The uneven rise of AI-generated web content

Adam Visokay; Soumyakanti Pan; Molly Griston; Polina Iasakova; Mark Nepf; Denis Peskoff; Riya Sinha; Jikai Sun; Isabelle Thiara; Letao Wang; Yiwei Wu; Lauren Yan; Tyler H. McCormick

Résumé IA · arXiv: 2610.36631v1 · cs.AI

The uneven rise of AI-generated web content

Adam Visokay, Soumyakanti Pan, Molly Griston, Polina Iasakova, Mark Nepf, Denis Peskoff, Riya Sinha, Jikai Sun,

et 5 autres auteurs

Isabelle Thiara, Letao Wang, Yiwei Wu, Lauren Yan, Tyler H. McCormick

Article original Soumis à arXiv le 27 Oct. 2026 12 pages, 4 figures Licence : CC BY 4.0 Aussi en : en

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L’essentiel

L’étude estime qu’en août 2026, près d’un quart des pages admissibles de Common Crawl contiennent du texte généré ou révisé par IA, avec une progression accélérée et inégale.

Question

Quelle proportion des pages web publiques contient du texte généré ou révisé par IA, et comment évolue-t-elle entre 2019 et 2026 ? L’étude examine les différences selon la centralité des domaines, la langue et leur extension, en tenant compte des erreurs de détection.

Méthode

Les auteurs analysent 5 118 347 pages de 505 974 domaines dans 71 collectes Common Crawl, de janvier 2019 à août 2026, par échantillonnage probabiliste à deux degrés stratifié en six niveaux de PageRank ; les pages admissibles comportent au moins 500 caractères de texte extrait. Open Pangram évalue toutes les pages et Binoculars-Falcon les pages contenant de l’anglais, avec un étalonnage fondé sur des corpus annotés et 30 collectes antérieures à 2022. Un modèle bayésien hiérarchique estime conjointement la prévalence et les erreurs des détecteurs, puis une poststratification rapporte les estimations à la population des pages admissibles.

Résultats

Résultat En août 2026, environ une page admissible sur quatre contient du texte généré ou révisé par IA, avec un intervalle de crédibilité à 95 % de 22,9 à 24,4 %.
Voir le passage dans l’article
In the most recent crawl, in August 2026, we estimate that about one in four crawlable pages had AI-generated text (95% credible interval 22.9-24.4).
Résultat La hausse annuelle moyenne passe de 4,6 points de pourcentage entre février 2023 et janvier 2025 à 8,1 points entre janvier 2025 et août 2026.
Voir le passage dans l’article
The average annual change was 0.2 percentage points from January 2019 to February 2023, 4.6 percentage points from February 2023 to January 2025, and 8.1 percentage points from January 2025 to August 2026.
Résultat Les deux niveaux de domaines les moins centraux représentent 70,5 % des pages admissibles en août 2026 et expliquent 78,8 % de la hausse nette depuis décembre 2021.
Voir le passage dans l’article
The two least-central tiers, Bottom and Tail, hold 70.5% of eligible pages in August 2026 and account for 78.8% of the net increase (conservative one-sided 95% posterior lower bound: 77.9%).
Résultat En août 2026, la prévalence estimée atteint 32,8 % pour les pages exclusivement anglophones, contre 17,0 % pour celles sans anglais détecté.
Voir le passage dans l’article
In the August 2026 snapshot, 32.8% (32.2–33.4%) of English-only pages were estimated to contain fully AI-generated or AI-edited text, against 17.0% (15.4–18.4%) of non-English-only pages.
Résultat En août 2026, la prévalence estimée est de 29,5 % sur les domaines .com, contre 6,1 % sur les .edu et 5,8 % sur les .gov.
Voir le passage dans l’article
In the August 2026 snapshot, 29.5% (28.7–30.2%) of .com pages were estimated to be AI-generated, compared with 20.4% of .net pages, 14.6% of .org pages and 6.1% and 5.8% of .edu and .gov pages (Figure 2.4a).

Limites

Les estimations portent sur les textes longs accessibles aux robots de collecte et ne renseignent pas la prévalence sur les plateformes sociales.
Voir le passage dans l’article
Our estimates therefore describe long-form web text, and say nothing about the prevalence of fully AI-generated or AI-edited text on social platforms.
L’étalonnage regroupé des textes non anglophones ne permet pas d’interpréter leur prévalence estimée comme celle d’une langue particulière.
Voir le passage dans l’article
The evaluations reveal heterogeneous detector performance across languages, so the non-English-only estimate does not describe any individual non-English language.
L’hypothèse d’indépendance conditionnelle des détecteurs n’est pas respectée pour les textes impliquant l’IA, et son effet sur la prévalence n’a pas été quantifié.

Portée

Les auteurs proposent de traiter les scores des détecteurs comme des mesures imparfaites plutôt que comme des preuves d’attribution, en intégrant leurs erreurs aux estimations de prévalence. Selon eux, la progression inégale des textes issus de l’IA transforme les conventions de communication publique et pourrait renforcer l’influence des modèles antérieurs sur ceux entraînés à partir du web.

Rédigé par une IA à partir de l’article. Les passages cités sont vérifiés mot pour mot dans le texte analysé ; le reste peut contenir des erreurs.

Mots clés générés par l'IA : Intelligence artificielle Web public Common Crawl Détection de textes Prévalence

Pour aller plus loin

Résumé Complet
Résumé vulgarisé
Article de blog
Abstract original

Cette étude examine la progression des textes générés ou révisés par intelligence artificielle sur le web public et détermine dans quelle mesure elle varie selon la langue, le type de domaine et la position des sites dans le réseau de liens. Elle mesure leur proportion parmi les pages présentes dans des instantanés successifs du web, et non uniquement parmi les nouveaux contenus publiés. L’expression « texte généré par IA » désigne ici aussi bien les textes entièrement produits par un modèle que ceux révisés avec son aide. Elle n’implique donc pas que chaque page concernée soit intégralement artificielle. Les auteurs analysent 5 118 347 pages issues de 505 974 domaines, réparties dans 71 collectes de Common Crawl réalisées entre janvier 2019 et août 2026. Seules les pages récupérées avec succès et comprenant au moins 500 caractères de texte principal extrait sont admissibles. L’échantillonnage s’effectue en deux étapes, d’abord par domaine, puis par page, selon six strates de centralité définies à partir du PageRank des domaines. Cette méthode assure une représentation suffisante des sites très centraux, relativement rares. Les pages sont évaluées à l’aide d’Open Pangram ; celles qui contiennent de l’anglais sont également analysées avec Binoculars-Falcon. Un modèle bayésien hiérarchique estime conjointement la prévalence des textes générés ou révisés par IA et les erreurs des détecteurs, à partir de corpus étiquetés et de collectes antérieures à 2022 utilisées comme témoins négatifs. Une poststratification pondère ensuite les estimations en fonction de la composition de la population de pages admissibles. En août 2026, la proportion estimée de pages contenant du texte généré ou révisé par IA atteint 23,6 %, avec un intervalle de crédibilité à 95 % compris entre 22,9 et 24,4 %. La progression s’accélère : l’augmentation annuelle moyenne passe de 4,6 points de pourcentage entre février 2023 et janvier 2025 à 8,1 points entre janvier 2025 et août 2026. Ces taux correspondent à des moyennes calculées entre instantanés et ne permettent pas de dater précisément un changement de rythme. La diffusion est fortement inégale. La prévalence atteint 27,5 % dans la strate des domaines les moins centraux, contre 11,6 % dans celle des domaines les plus centraux. Les deux strates les moins connectées regroupent 70,5 % des pages admissibles et contribuent à 78,8 % de l’augmentation globale observée depuis décembre 2021. Cette contribution s’explique surtout par une hausse de la prévalence au sein de ces strates, plutôt que par un accroissement de leur poids relatif. La prévalence s’élève à 32,8 % pour les pages exclusivement anglophones, contre 17,0 % pour celles sans anglais détecté et 20,2 % pour les pages bilingues. Elle atteint 29,5 % sur les domaines en .com, contre 6,1 % sur les domaines en .edu et 5,8 % sur ceux en .gov. Les principaux écarts persistent après standardisation des caractéristiques des pages. Les auteurs concluent que les textes générés ou révisés par IA constituent une composante importante, croissante et inégalement répartie de l’information publique. Cette évolution pourrait modifier les conventions rédactionnelles et influencer les futurs modèles entraînés sur des textes du web, sans que l’étude démontre ces conséquences. La portée de l’étude reste limitée aux pages longues accessibles à Common Crawl : les contenus privés, les applications, de nombreux réseaux sociaux et les textes courts en sont exclus. Les estimations dépendent également de la capacité des détecteurs à conserver leurs performances sur le web réel, ce qui demeure particulièrement incertain pour les langues autres que l’anglais. Les erreurs des deux détecteurs sont partiellement corrélées sur les textes artificiels, et le modèle ne représente pas explicitement la dépendance entre les pages d’un même domaine. Enfin, l’estimation finale dépend de l’hypothèse selon laquelle les performances des détecteurs ne changent qu’une seule fois après la période témoin. Les résultats ne constituent donc ni une mesure exhaustive du web ni une preuve de l’origine d’une page particulière.

L’IA gagne du terrain sur le web, mais pas partout au même rythme

Quelle place les textes produits avec l’intelligence artificielle occupent-ils désormais sur le web public ? L’étude « The uneven rise of AI-generated web content », signée Adam Visokay, Soumyakanti Pan, Molly Griston, Polina Iasakova, Mark Nepf, Denis Peskoff et leurs collègues, apporte une réponse chiffrée : en août 2026, près d’une page admissible sur quatre contiendrait du texte généré ou révisé par IA. Mais cette moyenne cache des différences importantes selon la langue, le type de domaine et la place des sites dans le réseau de liens.

Un point est essentiel : les chercheurs ne mesurent pas seulement les nouveaux contenus publiés. Ils estiment la proportion de pages concernées dans des instantanés successifs du web. Et « généré par IA » inclut ici les textes révisés avec son aide : cela ne signifie donc pas que chaque page repérée soit entièrement artificielle.

Une enquête sur plus de cinq millions de pages

L’analyse porte sur 5 118 347 pages provenant de 505 974 domaines, réparties dans 71 collectes de Common Crawl entre janvier 2019 et août 2026. Pour être retenue, une page devait avoir été récupérée avec succès et contenir au moins 500 caractères de texte principal extrait.

Les chercheurs ont échantillonné les domaines, puis les pages, en distinguant six groupes de centralité à partir du PageRank des domaines. Cette organisation permet de représenter suffisamment les sites très centraux, relativement rares. La centralité désigne ici leur position dans le réseau de liens, et non une mesure directe de leur qualité éditoriale.

Des détecteurs dont les erreurs sont prises en compte

Les pages ont été évaluées avec Open Pangram. Celles contenant de l’anglais ont également été analysées avec Binoculars-Falcon. Plutôt que de considérer leurs verdicts comme certains, les auteurs utilisent un modèle bayésien hiérarchique pour estimer conjointement la prévalence des textes concernés et les erreurs des détecteurs.

Ce modèle s’appuie sur des corpus étiquetés et sur des collectes antérieures à 2022 servant de témoins négatifs. Une pondération finale ajuste les estimations à la composition de la population de pages admissibles. L’objectif est d’éviter que les choix d’échantillonnage ne déforment le résultat global.

Une progression qui s’accélère

En août 2026, la proportion estimée atteint 23,6 %, avec un intervalle de crédibilité à 95 % allant de 22,9 à 24,4 %. Les textes générés ou révisés par IA représentent donc une composante importante des pages observées, sans pour autant être majoritaires.

La hausse s’accélère également. L’augmentation annuelle moyenne passe de 4,6 points de pourcentage entre février 2023 et janvier 2025 à 8,1 points entre janvier 2025 et août 2026. Ces valeurs sont des moyennes calculées entre instantanés : elles ne permettent pas de dater précisément un changement de rythme.

Une diffusion très inégale

Les sites les moins centraux davantage concernés

La prévalence atteint 27,5 % dans le groupe des domaines les moins centraux, contre 11,6 % parmi les plus centraux. L’essor observé ne se répartit donc pas uniformément dans le réseau du web.

Les deux groupes les moins connectés rassemblent 70,5 % des pages admissibles et expliquent 78,8 % de l’augmentation globale depuis décembre 2021. Cette contribution vient surtout d’une hausse de la prévalence à l’intérieur de ces groupes, plutôt que d’une augmentation de leur poids relatif.

Des écarts selon les langues et les domaines

La langue constitue une autre ligne de partage importante :

32,8 % des pages exclusivement anglophones contiendraient du texte généré ou révisé par IA ;
20,2 % des pages bilingues seraient concernées ;
17,0 % des pages sans anglais détecté entreraient dans cette catégorie.

Les différences sont également marquées selon l’extension du domaine : la prévalence atteint 29,5 % pour les domaines en .com, contre 6,1 % en .edu et 5,8 % en .gov. Les principaux écarts persistent après standardisation des caractéristiques des pages. Ces résultats décrivent des associations, sans établir à eux seuls pourquoi certains groupes utilisent davantage l’IA.

Ce que ces chiffres ne permettent pas d’affirmer

L’étude ne couvre pas tout le web. Elle exclut les textes courts, les contenus privés, les applications et de nombreux réseaux sociaux. Ses conclusions concernent les pages suffisamment longues et accessibles à Common Crawl, pas l’ensemble des échanges numériques.

Les détecteurs restent une autre source d’incertitude, particulièrement pour les langues autres que l’anglais. Leurs erreurs sont partiellement corrélées sur les textes artificiels. Le modèle ne représente pas non plus explicitement la dépendance entre les pages d’un même domaine. Enfin, l’estimation finale repose sur l’hypothèse que les performances des détecteurs ne changent qu’une seule fois après la période témoin.

Un web en transformation, sans verdict sur chaque page

Le constat principal est celui d’une progression importante, accélérée et inégalement répartie. Cette évolution pourrait transformer les conventions rédactionnelles et influencer les futurs modèles entraînés sur le web, mais l’étude ne démontre pas ces conséquences. Elle fournit surtout une mesure collective, assortie d’incertitudes : ni un recensement exhaustif du web, ni une preuve de l’origine d’une page particulière.

Créé le 02 Nov. 2026

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L’IA gagne du terrain sur le web, mais pas partout au même rythme

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Des détecteurs dont les erreurs sont prises en compte

Une progression qui s’accélère

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Les sites les moins centraux davantage concernés

Des écarts selon les langues et les domaines

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