Vocabulaire Slop
Un dictionnaire de plus de 300 termes surutilisés dans les textes générés en masse.
AISlopScanner est un système de jugement critique qui vous aide à trancher : "Ce texte est-il du remplissage sans valeur, et pourquoi ?"
Pas d’IA opaque, pas d’appels serveurs. Cinq critères objectifs mesurés localement dans votre navigateur.
Un dictionnaire de plus de 300 termes surutilisés dans les textes générés en masse.
Tournures préfabriquées et transitions creuses ("dans le monde d’aujourd’hui en rapide mutation").
Longueur artificielle et uniforme des phrases, abus de tirets cadratins et énumérations par trois.
La vraie écriture humaine varie son rythme et son vocabulaire. Nous mesurons la richesse lexicale.
Le remplissage abuse de formules floues. Les textes de qualité s’engagent avec des faits vérifiables.
Chaque critère contribue à un score unique de 0 à 100. Plus le chiffre est élevé, moins le texte mérite votre temps.
Le Score de SlopNous refusons l’enlaidissement du web par des textes générés à la chaîne :
Ce site fonctionne avec des coûts d’infrastructure nuls : ni serveurs cloud d’inférence, ni base de données. Fichiers statiques et JavaScript local.
Peu importe qu’un texte vienne d’un humain ou d’un modèle. Une seule question compte : "Vaut-il la peine d’être lu ?"
Cinq catégories pour classer les contenus textuels sans intérêt.
Pourrait parler de n’importe quel sujet sans en changer un mot.
Signe distinctif : Formules vagues, aucun fait précisVoir des exemples →Donne l’impression d’être profond sans énoncer la moindre idée neuve.
Signe distinctif : Fausses antithèses et emphase creuseVoir des exemples →Cite des prétendues études et des pourcentages sans source.
Signe distinctif : Assertions invérifiables ("les experts s’accordent")Voir des exemples →Les trois premiers liens Google fusionnés sans style ni personnalité.
Signe distinctif : Ton scolaire sans point de vueVoir des exemples →Contenu pseudo-médical pathologisant le quotidien pour vendre des rituels.
Signe distinctif : Développement personnel marchandiséVoir des exemples →Réservée. Nous la reconnaîtrons quand elle émergera.
À venirTout savoir sur la détection des contenus vides de sens et son utilité.
AI slop is low-effort, mass-produced content — text, images, or video — generated at scale and published for engagement rather than value. It reads as plausible but says little: vague, templated, interchangeable. The term exploded in 2024 and became a Word of the Year contender in 2025.
AI detectors guess who wrote a text, and they fail often — flagging the Gettysburg Address as machine-made. Slop detection asks a different question: is this worth reading? A tired human listicle can score high. A carefully edited AI draft can score low. We judge quality, not origin.
It crowds out human work, pollutes search results and feeds, erodes trust in what we read, and at its worst spreads dangerous misinformation — fake health advice, fabricated news, scam funnels. It also trains future models on its own output, degrading them.
Deterministic heuristics, fully in your browser: a tiered dictionary of 300+ overused words, a cliché-phrase list, structure signals (transition openers, sentence-length uniformity, em dash density, rule-of-three), lexical diversity, and substance measures. No AI, no API calls, no data sent anywhere.
Yes — and we say so plainly. A draft generated by a model and then edited by a knowledgeable human who adds specifics, voice, and lived experience can absolutely clear the bar. The slop is what happens when nobody does that work.
Overused words ("delve", "tapestry", "pivotal"), prefab phrases ("in today's rapidly evolving world"), uniform sentence rhythm, em dashes everywhere, rule-of-three constructions, hedging instead of specifics, and zero lived experience. Two or more at once is the real tell.
"Slop" is what you feed to pigs — cheap, bulk, low-nutrition filler. Applied to AI content, it describes output produced at scale for quantity, not quality. The metaphor stuck because it captures both the production method and the nutritional value.
Shrimp Jesus on Facebook, fake crochet patterns, AI news anchors reading fabricated stories, "experts" citing studies that do not exist, foraging books on Amazon with dangerous errors, and SEO blog posts that answer questions nobody asked. See our Examples gallery for the full tour.
Manually: read the first three sentences and count tells — prefab openers, hedged claims, no specifics. Automatically: paste the text into our detector and get a 0–100 score with a factor-by-factor explanation of what tripped it.
You just found the free way: scroll up, paste your text, hit Analyze. No account, no limits, no data leaves your browser.
Notes de terrain et analyses détaillées pour reconnaître l’écriture artificielle.
How automated filler is degrading corporate memos, client emails, and resumes — with a practical 5-step editorial checklist for professional teams.
An inside look at why statistical AI checkers flag innocent writers, the non-native English penalty, and why transparent heuristics offer a fairer standard.
Why automated AI humanizers fail, and the 7 concrete editorial techniques that actually transform robotic drafts into clear, authentic human prose.
The AI words list: 120+ words and phrases ChatGPT overuses, each with why it reads as slop and a plain human swap. Backed by the engine dictionary.
Is the em dash an AI tell? We measured dash density in 702,939 words of human prose vs GPT-4. The gap is real — but smaller than the internet claims.
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