Gabriel Dabi-Schwebel, entrepreneur et formateur en IA, décrit comment les détecteurs identifient les textes générés, ce qu’ils ratent et dans quelles conditions ils se trompent le moins. De ses essais avec Pangram à l’affaire Thélyson Orélien, il soutient que des copies 100 % IA peuvent passer, tandis que les faux positifs seraient rares sur des textes longs.
Pour l’édition, des copies IA peuvent passer malgré le filtrage
Gabriel Dabi-Schwebel indique qu’un grand éditeur reçoit environ 5 000 manuscrits par an. Selon lui, si tous ces textes sont soumis à un détecteur, il ne s’attend pas à des accusations infondées, mais estime que des écrits entièrement produits par IA peuvent franchir le filtre. Il considère que le détecteur élimine surtout les mauvais tricheurs, mais pas les bons. Il n’a pas testé les services d’« humanisation » de textes, mais estime que leur principe rejoint les consignes qu’il a données à l’IA pour contourner les outils, ce qui leur permettrait d’être efficaces. Concernant le cas Thélyson Orélien, il rappelle un score déclaré de 94 % de texte écrit par IA et juge que la part pourrait être 96 ou 92, mais pas nulle. Il dit avoir été convaincu que l’IA avait été utilisée, sans évoquer de culpabilité.
Ce que les détecteurs mesurent et comment ils sont contournés
Gabriel Dabi-Schwebel décrit des détecteurs qui surlignent les segments attribués à l’IA ou à l’humain et produisent un pourcentage global. Il attribue leur fonctionnement à l’analyse du rythme et du style, l’IA affichant une régularité que l’humain rompt plus souvent. Dans ses tests, il a obtenu des évaluations 100 % humain en introduisant volontairement erreurs, flou et anecdotes pour briser la cadence, dont une scène d’oubli de slip de bain. Le processus s’est fait par itérations chapitre par chapitre autour d’une bible du roman, avec pour consigne explicite d’atteindre 100 % humain, jusqu’à interrompre l’essai à cause du temps et des tokens. Il indique avoir reproduit ces résultats avec la version payante grand public de Pangram et d’autres détecteurs gratuits, et précise n’avoir aucun lien commercial avec la start-up.
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Faux positifs : très peu probables sur des textes longs, selon lui
Gabriel Dabi-Schwebel dit ne pas croire aux faux positifs des détecteurs, sauf pour des textes courts comme des poèmes, surtout avec des versions gratuites. Il estime que, dès 1 500 mots et avec des solutions payantes, un humain ne sera pas classé comme IA lorsque l’on considère l’ensemble du texte. Il recommande de juger le corpus global plutôt que des extraits isolés, et avance qu’un document évalué 97 % humain franchira les filtres, y compris éditoriaux. Dans un cas à 80 % humain et 20 % IA, il attribue ces 20 % à des reformulations assistées. Il situe aussi le débat sur l’acceptation de l’outil selon le contexte, jugeant l’usage de l’IA souhaitable au travail, mais appelant à la transparence dans des concours comme le prix Goncourt.
Assistance, recherche et métadonnées : ce qui transparaît
Gabriel Dabi-Schwebel affirme que les détecteurs ne distinguent pas clairement textes générés et textes assistés si les mots ont été remaniés. Il rappelle que, dans la polémique, on ignore si l’écriture a été directe par IA ou d’abord humaine puis corrigée. Il estime que le copier-coller d’extraits issus d’un assistant fera apparaître le texte comme généré par une IA, alors qu’une réécriture complète ne laissera pas cette trace. Il interroge plus largement la frontière avec des pratiques documentaires plus anciennes comme l’usage d’encyclopédies. Il explique enfin le rôle des métadonnées : description d’un fichier, informations EXIF pour la photo, structure d’archive compressée de Word, présence d’auteurs, dates, révisions, temps d’édition, logiciel et version, ainsi que l’arrivée fréquente d’une mise en forme lors d’un copier-coller depuis un assistant IA.
Parcours et positionnements de l’intervenant
Serial entrepreneur, Gabriel Dabi-Schwebel dit avoir lancé Décision IA en mi-2025, après l’émergence des premiers modèles de raisonnement qu’il compare à l’accès à un consultant McKinsey. Avec l’agentique, il affirme accompagner indépendants et entreprises sur la formation, le déploiement d’agents et la réorganisation, voyant l’IA d’abord comme un sujet RH. L’affaire Thélyson Orélien l’a conduit à tester Pangram. Il déclare faire confiance à l’outil lorsqu’il attribue un texte à l’IA et moins quand il le dit humain, ce qui a nourri ses essais pratiques.
