@inproceedings{Dubois-Francois-Piantanida:CORIA-TALN:2025,
    author = "Dubois, Matthieu and Fran\c{c}ois, Yvon and Piantanida, Pablo",
    title = "MOSAIC : M\'elange d'experts pour la d\'etection de textes artificiels",
    booktitle = "Actes de CORIA-TALN-RJCRI-RECITAL 2025. Actes des 32\`eme Conf\'erence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN),  volume 1 : articles scientifiques originaux",
    month = "6",
    year = "2025",
    address = "Marseille, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "502-525",
    note = "",
    abstract = "La diffusion aupr\`es du grand public de grands mod\`eles de langue facilite la production de contenus nuisibles, m\'edisants, malhonn\^etes ou falsifi\'es. En r\'eponse, plusieurs solutions ont \'et\'e propos\'ees pour identifier les textes ainsi produits, en traitant le probl\`eme comme une t\^ache de classification binaire. Les premi\`eres approches reposent sur l'analyse d'un document par un mod\`ele d\'etecteur, avec l'hypoth\`ese qu'un faible score de perplexit\'e indique que le contenu est artificiel. Des m\'ethodes plus r\'ecentes proposent de comparer les distributions de probabilit\'e calcul\'ees par deux mod\`eles. Cependant, s'appuyer sur une paire fixe de mod\`eles peut fragiliser les performances. Nous \'etendons ces m\'ethodes en combinant plusieurs mod\`eles et en d\'eveloppant une approche th\'eoriquement fond\'ee pour exploiter au mieux chacun d'entre eux.",
    keywords = "M\'elange d'experts, G\'en\'eration de Textes, D\'etection de textes artificiels, Th\'eorie de l'information",
    url = "https://talnarchives.atala.org/TALN/TALN-2025/87.pdf"
}