Copyleaks

Logo de Copyleaks

Adresse copyleaks.com
Description Plateforme SaaS pour la détection de contenu par IA et de Plagiat. Sert le monde entier.
Commercial Oui
Type de site SaaS pour la détection de contenu par IA et de Plagiat
Langue Anglais (interface multilingue disponible)
Inscription Oui
Siège social Stamford, CT
Drapeau des États-Unis États-Unis
Directeur de la publication Alon Yamin (PDG)
Créé par Alon Yamin et Yehonatan Bitton (Fondateurs)
Lancement 2015
État actuel Actif

Copyleaks est une plateforme de détection de plagiat qui utilise l'intelligence artificielle (IA) pour identifier des contenus similaires et identiques dans divers formats[1],[2].

Copyleaks est fondé en 2015 par Alon Yamin et Yehonatan Bitton, des développeurs de logiciels travaillant avec l'analyse de texte, l'IA, l'apprentissage automatique et d'autres technologies de pointe[1],[2],[3].

La suite de produits de Copyleaks est utilisée par les entreprises, les établissements d'enseignement et les particuliers pour identifier le plagiat potentiel et le contenu généré par l'IA afin d'assurer la transparence autour de l'adoption responsable de l'IA[4],[5],[6].

En 2022, Copyleaks lève 7,75 millions de dollars pour étendre ses capacités anti-plagiat[7].

Fonctionnalités

Copyleaks est utilisé dans le milieu universitaire pour détecter le plagiat, la paraphrase et les violations potentielles du droit d'auteur[5],[8],[9]. La sortie des modèles d'IA et leur adoption rapide conduisent les étudiants à utiliser de plus en plus ces outils pour réaliser leurs travaux, Copyleaks aide donc à distinguer le contenu créé par des humains du contenu généré par l'IA[5],[8],[9],[10].

Détecteur de plagiat

À mesure que l'IA générative devient plus courante, le plagiat est également une préoccupation croissante parmi les écoles, les universités et les éditeurs[10],[11],[12],[13].

Le Détecteur de Plagiat analyse le texte pour déterminer son authenticité et sa précision[1],[14],[15],[16]. Le Détecteur de Plagiat va au-delà de la méthode traditionnelle de détermination du plagiat, qui compare le texte d'un document mot à mot avec une vaste base de données d'articles et de livres précédemment publiés[14],[15],[16]. Au lieu de cela, Copyleaks utilise un modèle d'IA qui comprend le sens d'un document et reconnaît même le style d'écriture de son auteur, il est donc difficile pour quiconque de faire passer un texte plagié pour le sien en changeant simplement quelques mots ou phrases d'un document copié[14],[15].

Détecteur d'IA

Copyleaks utilise une IA avancée pour détecter le contenu généré par l'IA et peut aider à atténuer les défis liés à l'intégrité académique[4],[17]. L'outil peut également mettre en évidence le texte potentiellement paraphrasé pour masquer la génération par IA[18].

Copyleaks revendique un taux de précision supérieur à 99 % dans la détection de contenu généré par l'IA à partir de modèles tels que ChatGPT, Copilot, GitHub et Bard dans 30 langues, avec un taux de faux positifs de 0,2 %[17],[18],[19],[20],[21],[22]. L'extension Chrome AI Detector permet aux utilisateurs de vérifier les médias sociaux, les articles de presse, les sites d'avis, les documents Google Docs et d'autres contenus en ligne[17],[18],[23]. En , une équipe de recherche de l'École d'éducation de l'Université d'Adélaïde trouve que Copyleaks est un outil fiable dans une analyse des outils de détection d'IA[24],[25]. Copyleaks détermine qu'il y a une probabilité de 85,2 % de contenu IA pour une critique de film de *Le Secret des poignards volants* écrite comme un élève de 14 ans, et une probabilité de 73,1 % de contenu IA pour l'essai même après qu'il ait été modifié par un humain[24],[25].

Codeleaks

Le détecteur d'IA pour le code source Codeleaks peut identifier le code généré par l'IA provenant de ChatGPT, Google Gemini et GitHub Copilot[26],[27]. Le détecteur peut repérer si le code a été plagié ou modifié et fournit les détails clés de la licence[26],[27]. Codeleaks examine les structures sémantiques du code pour déterminer s'il a été potentiellement paraphrasé afin d'en déterminer l'originalité et l'intégrité[27],[28].

Gouvernance et conformité de l'IA générative

Des réglementations sont nécessaires pour fournir des garde-fous à l'utilisation de l'IA[29],[30],[31]. Copyleaks peut aider les entreprises à créer des politiques à l'échelle de l'entreprise pour garantir une utilisation sûre et responsable de l'IA[29],[30].

Critiques

En , une équipe internationale d'universitaires trouve les outils de détection d'IA inexacts et peu fiables[32],[33]. Dans une analyse de cinq outils de détection de contenu IA – Copyleaks, OpenAI, Writer, GPTZero et CrossPlag – Copyleaks éprouve des difficultés avec la sensibilité, c'est-à-dire la proportion de contenu généré par l'IA correctement identifiée par les détecteurs sur l'ensemble du contenu généré par l'IA[33]. Copyleaks y est alors mesuré à 93 % de précision pour le contenu généré par ChatGPT 4, le positionnant comme meilleur détecteur d'IA[33],[34].

Voir aussi

Références

  1. a b et c (en) « Profile of a Founder: Alon Yamin of Copyleaks », sur Tech Tribune, (consulté le )
  2. a et b (en) « Enhancing Academic Integrity Guardrails with AI Detection », sur Bloomberg, (consulté le )
  3. (en) Deborah Balshem, « Copyleaks mulls potential Series B for AI-generated content detection », Mergermarket (consulté le )
  4. a et b (en) « Open LMS Partners With Copyleaks, Adding Advanced AI-Driven Plagiarism and AI Content Detection », sur eSchool News, (consulté le )
  5. a b et c (en) « Artificial intelligence: Will it soon take the place of plagiarism? », sur District Administration, (consulté le )
  6. (en) « AI Governance: Using AI Responsibly In Marketing », sur Leader Generation Podcast (consulté le )
  7. (en) Tiffany Hsu & Steven Myers, « Another Side of the A.I. Boom: Detecting What A.I. Makes », The New York Times,‎ (lire en ligne, consulté le )
  8. a et b (en) « Open LMS Partners with AI Detector to Combat Plagiarism », sur Campus Technology (consulté le )
  9. a et b (en) « 60% GPT-3.5 Outputs Plagiarised, Raises Copyright Concerns: Study », sur Business World (consulté le )
  10. a et b (en) Lindsay Kornick, « AI platform CEO talks new tech detecting plagiarism following Harvard scandal: 'As prevalent as ever' », sur Fox News, (consulté le )
  11. (en) Vahan Petrosyan, « AI Generated Content Detection Software: Can They Detect ChatGPT? » (consulté le )
  12. (en) Megan Morrone, « New report: 60% of OpenAI model's responses contain plagiarism », sur Axios, (consulté le )
  13. (en) James Spiro, « BACK TO SCHOOL: 7 Israeli companies helping the world's students learn from afar », sur CTech,
  14. a b et c (en) Anmol Kumar, « Remote Learning And How It Is Causing An Uptick In Online Cheating », sur eLearning Industry, (consulté le )
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  16. a et b (en) « AI-generated content detection tools put to the test », sur VentureBeat, (consulté le )
  17. a b et c (en) Aminu Abdullahi, « 12 Best AI Detectors for 2024 » (consulté le )
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  20. (en) Arianna Johnson, « New Tool Can Tell If Something Is AI-Written With 99% Accuracy », sur Forbes (consulté le )
  21. (en) Stephanie Simone, « Copyleaks offers a plagiarism detection platform, an AI-generated source code detector », sur KMWorld, (consulté le )
  22. (en) « Top 12 AI Detection Tools », sur TechRound, (consulté le )
  23. (en) Adrianna Nine, « Meta Will Begin Labeling AI-Generated Content. Is It Enough to Combat Misinformation? », sur ExtremeTech, (consulté le )
  24. a et b (en) Lee & Palmer, « How hard can it be? Testing the dependability of AI detection tools », sur Times Higher Education, (consulté le )
  25. a et b (en) Lauren Coffey, « Professors Cautious of Tools to Detect AI-Generated Writing », sur Inside Higher Ed (consulté le )
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  27. a b et c (en) Daniel Gutierrez, « Generative AI Report – 3/1/2024 », sur insideBIGDATA, (consulté le )
  28. (en) Kate Lucariello, « Moodle Partners with Copyleaks to Detect AI Content, Interspersed Human/AI Content, and Plagiarism », sur Campus Technology (consulté le )
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  30. a et b (en) « How AI Is Used in Plagiarism Detection », sur Info-Tech Research Group (consulté le )
  31. (en) Claire O'Hare, « Here Are The Strengths And Weaknesses of Biden's Tech Executive Order », sur MSN (consulté le )
  32. (en) Weber-Wulff, Anohina-Naumeca, Bjelobaba, Foltýnek, Guerrero-Dib, Popoola, Šigut, Waddington, « Testing of Detection Tools for AI-Generated Text », International Journal for Educational Integrity, vol. 19, no 1,‎ , p. 26 (DOI 10.1007/s40979-023-00146-z, arXiv 2306.15666)
  33. a b et c (en) Elkhatat, Elsaid & Almeer, « Evaluating the efficacy of AI content detection tools in differentiating between human and AI-generated text », International Journal for Educational Integrity, vol. 19, no 17,‎ (DOI 10.1007/s40979-023-00140-5 Accès libre, hdl 10576/58688 Accès libre)
  34. (en) David Gewirtz, « Can AI detectors save us from ChatGPT? I tried 5 online tools to find out », sur ZDNET (consulté le )

Liens externes

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