Compilatio détecte-t-il un texte reformulé par l'IA ?

Reformuler un texte généré par ChatGPT est la première idée qui vient à l'esprit pour éviter la détection. Mais est-ce vraiment efficace ? On a testé 8 textes reformulés par 3 méthodes différenteset les résultats montrent que Compilatio n'est pas si facile à tromper.

Protocole : 3 méthodes de reformulation testées

Nous avons généré 8 textes de 500 mots avec ChatGPT (GPT-5) sur des sujets académiques variés. Chaque texte a ensuite été reformulé avec trois approches différentes :

• Méthode 1 : "Reformule ce texte" via ChatGPT — On demande simplement au même modèle de réécrire le texte avec des mots différents.
• Méthode 2 : QuillBot (mode Standard) — Utilisation du paraphraseur automatique le plus populaire chez les étudiants.
• Méthode 3 : Reformulation manuelle — Réécriture par un humain en gardant les mêmes idées mais avec son propre style.

Résultats : la reformulation IA ne suffit pas

Les scores moyens de détection IA par Compilatio après reformulation :

• Texte brut ChatGPT — Score IA moyen : 82% (8/8 détectés)
• Reformulation par ChatGPT — Score IA moyen : 71% (8/8 détectés). La reformulation par une IA conserve les mêmes patterns statistiques : perplexité basse, burstiness faible, vocabulaire lissé.
• Reformulation par QuillBot — Score IA moyen : 63% (7/8 détectés). Légère amélioration grâce au remplacement de synonymes, mais la structure reste artificielle.
• Reformulation manuelle — Score IA moyen : 28% (2/8 détectés). Nettement meilleur, mais chronophage (45 minutes par texte en moyenne) et 2 textes restent dans la zone orange.

Pourquoi la reformulation IA échoue

Le problème fondamental est que reformuler un texte IA avec une IA produit encore un texte IA. Les détecteurs comme Compilatio ne cherchent pas des phrases spécifiques — ils analysent des propriétés statistiques profondes : la distribution des longueurs de phrases, la diversité du vocabulaire, la fréquence des mots de liaison.

Quand ChatGPT reformule son propre texte, il conserve sa "signature" : phrases de longueur uniforme (entre 15 et 22 mots), perplexité basse, connecteurs logiques surutilisés ("en effet", "par ailleurs", "il est important de noter"). Ces marqueurs persistent même après reformulation.

La seule alternative fiable

Les outils d'humanisation spécialisés fonctionnent différemment d'un simple paraphraseur. Au lieu de remplacer des synonymes, ils modifient les propriétés statistiques du texte : ils injectent de la variation dans la longueur des phrases, augmentent la diversité lexicale et cassent les patterns prévisibles — tout en préservant le sens.

Dans notre test, les textes passés dans un humaniseur professionnel ont obtenu un score IA moyen de 12%— bien sous le seuil de détection de Compilatio. C'est la différence entre un outil conçu pour contourner la détection et un simple outil de reformulation.