Grammarly AI Detector : Le Vérificateur est-il Fiable pour vos Textes ? (2026)

Depuis deux ans, la frontière entre écriture humaine et assistance algorithmique s’est brouillée, au point de devenir un sujet de preuve. Dans les universités, les rédactions et les entreprises, on ne demande plus seulement si un texte est “bon”. On veut savoir qui l’a produit, comment, et avec quel degré d’autonomie. Dans ce climat, Grammarly a ajouté un détecteur d’IA à sa boîte à outils, avec une promesse implicite : apporter de la clarté là où la suspicion s’installe. L’enjeu dépasse la simple curiosité technique. Il touche au plagiat, à la loyauté académique, aux obligations contractuelles, et même à la confiance entre éditeurs et auteurs.

Or, un vérificateur n’a de valeur que s’il tient la route face à des textes réalistes : des contenus édités, mélangés, paraphrasés, et parfois réécrits après passage dans ChatGPT. Les tests récents montrent un tableau nuancé : Grammarly se révèle utile pour repérer un texte très humain, mais hésite dès que l’écriture devient hybride. Dans les pages qui suivent, l’objectif est simple : juger la précision de Grammarly comme on évalue une preuve, puis situer l’outil face aux solutions spécialisées. Au bout du compte, une question guide tout : ce contrôle est-il fiable pour vos textes, et pour vos risques ?

En bref

• Grammarly a lancé son vérificateur IA en août 2024, porté par sa réputation d’assistant d’écriture.

• En pratique, l’analyse est rapide et intégrée, mais la précision globale observée reste faible (33 % sur une batterie de tests).

• Grammarly identifie très bien le contenu humain (100 % dans les tests), mais sous-estime souvent l’aide IA dans les textes mixtes.

• La limite de 1000 mots et la sensibilité aux textes paraphrasés réduisent sa valeur probatoire en matière de plagiat.

• Des outils spécialisés dépassent Grammarly en précision, notamment un “Détecteur d’IA indétectable” annoncé à 100 % sur le panel testé.

• Pour l’académique et le juridique, Grammarly sert de tri rapide, mais il doit être doublé pour limiter les erreurs.

Présentation du lancement et de l’intérêt du Grammarly AI Detector en 2026

Contexte du lancement du détecteur d’IA par Grammarly en août 2024

En août 2024, Grammarly a officialisé un module de détection, dans une période où l’écriture assistée s’installait partout. Les établissements d’enseignement multipliaient les chartes, tandis que les entreprises ajoutaient des clauses sur l’usage d’IA dans les livrables. Ainsi, le besoin d’un signal, même imparfait, s’est imposé.

Le positionnement de Grammarly était logique : l’outil corrige déjà la grammaire, le style et le ton. Dès lors, ajouter une analyse d’origine du texte semblait une extension naturelle. Toutefois, cette bascule change la nature du service : on passe d’un assistant d’écriture à un dispositif qui peut influencer une décision disciplinaire ou contractuelle. La question de la précision devient donc centrale, et pas seulement “marketing”.

Ce contexte explique l’intérêt actuel : une détection intégrée rassure, mais elle doit résister aux cas réels, notamment ceux liés au plagiat et aux paraphrases. La section suivante éclaire pourquoi Grammarly bénéficie d’un capital confiance particulier.

La notoriété et la fiabilité reconnue de Grammarly dans l’aide à la rédaction

Depuis des années, Grammarly s’est imposé comme un repère pour l’écriture en anglais, puis dans des usages plus larges via ses environnements. Sa force tient à des corrections cohérentes, une ergonomie stable, et des suggestions de tonalité utiles pour des contextes professionnels. En pratique, beaucoup d’utilisateurs associent Grammarly à une forme de sécurité rédactionnelle.

Cette notoriété crée un effet de transfert : si Grammarly est bon en grammaire, on suppose qu’il sera bon comme détecteur d’IA. Or, les compétences techniques diffèrent. Une correction linguistique repose sur des règles et des modèles, alors qu’une détection d’origine exige une analyse probabiliste, sensible aux styles, aux sujets et aux réécritures.

Dans un cabinet qui traite des litiges de plagiat, on voit souvent ce biais : un badge “Grammarly” est pris comme un sceau. Pourtant, la fiabilité d’un outil dépend de son domaine, et la précision doit être mesurée séparément. D’où l’intérêt de comprendre pourquoi la demande explose.

Pourquoi une fonction de détection d’IA suscite un intérêt croissant

Le problème n’est pas l’IA en soi, mais l’opacité des usages. Un étudiant peut s’appuyer sur ChatGPT pour structurer un plan, puis rédiger seul. À l’inverse, un texte peut être quasi intégralement produit par IA, puis “humanisé” à la marge. Entre les deux, la gradation est large, et l’écriture devient difficile à attribuer.

Dans les médias, les rédactions ont renforcé leurs procédures, car un contenu faux mais “bien écrit” circule vite. Côté entreprise, des documents commerciaux issus d’IA peuvent poser un risque de plagiat ou de violation de confidentialité. Par conséquent, un outil qui fournit un indice d’origine attire immédiatement l’attention.

L’intérêt tient aussi à la rapidité : un contrôle instantané, intégré à Grammarly, évite de multiplier les onglets. Cependant, plus la décision est lourde, plus la précision doit suivre. Ce point mène directement aux questions que se posent les utilisateurs selon leur profil.

Questions clés sur la fiabilité du Grammarly AI Checker pour différents utilisateurs

Pour un enseignant, la question prioritaire est simple : la précision permet-elle d’ouvrir un signalement sans risque d’injustice ? Pour un étudiant, l’enjeu est inverse : éviter un faux positif, surtout quand l’écriture est soignée. Dans le monde de l’édition, le besoin porte sur la traçabilité et le plagiat, avec une exigence de cohérence sur des lots de textes.

Les créateurs de contenu, eux, cherchent souvent un contrôle “qualité” : leur texte ressemble-t-il trop à un gabarit IA ? Enfin, en entreprise, l’audit vise la conformité : usage autorisé, absence de plagiat, et cohérence avec la charte interne. Ainsi, Grammarly est attendu sur des usages très différents.

Le cœur du sujet se résume en quatre interrogations : quel niveau de précision sur les textes 100 % IA, quelle robustesse sur l’hybride, quelle stabilité selon le style, et quelle valeur probatoire en cas de contestation. Pour y répondre, il faut d’abord comprendre comment fonctionne l’outil de Grammarly.

Fonctionnement et spécificités techniques du Grammarly AI Checker en 2026

Mode d’intégration et principales fonctionnalités du détecteur d’IA

Le Grammarly AI Checker s’inscrit dans une intégration directe à l’écosystème Grammarly. Concrètement, l’utilisateur colle son texte dans une zone dédiée, ou passe via les interfaces déjà familières. Cette intégration réduit la friction, car l’analyse cohabite avec les corrections d’écriture.

Parmi les fonctionnalités, on retrouve une estimation chiffrée, une mise en évidence des segments suspects, et une restitution immédiate. Ce fonctionnement favorise un usage “premier tri”. De plus, l’outil s’insère dans un flux de travail où l’on réécrit, puis on re-teste, ce qui séduit les équipes de contenu.

Cependant, cette simplicité masque un point crucial : l’analyse repose sur des signaux statistiques. Donc, le résultat doit être lu comme un indicateur, pas comme une preuve définitive de plagiat. Pour évaluer sa portée, il faut regarder les limites techniques annoncées.

Limites techniques : analyse jusqu’à 1000 mots et plateformes compatibles

En version gratuite, Grammarly limite l’analyse à 1000 mots. Cette contrainte pèse dès qu’un mémoire, un rapport, ou un dossier juridique dépasse quelques pages. Certes, on peut découper, mais alors on perd une vision globale, et l’outil peut varier d’un extrait à l’autre.

Sur les plateformes, Grammarly vise une compatibilité large : web, desktop et mobile selon les environnements. Cette ubiquité renforce l’intégration et répond aux utilisateurs nomades. Néanmoins, plus l’accès est facile, plus le risque de surconfiance augmente, surtout si la précision n’est pas stable.

Dans un cas concret, une agence a scindé un livre blanc en dix blocs de 900 mots. Résultat : des scores divergents, alors que l’écriture provenait d’un même processus. Autrement dit, la limite de longueur influence l’interprétation, et cela compte dans la gestion du plagiat.

Indications fournies : pourcentage de contenu IA et mise en évidence des phrases

Grammarly affiche un pourcentage de probabilité, puis surligne certaines phrases. Cette visualisation aide à cibler l’écriture à retravailler, surtout pour des contenus destinés au public. Toutefois, la tentation est forte d’assimiler le chiffre à une certitude, alors qu’il reste un score statistique.

La mise en évidence pose aussi une question pratique : une phrase peut être “suspecte” simplement parce qu’elle est très neutre, ou parce qu’elle suit un format académique. De plus, une reformulation humaine peut conserver des structures similaires à celles de ChatGPT. Donc, une analyse phrase par phrase peut induire des surinterprétations.

En matière de plagiat, ce point est sensible. Un segment surligné peut pousser à accuser, alors qu’il s’agit d’un passage factuel banal. Ainsi, la valeur du surlignage dépend directement de la précision globale du modèle, ce que les tests vont éclairer.

Accessibilité et usage pratique dans l’écosystème Grammarly

L’intérêt majeur de Grammarly reste l’intégration fluide : un même espace pour corriger l’orthographe, ajuster le ton, puis lancer le contrôle IA. Pour les utilisateurs réguliers, ce “tout-en-un” fait gagner du temps, surtout en production éditoriale.

Cette accessibilité favorise aussi des routines : on écrit, on corrige, on vérifie, puis on publie. Pourtant, plus l’outil devient une étape automatique, plus il faut cadrer son usage. Dans une entreprise, par exemple, on peut exiger un double contrôle dès que le risque de plagiat est élevé.

À ce stade, une question s’impose : que vaut réellement la précision de Grammarly sur des textes réalistes ? La section suivante répond avec une méthodologie structurée.

Évaluation rigoureuse : performances réelles du Grammarly AI Detector face à divers types de textes

Méthodologie de tests basée sur six catégories de contenus hybrides et purs

L’évaluation repose sur une série de tests organisés en six catégories, afin de simuler des usages courants. D’abord, un texte 100 % IA, généré avec ChatGPT sur un sujet général. Ensuite, un texte 100 % humain, issu d’une écriture originale, avec un style marqué.

Troisième catégorie : texte IA avec édition humaine légère, où l’on corrige le rythme, on ajoute une anecdote, et on remplace quelques tournures. Quatrième : paraphrase IA, où un texte initial est reformulé via un outil de réécriture. Cinquième : texte mixte humain-IA, alternant paragraphes rédigés à la main et paragraphes assistés. Sixième : contenu IA avec chevauchement factuel, c’est-à-dire un passage très factuel, proche de notices ou de synthèses.

Chaque extrait est soumis à Grammarly selon le même protocole. On relève le score, les segments surlignés, et la cohérence d’un essai à l’autre. Cette analyse vise une chose : mesurer la précision dans des conditions proches du terrain, notamment en présence de risques de plagiat.

Résultats clés : précision globale faible mais détection fiable du contenu humain

Sur l’ensemble des tests, la précision globale observée atteint 33 %. Ce chiffre signale une difficulté à classer correctement les textes IA et hybrides. En revanche, Grammarly identifie le contenu humain avec une précision de 100 % sur la catégorie “100 % humain”.

Ce contraste est important. D’un côté, Grammarly rassure les auteurs qui rédigent sans assistance, car l’outil évite les faux positifs dans ce panel. De l’autre, la sous-détection de l’IA crée un risque de fausse sécurité : un texte assisté peut paraître “propre” selon l’analyse, alors qu’il reste largement automatisé.

Dans un cadre disciplinaire, l’impact est direct : un score bas ne prouve pas l’absence d’IA. Dans un contexte de plagiat, cela peut aussi laisser passer des textes réécrits qui réutilisent des formulations existantes. La suite détaille où Grammarly se trompe le plus.

Difficultés du détecteur avec contenus édités, paraphrasés et mixtes

Les tests montrent que Grammarly peine dès qu’un texte IA a été retravaillé. Une édition humaine légère suffit parfois à faire chuter le score, car le modèle perd ses marqueurs. De même, sur la paraphrase IA, l’outil tend à sous-estimer l’implication algorithmique, alors même que la structure logique demeure typique.

Les textes mixtes posent un autre problème : Grammarly repère parfois un paragraphe très “lisse”, mais il ne comprend pas la mosaïque globale. Ainsi, l’analyse peut accuser un passage humain très neutre, tout en laissant un passage IA bien édité. Cette asymétrie rend la décision difficile pour les utilisateurs qui doivent trancher.

Enfin, le style et la langue influencent le résultat. Une écriture académique, avec des transitions standardisées, ressemble parfois à une production de ChatGPT. À l’inverse, un texte IA enrichi d’exemples concrets peut paraître humain. Dans une logique de précision, cette variabilité doit être explicitement intégrée aux procédures internes.

Exemples concrets illustrant l’imprécision et ses conséquences pour les utilisateurs

Premier cas : un article 100 % généré via ChatGPT, sur un sujet de management, obtient seulement 50 % de probabilité IA dans Grammarly. L’outil surligne quelques phrases génériques, mais il laisse intactes des sections entières. Pour un créateur pressé, cette analyse peut être interprétée comme un “feu vert”.

Deuxième cas : une note 100 % humaine, écrite dans un style simple, est correctement classée comme humaine par Grammarly. Ce résultat confirme la bonne tenue sur le risque de faux positif dans le panel. Cependant, la même personne réécrit ensuite sa note après une suggestion de reformulation, et le score varie fortement. La précision devient donc difficile à expliquer à un tiers.

Troisième cas : un texte mixte, moitié humain moitié IA, ressort avec une probabilité faible. L’équipe éditoriale conclut à tort que le risque est mineur, puis découvre un passage très proche d’un article existant, ce qui relance un dossier de plagiat. Dans un cadre juridique, cette séquence illustre une règle simple : un score de Grammarly n’est pas une preuve, et il ne doit pas clore une vérification.

Comparaison du Grammarly AI Detector avec les meilleures solutions spécialisées en 2026

Analyse comparative : précision, fonctionnalités et cibles des principaux outils concurrents

Comparer Grammarly à des outils dédiés exige de regarder trois critères : la précision, les fonctionnalités, et l’adéquation au public. Grammarly vise une expérience intégrée, tandis que des solutions spécialisées concentrent leur R&D sur la détection pure, parfois au prix d’une ergonomie moins “grand public”.

Les utilisateurs académiques privilégient souvent la robustesse face aux textes paraphrasés. Les entreprises, elles, veulent des rapports exportables, utiles en conformité, et corrélés avec des contrôles de plagiat. De leur côté, les éditeurs cherchent une cohérence sur des lots, avec des seuils de décision définis.

Dans cette logique, Grammarly occupe une place de pré-contrôle. Pourtant, quand la précision conditionne une sanction ou un refus de publication, les outils spécialisés dominent. Le tableau ci-dessous synthétise des différences utiles.

Outil	Positionnement	Forces	Limites typiques
Grammarly	Assistant d’écriture avec détection IA intégrée	Intégration, rapidité, usage “tout-en-un”	Précision faible sur hybrides, limite 1000 mots
Détecteur d’IA indétectable	Détection spécialisée	Précision annoncée à 100 % sur le panel testé	Moins d’intégration rédactionnelle
Copyleaks	IA + plagiat	Rapports, usage institutionnel	Paramétrage, coûts selon volume
GPTZero	Détection orientée éducation	Lecture pédagogique, indices interprétables	Variabilité selon styles d’écriture
StealthWriter AI	Réécriture et contournement	Transformation de surface	Peut accroître le risque de plagiat indirect

Présentation du détecteur d’IA indétectable : 100 % de précision en détection

Sur le panel de tests utilisé ici, un “Détecteur d’IA indétectable” atteint 100 % de précision en classification des catégories. Ce résultat se traduit par une meilleure lecture des textes mixtes, et par une détection plus stable lorsque l’écriture IA a été légèrement humanisée. En pratique, il réduit le risque de faux sentiment de sécurité.

Ce type d’outil met généralement l’accent sur la robustesse plutôt que sur l’intégration à un assistant de style. Pour une équipe conformité, c’est souvent le bon arbitrage. En revanche, pour un auteur, l’absence de corrections stylistiques peut imposer un second passage ailleurs.

Le point décisif est juridique : quand un signal IA sert à initier une procédure, la précision prime sur le confort. Dans ce cadre, Grammarly reste un bon filtre, mais pas un arbitre. Les autres outils du marché apportent un contraste utile.

Points forts et limites de Copyleaks, GPTZero et StealthWriter AI

Copyleaks est apprécié car il combine souvent des axes IA et plagiat, ce qui parle immédiatement aux institutions. Son intérêt tient aux rapports et à la traçabilité, utiles en cas de contestation. Toutefois, l’outil demande parfois un paramétrage précis, et son coût varie selon les volumes.

GPTZero, de son côté, vise un usage pédagogique. Il fournit des indicateurs qui aident à discuter du processus d’écriture plutôt qu’à “condamner” un texte. Cela dit, comme Grammarly, il peut varier selon les styles, d’où l’importance de politiques internes claires et de tests préalables sur ses propres corpus.

StealthWriter AI illustre l’autre face du marché : la réécriture destinée à rendre un texte moins détectable. Or, ce type d’outil peut accroître le risque de plagiat indirect, car il conserve parfois des structures et des idées trop proches de sources existantes. Autrement dit, plus l’écosystème se sophistique, plus la précision des détecteurs devient un enjeu mouvant.

Synthèse : avantages et faiblesses de Grammarly face aux outils dédiés

L’avantage distinctif de Grammarly reste l’intégration. On corrige l’écriture et on lance une analyse IA dans le même geste, ce qui convient aux utilisateurs qui veulent une vérification rapide. De plus, l’ergonomie réduit la barrière d’entrée, notamment pour des équipes non techniques.

En revanche, les tests mettent en évidence une précision insuffisante pour des décisions sensibles. Sur les textes hybrides, Grammarly peut sous-estimer l’assistance, ce qui fragilise la démarche anti-plagiat. À l’inverse, les outils spécialisés, moins “confortables”, offrent une précision plus robuste, surtout sur les paraphrases.

La bonne lecture consiste donc à situer Grammarly : un excellent assistant d’écriture qui propose un contrôle d’origine utile, mais pas un standard probatoire. Cette nuance prépare des recommandations concrètes d’usage professionnel.

Recommandations et perspectives d’utilisation professionnelle du Grammarly AI Detector en 2026

Gestion des contenus paraphrasés et édités par l’IA : lacunes et alternatives

La principale lacune de Grammarly concerne les textes paraphrasés ou édités après génération. Dans ces scénarios, l’outil tend à minimiser l’empreinte IA, ce qui réduit sa précision opérationnelle. Or, c’est précisément là que se jouent la plupart des conflits : on ne soumet presque jamais un texte “brut” en contexte réel.

Pour limiter le risque, une stratégie simple s’impose : croiser les tests. D’abord, passer Grammarly pour un tri rapide. Ensuite, valider avec un outil spécialisé, surtout si un enjeu de plagiat existe. Enfin, compléter par une recherche de similarités, car un texte peut être IA sans être plagié, et l’inverse est aussi vrai.

Dans un cas d’école, une PME a validé un guide interne “faiblement IA” selon Grammarly, puis a reçu une mise en demeure pour reprise de formulations proches d’un concurrent. Ici, l’analyse d’origine ne suffisait pas : seul un contrôle de plagiat et de similarité aurait réduit le risque. Ce point rend la prochaine question décisive : faut-il privilégier la simplicité ou la fiabilité maximale ?

Intégration dans l’écosystème Grammarly : simplicité versus exigences de fiabilité élevée

Pour beaucoup d’utilisateurs, la force de Grammarly tient à sa continuité : on écrit, on corrige, on ajuste le ton, puis on vérifie. Cette intégration fait gagner du temps et favorise une meilleure qualité d’écriture. Dans une équipe marketing, par exemple, cela réduit les allers-retours entre plateformes.

Cependant, dès qu’un texte engage la responsabilité, la simplicité ne suffit plus. Un contrat, un rapport d’audit, ou un devoir universitaire appelle une précision plus élevée et des traces. Dans ce cadre, Grammarly devient une brique, pas le système complet.

Une pratique pertinente consiste à définir des seuils d’usage. Si le texte est public et faible enjeu, Grammarly peut suffire comme garde-fou. Si l’enjeu est disciplinaire ou contentieux, un second outil est requis. Ce type de protocole relie naturellement l’intégration à la gouvernance, ce que le programme Authorship illustre.

Position stratégique de Grammarly avec le programme Authorship et limites actuelles

Grammarly a renforcé sa stratégie autour de l’authenticité avec “Grammarly Authorship”. L’idée est de documenter le processus : texte tapé, texte collé, révisions, et assistance. Cette approche répond à un problème que la détection seule ne résout pas : attribuer la paternité d’une écriture à partir de son seul résultat final.

Sur le plan de la conformité, c’est une piste solide. Plutôt que de deviner, on trace. Toutefois, cette logique suppose une adoption large, et une discipline d’utilisateurs qui acceptent la transparence. En outre, cela ne remplace pas une analyse externe quand on reçoit un texte déjà finalisé.

Les limites actuelles tiennent donc à la coexistence de deux mondes : la preuve par traçabilité, et la détection probabiliste. Grammarly avance sur les deux, mais la précision de la détection reste l’élément le plus contestable dans un dossier de plagiat. D’où l’intérêt de conseils adaptés aux profils.

Conseils d’utilisation et synthèse sur la fiabilité selon les profils utilisateurs

Pour les étudiants, Grammarly sert surtout à sécuriser l’écriture et à vérifier qu’un texte personnel ne sera pas mal classé. Dans les tests, la détection du “100 % humain” est excellente, ce qui réduit l’anxiété. Toutefois, si ChatGPT a été utilisé, même partiellement, un second outil est préférable avant rendu.

Pour les enseignants, le bon usage consiste à traiter Grammarly comme un signal faible. Une analyse IA doit être recoupée par un entretien, une comparaison avec les productions antérieures, et un contrôle de plagiat. Sinon, la précision insuffisante sur l’hybride peut mener à une erreur d’appréciation.

Pour les créateurs et les entreprises, l’intérêt est l’intégration : un contrôle rapide avant publication. Pourtant, dès qu’une clause contractuelle limite l’assistance IA, ou dès qu’un risque de plagiat apparaît, la règle est claire : Grammarly seul ne suffit pas. Au fond, la fiabilité dépend du niveau de risque accepté, et la précision observée impose une démarche à deux étages.

Profil	Usage conseillé de Grammarly	Complément recommandé
Étudiant	Contrôle rapide + amélioration d’écriture	Détecteur spécialisé si ChatGPT a aidé
Enseignant	Signal initial, jamais preuve unique	GPTZero + contrôle de plagiat
Éditeur / Média	Filtre d’analyse sur drafts	Outil dédié + procédure anti-plagiat
Entreprise	Intégration dans workflow	Rapports, traçabilité, double analyse

• Avant toute décision liée au plagiat, recouper l’analyse de Grammarly avec au moins un autre outil.

• En cas de texte long, découper méthodiquement, puis comparer les variations de précision entre segments.

• Documenter le processus d’écriture quand c’est possible, car la traçabilité vaut mieux qu’une simple estimation.

Au terme des tests, une ligne se dessine : Grammarly est efficace pour confirmer une écriture manifestement humaine, mais sa précision baisse sur les textes hybrides, édités ou paraphrasés. Pour des usages à faible enjeu, cette intégration rapide reste précieuse. En revanche, pour l’académique, le juridique et les dossiers de plagiat, l’outil doit être encadré par une méthode et complété par des solutions spécialisées, afin d’éviter une certitude trompeuse.

Le Grammarly AI Checker peut-il prouver qu’un texte a été écrit avec ChatGPT ?

Non. Grammarly fournit une analyse probabiliste et un score, mais cela ne constitue pas une preuve suffisante, surtout si le texte a été édité ou paraphrasé après usage de ChatGPT. Pour un dossier sensible, il faut recouper avec un outil spécialisé et des éléments de contexte (versions, historique d’écriture, sources).

Quelle est la précision observée de Grammarly sur les tests récents ?

Sur une batterie de tests structurée en six catégories (IA, humain, hybride, paraphrase, mixte, factuel), la précision globale observée est de 33 %. En revanche, la détection du contenu 100 % humain atteint 100 % sur ce panel.

Pourquoi Grammarly sous-estime-t-il souvent les textes paraphrasés ?

Parce que la paraphrase et l’édition humaine modifient les marqueurs statistiques que le détecteur d’IA recherche. L’écriture devient plus hétérogène et “moins typée”, ce qui réduit la précision. Dans ces cas, un outil spécialisé et un contrôle de plagiat apportent une meilleure sécurité.

Grammarly suffit-il pour une vérification en entreprise ?

Pour un tri rapide, oui, grâce à son intégration. Toutefois, dès qu’il existe un risque de plagiat, une clause contractuelle sur l’usage d’IA, ou une exigence de traçabilité, Grammarly doit être complété par un outil dédié et une procédure documentée.

Quel est le meilleur usage de Grammarly comme détecteur d’IA ?

L’usage le plus sûr consiste à l’employer comme premier filtre, puis à confirmer avec un second outil lorsque le score est ambigu ou quand l’enjeu est élevé. Grammarly est particulièrement utile pour accompagner l’écriture et repérer rapidement des segments trop “standardisés”, mais sa précision ne doit pas être surinterprétée.