Turnitin a marqué vos verbatims d’entretien ou de questionnaire comme rédigés par une IA ? Voici ce qui se passe réellement

La détection d’IA de Turnitin n’ignore pas les passages cités. La documentation officielle décrit un détecteur qui extrait les phrases du document soumis et les analyse à l’aide d’un modèle de langage : les guillemets ne constituent une exclusion dans aucune des pages officielles.

Une réponse de participant citée qui se lit comme une prose fluide est analysée comme n’importe quelle autre phrase de votre travail. Voilà pourquoi les propos d’une personne réelle peuvent être signalés comme générés : le détecteur examine la structure des phrases et la probabilité des mots, pas l’identité de celui qui les a écrits.

La FAQ de Turnitin sur le fonctionnement de la détection est explicite quant à l’unité d’analyse :

When a paper is submitted to Turnitin, sentences from the submission are extracted and segmented into overlapping sections for prediction analysis. Each segment is classified by the AI detection model and given a value between 0 and 1. (Lorsqu’un devoir est soumis à Turnitin, les phrases du document sont extraites puis segmentées en sections se chevauchant en vue de l’analyse prédictive. Chaque segment est classé par le modèle de détection d’IA et reçoit une valeur comprise entre 0 et 1.)

L’unité, c’est la phrase. La page officielle consacrée à l’AI Writing Report formule la même remarque sous l’autre angle : le pourcentage repose sur les phrases de prose dans un format d’écriture long, et « the model does not reliably detect AI-generated text in the form of non-prose, such as poetry, scripts, or code, nor does it detect short-form/unconventional writing such as bullet points, tables, or annotated bibliographies. » (le modèle ne détecte pas de façon fiable les textes générés par IA qui ne relèvent pas de la prose — poésie, scripts ou code —, ni les écrits courts ou atypiques tels que listes à puces, tableaux ou bibliographies annotées).

Dans ces descriptions, il n’existe nulle part de catégorie « texte cité ». Une phrase entre guillemets reste une phrase pour le détecteur.

Deux caractéristiques des données de participants citées les rendent vulnérables :

La réponse a été donnée à l’oral, pas rédigée. Une fois transcrites, les réponses orales sont souvent courtes, répétitives ou conversationnelles. Si vous les laissez sous cette forme, elles peuvent être traitées comme un texte court ou comme un texte non-prose — que le détecteur exclut. Mais la plupart des mémoires intègrent les citations dans une prose fluide : vous présentez le participant, citez sa réponse, puis la commentez. À ce moment-là, la citation devient une phrase à l’intérieur d’un paragraphe, et elle est analysée comme telle.

Les réponses d’entretien peuvent être d’une régularité inhabituelle. Un participant qui répond à un questionnaire structuré produit en général des phrases complètes et construites de façon uniforme. Les termes officiels décrivent un détecteur entraîné à distinguer les « word probability sequences » (séquences de probabilité des mots) des rédacteurs humains et des rédacteurs IA : or des phrases très régulières ont précisément la forme que prennent les textes générés. La citation ressemble alors exactement à ce que le modèle a été entraîné à repérer.

Résultat : un décalage. Les mots appartiennent bien à une personne réelle, mais leur forme statistique ressemble à celle d’un texte généré.

La liste d’exclusions figurant dans le texte officiel porte sur la forme du texte, non sur son origine :

The model does not reliably detect AI-generated text in the form of non-prose, such as poetry, scripts, or code, nor does it detect short-form/unconventional writing such as bullet points, tables, or annotated bibliographies. (Le modèle ne détecte pas de façon fiable les textes générés par IA qui ne relèvent pas de la prose — poésie, scripts ou code —, ni les écrits courts ou atypiques tels que listes à puces, tableaux ou bibliographies annotées.)

Une réponse courte de participant conservée sous forme de puce ou d’élément de liste d’une seule ligne peut échapper à l’analyse. La même réponse, reformulée en une phrase fluide dans votre paragraphe, y entre. Les guillemets seuls ne changent rien : ce qui compte, c’est de savoir si la phrase se lit comme une prose longue.

Aucune méthode documentée ne permet de « protéger » une citation de l’analyse, si ce n’est d’en modifier la forme : la conserver comme texte court, ou ne pas l’inclure du tout.

Si votre rapport de similarité ou votre rapport d’IA signale la réponse citée d’un participant, la consigne officielle est la même que pour toute phrase signalée : considérez l’indicateur comme un signal, pas comme un verdict. La FAQ de Turnitin précise que le pourcentage « should not be used as the sole basis for action or a definitive grading measure. » (ne doit pas être utilisé comme seul fondement d’une décision ni comme mesure de notation définitive).

Vos options, par ordre de priorité :

• Examinez la phrase signalée elle-même. Ouvrez le rapport d’IA et lisez le texte signalé. S’il s’agit de la citation de votre participant, vous pouvez la confronter à votre enregistrement ou à votre transcription — c’est votre preuve.
• Demandez-vous si la citation doit garder sa forme actuelle. Seul un texte réellement court — une réponse d’une ligne conservée comme élément de liste — échappe à l’analyse ; une phrase complète y reste soumise, que vous la mettiez ou non en retrait comme citation en bloc, car le modèle lit les phrases de prose quels que soient les réglages de mise en forme. Cette option ne vaut donc que pour les réponses qui étaient déjà courtes et présentées en liste.
• Conservez vos archives. Transcriptions, enregistrements et formulaires de consentement signés prouvent que ces mots n’ont pas été générés. La citation signalée, appuyée par vos archives : voilà sur quoi doit reposer la discussion avec votre enseignant.
• N’intervenez que sur le texte autour, pas sur la citation. Réécrire les propos du participant pour en modifier la forme, c’est altérer la donnée. La démarche défendable consiste à conserver la citation telle quelle et à revoir sa présentation, pas son contenu.

Le détecteur d’IA de Turnitin analyse les phrases à l’aide d’un modèle de langage, et aucune exemption pour texte cité n’existe dans la documentation officielle. La réponse d’un participant, dès lors qu’elle est intégrée comme de la prose, est analysée comme n’importe quelle autre phrase — et des réponses très régulières peuvent, statistiquement, ressembler à un texte généré. Les exclusions qui existent concernent la forme du texte (format court, listes, non-prose), pas les guillemets. Si une citation est signalée, l’indicateur est un signal, pas un verdict : confrontez les propos à vos archives, repensez la présentation et préservez le contenu de la citation.