1. Classez le contexte du document
Identifiez si le texte est une dissertation, un article de recherche, un article, un rapport d'entreprise, une candidature ou un document interne avant d'interpréter le risque d'écriture par l'IA.
Méthodologie
WriteGo est conçu autour de flux de travail d'intégrité rédactionnelle : noter le document, montrer les preuves, réduire les faux positifs et garder les humains aux commandes des décisions à fort enjeu.
Évaluation comparative
WriteGo a publié le protocole d'évaluation décrit ci-dessous, mais n'a pas encore publié de rapport de performance auditable étayant un taux de précision précis. Tant que la définition du jeu de données, la procédure de test versionnée, les résultats par sous-groupes et les supports reproductibles ne sont pas publics, les scores du détecteur doivent être considérés comme des signaux de revue probabilistes.
Version du contenu méthodologique 2026-07-15 · revu par le produit et l'ingénierie WriteGo · brouillon de protocole public, résultats de performance auditables à venir.
Aucune moyenne de benchmark ne peut prouver comment un document individuel a été rédigé. La longueur du texte, la langue, l'édition, la traduction, le genre, les changements de modèle et la coécriture peuvent tous modifier le signal ; toute action à fort enjeu exige un contexte indépendant et une revue humaine.
Note de mise à jour: Cette révision distingue le protocole d'évaluation public des affirmations de performance non publiées. Les résultats chiffrés ne seront ajoutés qu'avec la définition du jeu de données, une procédure de test versionnée, des résultats par sous-groupes et des supports reproductibles.
La sortie du détecteur est une preuve de revue, pas un jugement final. Les rapports montrent des signaux au niveau de la phrase, des plages de confiance et des notes du relecteur afin que les équipes puissent prendre des décisions défendables.
Le protocole public exige des familles de modèles versionnées, des échantillons à paternité mixte, des brouillons édités, de l'écriture humaine, du texte multilingue et de la prose spécifique à un domaine. Les résultats de performance restent en attente tant que les documents justificatifs ne sont pas vérifiables.
Le produit privilégie des bandes de risque transparentes plutôt que des accusations absolues. Les flux robustes combinent des signaux de probabilité d'IA avec le contexte de la source, l'historique d'écriture, les brouillons et les politiques.
Le traitement des soumissions, l'accès et la conservation doivent suivre la politique de confidentialité publiée, les paramètres du compte et le flux de travail configuré. Les relecteurs doivent éviter de soumettre du texte sensible sans vérifier les contrôles applicables.
Flux de revue
La méthodologie sépare le tri du jugement. Les relecteurs doivent comprendre ce qui a été analysé, pourquoi un passage a été signalé, quels schémas de faux positifs s'appliquent et quelle action fondée sur les politiques est appropriée.
Identifiez si le texte est une dissertation, un article de recherche, un article, un rapport d'entreprise, une candidature ou un document interne avant d'interpréter le risque d'écriture par l'IA.
Utilisez le score au niveau du document pour le tri, puis inspectez les preuves de la phrase ou du paragraphe qui ont causé la bande de risque.
Vérifiez si le texte est court, traduit, basé sur un modèle, écrit par un non-natif, fortement édité ou riche en citations avant d'escalader un résultat.
Consignez la consigne, le devoir, les documents sources, les brouillons, les notes du relecteur et le seuil de politique qui ont façonné la décision finale.
Acceptez le texte, demandez une révision, demandez une divulgation, escaladez pour revue ou écartez le signal lorsque les preuves à l'appui sont faibles.
Limites
Une détection de l'IA digne de confiance est transparente sur l'incertitude. WriteGo évite de présenter un score unique comme un verdict final.
Pas encore. WriteGo a publié son approche d'évaluation, mais un rapport de benchmark versionné avec définitions du jeu de données, résultats par sous-groupes et supports reproductibles reste à venir. Nous ne présentons donc pas de taux de précision précis comme une affirmation publique vérifiée. La sortie du détecteur reste une preuve de revue probabiliste, et non une preuve de paternité individuelle.
Non. WriteGo traite la sortie de la détection de l'IA comme une preuve de revue, pas comme une preuve définitive. Les décisions à fort enjeu doivent inclure des brouillons, des sources, des politiques et un jugement humain.
La méthodologie explique comment les scores sont calibrés, quelles preuves les relecteurs voient, comment les faux positifs sont gérés et quand un résultat doit être escaladé.
Les équipes doivent inspecter les passages signalés, comparer le contexte à l'appui, vérifier les schémas de faux positifs, documenter les notes du relecteur et choisir une prochaine action fondée sur les politiques.