La plupart des sites de détection d'IA s'arrêtent à un pourcentage. TextSight est conçu comme un flux de travail : vous détectez, vous corrigez les phrases signalées avec l'humaniseur intégré, puis vous revérifiez dans le même onglet pour voir si le score a réellement progressé. Cette boucle est le cœur du produit, et c'est pourquoi détection et réécriture cohabitent au même endroit plutôt que dans deux abonnements distincts.
Sous le capot : un détecteur multimodèle entraîné sur des sorties de ChatGPT, Claude, Gemini, Llama et Mistral, un score d'humanisation de 0 à 100, et un moteur de réécriture qui ne touche que les passages que vous signalez. Autour gravitent une vingtaine d'outils plus modestes — grammaire, lisibilité, reformulation, résumé, traduction — ainsi qu'une extension Chrome et des modules pour Word et Google Docs.
TextSight fait preuve d'une franchise inhabituelle sur les limites de la détection. L'entreprise a publié un benchmark de 1 180 articles académiques rédigés par des humains en 2018, avant l'existence de GPT-3, et annonce un taux de faux positifs de 5,85 %. Le jeu de données, le script d'analyse et la méthodologie sont téléchargeables. La société précise explicitement qu'il s'agit de ses propres tests et non d'une validation indépendante, et conseille aux enseignants de traiter tout score comme un signal et non comme une preuve.
