Anthropic : le tatouage de Claude se niche dans le choix des mots
Anthropic a annoncé mercredi dernier comment il allait répondre à l’exigence de l’AI Act européen de « tatouer » les contenus générés par Claude, images comme texte. L’entreprise en était restée aux grandes lignes sans entrer dans les détails techniques pour ce qui concerne les textes.
Depuis le 2 août 2026, l’AI Act, une réglementation européenne sur l’intelligence artificielle, impose aux modèles d’IA générative comme Claude d’intégrer un système de filigrane numérique dans leurs productions textuelles. Anthropic, l’entreprise derrière Claude, a publié un billet de blog le 11 août 2026 pour détailler sa méthode. Cette obligation s’inscrit dans un cadre légal visant à distinguer les contenus générés par une IA de ceux produits par des humains, afin de lutter contre la désinformation et les usages malveillants. Le filigrane doit être indétectable pour un lecteur humain mais identifiable par l’entreprise via une clé secrète.
Anthropic utilise une technique appelée SynthID-Text, développée par Google DeepMind, pour insérer un filigrane dans les textes générés par Claude. Contrairement aux méthodes classiques qui ajoutent des caractères invisibles, cette approche modifie subtilement le choix des mots. Par exemple, face à une phrase comme « Aujourd’hui, il faisait froid et… », Claude pourrait privilégier « gris » ou « couvert » plutôt que « sucré », en fonction d’une clé secrète et des mots précédents. Ce choix, bien que semblant aléatoire pour un humain, laisse une empreinte statistique répétable et détectable par Anthropic avec la bonne clé. Le système n’ajoute aucun caractère supplémentaire et n’altère pas la qualité du texte.
Le filigrane repose sur une modification du processus de génération de texte. Traditionnellement, Claude choisissait le mot suivant de manière aléatoire. Désormais, il utilise une clé secrète et les mots précédents pour influencer ce choix, créant ainsi un motif statistique unique. Ce motif n’est pas visible pour un lecteur, mais il peut être repéré en analysant la succession des mots. Plus le texte est long, plus le signal statistique est fort. Anthropic affirme que cette méthode n’affecte ni la créativité, ni la lisibilité, ni le contenu des textes générés, selon des tests internes. Aucune différence n’a été observée entre un texte avec filigrane et un texte standard.
Le filigrane présente plusieurs limites reconnues par Anthropic. D’abord, il ne permet pas de prouver avec une certitude absolue qu’un texte a été généré par Claude : il ne fournit qu’une estimation de probabilité. Ensuite, il ne peut pas garantir qu’un texte n’a pas été modifié par un humain ou une autre IA, car chaque entreprise utilise ses propres clés ou méthodes. Les textes courts ou très factuels, comme des calculs ou du code, sont difficiles à analyser. Enfin, une réécriture complète du texte peut effacer le filigrane. Des outils comme Declaude, qui réécrivent les textes générés par IA pour les rendre plus « naturels », pourraient ainsi contourner ce système.
Anthropic assure que l’intégration du filigrane n’a pas d’impact sur la vitesse de génération des textes, avec un *« impact négligeable »* sur les performances. Le système ne produit pas de tokens supplémentaires et ne ralentit pas le processus. L’entreprise garantit également que le filigrane ne permet pas de tracer un utilisateur ou son organisation. Une API de détection sera prochainement disponible pour vérifier si un texte a été généré par *Claude*. Pour les images, Anthropic utilise déjà un filigrane standardisé appelé *content credential* (C2PA), compatible avec d’autres outils comme *Content Authenticity Initiative*. Une version maison sera également proposée.
