# Anthropic signe invisiblement les textes de Claude > Anthropic a annoncé le watermarkage des sorties de Claude, tandis que Sebastian Raschka explique en 48 minutes son intégration au tirage des tokens. Type : Actualité IA · Catégorie : Outils · Publié le 2026-09-01 · Signal IA - Order & Chaos Source : https://www.orderchaos.eu/signal-ia/actu/anthropic-cache-une-signature-dans-les-textes-de-claude Tags : claude, anthropic, watermarkage, llm, détection --- ## En résumé - Anthropic a annoncé le watermarkage des sorties textuelles de ses modèles Claude. - Sebastian Raschka décrit l’intégration du marquage dans le tirage des tokens. - Le marquage doit rester invisible pour les utilisateurs et décodable par Anthropic. **Le signal :** Sebastian Raschka consacre une vidéo de 48 minutes au watermarkage invisible annoncé par Anthropic pour les textes de Claude. **[Anthropic](/signal-ia/actu/anthropic-fait-passer-llm-anthropic-a-httpx2-pour-claude) annonce** le watermarkage des sorties textuelles de ses modèles Claude. L’entreprise a présenté cette approche quelques jours avant le 14 août 2026. Sebastian Raschka revient sur cette annonce dans une vidéo de 48 minutes. Son objectif consiste à expliquer le fonctionnement technique du dispositif. Le marquage doit rester invisible pour les utilisateurs. Anthropic pourrait ensuite vérifier si un texte publié provient de ses modèles Claude. Raschka cite notamment Claude Opus 4.8 comme exemple de modèle concerné. Il précise que le dispositif vise à identifier un texte généré par Claude lorsqu’il porte ce marquage. Cette identification repose sur un décodage réservé à Anthropic, selon l’explication présentée dans la vidéo. **Raschka détaille** le mécanisme avec plus de 50 diapositives. Il explique que son projet initial comptait seulement 10 diapositives et devait durer 10 minutes. La présentation finale atteint 48 minutes. Elle commence par le fonctionnement général de la génération de texte par un grand modèle de langage. Cette introduction doit rendre le watermarkage plus compréhensible. Raschka indique que le marquage constitue une modification limitée du processus habituel de génération. Il aborde aussi les avantages et les inconvénients possibles de cette technique. La vidéo s’accompagne d’une transcription légèrement révisée. Les [diapositives complètes](https://sebastianraschka.com/pdf/slides/2026-08-18-claude-watermarking.pdf) permettent de suivre les figures utilisées pendant l’explication. ## Le modèle calcule les prochains tokens **La génération commence** par la transformation du texte en identifiants de tokens. Cette étape intervient avant le traitement par le grand modèle de langage. Le modèle reçoit ensuite ces identifiants et produit une distribution de scores pour le token suivant. Ces scores, appelés logits, couvrent l’ensemble du vocabulaire disponible. Raschka utilise l’exemple « la capitale de l’Allemagne est » pour illustrer la sélection de « Berlin ». Dans sa représentation pédagogique, le vocabulaire peut atteindre 250 000 tokens possibles. Le token retenu est ensuite reconverti en texte. Le texte généré est ajouté à l’entrée. Le modèle répète cette boucle jusqu’à produire un token de fin de texte. **Le tirage introduit** une part de choix dans cette génération. La sélection systématique du score le plus élevé porte le nom de décodage glouton. Raschka explique que les grands [modèles de langage](/signal-ia/actu/anthropic-prepare-un-filigrane-invisible-pour-claude) ne choisissent généralement pas toujours cette option. Une sélection constamment identique pourrait produire les mêmes réponses et rapprocher le système d’une mémorisation des données d’entraînement. Le watermarkage s’insère dans cette étape de génération des tokens. La vidéo cherche ainsi à montrer où intervient le marquage dans la chaîne de traitement. Raschka relie cette démonstration à des extraits de code et à ses travaux pédagogiques sur la construction d’un modèle de langage depuis zéro. ## Anthropic réserve le décodage **Le marquage reste invisible** dans le texte consulté par l’utilisateur. Anthropic doit pouvoir le décoder pour déterminer si le contenu provient de ses modèles [Claude](/signal-ia/actu/anthropic-le-jacobian-lens-devoile-les-mysteres-ia). Raschka présente cette capacité comme la finalité annoncée du dispositif. Il explique également que le watermarkage peut échouer ou être retiré, deux sujets abordés dans sa présentation. La vidéo ne réduit donc pas le dispositif à une simple signature visible. Elle examine aussi son intégration dans la génération et ses limites potentielles. L’annonce d’Anthropic et l’analyse de Raschka forment deux niveaux complémentaires. La première décrit l’initiative. La seconde en expose le fonctionnement à partir du tirage des tokens. **La démonstration complète** est disponible dans la [vidéo publiée par Raschka](https://youtu.be/tLv7qRWFMlw). Anthropic a aussi publié son propre article sur le [watermarkage des textes de Claude](https://www.anthropic.com/news/claude-text-watermark). Raschka explique que cette technique sert à examiner des textes susceptibles d’avoir été générés par un modèle de l’entreprise. Son analyse met surtout en avant le lien entre le marquage et la sélection du token suivant. Elle montre également pourquoi une compréhension du fonctionnement interne des modèles aide à suivre l’implémentation. La présentation de 52 diapositives propose enfin un examen des méthodes de détection et de retrait évoquées par l’auteur.