Le 5 octobre 2026, OpenAI a annoncé que son filigrane statistique textGrain devait être déployé au cours des semaines suivantes sur les textes éligibles de ChatGPT et Codex dans l’Union européenne, sur toutes les offres. La méthode modifie les choix de mots pour intégrer un signal invisible ; les évaluations d’OpenAI montrent toutefois que la détection dépend du texte et peut diminuer après des modifications.
Un déploiement prévu dans l’UE
OpenAI a annoncé textGrain pour les textes éligibles produits par ChatGPT et Codex dans l’UE. Le déploiement prévu concerne toutes les offres et devait s’étaler sur les semaines suivant l’annonce.
Le filigrane n’est pas une étiquette visible ajoutée au texte. OpenAI décrit plutôt un signal statistique intégré aux choix de mots du modèle : son détecteur cherche ensuite un motif associé aux textes générés ou traités par un système OpenAI.
Comment fonctionne le filigrane statistique
Avec textGrain, le signal repose sur la distribution des mots, pas sur un marquage visuel. Un détecteur peut rechercher ce motif dans un passage, mais les résultats rapportés par OpenAI varient selon la longueur et le type de texte.
Dans ses évaluations de textes de psychologie, OpenAI rapporte une détection d’environ 80 % pour les passages éligibles de 200 tokens et d’environ 95 % pour ceux de 400 tokens, avec un taux cible de faux positifs de 1 %. Les résultats étaient nettement plus faibles pour les textes de mathématiques.
| Condition évaluée | Échantillon | Détection rapportée par OpenAI |
| Texte de psychologie | Passage éligible de 200 tokens | Environ 80 % |
| Texte de psychologie | Passage éligible de 400 tokens | Environ 95 % |
| Test de remplacement par des synonymes, sans remplacement | Passage de 400 tokens | Environ 92 % |
| Test de remplacement par des synonymes, 10 % des mots remplacés | Passage de 400 tokens | Environ 66 % |
| Test de remplacement par des synonymes, 25 % des mots remplacés | Passage de 400 tokens | 17 % |
Ces chiffres sont ceux des évaluations d’OpenAI, pas des taux garantis pour n’importe quel texte. Dans le test de 400 tokens, le remplacement de mots par des synonymes faisait baisser la détection rapportée de quelque 92 % à 66 % lorsque 10 % des mots étaient modifiés, puis à 17 % avec 25 % de remplacement. Cela illustre la sensibilité du détecteur aux retouches ; ces résultats ne constituent pas une méthode fiable pour supprimer un filigrane.
Ce qu’un résultat de détection permet d’établir
Selon OpenAI, un filigrane détecté indique seulement qu’un système de l’entreprise a généré ou traité une partie du passage. Le résultat ne révèle ni l’utilisateur, ni son compte, ni sa consigne ou sa conversation, et ne mesure pas la contribution humaine. Il ne vérifie pas non plus l’exactitude du texte.
À l’inverse, l’absence de signal détecté ne prouve pas qu’un texte a été écrit par une personne : un passage court, modifié ou traduit, ou produit par un modèle non pris en charge, peut ne pas être détecté. Le détecteur n’est donc pas un outil d’identification de l’auteur.
OpenAI a indiqué que l’accès initial au détecteur serait réservé aux chercheurs agréés et aux organisations expertes qui en feraient la demande.
Une option distincte pour l’API
Le déploiement prévu dans l’UE pour ChatGPT et Codex est distinct de l’option destinée aux clients de l’API. Ces derniers, partout dans le monde, peuvent choisir d’activer le filigrane pour certains modèles ; il est désactivé par défaut.
