Le plagiat a encore de l’avance sur l’intelligence artificielle

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Les outils informatiques qui promettent de détecter le plagiat sont-ils aussi efficaces qu’ils le prétendent?
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Publié 10/04/2019 par Agence Science-Presse

Les outils informatiques qui promettent de détecter le plagiat sont-ils aussi efficaces qu’ils le prétendent?

Pour une experte allemande qui les teste depuis 15 ans, c’est loin d’être sûr: les résultats sont «souvent difficiles à interpréter, difficiles à naviguer et parfois simplement faux».

Son opinion aura d’autant plus d’impacts qu’elle a été publiée le 27 mars dans la prestigieuse revue Nature.

Relecteur humain

Bien qu’elle n’ait pas de données à offrir, précisément parce que ce sont des choses, écrit-elle, impossibles à évaluer, Debora Weber-Wulff enjoint les éditeurs de revues scientifiques et les universités qui utilisent ces outils — souvent vendus à fort prix — à la plus grande prudence.

«Un logiciel ne peut pas déterminer le plagiat. Il peut seulement pointer certains cas de textes similaires. Ces systèmes peuvent être utiles pour signaler des problèmes, mais pas pour distinguer entre originalité et plagiat. La décision doit être prise par une personne. La méthode la plus importante pour découvrir du plagiat est de lire un texte et d’étudier les références, à la recherche d’incohérences.»

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Phrases courantes

Parmi les erreurs que commettent les systèmes: des phrases couramment utilisées qui sont interprétées à tort comme du plagiat et des institutions dont le nom est démesurément long.

Mais le système sera aussi incapable de détecter du plagiat si la source n’existe qu’en version imprimée ou ne lui est pas accessible (par exemple, si le texte original est dans une base de données à laquelle sa compagnie n’est pas abonnée).

Et un texte traduit peut passer entre les mailles du filet.

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