Enlever les nouveaux watermarks de Claude
Le setup complet en moins de cinq minutes, puis ce qu’est réellement ce marquage. Et ce que personne ne peut prouver.
Contexte
Ce qui vient de se passer
Claude marque désormais tout ce qu’il écrit.
ClaudeLa raison pour laquelle ça arrive maintenant, c’est le Code de transparence de l’AI Act européen, entré en vigueur le 2 août. Il pousse les gros laboratoires à rendre les contenus générés par IA identifiables. Google le fait déjà avec Gemini, Anthropic le déploie, et on peut raisonnablement parier que les autres suivront dans l’année.
Gemini
AnthropicCe n’est donc pas un problème Claude que tu peux esquiver en changeant d’outil, c’est la direction que prend toute l’industrie sur les douze prochains mois.
Install
Le setup, entièrement à la souris
Six clics et c’est fini, aucune ligne de commande.
Un développeur, Guillaume Meyer, a publié un skill Claude open source et gratuit qui s’appelle watermarks-remover. Il est sorti quelques jours après l’annonce, d’où sa diffusion rapide. Le skill à l’intérieur s’appelle remove-ai-marks.
Ouvre le dépôt dans ton navigateur
Rends-toi sur github.com/guillaumemeyer/watermarks-remover.
Ouvre le dossier skills
Dans la liste de fichiers en haut, clique sur la ligne skills/remove-ai-marks.
Ouvre SKILL.md et télécharge le fichier brut
En haut à droite du fichier, tu vois Download raw file. Le SKILL.md atterrit dans tes téléchargements.
Ouvre tes skills Claude
Va sur Claude, clique sur Customize, puis Skills.
Upload le fichier
Clique sur Add en haut à droite, choisis Upload skill, puis glisse-dépose le SKILL.md. Le setup est terminé.
Usage
Il inspecte d’abord, il modifie ensuite
Une fois installé, tu tapes la commande puis tu colles ton texte ou tu attaches ton fichier. Le skill lance une inspection et te dit ce qu’il a trouvé avant de changer quoi que ce soit.
/remove-ai-marks
# puis colle ton texte en dessous,
# ou attache le fichier à nettoyerPour de la prose, il te proposera ensuite une réécriture, et tu devras trancher.
Une passe légère garde ton écriture intacte mais laisse plus de motif derrière elle. Une passe lourde casse le motif correctement, mais le texte revient en sonnant comme le modèle qui a réécrit plutôt que comme toi.
Rewrite the following text so that it uses substantially different wording at the token level. Change clause order, connectors, and transition words; vary sentence boundaries and length; and replace both content words and function words where meaning allows. Preserve all facts, numbers, names, and technical identifiers. Do not add or remove claims. Output only the rewritten text.
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[colle ton texte ici]Rewrite the following text so it reads as if a human wrote it from scratch. Vary sentence rhythm and length, replace formulaic AI-style transitions and filler with concrete natural phrasing, and use plain, varied wording. Preserve all facts, numbers, names, and technical identifiers. Do not add or remove claims. Output only the rewritten text.
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[colle ton texte ici]Marquage
Ce qu’est vraiment le watermark
Il est dans le choix des mots, pas dans le fichier.
Quand Claude écrit une phrase, plusieurs mots iraient souvent aussi bien à un endroit donné, et le modèle choisit entre eux selon des probabilités. Le watermark oriente ce choix avec une clé secrète. Sur un passage assez long, le motif formé par ces mots quasi équivalents devient un signal qu’un détecteur possédant la clé peut repérer.
Le texte se lit tout à fait normalement et aucun mot pris séparément ne paraît bizarre, parce que le signal n’existe que dans le motif sur des centaines de mots. Vois ça moins comme un tampon posé sur le papier et plus comme une écriture manuscrite particulière qui traverse toute la page.
- Ce que tu fais
- Effet réel
- Corriger une faute, changer deux mots
- Quasi nul. La plupart des choix de mots d’origine sont encore là
- Changer les titres et la mise en forme
- Aucun. Le signal est dans la prose, pas dans la mise en page
- Réécrire lourdement avec tes mots
- Réel. Tu remplaces les choix qui portaient le motif
- Texte court, quelques phrases
- Illisible des deux côtés. Pas assez de mots pour que le motif soit fiable
- Du code
- Faible dès le départ. Peu de marge sur le choix des mots, et les formateurs retirent le reste
Couches
Ce que l’outil nettoie vraiment
Trois couches, et une seule est prouvable.
- Couche
- Ce qu’elle vise et sa fiabilité
- A · Caractères invisibles
- Espaces de largeur nulle, espaces fines, marques bidirectionnelles et autres caractères Unicode bizarres que les outils IA glissent pour la mise en forme. Vérifiable : il compte exactement ce qu’il a retiré et te le montre
- B · Le watermark statistique
- Le motif du choix des mots, attaqué en faisant réécrire ton texte par une deuxième IA. Best effort : personne en dehors des éditeurs ne peut confirmer que ça a marché
- C · Fichiers
- Content credentials C2PA, métadonnées EXIF et XMP dans PNG, JPEG, SVG, PDF, DOCX, ODT, HTML et MD. Vérifiable : il rapporte chaque champ retiré
Erreurs
Là où les gens se plantent
La plupart de ces erreurs font la différence entre l’outil qui travaille et l’outil qui ne fait rien pendant que tu crois que ça a marché.
- L’erreur
- Ce qui se passe
- Laisser l’exécution de code désactivée
- La raison numéro un pour laquelle les gens disent que ça n’a pas marché. Le skill s’installe très bien puis ne peut rien exécuter, donc tu reçois un refus vague au lieu d’un rapport
- Réécrire du texte Claude avec Claude
- Tu confies le travail à la chose dont tu essaies de t’éloigner. Prends un autre modèle pour cette passe, et un modèle local si tu as l’option
- Passer directement le rapport d’inspection
- C’est le seul résultat vraiment vérifiable de tout le processus. Tout ce qui vient après est une estimation plutôt qu’un fait
- Faire une réécriture légère et considérer que c’est fini
- Une passe douce qui garde ta voix intacte laisse aussi la plupart des choix de mots d’origine en place. Tu n’as pas les deux, décide lequel tu veux avant de lancer
- Oublier de renettoyer après
- Le modèle qui réécrit remet sa propre série de caractères invisibles au passage
- Oublier que les images et les documents portent leurs propres marques
- Les gens nettoient le texte puis publient la capture d’écran à côté, avec les content credentials et les métadonnées d’appareil encore attachées
Limites
La partie honnête
Une dernière chose, et le développeur l’a mise dans sa propre documentation aussi. Si tu écris dans un contexte où te faire prendre à utiliser l’IA poserait un vrai problème, en général ça te dit quelque chose sur le contexte. Ce n’est pas un problème technique à contourner, et aucun nettoyage n’y change rien. Sers-t’en sur ton propre travail, pour tes propres raisons, et tu en tireras une vraie valeur.
Mémo
Tout le setup en un bloc
# 1. Récupérer le fichier
github.com/guillaumemeyer/watermarks-remover
Ouvre skills/remove-ai-marks > SKILL.md
En haut à droite > Download raw file
# 2. L'uploader
Claude > Customize > Skills
Add (en haut à droite) > Upload skill
Glisse-dépose SKILL.md
# 3. Activer l'exécution de code
Settings > Capabilities > active-la
# 4. Le lancer
/remove-ai-marks puis colle le texte ou attache le fichier- Ce qu’il faut retenir
- Réponse courte
- C’est des caractères cachés ?
- Non. C’est le motif des choix de mots sur tout le passage
- Changer de format de fichier l’enlève ?
- Non, ça n’y touche pas
- Une retouche légère l’enlève ?
- Non. La plupart des choix de mots d’origine survivent
- Qu’est-ce qui l’affaiblit ?
- Une réécriture lourde, un texte court, et le code
- Quelle couche est prouvable ?
- Les caractères invisibles et les métadonnées. Pas la réécriture
- Propre veut dire indétectable ?
- Non. Les détecteurs de style sont un problème séparé
- Où est-ce que ça s’applique ?
- Toutes les surfaces Claude, parce que ça marche au niveau du modèle
watermarks-remover