Un autre détecteur d’IA peut-il vous dire ce que Turnitin va indiquer ?

Pas de manière fiable, et une entreprise de détection qui a testé exactement cela le reconnaît elle-même sur sa page d’aide. Dans une étude d’août 2026, Originality.ai a constaté que son réglage le plus proche, appelé 40% AI Allowance, parvenait à la même conclusion (humain ou IA) que Turnitin sur 69,7 % de 300 dissertations. La page d’aide ajoute ensuite : "The 40% AI Allowance setting does not predict or reproduce a Turnitin result, and the scores from the two tools should not be compared directly." (Le réglage 40% AI Allowance ne prédit ni ne reproduit un résultat Turnitin, et les scores des deux outils ne doivent pas être comparés directement.) L’autre chiffre phare de l’étude, 96,3 %, ressemble à une prévision. En réalité, il reflète surtout la rareté avec laquelle Turnitin a franchi le seuil de 50 % fixé par l’étude sur des textes rédigés par des humains.

Deux autres éléments méritent d’être connus avant de chercher un second avis. Turnitin n’affiche pas du tout son résultat d’IA aux étudiants, même si un enseignant a la possibilité de vous transmettre le rapport au format PDF. De plus, au moins une université indique désormais aux étudiants de ne pas utiliser les sites de détection, tandis que d’autres interdisent à leur personnel d’y téléverser les travaux des étudiants. Ces deux points sont détaillés plus bas.

L’étude s’intitule "What AI Detector Is Most Similar to Turnitin? We Tested 300 Student Essays" (Quel détecteur d’IA ressemble le plus à Turnitin ? Nous avons testé 300 dissertations d’étudiants), publiée sur le blog d’Originality.ai le 20 août 2026 sous la signature de Jonathan Gillham, fondateur et PDG de l’entreprise. Un article du centre d’aide qui la résume porte la mention "Updated on: 19/08/2026" (Mis à jour le : 19/08/2026).

Gardez à l’esprit qui réalise cette étude. Originality.ai commercialise le détecteur soumis à la comparaison, l’article se termine en invitant les lecteurs à "Check your work with Originality.ai" (Vérifiez votre travail avec Originality.ai), et il s’agit d’un article de blog d’entreprise plutôt que d’une publication évaluée par des pairs. La page précise qu’Originality.ai "is not affiliated with or endorsed by Turnitin." (n’est pas affilié à Turnitin ni approuvé par celui-ci.)

Le protocole du test :

• 300 dissertations en anglais issues de GEDE, un ensemble de données de recherche public conçu pour tester la détection de l’IA dans l’enseignement, publié avec un article de 2025 de Lukas Gehring et Benjamin Paaßen. 100 étaient entièrement rédigées par des humains, 100 étaient des dissertations humaines peaufinées par l’IA, et 100 étaient entièrement générées par l’IA.
• Six analyses par dissertation. Une par Turnitin, et cinq par le mode AI Allowance d’Originality.ai à ses réglages de 0 %, 5 %, 15 %, 25 % et 40 %.
• Chaque résultat a été ramené à un choix binaire (oui ou non). Pour Turnitin, un score de 50 % ou plus était comptabilisé comme de l’IA. L’étude précise elle-même que cette limite "is not an official Turnitin Human/AI threshold" (n’est pas un seuil officiel humain/IA de Turnitin).
• Certaines informations ne figurent pas sur la page. Elle n’indique ni la date à laquelle les analyses ont été effectuées, ni la version du modèle Turnitin utilisée. Elle mentionne une "supporting Google Sheet" (feuille de calcul Google Sheets complémentaire) contenant les données détaillées dissertation par dissertation, mais lors de notre consultation de la page le 2 octobre 2026, aucun lien n’était proposé.

Cela correspond à 209 dissertations sur 300 pour lesquelles le réglage à 40 % et Turnitin sont tombés du même côté de cette ligne de démarcation binaire. C’était le meilleur score parmi les cinq réglages. Le réglage à 25 % affichait une concordance de 55,3 %, et les trois réglages les plus stricts concordaient sur moins de la moitié des devoirs (entre 45,3 % et 46,7 %, d’après la figure 1 de l’étude).

La répartition des désaccords entre les deux outils en dit plus long que le total. Sur les 91 dissertations où ils n’étaient pas d’accord, 76 étaient entièrement générées par l’IA : le réglage à 40 % a classé la totalité de ces 100 devoirs comme Likely AI (probablement de l’IA), tandis que Turnitin en a évalué 24 à 50 % ou plus. La page n’indique pas où se situaient les 76 autres sous la barre des 50 %, il ne s’agit donc pas forcément de zéros. Les 15 désaccords restants concernaient des dissertations peaufinées par l’IA. Sur les 100 dissertations entièrement rédigées par des humains, aucun des deux outils n’a détecté d’IA.

Le verdict de l’étude elle-même sur ce chiffre vedette est sans détour : "69.7% is not close enough to call the tools substitutes" (69,7 % n’est pas suffisant pour considérer ces outils comme substituables). La même phrase poursuit pourtant en qualifiant ce réglage d’"an excellent option" (une excellente option) pour les étudiants.

Un détail concernant le réglage lui-même. La page consacrée à l’AI Allowance d’Originality.ai qualifie le seuil de 40 % de "Generous" (généreux) et le décrit ainsi : "Hybrid AI writing is permitted (but not fully AI-generated content)" (l’écriture hybride assistée par IA est autorisée, mais pas les contenus entièrement générés par IA). Pour les étudiants, cette même page suggère tout autre chose : "Check assignment or school policies (typically 0% AI or 5% AI)" (vérifiez les consignes du devoir ou le règlement de l’établissement, généralement 0 % ou 5 % d’IA). Or, ce sont précisément ces réglages qui correspondaient le moins à Turnitin lors de ce test. Les deux pages répondent à des questions différentes (l’une concerne ce que votre formation autorise, l’autre cherche à imiter Turnitin). Reste que le réglage retenu pour sa ressemblance avec Turnitin est celui-là même que l’entreprise décrit comme autorisant l’écriture hybride avec l’IA.

C’est le chiffre mis en avant par l’étude. Lorsque le réglage à 40 % qualifiait une dissertation d’Original (original), Turnitin lui attribuait un score inférieur à 50 % dans 182 cas sur 189, soit 96,3 %. L’introduction de la page transforme cela en une "96.3% chance of also being treated as human by Turnitin." (96,3 % de chances d’être également considéré comme humain par Turnitin.)

Cette affirmation nécessite un élément de contexte, et la page fournit elle-même les chiffres nécessaires dans d’autres sections : Turnitin a très rarement dépassé les 50 % sur des dissertations rédigées par une personne. Sur l’ensemble des 100 dissertations humaines et des 100 dissertations peaufinées par l’IA, il n’a dépassé 50 % que pour 10 d’entre elles. Dès lors, pour un devoir issu de ces deux groupes, le simple fait de deviner à l’aveugle que Turnitin resterait sous la barre des 50 % tombait juste 190 fois sur 200, avant même d’utiliser un second détecteur.

Nous avons établi ces lignes à partir des chiffres figurant sur la page de l’étude. Les 189 classifications Original proviennent toutes de ces 200 dissertations, car le réglage a étiqueté chaque devoir entièrement généré par l’IA comme Likely AI ; ces trois lignes décrivent donc le même groupe. Un résultat Original a simplement fait passer la probabilité de 95 % à 96,3 %.

Examinez maintenant la situation dans l’autre sens, c’est-à-dire sous l’angle qui préoccupe un étudiant inquiet. Turnitin a attribué 50 % ou plus à 10 des dissertations peaufinées. Or, pour 7 de ces 10 devoirs, le réglage à 40 % avait pourtant indiqué Original. Dix dissertations représentent un échantillon bien trop faible pour en tirer une règle, mais c’est exactement la situation qu’une vérification préalable est censée intercepter — et elle n’en a détecté que trois. Les conseils de l’étude destinés aux étudiants le formulent clairement : "Use the 40% AI Allowance as a comparison point, not a Turnitin preview." (Utilisez le 40% AI Allowance comme un point de comparaison, et non comme un aperçu de Turnitin.)

Si vous consultez vous-même l’étude, une ligne située vers le début présente 96,3 % comme le taux de concordance sur les dissertations rédigées par des humains. Le détail présenté plus bas calcule en réalité ce taux sur l’ensemble des 189 dissertations que le réglage a qualifiées d’Original, en mélangeant textes humains et textes peaufinés. Sur les seules 100 dissertations entièrement humaines, les deux outils sont tombés d’accord sur chacune d’entre elles.

Même une correspondance parfaite à 50 % ne vous dirait pas ce que voit votre enseignant. La FAQ de Turnitin décrit le bas de son échelle d’évaluation : "no score or highlights are attributed for AI detection scores in the 1% to 19% range" (aucun score ni surlignage n’est attribué pour les scores de détection d’IA compris entre 1 % et 19 %), un astérisque apparaissant à la place. À partir de 20 %, le rapport affiche un pourcentage. Ainsi, une dissertation notée à 30 % ou 45 % par Turnitin est comptabilisée comme "treated as human" (traitée comme humaine) dans cette étude, alors que le rapport de l’enseignant affiche un chiffre bien visible. Notre article sur ce que signifie l’astérisque sur un score d’IA Turnitin détaille cette plage basse.

L’étude le reconnaît elle-même : "A score below 50% can still contain text Turnitin marked as likely AI; a score above 50% is not proof of misconduct." (Un score inférieur à 50 % peut tout de même contenir du texte signalé comme probablement généré par l’IA par Turnitin ; un score supérieur à 50 % ne constitue pas une preuve de manquement.) Ce qu’elle n’indique pas, en revanche, c’est le nombre de dissertations qui se sont situées entre 20 % et 49 %. Pour un étudiant qui cherche à savoir si un chiffre va simplement apparaître sur son rapport, c’est précisément la donnée manquante.

Dans certaines universités, le fait de soumettre ou non votre brouillon à un site de détection fait désormais l’objet d’une règle écrite. Notre précédent article sur le fait de téléverser votre brouillon sur un détecteur d’IA passe en revue les consignes de trois établissements telles qu’elles étaient formulées au 18 septembre 2026. En résumé :

• L’université de Leeds (dans son Academic Integrity and Assistance Policy, approuvée le 8 juillet 2026 pour l’année universitaire 2026/27) indique que son tutoriel Turnitin explique "why students should not use AI detector or plagiarism detector websites" (pourquoi les étudiants ne doivent pas utiliser de sites de détection d’IA ou de détection de plagiat). Cette consigne s’adresse directement aux étudiants.
• Le guide de Leeds destiné au personnel avance trois raisons de ne pas utiliser d’outils de détection en ligne : ils sont "insufficiently accurate for the University to use them as evidence" (insuffisamment précis pour que l’Université les utilise comme éléments de preuve), le téléversement "may represent a data security breach" (peut constituer une violation de la sécurité des données), et "the document being checked becomes available as training data for other AI tools" (le document vérifié devient disponible comme donnée d’entraînement pour d’autres outils d’IA). Ce texte s’applique au personnel vérifiant le travail d’autrui, et la troisième raison est formulée en termes généraux sans viser de service en particulier.
• L’université de Reading indique au personnel chargé de concevoir et d’évaluer les examens que "Student work must not be uploaded into GenAI tools or AI detection tools under the current interim approach." (Les travaux des étudiants ne doivent pas être téléversés dans des outils d’IA générative ou de détection d’IA dans le cadre de l’approche provisoire actuelle.) L’Université du Texas à Austin (UT Austin) interdit l’usage de logiciels de détection tiers pour évaluer les travaux des étudiants sans contrat institutionnel en vigueur, invoquant notamment le droit d’auteur des étudiants. Ses directives s’adressent aux enseignants et aux correcteurs, bien que l’interdiction elle-même ne précise pas expressément à qui elle s’applique.

Aucune de ces trois universités ne qualifie de manquement le fait de vérifier son propre travail. Toutefois, dans un établissement appliquant une consigne similaire à celle de Leeds, une vérification préalable peut enfreindre les directives écrites sans pour autant vous apporter d’indication fiable sur ce que dira Turnitin. Renseignez-vous sur les règles actuelles de votre propre établissement avant de coller le moindre extrait. Originality.ai précise qu’une analyse sur son site n’envoie pas votre devoir à Turnitin. Quant à ce que chaque site de détection fait de votre texte par la suite, cela dépend exclusivement de ses propres conditions d’utilisation.

1. Sachez ce qui vous est inaccessible. La FAQ de Turnitin précise : "The AI writing detection indicator and report are not visible to students." (L’indicateur et le rapport de détection d’écriture par IA ne sont pas visibles pour les étudiants.) Elle présente immédiatement une solution de contournement : "However, with the PDF download feature, instructors can download and share the AI report with students." (Cependant, grâce à la fonctionnalité de téléchargement PDF, les enseignants peuvent télécharger et partager le rapport d’IA avec les étudiants.) Notre article Les étudiants peuvent-ils voir leur score d’IA Turnitin ? compare en détail ce que voit chaque côté.
2. Posez deux questions à votre enseignant. L’indicateur d’IA est-il activé pour ce devoir, et quel usage en est-il fait dans ce cours ? Cette réponse détermine l’importance réelle d’un éventuel score. Notre guide Comment vérifier votre travail avant de le soumettre à Turnitin énumère les autres interlocuteurs à solliciter et dans quel ordre.
3. Si vous utilisez tout de même un autre détecteur, interprétez-le selon sa propre échelle. Originality.ai explique ses propres résultats par un exemple : une mention "Likely Original" (probablement original) avec le réglage à 15 % "should be read as" (doit être interprétée comme) une utilisation de l’IA qui "appears to be 15% or less" (semble être de 15 % ou moins). Appliquée au réglage à 40 %, cette lecture vous indique simplement 40 % ou moins, ce qui n’apporte rien d’utile pour un devoir qui n’autorise aucune IA. Cela ne vous dit pas non plus si Turnitin affichera le moindre chiffre.
4. Conservez les traces qui répondent à la vraie question. Les deux entreprises s’accordent sur ce point. La page d’aide d’Originality.ai indique : "AI detection results should always be considered alongside other evidence of authorship, such as drafts, notes, sources, and document history." (Les résultats de détection d’IA doivent toujours être examinés aux côtés d’autres preuves de paternité de l’œuvre, telles que les brouillons, les notes, les sources et l’historique du document.) La FAQ de Turnitin souligne quant à elle que son pourcentage "should not be used as the sole basis for action" (ne doit pas être utilisé comme unique fondement pour prendre des mesures). Vos brouillons et l’historique des versions restent entre vos mains, quels que soient les réglages choisis par autrui.
5. Si un score vous est reproché après la remise du devoir, demandez le rapport lui-même. Le PDF complet de l’AI Writing Report détaille le résultat ainsi que les éventuels passages surlignés. Le chiffre provenant d’un autre détecteur ne peut en aucun cas le remplacer, ni pour accuser ni pour disculper.

L’analyse de ma dissertation avec Originality.ai va-t-elle l’intégrer à la base de données de Turnitin ? Originality.ai affirme que non : "Running an Originality.ai scan does not submit the paper to Turnitin." (Lancer une analyse sur Originality.ai ne soumet pas le document à Turnitin.) La société précise également qu’elle "is not affiliated with Turnitin" (n’est pas affiliée à Turnitin) et ne génère que ses propres rapports. Ce qu’Originality.ai conserve pour son propre compte relève de ses seules conditions d’utilisation.

Mon détecteur indique "Likely AI". Cela signifie-t-il que Turnitin va me signaler ? Pas nécessairement. Dans cette étude, le réglage à 40 % a étiqueté 11 des dissertations peaufinées par l’IA comme Likely AI, et Turnitin n’en a placé que 3 sur 11 à 50 % ou plus.

Un réglage plus strict serait-il plus proche de Turnitin ? Pas dans ce test. Les réglages à 0 %, 5 % et 15 % ont signalé 92 % à 95 % des dissertations peaufinées par l’IA, alors que Turnitin n’en a placé que 10 % à 50 % ou plus ; de plus, ces réglages ne concordaient avec Turnitin que sur moins de la moitié des 300 devoirs.

Cela montre-t-il quel détecteur est le plus précis ? Non, et l’étude le souligne elle-même : elle "estimates behavioural similarity. It does not establish which detector is more accurate." (estime la similarité de comportement. Elle ne détermine pas quel détecteur est le plus précis.) Pour savoir ce que chaque entreprise documente au sujet de son propre outil, consultez notre article Originality.ai vs détection d’IA Turnitin.

• Originality.ai, What AI Detector Is Most Similar to Turnitin? We Tested 300 Student Essays, Jonathan Gillham, 20 août 2026 ; consulté le 2 octobre 2026 (texte et figures 1 à 4).
• Centre d’aide d’Originality.ai, Which Originality.ai AI Detector Is Most Similar to Turnitin?, mis à jour le 19 août 2026 ; consulté le 2 octobre 2026.
• Originality.ai, Introducing AI Allowance ; consulté le 2 octobre 2026.
• Lukas Gehring et Benjamin Paaßen, Limits of LLM Text Detectors in Education, arXiv 2508.08096, l’article ayant introduit le jeu de données GEDE (première version en août 2025).
• Turnitin, AI writing detection capabilities FAQs et Using the AI Writing Report ; consulté le 2 octobre 2026.
• Université de Leeds, Academic Integrity and Assistance Policy et guidance to staff on the use of artificial intelligence, tels que cités dans notre article du 18 septembre 2026.
• Université de Reading, assessment and feedback guidance, et rectorat de l’UT Austin (Office of the Provost), AI detection software guidance ; consulté le 2 octobre 2026.