Les fautes délibérées font-elles baisser votre score de détection d’IA ?

Tout dépend du détecteur, et les recherches vont dans les deux sens. Dans un vaste benchmark, l’ajout de fautes d’orthographe courantes n’a presque rien changé à ce que repéraient quatre détecteurs commerciaux. Dans une autre étude, quelques fautes de frappe aléatoires dans un texte court ont fait chuter la plupart des détecteurs de recherche testés en dessous du hasard. Turnitin ne figurait dans aucune de ces deux études, et nous n’avons trouvé aucune publication de Turnitin sur le sujet. Ce qui ne dépend pas du détecteur, en revanche, c’est le prix à payer : les erreurs restent dans votre travail, et la personne qui vous évalue les lira toutes.

Certains étudiants affirment que l’astuce a fonctionné pour eux. L’un d’eux, cité plus bas, raconte que son score a baissé, avant d’expliquer dès la phrase suivante ce que cela lui a coûté. C’est précisément ce compromis que nous examinons ici.

Ces deux études ont été présentées à ACL 2024, la conférence annuelle de l’Association for Computational Linguistics.

RAID est un benchmark que ses auteurs qualifient de plus vaste du genre : 509 014 textes générés par IA à partir de 11 modèles de langage et sur 8 types d’écrits, soumis à 12 détecteurs avant et après 11 types d’interférences délibérées. L’attaque par fautes d’orthographe a été conçue pour ressembler à de véritables étourderies. Les chercheurs ont constitué un dictionnaire d’erreurs courantes à partir d’une liste Wikipédia, en ne modifiant que les mots qui y figuraient, "to minimize suspicion from human readers" (afin de minimiser les soupçons des lecteurs humains), et ont appliqué ces modifications à 20 % des mots éligibles.

Les chercheurs ont calibré le seuil de chaque détecteur pour qu’il signale à tort 5 % des textes rédigés par des humains, ce qui ne correspond pas nécessairement à la configuration par défaut de ces outils. À ce seuil, voici la part de textes générés par IA que les quatre détecteurs commerciaux continuaient de repérer :

L’ensemble des douze détecteurs a perdu du terrain. Les deux plus touchés, avec un recul de 15,3 et 17,2 points, étaient des modèles open source entraînés sur des contenus produits par GPT-2, un modèle de langage sorti en 2019. Les données complètes figurent au tableau 16 de l’annexe de l’article.

Stumbling Blocks, une seconde étude présentée lors de la même conférence, a utilisé des erreurs de frappe (lettres insérées, omises, substituées ou inversées) plutôt qu’un dictionnaire de fautes d’orthographe courantes, sur des textes d’environ 110 tokens en moyenne, et a évalué des détecteurs open source et de recherche. Ses auteurs rapportent que quelques modifications au niveau des caractères par texte ont suffi à "degrade the performance of most detectors to be worse than random" (dégrader les performances de la plupart des détecteurs au point de les rendre inférieures au hasard). Quelques détecteurs ont bien résisté. Aucun détecteur commercial n’a été testé.

Ces deux résultats divergent parce que les détecteurs, la nature des fautes et la longueur des textes sont différents. Aucun des deux ne permet de prédire le comportement du détecteur utilisé par votre établissement, et deux lacunes majeures concernent l’une comme l’autre :

• Turnitin n’a été testé dans aucune des deux. Aucun des deux articles ne le mentionne.
• Aucune n’indique l’effet des fautes sur un texte rédigé par un humain. Les données publiques de RAID contiennent bien des textes humains auxquels ont été ajoutées les mêmes fautes d’orthographe, mais l’article ne présente les résultats des détecteurs que pour les textes générés par IA. Si le devoir signalé est un texte que vous avez rédigé vous-même, ces chiffres ne correspondent pas à votre situation.

Dans l’étude RAID, la perturbation qui a fait le plus varier les scores en moyenne sur les douze détecteurs n’était pas du tout une faute d’orthographe : il s’agissait de remplacer des lettres par des caractères visuellement identiques issus d’autres alphabets.

Le Similarity Report de Turnitin comporte précisément un onglet Flags dédié à ce cas de figure. Il annule le remplacement avant de comparer votre texte et signale les "replaced characters" (caractères remplacés) à l’attention de l’évaluateur. Nous avons analysé cette documentation dans les alertes d’intégrité d’un Similarity Report. Un outil qui promet de tromper les détecteurs par ce procédé risque fort de laisser ce signalement bien visible sur le rapport qu’ouvrira votre enseignant.

Une discussion sur r/Professors en mars 2026, forte de près de 700 votes positifs et de plus de 200 commentaires, a réuni les deux points de vue sur une même page.

Un étudiant y décrivait ce qu’il avait modifié après avoir vu devoir après devoir signalé : écrire "like i'm sending an email to a friend" (comme si j’envoyais un e-mail à un ami), varier la longueur des phrases et choisir "to leave a typo here and there and suddenly my ai score drops." (de laisser une faute par-ci par-là, et soudain mon score d’IA chute). Puis : "i absolutely hate the papers i'm producing now." (je déteste absolument les devoirs que je produis actuellement). Dans une discussion sur le subreddit de l’université Ateneo de Manila en août 2026, un autre étudiant écrivait : "i sometimes have to make my work sound stupid (sometimes i add 1 grammatical error) just so that i wont get flagged" (je dois parfois donner un air stupide à mon travail (j’ajoute parfois 1 erreur grammaticale) simplement pour ne pas être signalé). Nous ne pouvons pas vérifier ces scores : il s’agit de témoignages, pas de mesures scientifiques.

Des enseignants dans cette même discussion r/Professors ont décrit l’autre revers de la médaille. L’un d’eux a écrit : "Inserting mistakes would just result in a lower mark obviously." (insérer délibérément des erreurs n’aboutirait évidemment qu’à une note plus basse). Un autre a évoqué le cas d’un étudiant dont les fautes d’orthographe "were not normal mistakes a native or fluent speaker would ever make" (n’étaient pas des erreurs normales qu’un locuteur natif ou fluide ferait un jour), citant l’exemple de "sinacism" écrit à la place de "cynicism" (cynisme).

Ainsi, le score peut certes évoluer, mais la qualité du devoir en pâtit. Les fautes fabriquées de toutes pièces coûtent des points partout où l’orthographe et la grammaire sont évaluées, et des erreurs qui ne ressemblent pas à de véritables étourderies éveillent les soupçons de votre correcteur. Consultez votre propre barème : s’il comporte une ligne pour l’orthographe, la grammaire ou la correction de la langue, chaque faute ajoutée y sera sanctionnée.

Tous les enseignants ne sont d’ailleurs pas favorables à la notation de l’orthographe. Dans ce même fil, un professeur s’est opposé au retrait de points pour l’orthographe et la grammaire, soulignant que cette pratique pénalise d’abord les étudiants dyslexiques, les non-anglophones et d’autres profils encore. Il s’agissait là d’un débat sur l’équité de la notation, nullement d’un conseil incitant à rajouter des fautes.

La version atténuée de cette stratégie consiste à écrire en dessous de son niveau réel : renoncer aux mots que l’on apprécie, bannir les tirets, ne faire que des phrases courtes. Dans la discussion d’Ateneo de Manila, un étudiant écrivait : "Not 'dumbed' down per se but I stopped using words na I typically use (ex: delve) para lang di ma-flag" (pas « simplifié » à proprement parler, mais j’ai arrêté d’utiliser des mots dont j’ai l’habitude (ex : delve) juste pour ne pas être signalé), la dernière partie signifiant « juste pour ne pas être signalé ». Un autre ajoutait : "no more em dashes for me" (fini les tirets cadratins pour moi). Un enseignant du fil r/Professors soulignait quant à lui : "Many students in the past year have told me they've dumbed-down their writing to avoid AI-accusations." (Au cours de l’année écoulée, de nombreux étudiants m’ont dit avoir nivelé leur écriture par le bas pour éviter d’être accusés d’utiliser l’IA).

Le prix à payer est identique à celui des fautes délibérées : des points perdus bien réels, face à un effet sur le score de détection que personne ne peut garantir. Les conseils de style donnés aux étudiants sont d’ailleurs profondément contradictoires, comme nous l’expliquions dans faut-il modifier votre façon d’écrire pour éviter d’être signalé.

1. Conservez vos brouillons et l’historique des versions. Si un score est un jour contesté, l’historique attestant de la progression du document constitue une preuve irréfutable, ce qu’aucune retouche du texte final ne pourra jamais apporter.
2. Examinez les passages précis qui ont été signalés, pas seulement le pourcentage. Le rapport d’un détecteur surligne des phrases bien précises. Ce sont elles qu’il faut analyser.
3. Modifiez les passages signalés pour enrichir le sens, pas pour ajouter du bruit. Si une phrase surlignée est trop générale, faites-lui exprimer ce que seul votre devoir peut apporter : le résultat précis, la source exacte, votre raisonnement propre. Votre phrase n’en sera que meilleure, quel que soit l’avis du détecteur.
4. Parlez-en rapidement à votre enseignant. Une discussion engagée avant la date limite, brouillons à l’appui, se passe toujours bien mieux qu’une contestation après coup.

Si vous disposez d’un rapport Turnitin ou iThenticate et que les passages signalés doivent être reformulés, c’est exactement ce que propose l’option d’humanisation de HumanPen. Importez le rapport Turnitin ou iThenticate et reformulez uniquement les passages signalés. Vous récupérez un fichier modifiable au même format. Elle n’introduit aucune faute d’orthographe ni d’erreur grammaticale pour modifier un résultat de détection, comme l’explique notre comparatif des humaniseurs d’IA. Relisez attentivement le résultat avant de le soumettre : les passages reformulés porteront toujours votre nom.

Turnitin repère-t-il les fautes délibérées ? Nous n’avons trouvé aucun test public évaluant Turnitin sur ce point précis, ni aucune mention à ce sujet dans les guides de détection d’IA et les articles de blog de Turnitin que nous avons consultés. En revanche, il est bien documenté que le Similarity Report signale les caractères remplacés, ce qui relève d’une technique différente.

Corriger mon orthographe avec un vérificateur grammatical fait-il monter mon score d’IA ? C’est une question bien distincte de celle consistant à rajouter des erreurs. Turnitin précise que son détecteur n’est "not tuned to target" (pas calibré pour cibler) les corrections d’orthographe, de grammaire et de ponctuation de Grammarly, et que dans ses tests, celles-ci n’ont pas été signalées "in most cases" (dans la plupart des cas) ; notre article Turnitin détecte-t-il Grammarly revient en détail sur ces déclarations, y compris sur les fonctionnalités génératives qu’il traite différemment.

Les études ont-elles testé l’effet des fautes sur des écrits humains ? Pas dans les résultats publiés. Les données publiques de RAID incluent bien des textes rédigés par des humains auxquels ont été ajoutées des fautes d’orthographe, mais l’article ne publie de scores que pour les textes générés par IA, et Stumbling Blocks n’a également évalué que des textes issus de l’IA. Pour un devoir que vous avez rédigé vous-même, la perte de points sur votre note est la seule certitude que vous puissiez avoir.

• Liam Dugan et al., RAID: A Shared Benchmark for Robust Evaluation of Machine-Generated Text Detectors, Actes d’ACL 2024, consulté le 27 septembre 2026 (tableau 16 ; annexe E.4).
• Yichen Wang et al., Stumbling Blocks: Stress Testing the Robustness of Machine-Generated Text Detectors Under Attacks, Actes d’ACL 2024, consulté le 27 septembre 2026.
• r/Professors, Students are deliberately writing worse to avoid AI detection flags, publié le 3 mars 2026, consulté le 27 septembre 2026.
• r/ADMU, have you ever "dumbed down" your assignment to avoid getting flagged by an AI detector? (avez-vous déjà « simplifié » votre devoir pour éviter d’être signalé par un détecteur d’IA ?), publié le 28 août 2026, consulté le 27 septembre 2026.