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À FAIRE
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Fausse citation IA
[Chen et al., 2022]
n'apparaît pas dans Nature Methods vol. 19.
Détecteur d'IA● Humain
2 paragraphes signalés pour vérification
Score d'intégrité
94
/ 100
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Évitez les fausses citations IA

Ne faites pas confiance aux citations IA

Les citations générées par IA confondent souvent les auteurs, les dates ou les revues, ou inventent des sources de toutes pièces.

Le problème
ChatGPT génère de fausses citations convaincantes
Références

Hartman, R. J., & Liang, P. (2019). The role of spaced repetition in undergraduate exam performance: A meta-analysis. Journal of Educational Psychology Review, 41(2), 188-204.

Sweller, J. (1988). Cognitive load during problem solving: Effects on learning. Cognitive Science, 12(2), 257-285.

Okafor, C., & Bennett, S. M. (2021). Dual-coding strategies and multimedia learning in digital classrooms. Journal of Digital Learning Research, 8(4), 332-349.

Roediger, H. L., & Karpicke, J. D. (2006). Test-enhanced learning: Taking memory tests improves long-term retention. Psychological Science, 17(3), 249-255.

Vance, D. R., Whitfield, A., & Romano, K. (2017). Interleaved practice and the illusion of competence in mathematics learning. Cognition and Instruction Quarterly, 29(1), 45-59.

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Ces citations paraissent légitimes, mais le sont-elles vraiment ?

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La solution
Check My Thesis repère les fausses citations et les hallucinations d'IA

Hartman, R. J., & Liang, P. (2019). The role of spaced repetition in undergraduate exam performance: A meta-analysis. Journal of Educational Psychology Review, 41(2), 188-204.

Fausse

Sweller, J. (1988). Cognitive load during problem solving: Effects on learning. Cognitive Science, 12(2), 257-285.

Valide

Okafor, C., & Bennett, S. M. (2021). Dual-coding strategies and multimedia learning in digital classrooms. Journal of Digital Learning Research, 8(4), 332-349.

Fausse

Roediger, H. L., & Karpicke, J. D. (2006). Test-enhanced learning: Taking memory tests improves long-term retention. Psychological Science, 17(3), 249-255.

Valide

Vance, D. R., Whitfield, A., & Romano, K. (2017). Interleaved practice and the illusion of competence in mathematics learning. Cognition and Instruction Quarterly, 29(1), 45-59.

Fausse

3 citations sur 5 étaient hallucinées !

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Repérez chaque citation hallucinée

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Score d'intégrité
87/ 100
12
Vérifiée
5
Obsolète
3
Introuvable
1
Efficient Training Methods for Deep Neural Networks
Smith et al. (2023) · Nature Comp. Sci.
Vérifiée
2
A Framework for Multilingual Text Classification
Chen et al. (2022) · ACL
Vérifiée
3
Optimizing Large-Scale Distributed Computing
Johnson et al. (2021) · AAAI
Vérifiée
4
On the Convergence of Stochastic Gradient Methods
Johnson Mueller et al. (2020) · arXiv preprint
Obsolète
5
Recent Advances in Natural Language Understanding
Garcia & Lee (2024) · —
Introuvable
Détection d'IA

Sachez exactement quelles phrases sont signalées comme générées par IA

Notre détecteur d''IA au niveau de la phrase met en évidence précisément où apparaît le texte généré par IA, pas de pourcentages vagues, seulement un retour précis et exploitable.

  • Détection au niveau de la phrase des schémas de ChatGPT, Claude et Gemini
  • Surlignage à code couleur : humain, mixte et IA
  • Score de confiance au niveau du paragraphe
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Humain
Humain
Mixte
IA

L'architecture transformer a fondamentalement transformé notre approche des tâches de séquence à séquence en traitement automatique du langage naturel. Depuis Smith et al. (2023), les mécanismes d'auto-attention ont remplacé la récurrence comme paradigme dominant.

Des travaux récents ont montré que l'augmentation du nombre de paramètres des modèles entraîne des améliorations constantes des performances aux tests de référence sur un large éventail de tâches. De plus, la mise en œuvre de mécanismes d'attention permet aux modèles de capturer des dépendances à longue portée avec une efficacité et une précision inédites.

Néanmoins, des défis importants subsistent pour remédier aux biais, aux hallucinations et à l'ancrage factuel des sorties des modèles.

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FAQ

Questions fréquentes

Grammarly ne vérifie pas les citations. Turnitin ne vous renseigne que sur la similarité. Nous lisons réellement chaque référence de votre article et vous disons si elle existe, si elle correspond à votre affirmation et si elle n'est pas hallucinée par une IA, avec en plus une détection d'IA au niveau de la phrase. Un seul import, pour moins cher qu'un café.
CiteSure est proche de nous pour la vérification des citations. Check My Thesis va plus loin : nous vérifions si vos références existent et ont du sens dans votre brouillon, puis nous ajoutons une détection d'IA phrase par phrase dans le même import. Utilisez CiteSure si vous voulez seulement vérifier vos citations. Utilisez Check My Thesis si vous voulez un contrôle complet des risques avant soumission.
Citely.ai se concentre sur la recherche de sources et la vérification des listes de références. Check My Thesis part de votre brouillon complet : nous vérifions les références en contexte, signalons les citations suspectes ou non étayées, et associons cela à des contrôles d'écriture IA pour vous aider à décider quoi corriger avant soumission.
Turnitin est conçu pour les établissements, les enseignants et les procédures d'intégrité académique. Check My Thesis est conçu pour les étudiants avant la soumission. Votre brouillon n'est pas transmis à votre université ni à un dépôt partagé, et le rapport explique les problèmes de citations et d'IA que vous pouvez corriger vous-même.
GPTZero est surtout utile lorsque votre principale inquiétude concerne l'écriture IA, la preuve d'auteur ou la similarité de type plagiat. Check My Thesis inclut des signaux d'IA, mais vérifie aussi les citations et si les sources soutiennent votre travail académique. Utilisez GPTZero pour une relecture centrée sur l'IA. Utilisez Check My Thesis lorsque les références et la défendabilité de votre mémoire comptent aussi.
Non. Votre brouillon vous appartient. Nous ne conservons pas les PDF après la génération de votre rapport, et rien n'est ajouté à une quelconque base de données. Lancez-le autant de fois que vous le souhaitez avant de soumettre.
Notre modèle est calibré spécifiquement pour la prose académique et évalué sur plus de 120 000 travaux d'étudiants. Nous vous montrons un score de confiance par paragraphe, pas un pourcentage rouge effrayant destiné à vous faire paniquer.
C'est un outil de relecture, comme Grammarly. Il ne modifie pas votre texte, il vous montre seulement ce qu'il faut corriger. C'est vous qui corrigez.
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