Filigrane ChatGPT d’OpenAI dans l’UE : apparaîtra-t-il dans un rapport Turnitin ?

Aucun élément publié à ce jour n’indique que ce sera le cas. OpenAI a annoncé le 5 octobre 2026 l’ajout d’un filigrane invisible aux « eligible ChatGPT and Codex text output in the European Union » (textes éligibles générés par ChatGPT et Codex dans l’Union européenne). L’annonce précise que cela se fera au cours des semaines à venir ; le centre d’aide d’OpenAI, actualisé environ un jour plus tard, affirme déjà au présent que les textes européens de ChatGPT l’intègrent. Aucune des deux pages ne donne de date précise. Le détecteur capable de lire cette marque n’est pas public : OpenAI recueille les candidatures d’organismes de recherche et universitaires et les valide au cas par cas. Le centre d’aide de Turnitin et ses deux pages de journal des modifications, consultés le 7 octobre, ne mentionnent pas du tout ce filigrane. Le pourcentage d’IA affiché dans un rapport Turnitin provient de son propre classificateur qui, comme l’explique Turnitin, évalue directement la formulation du texte.

En ce qui concerne le filigrane, le rapport que votre enseignant ouvrira cette semaine fonctionne donc exactement comme avant l’annonce. (Turnitin a bien apporté une modification sans rapport le 6 octobre : pour les établissements qui disposent de la licence adéquate et l’ont activée, la détection de l’IA prend désormais aussi en charge les devoirs soumis en allemand, turc et néerlandais.) Ce que ce filigrane modifie réellement est beaucoup plus restreint, et la suite de cet article fait le point : quels textes le portent, qui est en mesure de le vérifier, et ce qu’un contrôle peut ou ne peut pas révéler.

Le billet d’OpenAI s’intitule « Our approach to EU text provenance rules » (Notre approche des règles européennes de traçabilité des textes) et date du 5 octobre 2026. Nos requêtes automatisées ayant été bloquées, nous nous sommes basés sur la copie sauvegardée par l’Internet Archive le 6 octobre à 13 h 42 UTC, avant de la confronter à la page en ligne dans un navigateur le 7 octobre ; le texte était parfaitement identique. Le résumé publié le jour même par un modérateur sur le forum des développeurs d’OpenAI présente la même chronologie. Le billet se conclut par un renvoi vers un article du centre d’aide sur les signaux de provenance, qui affiche la mention « Updated » (Mis à jour) datant d’environ un jour plus tard. L’article détaille trois étapes, dont les dates de début ne coïncident pas.

Deux points de ce tableau ont une importance bien plus grande qu’il n’y paraît.

Les deux pages d’OpenAI ne s’accordent pas sur le calendrier. Dans le billet de blog, l’étape relative à ChatGPT est formulée ainsi : « we will add » (nous ajouterons). L’entrée du centre d’aide consacrée au texte est rédigée au présent : « In the EU, ChatGPT-generated text includes an invisible change to the randomness used in the model's word choices to comply with the EU AI Act. » (Dans l’UE, les textes générés par ChatGPT intègrent une modification invisible de l’aléa appliqué au choix des mots par le modèle afin de se conformer au règlement européen sur l’IA.) Comme aucune des deux pages ne donne de date de départ, les textes que vous produisez avec ChatGPT dans l’UE à compter de cette semaine portent peut-être déjà ce marquage, et rien sur ces pages ne permet de le savoir. Les textes datant de septembre ont été rédigés avant l’annonce de ce déploiement européen. Le centre d’aide fait bien mention de « Prior tests in ChatGPT » (Tests antérieurs dans ChatGPT), sans préciser quand ils ont eu lieu ni qui était concerné.

De plus, le terme « eligible » (éligible) n’est jamais défini dans le billet. Il ne précise pas quels modèles de ChatGPT porteront le marquage, et aucune des deux pages n’explique comment OpenAI détermine qu’un texte a été produit dans l’UE : selon le pays rattaché au compte, votre localisation géographique au moment de la frappe, ou un autre critère. Nous avons cherché dans le texte du billet les termes location, travel, VPN et IP address sans trouver la moindre occurrence (le mot watermark apparaissant 42 fois dans le même texte, le moteur lisait bien le contenu), et la page du centre d’aide ne mentionne pas non plus location ou country. Si vous étudiez à Lyon avec un compte ouvert à Toronto, ou inversement, aucune des deux pages ne vous indique de quel côté de la frontière vous vous situez.

Il existe un autre canal qui n’a rien à voir avec ChatGPT. L’option API étant mondiale, une application d’écriture reposant sur les modèles d’OpenAI pourrait activer le filigranage pour ses utilisateurs, où qu’ils se trouvent. Le billet ne dresse pas la liste des clients ayant activé cette option, pas plus qu’il n’indique si une telle application vous en avertirait.

Ce filigrane s’appelle textGrain. Il s’agit d’une régularité statistique dans le choix des mots opérés par le modèle ; il n’y a donc rien de visible sur la page. Le rapport technique d’OpenAI, publié le même jour, détaille précisément ce qu’exige sa lecture : « The detector requires only the generated text and the secret key » (Le détecteur ne requiert que le texte généré et la clé secrète). OpenAI nomme cet outil « our text watermark detector » (notre détecteur de filigrane textuel), et quiconque ne possède pas cette clé n’a aucun moyen de procéder à une comparaison.

OpenAI ne distribue pas encore cet accès à grande échelle. Le billet précise que l’accès « will initially be limited to approved researchers and expert organizations that can help us evaluate and improve the technology » (sera initialement limité aux chercheurs et organisations expertes approuvés qui peuvent nous aider à évaluer et à améliorer la technologie), accordé « on a case-by-case basis » (au cas par cas), et en donne clairement la raison : « Given the risk of missed watermarks and false positives, we are not making it publicly available at launch. » (Compte tenu du risque de filigranes manqués et de faux positifs, nous ne le mettons pas à la disposition du public lors du lancement.)

Une université pourrait-elle obtenir cet accès ? Elle peut postuler, mais pour une finalité explicite qui n’est pas l’évaluation des devoirs. Le centre d’aide d’OpenAI précise : « Text detector access is currently limited to approved research and academic organizations working to improve how reliably text watermarking works, how easy it is to use, and how clearly the technology and its results can be explained. » (L’accès au détecteur de texte est actuellement limité aux organismes de recherche et universitaires approuvés qui travaillent à améliorer la fiabilité du filigranage textuel, sa simplicité d’utilisation et la clarté avec laquelle la technologie et ses résultats peuvent être expliqués.) Il cite également certains des chercheurs avec lesquels il collabore actuellement, notamment à Cornell University, à l’ETH Zurich et au Kempelen Institute of Intelligent Technologies. Aucune des deux pages ne mentionne les étudiants, les enseignants ou Turnitin. Le billet décrit en revanche ce que l’outil renvoie : « whether it detects an OpenAI watermark, without identifying the user or revealing their prompts or conversations. » (s’il détecte un filigrane OpenAI, sans identifier l’utilisateur ni révéler ses requêtes ou ses conversations.)

Le billet mentionne également qu’OpenAI prévoit « to make the technology available in open source » (de rendre la technologie disponible en open source). Cette phrase concerne la méthode elle-même. Elle n’indique nullement que cela donnerait à quiconque le moyen de vérifier des textes issus de ChatGPT, et le rapport technique précise clairement que la vérification nécessite la clé secrète.

Rien dans l’annonce n’indique non plus que ChatGPT puisse lui-même examiner un texte pour y repérer la marque. Si quelqu’un vous présente l’avis d’un chatbot sur votre devoir, c’est encore une autre affaire ; notre article ChatGPT est-il un détecteur d’IA ? Ce qu’OpenAI a publié sur son propre classificateur traite précisément ce sujet.

Nulle part parmi les sources que nous avons examinées. Le 7 octobre, entre 11 h 57 et 11 h 58 UTC, nous avons exploré les emplacements où Turnitin serait le plus susceptible de le mentionner. Chaque décompte correspond à une recherche insensible à la casse dans le texte de la page, accompagnée d’un mot témoin issu de la même page attestant du bon fonctionnement de la recherche.

Cette même FAQ détaille en revanche le fonctionnement du détecteur de Turnitin. Les phrases sont découpées en segments qui se chevauchent, et « Each segment is classified by the AI detection model and given a value between 0 and 1, denoting the probability of the text being likely human or AI-generated. » (Chaque segment est classifié par le modèle de détection d’IA et se voit attribuer une valeur comprise entre 0 et 1, indiquant la probabilité que le texte soit d’origine humaine ou généré par IA.) Quelques paragraphes plus loin, elle précise que ses classificateurs « are trained to detect these differences in word probability » (sont entraînés pour détecter ces écarts de probabilité des mots). Il s’agit donc d’un jugement porté directement sur le style d’écriture. Rien dans cette description ne repose sur une marque insérée dans le texte ni sur la clé secrète de qui que ce soit.

Ces décomptes ne prouvent qu’une chose : Turnitin n’a pas déclaré lire ce filigrane. Cela ne signifie pas que Turnitin en soit incapable, ni qu’il n’ait pas demandé d’accès. Un éditeur qui aurait entrepris l’une ou l’autre de ces démarches en toute discrétion présenterait exactement le même aspect vu de l’extérieur. Si Turnitin fait une annonce, c’est sur sa page de mises à jour produit qu’il a daté sa dernière modification concernant la détection d’IA ; c’est donc cette page qu’il convient de surveiller.

Pas grand-chose, et le propre billet d’OpenAI est la source la plus explicite sur ce point. Il comporte toute une section intitulée « What a text watermark doesn't tell you » (Ce qu’un filigrane textuel ne vous dit pas), dont trois éléments concernent directement les travaux universitaires :

• « A watermark does not measure human contribution. It can indicate that an OpenAI system generated or processed part of a passage, but not how much human judgment, editing, or creativity went into it. » (Un filigrane ne mesure pas la contribution humaine. Il peut indiquer qu’un système d’OpenAI a généré ou traité une partie d’un passage, mais pas la part de jugement humain, de révision ou de créativité qui y a été investie.)
• « A watermark does not identify the user. It does not associate a person, organization, account, prompt, or conversation with the text. » (Un filigrane n’identifie pas l’utilisateur. Il n’associe aucune personne, organisation, aucun compte, invite ou conversation au texte.)
• « The absence of a detected watermark does not prove human authorship. » (L’absence de filigrane détecté ne prouve pas une rédaction humaine.) Parmi les raisons invoquées par OpenAI, le texte peut « come from an unsupported model, predate watermarking, or have been generated by another company's tools. » (provenir d’un modèle non pris en charge, être antérieur au filigranage ou avoir été généré par les outils d’une autre entreprise.)

Le rapport technique décrit la marque de la même manière, comme « a binary provenance signal » (un signal binaire de provenance). Elle répond à une seule question fermée : un système d’OpenAI est-il intervenu, oui ou non ?

Une détection ne pourrait donc indiquer à personne si vous avez rédigé le devoir avant de faire peaufiner deux paragraphes par ChatGPT, ou l’inverse. Un résultat négatif ne vous disculperait pas davantage. Aucun de ces deux cas de figure ne répond à la véritable question qui préoccupe les responsables de votre formation : votre utilisation de l’IA respectait-elle les règles établies ?

1. Fiez-vous aux règles relatives à l’IA de votre formation, pas au filigrane. L’obligation légale sous-jacente incombe aux entreprises d’IA. Le billet d’OpenAI le formule ainsi : « The EU AI Act requires generative AI providers to make generated text identifiable in a machine-readable way. » (Le règlement européen sur l’IA impose aux fournisseurs d’IA générative de rendre les textes générés identifiables de manière lisible par machine.) C’est une obligation qui pèse sur OpenAI. Ce qui vous est autorisé ou non dépend de votre formation et de votre établissement, et rien de tout cela n’a changé cette semaine.
2. Si votre formation exige de déclarer l’usage de l’IA, déclarez-le selon les modalités prescrites. La présence d’un filigrane ne rend pas cette déclaration plus ou moins nécessaire. Notre article Quels outils d’écriture comptent comme une « assistance par IA » à déclarer ? Une liste de contrôle passe en revue chaque outil un par un.
3. Si l’on vous oppose un score d’IA Turnitin, traitez-le comme un score Turnitin ordinaire. Il provient du classificateur décrit plus haut, et non d’un filigrane. Demandez à consulter le rapport complet et les passages surlignés. Notre guide Ce qu’on conseille à votre enseignant lorsque votre pourcentage d’IA est élevé détaille les consignes que Turnitin fournit aux évaluateurs.
4. Si quelqu’un affirme qu’un filigrane a été détecté, demandez quel outil a été utilisé et par qui. Lors de cette phase de lancement, le détecteur d’OpenAI n’est accessible qu’à des organismes de recherche et universitaires approuvés, et OpenAI précise que cet accès sert à évaluer l’efficacité du filigranage ; le verdict d’un outil ne disposant pas de cet accès ne constitue en aucun cas une vérification de cette marque. Même une détection avérée, de l’aveu même d’OpenAI, indique seulement qu’un système d’OpenAI est intervenu à un moment donné, sans préciser dans quelle mesure ni par qui. Si vous avez effectivement utilisé ChatGPT d’une façon autorisée par votre formation, expliquez-le clairement et montrez vos démarches.
5. Conservez vos brouillons. L’historique des versions montre comment le travail s’est construit au fil des jours ou des semaines, ce qu’aucun filigrane ni aucun score de détection ne peut attester.

Je suis dans l’UE et j’ai utilisé ChatGPT pour une dissertation en septembre. Ce texte comporte-t-il un filigrane ? Pas dans le cadre du déploiement européen qu’OpenAI a annoncé le 5 octobre. OpenAI cite le fait qu’un texte puisse « predate watermarking » (être antérieur au filigranage) parmi les raisons pour lesquelles un détecteur ne trouve rien. La manière dont le classificateur de Turnitin évaluera ce devoir relève d’une tout autre question.

Mon enseignant peut-il vérifier si mon devoir contient le filigrane ? Aucun outil public ne le permet. OpenAI a précisé ne pas rendre le détecteur accessible au public lors du lancement. L’accès se fait sur candidature, réservé aux organismes de recherche et universitaires approuvés qui étudient cette technologie.

Cela s’applique-t-il si je réside hors de l’UE ? Pour ChatGPT, OpenAI indique que cela concerne uniquement l’UE et précise : « We are not making text watermarking a global default at launch. » (Nous ne faisons pas du filigranage de texte une option par défaut à l’échelle mondiale lors du lancement.) Par ailleurs, les clients de l’API peuvent activer cette option de façon volontaire pour certains modèles, où qu’ils se trouvent dans le monde.

Mon pourcentage d’IA sur Turnitin va-t-il changer à cause de cela ? Aucune des pages de Turnitin que nous avons consultées le 7 octobre ne relie le score d’IA à un filigrane. Ce score provient exclusivement du classificateur propre à Turnitin.

Comment OpenAI détermine-t-il si un texte a été généré dans l’UE ? Ni le billet ni le centre d’aide ne l’expliquent.

• OpenAI, « Our approach to EU text provenance rules » (Notre approche des règles européennes de traçabilité des textes), 5 octobre 2026 : page en ligne, consultée dans un navigateur le 7 octobre 2026, et copie de l’Internet Archive du 6 octobre 2026, 13 h 42 UTC.
• Centre d’aide d’OpenAI, article sur les signaux de provenance dans les contenus générés par OpenAI, mentionné comme mis à jour vers le 6 octobre 2026 ; consulté dans un navigateur le 7 octobre 2026.
• OpenAI, textGrain: Entropy-Calibrated Watermarking for Language Model Text, rapport technique daté du 5 octobre 2026 ; consulté le 7 octobre 2026.
• OpenAI Developer Community, OpenAI's approach to EU text provenance rules, publication d’un modérateur du 5 octobre 2026 ; consultée le 7 octobre 2026.
• Turnitin, Turnitin's AI writing detection capabilities FAQs, Turnitin product updates et Turnitin release notes ; consultés le 7 octobre 2026.