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Détecteur de Contenu IA

Le seul détecteur de contenu IA qui couvre les trois formats que vous devez réellement vérifier : texte écrit (ChatGPT, Claude, Gemini), images fixes (Midjourney, DALL-E, Flux) et vidéo (Sora, Runway, Kling). Un seul compte, un seul workflow, trois moteurs dédiés pour les enseignants, rédactions et plateformes.

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🔬Détection IA multi-modèles 📜Certification C2PA ⛓️Ancrage blockchain Solana 🗄️Stockage Arweave 200+ ans

Détection, certification et stockage permanent dans un seul outil — au lieu d'assembler quatre prestataires.

Pourquoi un Détecteur Multi-Format

La plupart des détecteurs IA ne traitent qu'un seul format. On finit par payer séparément un outil texte, un outil image et un outil vidéo, puis à recoller les résultats dans un tableur. Le détecteur CHECKHC remplace ce patchwork par un compte unique qui inspecte texte, visuel et vidéo avec des moteurs dédiés. Pour un enseignant qui corrige des mémoires multimédia, une rédaction qui vérifie un dossier multi-sources ou une plateforme qui modère des contenus riches, cette consolidation fait gagner plusieurs heures par semaine et supprime les angles morts qui apparaissent quand chaque format est traité par un fournisseur différent. L'AI Act européen renforce cette exigence de transparence pour les entreprises françaises et européennes depuis 2024.

100M+
Utilisateurs actifs ChatGPT dans le monde
34M+
Images IA créées chaque jour (Adobe, 2024)
+900%
Contenus IA soumis en université depuis 2022

Comment Fonctionne la Détection Multi-Format

Chaque format a besoin de ses propres signaux. Texte, images et vidéos ne s'inspectent pas avec la même technique. CHECKHC lance trois moteurs dédiés en parallèle — analyse de perplexité pour le texte, signatures pixel pour les images, cohérence temporelle pour la vidéo — puis consolide les résultats dans un rapport unique par soumission.

📝

Moteur Texte — Perplexité & Burstiness

Les sorties LLM affichent des motifs de perplexité caractéristiques (prévisibilité de chaque token) et une burstiness faible (longueur de phrases anormalement régulière). Le moteur texte combine ces signaux avec des empreintes n-gram spécifiques à GPT-4o, Claude 3, Gemini, Llama 3, Mistral et Copilot. Résultats par paragraphe, pas par document.

🖼️

Moteur Image — Signatures Pixel

La branche image inspecte le bruit GAN, les empreintes VAE des modèles de diffusion et les résidus fréquentiels, avec matching contre notre base continuellement mise à jour de Midjourney, DALL-E 3, Stable Diffusion XL, Flux.1, Adobe Firefly et Google Imagen. Une carte de chaleur indique quelles zones semblent synthétiques, même pour une génération partielle.

🎬

Moteur Vidéo — Cohérence Temporelle

Les deepfakes vidéo se trahissent par un taux de clignement anormal, une dérive de lip-sync, un flottement des points faciaux et des artefacts de compression propres au générateur. Le moteur vidéo analyse les keyframes et les vecteurs de mouvement, avec une courbe de confiance frame par frame plutôt qu'un score statique unique.

📄

Rapport Unifié & Certification

Les trois moteurs alimentent un PDF consolidé avec scores par format, zones surlignées et piste d'audit téléchargeable. Pour un contenu à protéger, le rapport peut être ancré sur Solana avec archivage permanent Arweave, donnant une preuve de provenance infalsifiable en complément du verdict de détection.

Qui Utilise le Détecteur de Contenu IA

🎓

Enseignant-chercheur grande école

Vous recevez un mémoire de M2 avec des illustrations frappantes et une prose soignée. Vous téléversez le PDF dans CHECKHC : le moteur texte signale trois sections comme probablement GPT-4o, et le moteur image identifie deux figures comme Stable Diffusion XL. Plutôt qu'une sanction, vous transformez la séance en discussion ouverte sur l'usage transparent de l'IA, avec des preuves segmentées concrètes.

📰

Rédacteur en chef média en ligne

Votre rédaction s'apprête à publier un dossier de 2 500 mots avec quatre visuels principaux. La charte éditoriale exige un contenu 100% humain. Un passage dans CHECKHC prend moins d'une minute et renvoie un rapport consolidé propre : texte 8/100, visuels sous 15/100. Publication confiante et archivage de la certification comme preuve en cas d'audit futur.

🛡️

Service conformité d'entreprise

Un service conformité d'une ETI française audite chaque trimestre les communications externes sortantes (textes, visuels, vidéos corporate). L'API CHECKHC est intégrée à leur workflow Microsoft 365 : chaque document passé en validation produit un rapport horodaté. La traçabilité documentaire répond aux exigences internes de l'AI Act européen et à la politique RGPD du groupe.

Pourquoi CHECKHC Est Unique

Chaque autre outil couvre une partie du pipeline. CHECKHC couvre l'ensemble — fini de jongler entre fournisseurs et d'espérer que leurs verdicts s'alignent.

 
Détection IA
Certification C2PA
Blockchain Public
Stockage 200+ ans
Outils de détection seule
Hive, Sensity, Reality Defender
Outils de capture C2PA
Truepic, applis IPTC
partiel
Certification NFT/art
Verisart, Numbers Protocol
partiel
CHECKHC

Comparatif fonctionnel uniquement. Les tarifs sont publiés en temps réel sur le dashboard car les coûts d'ancrage suivent les fluctuations du marché crypto.

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Questions Fréquentes

Comment fonctionne la détection de texte IA ?+
Le moteur texte combine trois signaux complémentaires. La perplexité mesure la prévisibilité de chaque token en contexte — les sorties LLM restent dans une bande étroite car les modèles privilégient les mots probables. La burstiness mesure la variance de longueur et structure de phrase ; l'écriture humaine oscille plus que l'écriture machine. Les empreintes n-gram capturent les motifs spécifiques à chaque famille, y compris GPT-4o, Claude 3 et Gemini. Les trois signaux fusionnent en un score par paragraphe, ce qui permet de voir exactement quelles sections semblent humaines et lesquelles semblent générées.
Quels LLM pouvez-vous détecter ?+
Le moteur texte couvre les familles LLM largement déployées : OpenAI GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o et GPT-4.1, Anthropic Claude 2, Claude 3 et Claude 3.5 Sonnet, Google Gemini 1.0 et 1.5, Meta Llama 2 et Llama 3, Mistral 7B et Mixtral, plus Microsoft Copilot (qui encapsule GPT-4). Notre corpus de référence est rafraîchi à chaque sortie majeure. Les fine-tunes plus petits issus de ces modèles de base héritent de l'empreinte parente et sont généralement détectés aux côtés de la famille d'origine.
La détection texte est-elle aussi précise que l'image ?+
Réponse honnête : la détection texte est plus difficile que la détection image. Les LLM évoluent plus vite que les générateurs d'images et l'écart statistique humain/machine se resserre à chaque version. Sur du GPT-4o non retouché notre moteur tourne autour de 85–90% à un taux de faux positifs raisonnable. Sur du texte IA lourdement réécrit par un humain, il chute. La détection image sur Midjourney ou DALL-E 3 est plus haute, au-dessus de 94%. Nous retournons toujours un score calibré plutôt qu'un verdict binaire, précisément pour laisser l'utilisateur juger.
Détecte-t-il un contenu mixte humain/IA ?+
Oui. C'est l'une des raisons principales pour lesquelles nous retournons des scores par segment plutôt que par document. Pour le texte, chaque paragraphe a sa propre valeur de confiance : on voit que les paragraphes 3 à 7 semblent humains et les 8 à 12 semblent générés. Pour les images, la carte de chaleur repère les zones synthétiques, donc l'inpainting partiel et les collages composités sont signalés avec précision. Le contenu mixte est le scénario réaliste en 2025, et notre détecteur est conçu pour le respecter plutôt que d'imposer un verdict noir ou blanc.
Utile pour l'intégrité académique ?+
Oui, avec une réserve importante. CHECKHC est conçu comme un outil d'aide à la décision, pas comme une preuve disciplinaire. Un score IA élevé doit déclencher une conversation avec l'étudiant, pas une sanction automatique. Plusieurs universités ont été attaquées avec succès quand elles ont traité un verdict de détecteur comme preuve unique. Workflow recommandé : lancer la détection, examiner les segments surlignés, discuter avec l'étudiant, et n'escalader que si d'autres preuves indépendantes soutiennent le dossier. Utilisé ainsi, l'outil reste extrêmement précieux.
Contenu édité par IA vs entièrement généré ?+
L'édition assistée (DeepL Write, Grammarly, reformulation légère par GPT) déclenche généralement un signal modéré plutôt que fort, car la structure des phrases humaines reste visible sous la surface. Le contenu entièrement généré par IA déclenche un signal fort. Sur une photo majoritairement humaine avec un inpainting IA localisé, le détecteur signale uniquement les zones concernées, pas toute l'image. CHECKHC retourne des scores distincts pour génération complète, partielle et assistance probable, pour que chaque workflow fixe son propre seuil d'acceptabilité.
Les modèles récents comme GPT-4o ou Claude 3.5 ?+
Oui. Notre corpus de référence est mis à jour en continu et non selon un cycle annuel fixe. GPT-4o (mai 2024) et Claude 3.5 Sonnet (juin 2024) sont pris en charge depuis leurs premières semaines de disponibilité publique. Les sorties mineures suivantes héritent de l'empreinte parente et sont généralement détectées sans passe de réentraînement explicite. La plateforme publie un flux de notes de version pour que chacun voie exactement quelles versions sont couvertes et quand chacune a été ajoutée au corpus.
Comment fonctionne la conformité RGPD et AI Act ?+
CHECKHC est opéré par une SAS française (SIREN 994 183 275) relevant de la juridiction CNIL. Les fichiers analysés sont traités dans un environnement éphémère puis supprimés, et seul un hash SHA-256 est ancré sur Solana si vous optez pour la certification blockchain. Les rapports horodatés peuvent servir de preuve d'effort raisonnable dans la documentation de conformité AI Act (article 50, transparence des contenus synthétiques). Pour un contrôle CNIL, nous fournissons la liste des sous-traitants, le registre des traitements et la base contractuelle applicable.

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