Les modèles de langage large (LLMs), tels que GPT-3 et ses successeurs, peuvent jouer un rôle significatif dans la détection de plagiat grâce à leur capacité à traiter et analyser de grandes quantités de texte de manière efficace. Voici comment ces modèles peuvent être utilisés à cette fin, illustré par des exemples et soutenu par des sources fiables.
Premièrement, les LLMs peuvent être utilisés pour comparer des textes et identifier des similarités. Par exemple, en utilisant GPT-3 pour générer des représentations vectorielles de documents, il devient possible de comparer ces représentations pour évaluer leur similarité. Les textes avec des vecteurs similaires peuvent être potentiellement suspects. Cette approche est similaire à celle utilisée par des services de détection de plagiat comme Turnitin ou Grammarly, qui s’appuient sur des algorithmes avancés pour comparer les soumissions étudiantes à une vaste base de données de documents académiques, sites web, et autres sources (Turnitin, 2021).
Deuxièmement, les LLMs peuvent être entraînés à repérer des modifications subtiles dans les textes qui pourraient indiquer un plagiat. Par exemple, des chercheurs de l’Université de Stanford ont utilisé des LLMs pour détecter des paraphrases sophistiquées. En analysant le style d’écriture, le choix des mots, et la structure des phrases, les modèles peuvent identifier des sections de texte qui ont été légèrement modifiées d’une source originale (Sharma & Anderson, 2020).
Troisièmement, les LLMs peuvent également aider dans l’analyse contextuelle. Supposons qu’un étudiant soumette un texte qui diffère significativement dans son style d’écriture par rapport à ses précédentes soumissions. Un modèle de langage peut analyser ces différences pour soulever des drapeaux rouges. Par exemple, si un étudiant qui a toujours eu un niveau de langue modéré soumet soudainement un texte avec un vocabulaire très sophistiqué et une structure complexe, cela pourrait indiquer un plagiat.
Quatrièmement, les LLMs peuvent également être intégrés dans des systèmes hybrides combinant diverses techniques de détection de plagiat. Par exemple, en combinant des méthodes de stylométrie (analyse du style d’écriture) avec des comparaisons de texte directes boostées par des LLMs, on peut obtenir des résultats plus précis et réduire les faux positifs. Plusieurs entreprises et institutions académiques explorent cette combinaison de techniques pour améliorer l’efficacité de la détection de plagiat (Foltynek, Meuschke, & Gipp, 2019).
Enfin, une application pratique de cette technologie peut être vue dans le développement d’outils comme Copyleaks et Quetext, qui utilisent une combinaison de traitement du langage naturel et d’apprentissage automatique pour détecter des similarités textuelles et potentiels plagiats dans divers types de documents (Copyleaks, 2022).
En résumé, les modèles de langage large peuvent grandement améliorer la détection de plagiat par la comparaison de textes, la détection de paraphrases sophistiquées, l’analyse contextuelle, et l’intégration dans des systèmes hybrides complexes. Ces pratiques sont appuyées par des recherches académiques et des développements technologiques dans le domaine de la détection de plagiat.
