Rédigé par Rédaction CyberSDF / 15 September 2026 / mis à jour 17 September 2026

Originality.ai, avis : ce que les scores IA et plagiat mesurent, ce qu’ils ne mesurent pas dans un texte français

Originality.ai vend deux services distincts, pas un seul. Le premier est un détecteur d’IA qui rend un pourcentage de probabilité d’origine machine ; le second est un détecteur de plagiat qui rend un pourcentage de similarité avec des sources connues. Les deux services partagent la même interface, le même système de crédits (1 crédit = 100 mots, 2 crédits pour un scan combiné IA + plagiat, 1 crédit pour un scan IA seul), et la même grille tarifaire relevée le 15 septembre 2026 sur la page originality.ai/pricing (page produit : originality.ai). La grille éditeur en USD, sans conversion : Basic gratuit avec 3 scans par jour et 2 000 mots par scan, Pro à 12,95 $ par mois en annuel (155,40 $ facturés par an) ou 14,95 $ par mois en mensuel, Enterprise à 136,58 $ par mois en annuel (1 638,96 $ facturés par an) ou 179 $ par mois en mensuel, avec 2 000 ou 15 000 crédits mensuels respectivement. Pour un lecteur qui veut filtrer des soumissions d’auteurs sur la base d’un score affiché en pourcentage, Originality.ai propose une chaîne d’outils mesurable publiquement ; pour un lecteur qui veut un verdict tranché ou une preuve médico-légale, le score n’est qu’une indication probabiliste, ce que l’éditeur dit lui-même dans sa politique de remboursement où le sort d’un crédit reste à sa discrétion.

Verdict d’achat : ce que les deux scores mesurent réellement

L’éditeur publie le 3 juillet 2026 un article de référence signé par le fondateur Jonathan Gillham (originality.ai/blog/ai-accuracy, méthodologie du détecteur) qui résume la situation en une phrase : « The world needs reliable AI detection tools; however, no AI detection tool is ever going to be 100% perfect. » Le score IA est la probabilité, calculée par un grand modèle de langage fine-tuné sur des millions d’exemples, qu’un texte donné ait été écrit par une machine ; ce n’est pas une preuve, c’est un indicateur. Le score plagiat est la fraction de segments qui correspondent à des sources connues du web et à une base interne de contenus indexés ; ce n’est pas non plus une preuve, c’est un indicateur de recoupement.

Pour un lecteur qui doit décider entre Originality.ai et un autre détecteur, les éléments mesurables publiquement sont : le prix facturé en USD sur la page /pricing, la précision affichée par modèle sur la page /blog/ai-accuracy, la politique de conservation des textes dans la politique de confidentialité (Date of Last Amendment 17 juin 2026), et la politique de remboursement laissée à la discrétion de l’éditeur (Date of Last Amendment 16 juillet 2025). Pour un lecteur qui veut un avis sur un texte personnel, ces éléments ne suffisent pas : c’est au lecteur de soumettre son propre texte à l’outil ; la décision ne se prend pas avant cette étape.

Originality.ai : un détecteur IA doublé d’un détecteur de plagiat

Originality.ai Inc. est une société canadienne dont le siège est au 64 Hurontario St, Suite 200, Collingwood, Ontario L9Y 2L6 (Canada, page /about, pied de page). Le fondateur Jonathan Gillham a lancé le premier détecteur commercial d’IA en novembre 2022, « three days before ChatGPT launched », selon l’article /blog/ai-accuracy. Le co-fondateur et CTO est Conor Watt ; la directrice du marketing et des ventes est Maddie Lambert. La société vend, sur la même interface, deux produits distincts.

L’AI Checker est le produit de détection d’IA. La page originality.ai/ai-checker le présente comme breveté (« patented ») et entraîné en continu sur les modèles génératifs récents. La page originality.ai/plagiarism-checker présente le Plagiarism Checker comme un outil de détection de plagiat « plus précis que Grammarly & Copyscape », selon la formulation éditeur relevée le 15/09/2026. Le score rendu par chacun est un pourcentage, et les deux peuvent être demandés sur le même texte en une seule soumission : c’est ce que la FAQ éditeur appelle « AI & Plagiarism check » et qui consomme 2 crédits au lieu de 1.

L’API publique, mentionnée dans la navigation et dans la grille Enterprise, permet d’intégrer les deux scores dans un flux tiers (CMS, plateforme de contenu, plugin éditeur). La page originality.ai/extensions liste les extensions Chrome, Moodle et les intégrations tierces.

Tarifs relevés le 15 septembre 2026, en USD, sans conversion

Le relevé a été fait le 15 septembre 2026 sur la page originality.ai/pricing. Les montants sont en dollars américains, tels qu’affichés. Aucune conversion n’est appliquée.

L’éditeur annonce trois plans payants et un plan gratuit. Le tableau ci-dessous reprend les mensualités publiées et le total annuel facturé.

En facturation mensuelle sans engagement annuel, l’éditeur affiche Pro à 14,95 $ par mois et Enterprise à 179 $ par mois. Le passage à l’annuel divise le coût mensuel par 1,15 environ sur le plan Pro et par 1,31 sur le plan Enterprise, avec une économie affichée de 24 $ sur Pro et 509 $ sur Enterprise. 1 crédit = 100 mots. Les crédits Pro et Enterprise expirent à la fin du mois (« Subscription credits are set to expire at the end of each month if they aren’t used »). Les crédits Pay As You Go, achetés en one-shot, expirent 2 ans après l’achat si non utilisés.

Le coût marginal d’un scan IA seul sur 1 000 mots est de 10 crédits, soit 0,065 $ par scan sur Pro en annuel et 0,07 $ sur Pro en mensuel. Un scan combiné IA + plagiat sur 1 000 mots consomme 20 crédits, soit 0,13 $ en Pro annuel et 0,14 $ en Pro mensuel. Le quota Basic (60 crédits/jour, 3 scans/jour, 2 000 mots/scan) ne permet pas un usage professionnel régulier : il est dimensionné pour tester ponctuellement l’outil, pas pour filtrer des soumissions en volume.

L’éditeur applique le tarif affiché en USD sans conversion automatique. Pour un acheteur français, le coût réel en euros dépend du taux de change appliqué par la banque ou la carte, et de la TVA évent due à l’importation ; aucun équivalent en euros n’est calculé ici.

Quatre modèles actifs et un historique qui explique les chiffres affichés

L’article /blog/ai-accuracy du 3 juillet 2026, signé par Jonathan Gillham, donne l’historique complet des modèles depuis novembre 2022. Quatre modèles sont en service au 15/09/2026.

Le modèle Lite 1.0.2, lancé en septembre 2025, affiche 99 % de précision sur les modèles génératifs phares d’OpenAI, Anthropic/Claude, Gemini et DeepSeek, avec un taux de faux positifs affiché de 0,5 %. Lite est conçu pour distinguer un texte entièrement écrit par IA d’un texte écrit par un humain, en tolérant les corrections grammaticales automatiques (Grammarly et équivalents). Le modèle Turbo 3.0.2, lancé en septembre 2025, affiche 99 %+ de précision sur les mêmes modèles, et une précision mesurée par l’éditeur allant jusqu’à 97 % sur les outils d’« AI humanizer » et « bypasser » ; son taux de faux positifs est de 1,5 %. Turbo est conçu pour les usages à tolérance zero où il faut rattraper un texte reformulé pour échapper au détecteur. Le modèle Academic 0.0.5, lancé en septembre 2025, affiche 99 %+ de précision sur les modèles phares, un taux de faux positifs inférieur à 1 %, et jusqu’à 92 % de précision sur les AI humanizers ; il est conçu pour le monde académique (STEM, code, formules). Le modèle AI Allowance, lancé en juin 2026, est un détecteur à seuil variable : l’utilisateur choisit le pourcentage d’IA toléré (0 %, 5 %, 15 %, 25 % ou 40 %), et l’éditeur affiche 99 %+ de précision à 15 % AI Allowed (le réglage par défaut).

L’article donne la matrice de précision TPR/FPR/FNR publiée par l’éditeur, verbatim, pour les modèles actifs :

La matrice de précision par LLM, sur les modèles phares du marché :

La matrice de précision sur les AI humanizers populaires, citée par l’éditeur :

Ces chiffres sont publiés par Originality.ai sur son blog. La méthode de mesure (taille d’échantillon, équilibre des classes, taux d’accord inter-annotateurs) n’est pas détaillée dans l’article de référence ; elle est dans un benchmark interne non public.

L’historique officiel cite aussi des modèles retirés : 1.1 (novembre 2022, avant ChatGPT, première version GPT-3 entraînée), 1.4 (avril 2023, première détection ChatGPT et GPT-4), 2.0 Standard (août 2023, réduction des faux positifs), 3.0 Turbo (février 2024, précision 98,8 % sur le dataset dur), 1.0.0 Lite (juillet 2024, 98 % de précision), 3.0.1 Turbo (octobre 2024, 99 %+), Multilingual 2.0.0 (mai 2025, 30 langues), 1.0.1 Lite (juin 2025, FPR 0,5 %). Ces modèles sont référencés dans l’article /blog/ai-accuracy mais ne sont plus en service au 15/09/2026.

Politique de remboursement, conservation des textes, sort après suppression

L’éditeur publie deux documents cadres qui encadrent la relation commerciale : une politique de remboursement (Date of Last Amendment 16 juillet 2025) et une politique de confidentialité (Date of Last Amendment 17 juin 2026).

La politique de remboursement (originality.ai/refund-policy) précise que les remboursements sont « at our discretion » et qu’ils peuvent être partiels ou totaux. Les motifs cités sont « Service disruptions, Billing errors, Any other reason we see fit ». Verbatim : « Refunds are reviewed on a case-by-case basis, and a partial or full refund may be granted at our discretion. » Conséquence pratique : un acheteur qui paie un plan annuel et arrête au bout de deux mois n’a pas de garantie contractuelle de remboursement au prorata ; il a une possibilité, soumise à l’appréciation de l’éditeur. L’annulation, en revanche, est possible à tout moment et les crédits restent accessibles jusqu’à la fin de la période de facturation en cours (« your monthly credits and features will be available until the end of the current subscription »).

La politique de confidentialité contient une clause importante pour le lecteur, intitulée « AI Use Disclaimer » : « While our Services may leverage AI and machine learning techniques, we do not use your personal data or any Student Data to train AI or large language models; the only \ »data\ » used is the scans/input text (not any personal information), and ALL users have the option to opt out of the use of their scan/input text to help train and improve our models. » En clair, par défaut, l’éditeur peut utiliser les textes soumis (et seulement les textes, pas les métadonnées personnelles) pour améliorer ses modèles ; un opt-out existe et laisse à l’utilisateur le choix de ne pas contribuer à l’entraînement. La clause précise aussi que les Student Data, dans le cadre d’un accord institutionnel avec une école ou une université, ne sont jamais utilisées pour entraîner les modèles d’IA.

La durée de conservation des scans n’est pas chiffrée dans la politique. Verbatim : « We retain Personal Information only for as long as reasonably necessary to fulfill the purposes described in this Privacy Policy, unless a longer retention period is required or permitted by applicable law. » En pratique, l’éditeur affiche 30 jours d’historique pour les utilisateurs Pro et Pay As You Go, et 365 jours pour les utilisateurs Enterprise (page /pricing). L’utilisateur Enterprise peut donc voir ses scans pendant un an ; l’utilisateur Pro, un mois.

Ce que les études tierces citées par l’éditeur mesurent réellement

L’article /blog/ai-accuracy cite sept études publiées par des tiers académiques ou sectoriels, avec la précision affichée par Originality.ai dans chaque étude. La page ne fait pas de palmarès : elle donne la précision publiée et le comparateur cité, sans porter de jugement personnel.

La précision citée par Originality.ai dans ces études varie de 85 % à 100 %, sur des datasets différents (médical, juridique, académique, dentaire, multilingue). Aucune de ces études n’est en français ; la page de référence ne chiffre pas la précision sur des textes en français. Conséquence pour le lecteur : un texte français soumis à Originality.ai est mesuré par un modèle entraîné principalement sur de l’anglais, et la précision affichée dans les tableaux précédents ne s’applique pas directement à un texte français.

L’article cite aussi une décision FTC 2025 contre Workado / Content at Scale / BrandWell, dont le chiffre de « 98 % accuracy » a été ramené à 53 % en test indépendant. Originality.ai positionne sa propre publication de chiffres comme une réponse à ce type de pratiques ; la mention est conservée telle quelle ; elle relève du propos public de l’éditeur.

Repères pour aller plus loin

Pour mesurer soi-même le score d’un texte personnel sans ouvrir de compte : utiliser le périmètre gratuit Basic (3 scans par jour, 2 000 mots par scan) sur un texte dont l’origine est connue (humain ou machine), et comparer le score IA affiché au score plagiat affiché. Les deux scores sont indépendants et obéissent à des méthodes différentes : le score IA est probabiliste, le score plagiat est lexical.

Pour vérifier l’effet d’un reformulateur sur le score IA : soumettre le même texte avant et après passage dans un outil de paraphrase (Undetectable AI, QuillBot, ou un AI humanizer), et noter la variation du score. La grille éditeur affiche une précision de 80 à 97 % sur les AI humanizers selon le modèle Originality.ai choisi ; elle mesure la détection des textes reformulés, pas l’indétectabilité garantie.

Pour les autres outils de la même famille sur CyberSDF : l’avis Wisewand traite la génération de texte, l’avis GPTZero traite la détection IA en français, l’avis Undetectable AI traite la reformulation qui promet l’indétectabilité, et l’avis QuillBot traite la paraphrase généraliste ; la famille d’avis se parcourt depuis les pages sur la rédaction assistée par IA.

La grille tarifaire et les chiffres de précision publiés par Originality.ai ont été relevés le 15 septembre 2026. L’article de référence /blog/ai-accuracy date du 3 juillet 2026 ; les modèles actifs Lite 1.0.2, Turbo 3.0.2 et Academic 0.0.5 datent de septembre 2025, et AI Allowance de juin 2026. La politique de confidentialité a été amendée le 17 juin 2026, et la politique de remboursement le 16 juillet 2025.