L'atelier vise à rassembler les curieuses et curieux du traitement de la langue autour de l'identification de l'auteur·e d'un document, principalement lorsque l'on hésite à discriminer entre un être humain ou une machine (ou plus largement, un logiciel, un algorithme, un modèle, même s'ils essaient de ressembler à un être humain en particulier). Ce sujet est devenu d'actualité suite à la popularisation des outils informatiques capables de produire des étiquettes et des textes d'une qualité langagière exceptionnelle. De multiples exemples sur ce type de techniques existent déjà dans la littérature, comme SCIgen (https://pdos.csail.mit.edu/archive/scigen/) un logiciel de 2005 pour la génération automatique d'articles scientifiques en informatique, mais le phénomène s'est accentué avec la publication et la disponibilité au grand public des outils comme ChatGPT (https://openai.com/blog/chatgpt/). Aujourd'hui, il devient de plus en plus difficile pour un être humain de discerner si un texte donné a été produit par une machine. Pour pallier ce phénomène, des outils pour identifier si ChatGPT est à l'origine de la production d'un document, ont commencé à apparaître. Nous pouvons citer ZeroGPT (https://www.zerogpt.com/), DetectGPT (Mitchell et al. 2023) et GPTKit (https://www.gtpkit.ai). De plus, de récentes publications centrées sur la production de jeux de données pour la tâche de détection de textes synthétiques sont apparues (Guo et al. 2023). 
L'objectif de cet atelier est double. Dans une première partie, des travaux récents sur le domaine seront présentés et dans une deuxième, un annotathon aura lieu, auquel tous les membres de l'atelier seront invités à participer. Les résultats de cet annotathon seront restitués lors de la conférence. Site web : https://houpsh2023.sciencesconf.org/