Workflow AI-Detection + Humanizer

Les moteurs de recherche et plateformes deviennent de plus en plus sensibles aux motifs typiques de l'IA : longueurs de phrase uniformes, « il est important de noter », listes sur-structurées. Rankion te donne deux outils — un AI-Detector, qui scanne un texte pour estimer la probabilité IA, et un Humanizer, qui le rend activement plus naturel.

Détection single-shot

Vérification rapide pour un seul morceau de texte (par exemple un paragraphe fraîchement écrit ou un article livré par un client) :

curl -X POST https://rankion.ai/api/v1/ai-scanner/detect \
  -H "Authorization: Bearer TON_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text": "Il est important de noter que l'\''intelligence artificielle..."}'

Coût : 2 crédits. La réponse te fournit un ai_probability (0–100) et une heatmap phrase par phrase indiquant quelles phrases semblent particulièrement typiques d'une IA.

À partir de ai_probability ≥ 70, tu devrais humaniser. En dessous de 40, c'est généralement OK.

Article-Humanizer

Si tu veux passer un article complet (par exemple celui qui sort tout juste du AI Content Editor) par le Humanizer :

curl -X POST https://rankion.ai/api/v1/ai-scanner/humanize \
  -H "Authorization: Bearer TON_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "text": "Le texte complet de ton article ici...",
    "tone": "natural",
    "language": "fr"
  }'

Coût : 5 crédits. Synchrone, répond directement avec le texte réécrit. Durée : 5 à 15 secondes.

Le Humanizer fait varier les longueurs de phrases, introduit des imperfections (phrases courtes, points d'interrogation, inversions), remplace les formules typiques des LLM par des tournures plus quotidiennes — tout en conservant la fidélité sémantique.

Bulk-Humanizer (async + batch-polling)

Pour des volumes plus importants (10+ articles, pipelines de contenu entiers), il existe le Bulk-Humanizer asynchrone :

# Lancer le batch :
curl -X POST https://rankion.ai/api/v1/humanize \
  -H "Authorization: Bearer TON_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "texts": [
      {"id": "art-1", "content": "..."},
      {"id": "art-2", "content": "..."},
      {"id": "art-3", "content": "..."}
    ],
    "tone": "natural"
  }'

Coût : 8 crédits par texte. Réponse : HTTP 202 avec batch_id.

Ensuite, tu polles :

curl https://rankion.ai/api/v1/humanize/{batch_id} \
  -H "Authorization: Bearer TON_TOKEN"

Tant que status: "processing", ça continue. Avec status: "completed", results[] est rempli avec les versions humanisées par identifiant d'entrée. Durée typique : 30 secondes à 5 minutes selon la taille du batch.

Langue non prise en charge

L'AI-Detection et le Humanizer comprennent l'allemand, l'anglais, l'espagnol et le français. Si vous saisissez un texte dans une autre langue, le polonais par exemple, le scanner ne démarre même pas dans l'interface et affiche à la place un message — aucun crédit n'est consommé. Via l'API, POST /api/v1/ai-scanner/detect sans paramètre language répond par 422 et indique la langue détectée (detected_language) ainsi que les codes pris en charge. Si vous envoyez un tel texte au Humanizer, il interrompt le document avec le statut « échoué » : le texte reste inchangé, et là non plus aucun crédit n'est consommé.

Quand l'utiliser — quand l'éviter

Utiliser quand :

• L'article sort directement du AI Content Editor et doit être prêt à publier sur des Money-Pages
• Les textes sont soumis sur des plateformes avec détection d'IA (universités, certains marketplaces)
• Tu construis une série de contenus avec une voix naturelle et cohérente

Ne pas utiliser quand :

• Le texte a déjà été retravaillé manuellement — le Humanizer peut alors introduire des ruptures de style
• Il s'agit de contenus très techniques ou factuels (code, chiffres, définitions) — le Humanizer peut décrisper ce qui ne devrait pas l'être
• La tonalité doit rester sur « expert / formel » — le défaut du Humanizer va vers la langue parlée

Quality-gate avant publication

Workflow recommandé pour un article final :

1. Générer (Premier article avec le AI Content Editor)
2. Score & Optimize (Optimiser le contenu pour Google et l'IA)
3. AI-Detection — vérifier ai_probability
4. Si ≥ 70 → Humanize
5. Re-Detection → doit être < 40
6. Relecture finale manuelle (5 min suffisent généralement)
7. Publier

Détails du module et limites dans AI-Detector et Humanizer. Référence API : API Outils IA (Detector + Humanizer).