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Conçu pour les étudiants, les rédacteurs et les chercheurs

Détecteur de code IA de ZeroTell · des preuves vérifiables

Collez une fonction, un fichier ou un devoir entier. Nous mesurons les habitudes de style que les assistants IA ont tendance à laisser, demandons à un modèle de relire le code ligne par ligne et vous montrons exactement pourquoi l'estimation est arrivée à ce résultat.

0 lignes de code

Signal de probabilité d'IA

C'est un signal, pas une preuve. Du code propre et bien commenté, écrit par une personne soigneuse, peut sembler « généré par une IA », et du code IA retouché peut sembler humain. N'accusez jamais quelqu'un sur la seule base de ce rapport.

Votre rapport apparaîtra ici : une fourchette de probabilité, des notes sur des lignes précises et chaque signal de style que nous avons mesuré.

Comment fonctionne le Détecteur de code IA

  1. Collez du code ou importez un fichier

    Python, JavaScript, TypeScript, Java, C, C++, C#, Go, Rust, PHP, Ruby, Kotlin, Swift et SQL sont reconnus automatiquement. Vous pouvez aussi choisir la langue vous-même.

  2. Nous mesurons les habitudes de style

    La densité et la formulation des commentaires, la cohérence des noms, l'échafaudage, les modèles de docstrings, la gestion défensive des erreurs et la dispersion de la longueur des lignes sont comptés de la même manière à chaque fois.

  3. Un modèle relit le code

    Il lit le code numéroté parallèlement à ces mesures et rédige de courtes notes sur les lignes qui ressortent, pour ou contre une génération par IA.

  4. Vous obtenez une fourchette et les raisons

    Le résultat est une probabilité faible, moyenne ou élevée, jamais un pourcentage précis factice, avec les preuves listées pour que vous puissiez juger par vous-même.

Ce que montre le rapport

  • Une fourchette de probabilité

    Faible, moyenne ou élevée. Le style du code n'est pas une empreinte digitale : un pourcentage revendiquerait une précision qu'aucun détecteur ne possède.

  • Signaux de style mesurés

    Chaque signal indique ce qui a été compté, par exemple combien de commentaires décrivent le code, afin que l’estimation ne soit jamais une boîte noire.

  • Notes ligne par ligne

    L’examen pointe des zones précises, comme une docstring modèle ou un affichage d’erreur générique, avec leurs numéros de ligne.

  • Des indices d’origine humaine aussi

    Des commentaires concis, des TODO contextualisés et un nommage incohérent comptent comme des indices d’écriture humaine et sont eux aussi signalés.

Qui l’utilise

  • Enseignants en informatique

    Obtenez un point de départ pour une conversation avec un étudiant, ainsi que des lignes précises sur lesquelles l’interroger.

  • Étudiants

    Repérez les habitudes de votre propre code qui pourraient le faire passer pour généré avant de le rendre.

  • Équipes de recrutement

    Examinez les tests à faire chez soi avec des éléments à discuter lors de l’entretien de suivi, plutôt qu’un simple score.

  • Mainteneurs de projets open source

    Repérez les contributions qui méritent un examen plus attentif des licences et de la couverture de tests.

Questions fréquentes

Non. Aucun outil ne le peut. Le rapport est un signal fondé sur des habitudes de style, et des développeurs expérimentés qui commentent soigneusement et suivent un guide de style produisent souvent un code qui semble « écrit par une IA ». Utilisez-le pour décider quoi demander, pas comme preuve à lui seul.

Un pourcentage suggère une précision que l’analyse de style ne peut pas fournir. Faible, moyen et élevé décrivent honnêtement la force avec laquelle les signaux pointent dans une direction.

La densité des commentaires, leur formulation, l’uniformité du nommage, le code répétitif comme les blocs d’exemple d’utilisation, les docstrings modèles, la verbosité de la gestion des erreurs et la régularité de la longueur des lignes. Chacun est présenté avec les chiffres qui le sous-tendent.

Python, JavaScript, TypeScript, Java, C, C++, C#, Go, Rust, PHP, Ruby, Kotlin, Swift et SQL sont détectés automatiquement. Les autres langages bénéficient tout de même de l’analyse du modèle et des signaux indépendants du langage.

Pas avec les offres Pro* (*usage raisonnable : jusqu’à 300 exécutions par jour pour les outils d’écriture, d’étude et de code). Sans offre, chaque vérification consomme 2 crédits. Sans compte, vous pouvez lancer un aperçu gratuit des 150 premières lignes, et un compte gratuit donne droit à 3 aperçus par jour au maximum là où l’aperçu est disponible. Le rapport complet nécessite une offre ou des crédits. Vous pouvez vérifier jusqu’à 20 000 caractères à la fois.

Les fichiers importés sont lus dans votre navigateur et envoyés sous forme de texte pour la vérification. Votre code est transmis à notre fournisseur d’IA pour l’analyse et n’est ni publié ni ajouté à une base de données.

Examinez les éléments, puis décidez

Collez du code et obtenez une fourchette de probabilité avec les raisons qui la justifient.

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