ChatGPT et le code : les détecteurs IA repèrent-ils le code généré ?

En filières informatiques, 89% des étudiantsutilisent ChatGPT ou Copilot pour leurs projets de programmation. Mais le monde du code a ses propres détecteurs : MOSS (Stanford), JPlag, et depuis 2025, des modules IA intégrés à Compilatio et Codio. La question que tout le monde se pose : ces outils peuvent-ils vraiment distinguer du code écrit par un étudiant du code généré par l'IA ?

Les détecteurs de code IA : état des lieux en 2026

Contrairement au texte, la détection de code IA est encore à ses débuts. MOSS et JPlag ont été conçus pour détecter le plagiat entre étudiants (copie de code), pas le code généré par IA. Ils comparent les soumissions entre elles et repèrent les similitudes structurelles.

Le problème : quand 30 étudiants utilisent ChatGPT pour le même exercice, le code généré présente des patterns similaires — mêmes noms de variables, même structure de boucles, mêmes commentaires. MOSS détecte alors des « plagiats » entre copies qui n'ont jamais été partagées. En 2025, l'EPITECH a signalé 23% de cas de similitudes suspectes sur un projet de Python — presque tous dus à ChatGPT.

Ce que ChatGPT fait différemment d'un étudiant

Le code généré par ChatGPT a des signatures reconnaissables pour un enseignant expérimenté :

• Commentaires trop détaillés : ChatGPT ajoute systématiquement des commentaires explicatifs à chaque bloc de code. Un étudiant de L2 ne commente jamais aussi bien son code — les profs le savent.
• Nommage parfait : Variables descriptives en camelCase ou snake_case parfaitement cohérent. Les étudiants mélangent les conventions, utilisent des noms cryptiques (x, tmp, data2).
• Gestion d'erreurs excessive : ChatGPT ajoute des try/except ou des vérifications que l'exercice ne demande pas. C'est un signe de code « professionnel » inapproprié pour un devoir de L1.
• Patterns algorithmiques optimaux : Un étudiant utilise rarement la solution la plus élégante du premier coup. ChatGPT, si.

Notre test : 5 exercices Python passés dans 3 détecteurs

Nous avons généré 5 exercices classiques de L2 informatique avec GPT-4 (tri à bulles, parsing CSV, API REST basique, jeu du pendu, calculatrice) et les avons soumis à MOSS, JPlag et le module code de Compilatio.

Résultats : MOSS a flaggé 2 exercices sur 5 comme similaires à d'autres soumissions (car les patterns ChatGPT se ressemblent). JPlag en a repéré 3. Le module Compilatio, plus récent, a identifié 4 exercices comme « probablement générés par IA » avec un score moyen de 78% de probabilité IA.

Point intéressant : quand nous avons modifié le style de code (renommé les variables, changé la structure des boucles, supprimé les commentaires), le score Compilatio est tombé à 31%. La détection de code IA est donc encore contournable avec des modifications relativement simples.

Comment utiliser ChatGPT pour le code sans se faire prendre

L'approche intelligente n'est pas de copier le code, mais de l'utiliser pour comprendre. Demande à ChatGPT d'expliquer l'algorithme, puis code-le toi-même. Si tu copies le code, personnalise-le : renomme les variables avec ton propre style, restructure les fonctions, ajoute tes propres commentaires (ou supprime-les — les profs savent que les étudiants ne commentent pas).

Surtout, assure-toi de comprendre chaque ligne. Les profs d'informatique utilisent souvent des soutenances orales où ils demandent d'expliquer une fonction ou de la modifier en direct. Si tu ne peux pas expliquer ton propre code, aucun détecteur n'est nécessaire pour te coincer.

Le cas particulier des rapports de projet

Si le code lui-même est difficile à détecter après modification, les rapports de projet qui accompagnent le code sont beaucoup plus vulnérables. Un rapport technique rédigé par ChatGPT présente les mêmes signatures que tout texte IA : burstiness faible, connecteurs répétitifs, style trop uniforme. Les profs d'informatique utilisent Compilatio sur les rapports, même s'ils ne l'utilisent pas sur le code. Pense à tester ton rapport avec notre détecteur gratuit avant de le rendre.