ChatGPT laisse-t-il des traces ? Les 3 indices qui peuvent révéler l'utilisation de l'IA

Vous utilisez ChatGPT pour rédiger vos e-mails professionnels, préparer vos rapports, corriger vos documents ou produire du contenu pour votre entreprise ? Vous pensez peut-être qu'il suffit de copier le résultat, de le coller dans Word et de modifier quelques phrases pour que personne ne puisse savoir que vous avez utilisé une intelligence artificielle.

Pourtant, l'utilisation d'une IA peut laisser plusieurs indices techniques. Certains se trouvent dans les propriétés des fichiers, d'autres dans les liens que vous partagez. Et, dans certaines régions, une technologie développée par OpenAI peut même intégrer une signature statistique invisible directement dans le texte généré.

Une affaire littéraire survenue en France et au Québec en 2026 a récemment remis cette question au centre du débat. Un roman vendu à près de 65 000 exemplaires a conduit son éditeur à enquêter sur l'utilisation éventuelle de l'intelligence artificielle dans son processus d'écriture.

Mais avant de considérer que chaque document rédigé avec ChatGPT est automatiquement identifiable, il faut comprendre ce que ces traces révèlent réellement, comment elles fonctionnent et surtout quelles sont leurs limites.

1. L'affaire Thélyson Orélien : quand les fichiers de travail deviennent des indices

Tout commence avec un roman intitulé C'était ça ou mourir, écrit par Thélyson Orélien. Publié au Québec puis en France chez Grasset, le livre connaît un important succès commercial. Il remporte notamment le prix du Roman Fnac 2026 et se retrouve au cœur de la rentrée littéraire française.

Le 21 septembre 2026, un compte anonyme sur le réseau social X, baptisé « Balance ton Claude », publie des accusations concernant l'utilisation de l'intelligence artificielle dans la rédaction du roman. Pour étayer ses affirmations, le compte s'appuie notamment sur Pangram, un outil de détection de textes générés par IA.

Les résultats présentés sur les réseaux sociaux suggèrent alors qu'une grande partie du texte aurait été produite par une intelligence artificielle. L'affaire prend rapidement de l'ampleur. Le livre fait l'objet de nombreuses discussions et son auteur conteste les accusations concernant la rédaction de son roman.

Il faut toutefois distinguer deux choses : un détecteur qui estime la probabilité qu'un texte ait été généré par une IA et des éléments techniques retrouvés dans les documents de travail. Un score de détection, même élevé, ne constitue pas à lui seul une preuve irréfutable.

Le 21 octobre 2026, les éditions du Boréal, l'éditeur québécois à l'origine de la publication, annoncent une nouvelle étape. Après avoir rassemblé les versions de travail disponibles du roman et commandé une analyse externe, la maison affirme avoir découvert des traces de balises d'intelligence artificielle dans les métadonnées de certains documents.

La décision est lourde : l'éditeur annonce mettre fin à sa collaboration avec l'auteur et ne plus réimprimer le livre. Il précise cependant ne pas savoir dans quelle mesure l'intelligence artificielle aurait participé à la création du roman.

Thélyson Orélien, de son côté, a maintenu sa position et contesté les accusations concernant la génération de passages de son livre par une IA. Il avait notamment reconnu avoir utilisé des outils pour ses recherches, tout en niant que des phrases du roman aient été créées par une intelligence artificielle.

Cette affaire ne démontre donc pas que chaque texte assisté par une IA est détectable. Elle montre en revanche qu'un fichier de travail peut contenir des informations techniques qui ne sont pas visibles dans le texte affiché à l'écran.

2. Première trace : les métadonnées et le temps d'édition dans Word

La première catégorie d'indices se trouve dans les métadonnées des documents numériques. Lorsque vous créez un fichier avec Microsoft Word, le logiciel peut enregistrer différentes informations concernant ce document.

Ces informations sont appelées métadonnées. Elles ne correspondent pas au contenu visible de votre texte. Elles décrivent plutôt certaines caractéristiques du fichier et de son historique.

Selon le logiciel et le format utilisé, les propriétés d'un document Office peuvent notamment contenir :

• Le nom de l'auteur ou du dernier utilisateur ayant enregistré le document.
• La date de création du fichier.
• La date de dernière modification.
• Le nombre de révisions.
• Le nombre de mots et de caractères.
• Le temps total d'édition enregistré par l'application.
• D'autres propriétés personnalisées ou informations techniques.

Sur certaines versions de Word, vous pouvez consulter ces informations depuis Fichier → Informations → Propriétés → Propriétés avancées. L'onglet Statistiques permet notamment d'afficher certaines données relatives au document.

Pourquoi le temps d'édition peut-il attirer l'attention ?

Imaginons qu'un responsable demande à un collaborateur de rédiger un rapport de dix pages. Le document reçu contient plusieurs milliers de mots, des paragraphes structurés et une présentation particulièrement soignée.

En consultant les propriétés du fichier, il découvre un temps total d'édition étonnamment faible. Cela peut naturellement susciter des questions sur la manière dont le document a été produit.

Une rédaction très rapide peut notamment être compatible avec un processus dans lequel un utilisateur a demandé à une IA de produire une première version, avant de la copier dans Word.

Mais attention : le temps d'édition de Word n'est pas un chronomètre qui mesure précisément le temps de réflexion ou de travail humain. Il s'agit d'une statistique gérée par le logiciel. Elle peut être influencée par les copies de fichiers, les changements de format, les versions du logiciel, les manipulations et les méthodes de sauvegarde.

Un document rédigé ailleurs puis importé dans Word peut ainsi présenter un historique très différent de celui d'un document écrit directement dans le logiciel.

De la même manière, un temps d'édition très court ne prouve pas qu'une IA a été utilisée. Une personne peut rédiger rapidement un document à partir de notes déjà préparées, d'un ancien modèle ou d'un texte écrit dans une autre application.

À retenir : les métadonnées peuvent fournir des indices sur l'historique d'un fichier. Elles ne permettent pas, à elles seules, de reconstituer avec certitude la méthode de rédaction ni d'identifier l'auteur réel de chaque phrase.

3. Deuxième trace : les liens qui révèlent parfois leur provenance

Le deuxième indice est beaucoup plus discret. Il peut se trouver dans une adresse Internet que vous copiez depuis une réponse de ChatGPT.

Pour comprendre ce mécanisme, il faut connaître les paramètres de suivi présents dans certaines URL. Vous avez peut-être déjà rencontré des adresses contenant des éléments comme :

?utm_source=google, ?utm_source=newsletter ou encore ?utm_source=chatgpt.com.

Ces paramètres appartiennent à une famille de paramètres appelée UTM, pour Urchin Tracking Module. Ils sont principalement utilisés dans le marketing numérique et l'analyse du trafic web.

À quoi servent les paramètres UTM ?

Lorsqu'une entreprise partage un lien dans une campagne publicitaire, une newsletter ou une publication sur les réseaux sociaux, elle peut ajouter des paramètres à l'adresse de destination.

Ces informations permettent notamment aux outils d'analyse de comprendre d'où provient une visite. Une entreprise peut ainsi distinguer le trafic provenant d'une campagne e-mail, d'une publicité ou d'un autre canal de communication.

Certains liens fournis dans des réponses ou des résultats associés à ChatGPT peuvent contenir un paramètre tel que utm_source=chatgpt.com. Si vous copiez et transmettez l'adresse complète dans un e-mail, un rapport ou un document, ce paramètre peut rester visible.

Une personne attentive peut alors constater que le lien a été partagé dans un contexte associé à ChatGPT.

Un paramètre UTM ne prouve cependant pas qu'un texte a été écrit par une IA

Il faut apporter une nuance essentielle : un paramètre UTM indique une information de provenance ou de suivi associée au lien. Il ne démontre pas que le contenu de votre document a été généré par ChatGPT.

Un professionnel peut parfaitement utiliser ChatGPT pour trouver une source, puis rédiger lui-même une analyse originale. À l'inverse, un texte généré par une IA peut contenir des liens qui ne comportent aucun paramètre UTM.

De plus, tous les liens partagés dans ChatGPT ne contiennent pas nécessairement ce type de paramètre. Leur présence dépend du contexte et de la manière dont l'adresse a été produite ou transmise.

Le vrai problème est donc moins l'existence du paramètre que l'habitude de partager des liens sans vérifier leur contenu. Dans un contexte professionnel, il est préférable de contrôler les adresses, de vérifier les sources et de s'assurer que les références utilisées correspondent réellement aux affirmations présentées.

Cette précaution est particulièrement importante pour les rapports, les propositions commerciales, les études de marché et les documents transmis à des clients.

4. Troisième trace : textGrain, la signature statistique invisible de ChatGPT

Le troisième mécanisme est probablement le plus surprenant. Contrairement aux métadonnées d'un fichier ou aux paramètres présents dans une adresse Internet, cette technologie ne repose pas sur une information ajoutée autour du texte.

Elle agit directement sur la manière dont le modèle choisit les mots qu'il produit.

Le 5 octobre 2026, OpenAI a présenté son approche concernant les règles européennes de traçabilité des contenus générés par intelligence artificielle. L'entreprise a notamment expliqué le fonctionnement de sa technologie de watermarking textuel appelée textGrain.

Comment fonctionne textGrain ?

Lorsqu'un modèle de langage génère une phrase, il ne choisit pas simplement le mot suivant au hasard. Il calcule des probabilités pour différents mots ou fragments de mots possibles, puis sélectionne une suite en fonction de ces probabilités et de son processus de génération.

textGrain modifie subtilement cette sélection. La technologie influence statistiquement les choix de mots ou de fragments de mots afin de créer un motif particulier dans le texte produit.

Pris isolément, un choix de mot ne révèle rien de particulier. Mais sur un passage suffisamment long, l'accumulation de ces choix peut former une signature statistique qu'un système spécialisé est capable de rechercher.

Cette signature n'est pas une suite de caractères cachés. Elle ne consiste pas à ajouter des espaces invisibles, des symboles secrets ou des ponctuations inhabituelles dans le texte.

Elle repose sur la distribution des choix linguistiques effectués pendant la génération. C'est précisément ce qui la différencie d'une simple métadonnée.

Pourquoi le copier-coller ne suffit-il pas à supprimer cette signature ?

Si vous copiez un texte contenant un watermark textuel et que vous le collez dans Word, Google Docs ou un e-mail, vous ne supprimez pas automatiquement le signal statistique.

La raison est simple : la signature est liée aux choix de mots présents dans le texte lui-même, et non à des caractères invisibles attachés au fichier d'origine.

OpenAI précise toutefois que des modifications importantes, une reformulation ou une traduction peuvent rendre la détection moins fiable. Même un texte conservé à l'identique ne garantit pas qu'un détecteur retrouvera systématiquement le signal.

Cette technologie concerne-t-elle tous les utilisateurs de ChatGPT ?

Non. C'est une précision particulièrement importante.

Dans son annonce du 5 octobre 2026, OpenAI a expliqué son déploiement progressif du watermarking textuel pour les sorties éligibles de ChatGPT et Codex dans l'Union européenne. L'entreprise a également indiqué que les clients de son API pourraient activer cette fonctionnalité pour certains modèles, partout dans le monde, sur une base volontaire.

Il ne faut donc pas conclure que chaque réponse produite par ChatGPT, dans tous les pays et dans toutes les configurations, porte automatiquement cette signature.

La disponibilité dépend notamment de la région, du modèle, du service utilisé, du type de sortie et du calendrier de déploiement.

Autre limite : OpenAI indique que l'accès à son détecteur textuel est initialement réservé à des chercheurs et à des organisations spécialisées approuvées. Il ne s'agit donc pas d'un outil public permettant à n'importe quel employeur de vérifier instantanément tous les textes reçus.

5. Un détecteur d'IA ne peut pas toujours déterminer qui a écrit un texte

Il est tentant de penser qu'un outil capable de détecter une signature d'IA peut automatiquement désigner l'auteur d'un texte. Ce serait une erreur.

Les technologies de détection répondent à des questions différentes. Un détecteur statistique peut estimer si un texte ressemble à une production générée par un modèle. Un watermark peut signaler qu'un modèle compatible a probablement généré ou traité un passage. Une analyse des métadonnées peut révéler certaines informations relatives à un fichier.

Aucun de ces éléments ne répond nécessairement à toutes les questions que l'on peut se poser sur la rédaction d'un document.

Par exemple, imaginons qu'une personne rédige elle-même un rapport de vingt pages et utilise ChatGPT uniquement pour reformuler trois paragraphes. Un signal de provenance détecté dans une partie du texte ne permet pas de conclure que l'ensemble du rapport a été écrit par une IA.

De même, une personne peut utiliser un assistant pour corriger l'orthographe, améliorer la lisibilité, traduire un passage ou organiser ses idées. Ces usages sont très différents d'une rédaction entièrement automatisée.

OpenAI précise d'ailleurs que son watermark ne mesure pas la contribution humaine, ne révèle pas l'identité de l'utilisateur et ne détermine pas la proportion du texte produite par le modèle.

Il ne faut pas non plus confondre les détecteurs de textes générés par IA avec les outils de détection du plagiat. Un texte peut être original tout en ayant été généré par une IA. Inversement, un texte écrit par un humain peut contenir des passages copiés sans attribution.

6. Pourquoi ces traces changent la manière de travailler avec l'IA

L'utilisation de l'intelligence artificielle est devenue courante dans de nombreux métiers. Les entrepreneurs s'en servent pour préparer des propositions commerciales, les responsables marketing pour structurer des campagnes, les développeurs pour analyser du code et les équipes administratives pour produire des documents.

Cette évolution n'a rien d'anormal. L'IA peut faire gagner du temps, faciliter la recherche d'informations et améliorer certains processus de travail.

Le problème apparaît lorsque les utilisateurs considèrent les résultats produits par un assistant comme des documents automatiquement fiables, vérifiés et prêts à être transmis.

Un texte généré peut contenir des informations fausses, des références inexistantes, des approximations ou des formulations inadaptées à son destinataire. Il peut également révéler une utilisation de l'IA que son auteur n'avait pas prévu de mentionner.

Dans un environnement professionnel, il est donc nécessaire de mettre en place une méthode de travail claire.

• Vérifier les informations : les chiffres, les citations, les références et les sources doivent être contrôlés avant toute diffusion.
• Relire les documents : un résultat généré ne doit pas être considéré comme une version finale par défaut.
• Conserver le travail humain : l'expertise, les décisions et la responsabilité doivent rester clairement attribuées.
• Respecter les règles internes : certaines entreprises, écoles, administrations ou clients imposent des conditions particulières concernant l'utilisation de l'IA.
• Protéger les données : il faut éviter de transmettre des informations confidentielles à des outils qui ne sont pas autorisés pour cet usage.

Pour une entreprise, l'enjeu n'est donc pas simplement de savoir si un collaborateur a utilisé ChatGPT. Il est surtout de savoir si le document final est fiable, conforme aux exigences du métier et validé par une personne compétente.

7. L'intelligence artificielle ne remplace pas la responsabilité professionnelle

Il existe une différence fondamentale entre utiliser une technologie pour accélérer son travail et lui déléguer entièrement son jugement.

Un entrepreneur peut demander à une IA de préparer une première version de sa proposition commerciale. Mais il doit encore vérifier que les engagements annoncés correspondent réellement à ses services, que les tarifs sont exacts et que les besoins du client ont été correctement compris.

Un responsable marketing peut demander à un modèle de proposer plusieurs idées de campagnes. Mais il reste responsable de la stratégie, du positionnement, du budget et de la cohérence des messages.

Un développeur peut utiliser l'IA pour générer du code. Mais il doit encore comprendre l'architecture, vérifier les dépendances, contrôler les permissions et tester la sécurité de l'application.

Dans chacun de ces exemples, l'intelligence artificielle joue un rôle d'assistance. Elle peut accélérer l'exécution, mais elle ne garantit pas que le résultat soit pertinent.

C'est aussi pourquoi une entreprise ne devrait pas évaluer uniquement la quantité de documents produits ou la vitesse de rédaction. La qualité du résultat, sa vérifiabilité et son adéquation avec les objectifs réels sont beaucoup plus importantes.

Chez NERIX, cette distinction est essentielle dans la conception de solutions numériques. L'intelligence artificielle peut contribuer à automatiser des tâches, à améliorer certains processus et à accélérer le développement. Mais une solution professionnelle nécessite toujours une réflexion sur les besoins, l'architecture, la sécurité et l'expérience utilisateur.

8. Comment utiliser ChatGPT de manière responsable dans son entreprise ?

Plutôt que de chercher à dissimuler systématiquement l'utilisation de l'intelligence artificielle, les entreprises ont intérêt à définir des règles adaptées à leurs activités.

La première étape consiste à identifier les tâches pour lesquelles l'IA apporte une réelle valeur ajoutée. La rédaction d'une première version, la synthèse de documents non confidentiels, la préparation d'un plan ou la génération d'idées peuvent être de bons cas d'utilisation.

La deuxième étape consiste à définir les limites. Certains documents peuvent contenir des informations sensibles, des données personnelles, des éléments contractuels ou des informations financières qui ne doivent pas être partagés avec un outil non autorisé.

La troisième étape consiste à prévoir une validation humaine. Les documents importants doivent être relus et vérifiés par une personne qui maîtrise réellement le sujet.

Enfin, il est utile de définir les situations dans lesquelles l'utilisation de l'IA doit être déclarée. Les règles peuvent être différentes selon qu'il s'agit d'un document interne, d'un travail académique, d'une publication, d'une prestation facturée ou d'un document réglementé.

Une politique claire évite les malentendus et permet aux collaborateurs de profiter des avantages de l'IA sans créer de risques inutiles.

Conclusion : les traces de l'IA ne sont qu'une partie du problème

L'affaire Thélyson Orélien montre que les débats autour de l'intelligence artificielle ne concernent plus uniquement la qualité des textes générés. Ils touchent également à la provenance des contenus, à la transparence et à la confiance entre les personnes qui produisent un document et celles qui le reçoivent.

Les métadonnées peuvent révéler certaines informations sur un fichier. Les paramètres UTM peuvent indiquer l'origine d'un lien. Les technologies comme textGrain peuvent intégrer un signal statistique dans certains textes générés par ChatGPT.

Mais ces mécanismes ont des limites. Aucun ne permet, à lui seul, de déterminer avec certitude qui a écrit chaque phrase, quelle proportion d'un document provient d'une IA ou si le travail humain a été suffisant.

La véritable question n'est donc pas de savoir comment faire disparaître toutes les traces de l'intelligence artificielle. Elle est de savoir comment l'utiliser correctement, avec transparence, méthode et responsabilité.

Car dans le monde professionnel, un document ne vaut pas uniquement par la vitesse à laquelle il a été produit. Il vaut surtout par la qualité des informations qu'il contient et par la compétence de la personne qui en assume le contenu.

Vous souhaitez intégrer l'intelligence artificielle dans votre activité ?

L'intelligence artificielle peut faire bien plus que rédiger des textes. Elle peut contribuer à automatiser des tâches répétitives, structurer des processus, améliorer la gestion de votre entreprise et faciliter le développement de vos outils numériques.

Encore faut-il identifier les bons usages et concevoir des solutions adaptées à vos besoins réels.

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