Là où les solutions historiques se contentent du plagiat direct, ABC PlagSys traite l'ensemble des fraudes modernes — IA générative, obfuscation Unicode, paraphrase profonde, traduction opportuniste — dans une pipeline unifiée pensée pour les cellules plagiat algériennes.
Quatre étapes orchestrées. Chaque document passe par l'intégralité du flux — aucun shortcut, aucune analyse partielle.
PDF, Word (.doc/.docx), PowerPoint, texte. Extraction du texte et de la bibliographie. OCR automatique si page scannée.
Stealth Decoder applique l'anti-obfuscation Unicode. Normalisation de l'arabe (diacritiques, hamza, ta marbouta). Détection des caractères invisibles.
6 moteurs lancés en parallèle : matching exact, paraphrase sémantique, Crosslang, AI Guard, PCitations, et corpus interne établissement.
Fusion des résultats, déduplication des matchs, rapport PDF/A horodaté. Hash cryptographique enregistré dans l'Audit Trail. Notification envoyée.
Temps moyen mesuré sur documents de 30 à 200 pages. Pic mesuré sur thèses de doctorat (300-500 pages) : moins de 12 minutes.
Démasque les textes traduits depuis une autre langue pour échapper à la détection mono-langue. Couverture native du triplet arabe ⇄ français ⇄ anglais (priorité algérienne), via alignement sémantique multilingue.
Chaque référence citée dans la bibliographie est interrogée auprès de l'API CrossRef. Démasque les citations entièrement inventées par les LLM : DOI inexistant, auteur fictif, revue introuvable, année incohérente. Fléau croissant en 2025-2026 dans les mémoires et thèses.
Classifieur entraîné à reconnaître les schémas rédactionnels des LLM majeurs : ChatGPT, Gemini, Claude, Deepseek, Copilot, Mistral. Score de confiance par segment (passages surlignés dans le rapport). Prise en compte des AI humanizers et paraphraseurs (QuillBot, Undetectable.ai, etc.).
Anti-obfuscation Unicode. Détecte les homoglyphes (А cyrillique au lieu de A latin, Ρ grec au lieu de P), les caractères invisibles (zéro-largeur U+200B, espace insécable), le texte camouflé (blanc sur blanc, taille de police 0, images de texte). Normalisation systématique en amont de toute analyse.
Journal scellé cryptographiquement, horodaté, exportable au format PDF/A (archivage longue durée). Chaque action — soumission, analyse, validation, rejet — est enregistrée avec hash SHA-256 et signature numérique. Conforme aux exigences des commissions disciplinaires algériennes (arrêté MESRS 1082/2020).
Tableau de bord pour les responsables de cellule plagiat : sessions actives, état de la pipeline (en file, en cours, terminée, en erreur), agenda des analyses, logs système. Filtres par département, par niveau (master/doctorat), par encadrant. Export CSV des statistiques mensuelles.
Hébergement intégral sur le territoire national. Conforme à la loi n°18-07 du 10 juin 2018 relative à la protection des données à caractère personnel. Aucune donnée d'étudiant n'est transmise hors juridiction.
Workflow disciplinaire aligné avec l'arrêté n°1082/2020. Rapports d'audit acceptés tels quels par les commissions universitaires algériennes.
Équipe basée en Algérie. Support technique en français, arabe et anglais, sur fuseau horaire local (GMT+1). Réponse moyenne sous 4h ouvrées pour les incidents critiques.
Connecteurs nativement testés avec les versions de PROGRES et Moodle déployées dans les universités algériennes. Pas d'intégration générique : adaptation aux schémas réels du terrain.
Tarification en DZD, facturation conforme aux exigences fiscales algériennes (NIF, RC). Pas de problème de transfert de devises. Programme pilote gratuit pour les universités publiques.
Équipe formée aux spécificités du système universitaire algérien : LMD, mémoires de fin de cycle, thèses de doctorat, habilitations. Connaissance des fraudes terrain rencontrées dans les jurys.
ABC PlagSys bénéficie du label « Startup » délivré par le Comité national de labellisation (décret exécutif n°20-254 du 15 septembre 2020). Ce statut garantit un acteur reconnu par l'État algérien, éligible aux marchés publics innovants et au financement national de l'innovation.
Une démo de 30 minutes avec votre propre document tronqué. Vous verrez les 8 types d'attaques mis à nu, le rapport généré, et le sceau Audit Trail.