Une note peut être rédigée par un avocat, restructurée avec une IA, puis largement corrigée avant son envoi. Dans ce travail à plusieurs étapes, la question de l’origine du texte ne dit pas tout. Ce qui importe aussi est de savoir comment les faits ont été vérifiés et comment l’argumentation a été construite.
Ce qu’Anthropic décrit pour Claude
Dans sa présentation du filigrane textuel de Claude, Anthropic explique un marquage fondé sur le choix des mots. Il ne s’agit pas d’ajouter une mention visible ou des caractères cachés. Le mécanisme permet d’estimer la probabilité qu’un texte ait été produit, au moins en partie, avec Claude.
Selon l’éditeur, ce marquage n’identifie ni l’utilisateur, ni son organisation, ni sa conversation. La détection comporte des limites, notamment sur les textes courts ou légèrement corrigés. Elle ne permet pas de conclure qu’un texte non détecté a été entièrement écrit sans IA. L’éditeur décrit un accès restreint à son interface de détection.
Ces éléments concernent le mécanisme présenté par Anthropic. Ils ne permettent pas de déduire le fonctionnement de tous les modèles ni de tous les services de détection.
Marquage technique et information du lecteur sont deux sujets distincts
La Commission européenne distingue les obligations de transparence de l’article 50 de l’AI Act, notamment selon le rôle du fournisseur ou de l’utilisateur professionnel et la nature du contenu. Le marquage détectable par une machine ne se confond pas avec une mention destinée au lecteur.
La présence possible d’un filigrane ne permet donc pas, à elle seule, de déterminer quelle information donner dans une situation professionnelle. Cette question s’examine selon l’usage du texte et le cadre applicable. Elle ne peut pas être résolue par un détecteur.
Pour la relecture, revenir au contenu du document
Prenons un projet de courrier préparé à partir d’un échange client. Que l’IA ait proposé une phrase ou plusieurs paragraphes, la relecture doit vérifier les dates, les montants, les demandes formulées et le ton. Un texte sans filigrane peut contenir une erreur ; un texte marqué peut avoir été soigneusement revu.
Le cabinet gagne donc à conserver un chemin de vérification simple : les pièces utilisées, la version de travail et le document validé. La question utile est de savoir si la personne qui valide peut expliquer le contenu, plutôt que de tenter d’attribuer chaque phrase à un humain ou à une machine.
Dans Friday, travailler à partir du dossier et des modèles du cabinet
Le complément Friday dans Word permet d’utiliser les informations du dossier et les modèles du cabinet pour préparer les documents. L’avocat peut ainsi partir d’une structure connue et de données qu’il sait retrouver, puis relire les passages rédigés ou modifiés.
Cette organisation aide à vérifier les informations concrètes et à éviter les ressaisies. Elle ne constitue ni un système de détection des filigranes ni une certification de l’origine du texte. Le bénéfice de Friday, sur ce sujet, se situe dans la préparation et la reprise du document, pas dans la preuve de son auteur.
Une méthode commune de validation est plus utile au quotidien qu’un score de détection isolé. Elle permet au collaborateur de savoir ce qu’il doit contrôler et à l’associé de reprendre un document dont les références et les informations sont accessibles.