Copyleaks — Détection de contenu généré par l'IA et de plagiat pour l'intégrité académique

Copyleaks Ltd, fondée en 2012 à Tel Aviv par Alon Yamin et Yehonatan Bitton, fournit un service de détection de contenu généré par IA et de vérification de plagiat qui s'intègre aux systèmes de gestion de l'apprentissage tels que Canvas, Moodle et Blackboard, commercialisé pour le contrôle de l'intégrité académique dans l'enseignement primaire, secondaire et supérieur à travers le monde.

Les tests académiques indépendants de Copyleaks donnent un tableau réellement mitigé. Une étude comparative d'avril 2024 publiée dans le Journal of Applied Learning and Teaching a testé 30 détecteurs de texte IA sur des dissertations universitaires d'étudiants anglophones L1 et L2, et a constaté que Copyleaks faisait partie des deux seuls outils (avec Undetectable AI) à enregistrer un taux de faux positifs de 0 % sur les corpus testés. Cependant, une revue systématique évaluée par des pairs publiée en 2025 dans la revue Information (MDPI) a conclu que les outils de détection d'IA en général, y compris Copyleaks, produisent des résultats incohérents selon les études et les types de contenu, et des tests comparatifs tiers distincts ont rapporté des taux de précision allant d'environ 50 % à plus de 99 % selon l'échantillon et la méthodologie utilisés. Plus de 50 universités, dont Vanderbilt et Johns Hopkins, ont désactivé des fonctionnalités de détection d'IA similaires à l'échelle du campus en raison de préoccupations liées aux faux positifs et aux biais.

Étant donné que la précision des détecteurs dépend fortement de l'échantillon et que les affirmations de précision du fournisseur dépassent ce que les tests indépendants reproduisent de façon constante, il est conseillé aux établissements de traiter les résultats de Copyleaks comme un point de départ de discussion plutôt que comme une preuve de faute. Cette pratique est incluse comme un cas honnêtement documenté et mitigé, et non comme une approbation sans réserve.