Publié le 8 octobre 2026

Donnez à votre agent IA un vérificateur de texte : détection d'IA, grammaire et plagiat via MCP

Probator vérifie n'importe quel texte (génération par IA, grammaire et plagiat) dans plus de 100 langues, via une API REST ou un serveur MCP distant que votre agent peut appeler.

Une part croissante des textes qui circulent dans nos applications est rédigée, retouchée ou résumée par un modèle de langage. Les plateformes de contenu veulent le savoir avant de publier. Les écoles veulent le savoir avant de noter. Et en vertu de l'article 50 du règlement européen sur l'IA, quiconque publie un texte généré par IA pour informer le public devra le signaler comme tel.

Probator vérifie trois choses en un seul appel :

Génération par IA : une probabilité et un verdict, phrase par phrase, avec les éléments de preuve qui les étayent ;
Grammaire et style : des corrections expliquées, jamais appliquées à votre place ;
Plagiat : les sources correspondantes sur le web, dans les bases de données académiques et sur Wikipedia, dans toutes les langues.

Il signale aussi les caractères cachés, les lettres sosies et les marques de provenance IA (C2PA, étiquettes IPTC, balises Unicode invisibles servant à dissimuler des prompts). Il fonctionne dans plus de 100 langues, et vous pouvez l'appeler depuis votre code ou laisser votre agent IA l'appeler directement.

Pour les agents : une ligne de configuration MCP

Probator fait tourner un serveur MCP distant. Ajoutez-le à n'importe quel client qui parle MCP sur HTTP :

{
  "mcpServers": {
    "probator": { "type": "http", "url": "https://probator.ai/mcp" }
  }
}

Le premier appel renvoie une réponse 401 qui oriente le client vers OAuth 2.1. Le client s'enregistre, vous vous connectez et donnez votre accord, et c'est tout : aucune clé à copier-coller. Si votre agent préfère une clé, ajoutez plutôt "headers": { "Authorization": "Bearer pb_live_…" }.

Votre agent dispose de cinq outils :

Outil	Ce qu'il fait
`check_ai`	détection de texte IA, avec éléments de preuve et marques de provenance
`check_grammar`	corrections, avec explications en 6 langues
`check_plagiarism`	score d'originalité et sources correspondantes
`check_all`	les trois en un seul appel
`get_credits`	plan et crédits restants (gratuit)

Les agents qui ne peuvent pas faire tourner de client OAuth peuvent tout de même s'enregistrer : ils envoient l'adresse e-mail de la personne, qui se connecte puis saisit le code à 6 chiffres que l'agent lui affiche. Tous les détails figurent dans auth.md.

Pour votre code : une API REST classique

curl https://probator.ai/v1/detect \
  -H "Authorization: Bearer $PROBATOR_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text": "Collez ici le texte à vérifier..."}'

{
  "verdict": { "key": "likely_ai", "p_ai": 0.94, "confidence": "high", "guards": [] },
  "sentences": [ … ],
  "evidence": [ … ],
  "provenance": { "declared": null, "marks": [] },
  "credits": { "used": 142, "remaining": 499858 }
}

Endpoints : /v1/analyze lance n'importe quelle combinaison de vérifications et accepte aussi les fichiers PDF, Word, Markdown, HTML et texte. /v1/detect, /v1/grammar et /v1/plagiarism lancent chacun une seule vérification, et /v1/usage renvoie votre plan et vos crédits.
Erreurs : chaque erreur porte un code stable (insufficient_credits, too_many_words, rate_limited), et chaque réponse inclut les en-têtes x-credits-used et x-credits-remaining.
Spécifications : le fichier OpenAPI est public, tout comme llms.txt et llms-full.txt : votre assistant de code peut donc lire la documentation lui-même.

Comment fonctionne la détection (et pourquoi vous pouvez vous fier à un « non »)

La plupart des détecteurs d'IA vous donnent un chiffre unique et opaque. Probator combine quatre signaux indépendants :

Son propre modèle de détection : un classifieur qui s'appuie sur des embeddings de phrases multilingues, entraîné sur des textes humains et IA dans six langues, y compris des textes peaufinés par IA et des textes « humanisés ».
Une lecture experte par un modèle de langage, qui cite les passages qu'il juge suspects.
Un test de réécriture : un texte écrit par une machine change peu quand un modèle le peaufine à nouveau.
Des preuves forensiques : restes de chatbot, caractères invisibles, lettres sosies, métadonnées de fichier.

Un faux positif coûte bien plus cher qu'un texte IA qui passe inaperçu : le moteur est donc conçu pour les éviter.

Textes courts : aucun verdict « généré par IA » en dessous de 80 mots sans preuve tangible.
Verdict le plus fort : deux détecteurs doivent être d'accord.
Seuils par langue : calibrés pour limiter les faux positifs sur les textes humains à 1 % au maximum.

Quand un garde-fou modifie un résultat, le rapport vous indique lequel, dans verdict.guards.

Sur des documents de test tenus à l'écart de l'entraînement, le modèle atteint 98,4 % de précision et un AUROC de 0,998. Les résultats par langue sont publiés sur la page de précision.

Les résultats sont des probabilités assorties de raisons, pas des preuves. Servez-vous-en pour décider ce qu'une personne doit examiner, pas pour juger une personne.

Ce qu'on construit avec Probator

Chaînes de publication : vérifiez les articles avant leur mise en ligne et ajoutez la mention IA là où elle s'impose.
Plateformes d'apprentissage : soumettez les devoirs rendus à la détection d'IA et au contrôle du plagiat, puis montrez aux enseignants les éléments de preuve, pas seulement un score.
Agents éditoriaux et de relecture : un agent qui trie les textes entrants, signale ce qui demande un regard humain et corrige la grammaire du reste.
Files de modération : repérez le spam généré et les contenus copiés, dans toutes les langues.
Certificats signés : transformez une vérification en certificat PDF doté d'une signature Ed25519 que chacun peut vérifier.

Confidentialité, en bref

Les documents enregistrés et la base de données des comptes restent dans l'UE. Les textes ne servent jamais à entraîner des modèles, et les modèles de langage utilisés sont appelés sans conservation des données ni entraînement. Probator signale les marques cachées et les étiquettes IA, mais ne les supprime jamais.

Essayez-le

Gratuit : 5 000 crédits par mois dans l'éditeur web, sans carte bancaire. La détection d'IA coûte 1 crédit par mot.
API et MCP : inclus dans Pro (12,99 € par mois, 500 000 crédits) et Team (39 € par mois pour 3 postes, 2 000 000 de crédits partagés).
Documentation : probator.ai/docs/api.

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