CiteTrue vs ZeroGPT
ZeroGPT cherche à répondre à « ce texte a-t-il été écrit par une IA ? ». CiteTrue répond à une question plus étroite et bien plus vérifiable : « ces références existent-elles, et disent-elles ce que le texte prétend ? » La seconde question a une bonne réponse que vous pouvez vérifier en ouvrant un lien ; la première non.
Pourquoi nos verdicts tiennent
La plupart des vérificateurs de citations confient tout le jugement à un modèle de langage et vous montrent ce qu’il dit. Les modèles hallucinent — c’est précisément le problème que cette catégorie existe pour résoudre — alors nous plaçons le modèle en dernier, pas en premier.
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1. Analyser, pas deviner
Chaque référence est découpée en ses éléments — auteurs, titre, année, revue, DOI — par un analyseur conçu pour les formats de citation, et non en demandant à un modèle ce qu’il pense être le titre.
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2. La chercher dans les bases de référence
La référence analysée est interrogée auprès de Crossref et d’OpenAlex, et sur le web ouvert lorsqu’elle n’a pas de DOI. Ce qui revient, ce sont de vrais enregistrements avec de vrais identifiants.
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3. Noter la correspondance de façon déterministe
Les enregistrements candidats sont notés par une similarité de Sørensen-Dice sur les tokens du titre. Un enregistrement ne compte comme correspondance que si le score du titre dépasse 0,7 et que la liste d’auteurs concorde — un écart d’année est signalé comme un avertissement, jamais accepté en silence. La même référence produit toujours le même score.
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4. Alors seulement, interroger un modèle
Un modèle de langage n’est appelé que si la passe déterministe ne trouve aucune correspondance authentique — pour lire les candidats et le texte source et décider si quelque chose convient. C’est le recours, pas le juge. Cet ordre est précisément ce qui empêche un verdict halluciné d’entrer : quand un modèle intervient, les preuves sont déjà sur la table.
Conséquence concrète : une référence marquée authentique ici correspond à un enregistrement réel, sur le titre et les auteurs, et vous pouvez ouvrir cet enregistrement. Ce n’est pas l’impression d’un modèle sur la plausibilité de la citation.
En combien de temps une bibliographie est traitée
Vérifier une référence, c’est plusieurs recherches dans différentes sources. Les faire une par une, voilà ce qui rend un outil lent sur une longue bibliographie : nous les lançons en parallèle et renvoyons les résultats au fil de l’eau.
- Références vérifiées en parallèle
- 20 à la fois dans l’application, 100 via l’API
- Une bibliographie de 50 références
- Part en trois vagues de recherches parallèles, pas en cinquante requêtes en file
- Les résultats au fil de l’eau
- Diffusés référence par référence — vous lisez les premiers verdicts pendant que les autres tournent encore
- Traitement en masse
- La pile de thèses d’un directeur passe par l’API à cinq fois la concurrence de l’application
Deux métiers différents, comparés
| Ce que vous comparez | CiteTrue | ZeroGPT |
|---|---|---|
| La question à laquelle il répond | Ces références existent-elles, et soutiennent-elles l’affirmation ? | Ce texte a-t-il l’air écrit par une IA ? |
| La réponse peut-elle être vérifiée ? | Oui — chaque verdict renvoie à l’enregistrement sur lequel il repose | Non — un score de probabilité, sans rien derrière à ouvrir |
| Fausses accusations | Une vérification échouée nomme la référence et la raison, on peut donc en discuter | Les détecteurs sont connus pour signaler de l’écriture humaine, surtout celle de non-anglophones |
| Usage dans un dossier d’intégrité | Des preuves que vous pouvez présenter à l’auteur | Largement contesté comme preuve unique |
| Coût | Gratuit pour 30 par jour, puis à partir de 5,99 $/mois | Offre gratuite avec des formules payantes |
| Commodité | Collez la bibliographie ; des résultats par référence | Collez le texte ; un seul score pour l’ensemble |
Alors, lequel choisir ?
Si vous cherchez à établir si un document est digne de confiance, les citations fabriquées sont la preuve dure, et un score de détecteur ne l’est pas. Vérifiez d’abord les références — ce constat tient dans une conversation avec l’auteur, un score de probabilité non.
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