OpenAI commence le déploiement progressif du filigrane texte selon les règles de l’EU AI Act

OpenAI, le 5 octobre 2026, a présenté son approche du filigrane texte en vertu de l’EU AI Act, ouvrant le filigrane en mode opt‑in aux clients API du monde entier et annonçant que des filigranes invisibles seront ajoutés aux sorties texte éligibles de ChatGPT et Codex dans l’Union européenne au cours des prochaines semaines.

L’EU AI Act oblige les fournisseurs d’IA générative à rendre le texte généré identifiable de manière lisible par machine. OpenAI a décrit le filigrane texte et sa détection comme des technologies précoces présentant d’importantes limites, et a indiqué que son approche progressive reflète à la fois les exigences légales et ces contraintes.

Accès API en mode opt‑in et déploiement régional dans l’UE

À compter du 5 octobre 2026, les clients API du monde entier peuvent activer le filigrane texte pour certains modèles, le paramètre étant désactivé par défaut. OpenAI a déclaré que ce dispositif d’opt‑in permet aux clients de décider comment le filigrane s’intègre à leurs obligations de transparence et aux expériences qu’ils offrent aux utilisateurs, et qu’elle collabore avec ses partenaires cloud pour rendre le filigrane disponible pour les sorties des modèles OpenAI accessibles via leurs services dans les semaines à venir.

Pour ses propres produits, OpenAI introduira le filigrane texte pour les utilisateurs éligibles de ChatGPT et Codex, tous plans confondus, uniquement dans l’Union européenne, également dans les semaines à venir. L’entreprise a précisé qu’elle ne rendait pas le filigrane texte actif par défaut à l’échelle mondiale lors du lancement et que cette approche régionale lui permettra d’apprendre des usages et retours du monde réel.

OpenAI a également ouvert les candidatures pour accéder à son détecteur de filigrane texte le 5 octobre 2026. L’accès sera d’abord limité aux chercheurs et organisations expertes approuvés, accordé au cas par cas conformément au Code of Practice on transparency of AI-generated content de l’UE, afin de soutenir l’évaluation et l’amélioration de la provenance du texte. L’annonce ne concerne que le texte : OpenAI a indiqué que ses outils de vérification pour l’audio et les images, y compris l’outil web openai.com/verify et l’API Content Provenance, restent accessibles au public.

Fonctionnement de textGrain

La technologie de filigrane d’OpenAI, textGrain, intègre un signal statistique invisible dans les mots choisis par le modèle, et le détecteur de l’entreprise teste un passage à la recherche de ce signal afin de déterminer s’il porte un filigrane OpenAI. Un rapport technique intitulé « textGrain : Entropy‑Calibrated Watermarking for Language Model Text », daté du 5 octobre 2026, répertorie des auteurs affiliés à l’University of Pennsylvania, à Yale University et à OpenAI.

Selon le rapport, la méthode lie la génération de tokens à une aléatoire chiffrée en résolvant un problème de transport optimal dont les coûts proviennent de variables aléatoires de type Gumbel, la régularisation de Kullback–Leibler pénalisant les écarts par rapport à l’indépendance. Un budget d’entropie limite l’entropie moyenne d’échantillonnage cédée en échange du signal de filigrane, et le rapport indique que la pénalité KL équivaut exactement à l’entropie moyenne que le filigrane supprime, conférant au paramètre de force une signification information‑theorique directe. Appliquer l’étape de transport à des blocs chiffrés de tokens du vocabulaire réduit la taille de l’optimisation tout en maintenant les probabilités relatives des tokens au sein de chaque bloc inchangées. Le détecteur n’a besoin que du texte généré et de la clé secrète, et non du budget d’entropie utilisé lors de la génération.

OpenAI a indiqué qu’elle prévoit de publier la technologie en open source afin que d’autres puissent s’en appuyer, et que le rapport sera mis à jour avec des détails supplémentaires dans les semaines à venir.

Performance de détection et limites déclarées

OpenAI rapporte que, dans ses évaluations, textGrain a égalé ou dépassé la performance d’autres approches testées, dont SynthID pour le texte, tout en avertissant que de bonnes performances dans des conditions idéales ne garantissent pas une détection fiable en usage quotidien.

À un taux de faux positifs cible de 1 %, le détecteur a identifié des filigranes dans environ 80 % des passages de 200 tokens et environ 95 % des passages de 400 tokens pour des contenus tels que la psychologie, a indiqué OpenAI, avec des taux nettement plus faibles pour des contenus comme les mathématiques, où le choix des mots est moins souple. Dans une évaluation de passages de 400 tokens, remplacer 10 % des mots par des synonymes a fait chuter la détection d’environ 92 % à 66 %, et remplacer 25 % des mots l’a réduite à 17 %. Les évaluations ont utilisé des réponses en anglais filigranées à des questions du jeu de données ELI5.

Concernant la qualité de la sortie, OpenAI a déclaré que, sur les benchmarks qu’elle utilise pour évaluer Astra, qu’elle décrit comme son dernier modèle de pointe, elle ne constate pas de différences de performance significatives avec ou sans filigrane. Son tableau publié indique, pour le texte non filigrané et filigrané respectivement, 49,57 et 49,76 points sur l’Artificial Analysis Intelligence Index et 94,44 % et 93,94 % sur GPQA Diamond. OpenAI a indiqué que les limites de détection ont contribué à sa décision de restreindre l’accès initial au détecteur aux chercheurs approuvés et aux organisations expertes.

Ce qu’un filigrane n’établit pas

OpenAI indique qu’un filigrane texte fournit un signal limité sur le rôle que ses systèmes ont joué dans un passage. Un filigrane ne mesure pas la contribution humaine, n’établit pas la propriété ou la responsabilité, n’identifie pas l’utilisateur et ne vérifie pas l’exactitude, déclare l’entreprise. Il indique également que l’absence d’un filigrane détecté ne prouve pas une rédaction humaine, car le texte peut être trop court, modifié ou traduit pour une détection fiable, peut provenir d’un modèle non pris en charge, peut précéder l’instauration du filigrane, ou avoir été généré par les outils d’une autre société.

Le détecteur indiquera s’il détecte un filigrane OpenAI sans identifier l’utilisateur ni révéler ses invites ou ses conversations. Étant donné le risque de filigranes manqués et de faux positifs, OpenAI ne rend pas l’outil disponible au public lors du lancement.

Obligations de transparence de l’UE

Les obligations de transparence prévues à l’article 50 de la loi sur l’IA, couvrant le marquage et la détection du contenu généré par IA ainsi que l’étiquetage des deepfakes et de certaines publications générées par IA, s’appliquent à partir du 2 août 2026. Le Code de bonnes pratiques sur la transparence du contenu généré par IA a été élaboré par des experts indépendants dans un processus multipartite facilité par le Bureau de l’IA, le code final étant publié le 10 juin 2026.

L’adhésion au code est volontaire, mais les exigences de transparence de l’article 50 sont des obligations légales. La Commission et le Conseil de l’IA ont confirmé que le code constitue un outil volontaire adéquat pour démontrer la conformité, et environ 190 entreprises et organisations avaient signé le code à la fin juillet 2026, selon la Commission.

OpenAI a déclaré qu’elle continuerait d’améliorer la détection, d’étudier la résistance des filigranes à l’édition et à la traduction, et d’explorer des moyens de distinguer l’assistance par IA de la rédaction par IA, et qu’elle élargira l’accès au détecteur lorsqu’elle estimera que les résultats peuvent être interprétés de manière responsable.