans son dernier paragraphe, et il mérite d’être lu parce qu’il vise tout à fait ailleurs :

The AI Office shall encourage and facilitate the drawing up of codes of practice at Union level to facilitate the effective implementation of the obligations regarding the detection and labelling of artificially generated or manipulated content. (Le bureau de l’IA encourage et facilite l’élaboration de codes de bonnes pratiques au niveau de l’Union afin de faciliter la mise en œuvre effective des obligations relatives à la détection et à l’étiquetage des contenus générés ou manipulés artificiellement.)

C’est une tâche pour le bureau de l’IA de l’UE lui-même. Ce n’est pas une obligation confiée à la personne qui reçoit votre devoir.

Ce qui vous régit, c’est la politique d’IA de votre université ou de votre revue. C’est un document distinct, avec ses propres règles, et c’est celui auquel des conséquences sont attachées.

• Découvrez quel modèle a produit le brouillon. Le nom du modèle se trouve à côté du bouton d’envoi, il peut être changé en cours de conversation, et une réponse qui a basculé vers un autre modèle est étiquetée avec le modèle qui a répondu. S’il s’agissait de Fable 5.1 ou Mythos 5.1, il figure aujourd’hui sur la liste des modèles pris en charge par Anthropic. Tout ce qui est plus ancien relève de « we're working to add marking support » (nous travaillons à ajouter la prise en charge du marquage), sans date.
• Déterminez dans lequel des trois cas vous vous trouvez : Claude a écrit le texte, Claude l’a traduit, ou Claude a relu un texte que vous avez écrit. La réponse d’Anthropic elle-même est que la relecture laisse « very little (if anything) for the watermark to attach to » (très peu de prise — voire aucune — pour la filigrane) et que la traduction en laisse le plus.
• Ouvrez la politique d’IA de votre cours ou de votre programme et lisez-la sérieusement. Cherchez trois choses : si l’assistance d’une IA doit être déclarée, dans quelle formulation, et pour quand. C’est ce document qui peut peser sur votre note et, contrairement à l’article 50, il a été écrit en pensant à vous. Quel pourcentage d’IA est acceptable sur Turnitin traite de la manière dont les établissements ont géré le versant du rapport.
• Si une déclaration est exigée, rédigez-la comme la politique le demande et remettez-la avec le travail, plutôt que de la produire après qu’une question a été posée.
• Conservez les traces que vous avez déjà de la façon dont le brouillon s’est construit. L’historique des versions répond à « est-ce vous qui avez écrit ceci », ce qui est précisément la question à laquelle une filigrane ne peut répondre dans aucun des deux sens. Ce que l’historique des versions de Google Docs enregistre réellement et l’historique des versions de WPS ou Tencent Docs peut-il montrer que c’est vous qui l’avez écrit détaillent ce que ces traces contiennent et ne contiennent pas.
• Ensuite, cessez de penser à la filigrane. Aucun des six détecteurs ci-dessus ne dit en lire une, l’API qui pourrait en lire une est en avant-première privée, et le rapport que votre établissement fait réellement tourner repose sur un autre signal.

Si l’un des comptages ci-dessus compte pour votre situation, refaites-le. Chaque page est publique, chaque terme de recherche figure dans le tableau, et les contrôles sont là pour vous permettre de distinguer un vrai zéro d’un champ de recherche qui a cessé de fonctionner sans rien dire.