Comment detecter un texte généré par de l’IA

Avec l’avènement des grands modèles de langage comme ChatGPT ou Gemini, la frontière entre la plume d’un être humain et celle d’une machine n’a jamais été aussi floue.

Dès lors, comment savoir si l’article que vous lisez a été généré par une IA ? Et surtout, peut-on vraiment s’y fier ?

Dans ce guide, nous allons passer en revue les indices qui trahissent un contenu généré artificiellement, tout en examinant la fiabilité réelle de ces méthodes de détection.

L’écriture de ChatGPT est-elle repérable ?

Oui et non. Il existe de vrais marqueurs qui peuvent éveiller les soupçons, mais affirmer avec une certitude absolue qu’un texte sort d’un algorithme reste un exercice périlleux.

D’ailleurs, des études ont prouvé que même des enseignants chevronnés se trompent régulièrement en évaluant les devoirs de leurs élèves. Preuve s’il en est que l’œil humain est loin d’être un radar infaillible.

Le principal écueil ? Il suffit de retravailler légèrement le texte généré pour passer sous les radars. En modifiant un peu le ton, la structure ou quelques formulations, on fond incognito le texte IA dans la masse d’un contenu authentiquement humain.

Ajoutez à cela le fait que ChatGPT répond très différemment selon la commande (« prompt ») qu’on lui donne. D’un résultat ultra générique à une prose étonnamment nuancée, cette variabilité rend difficile l’établissement de règles de détection universelles.

En résumé : on peut avoir de fortes présomptions, mais rarement de preuves irréfutables. Les outils de détection existent, mais ils ont eux aussi leurs propres failles.

Les signes typiques d’un texte généré par ChatGPT

Même si ce n’est pas une science exacte, certains « tics » récurrents laissent souvent deviner la patte d’une IA : 

1) Des structures artificielles prévisibles

L’IA a beau jouer sur les mots, son architecture de fond reste souvent la même. Une fois l’œil entraîné, vous le repérerez en un clin d’œil.

Une longueur de phrase et un rythme monotones

L’IA a tendance à construire des phrases de longueur et de complexité équivalentes.

Essayez de lire le texte à voix haute. Ressentez-vous une cadence presque mécanique, comme un métronome ?
Les phrases s’empilent-elles gentiment les unes après les autres, sans jamais une rupture franche ou une digression un peu chaotique ?

Un auteur en chair et en os n’écrit pas comme ça. Il fait des pauses. Il s’emballe. Il insiste. Il coupe son propre élan parce qu’une idée lui traverse l’esprit en plein milieu d’une phrase. L’IA, elle, file tout droit.

Des paragraphes coulés dans le même moule

L’uniformité des paragraphes est un autre signal d’alarme retentissant.

Bien souvent, l’IA recycle la même recette :

1. Une phrase d’accroche qui paraphrase le titre
2. Une explication enrobée dans un ton très neutre
3. Une phrase de « remplissage » qui n’apporte pas grand-chose
4. Une conclusion doucereuse pour passer à la suite

Maintenant, imaginez ce schéma répété cinq fois d’affilée.

Aucun de ces paragraphes n’est raté. C’est l’accumulation qui pose problème. L’être humain est imprévisible : il n’organise pas sa pensée en petits blocs symétriques. Il explore, recule, bifurque ou fait un gros plan quand on s’y attend le moins.

L’abus des tirets et incises

L’IA a un gros faible pour :

• Les tirets cadratins — utilisés de cette façon — et de manière répétitive
• Les virgules placées avec une minutie chirurgicale
• Les clarifications entre parenthèses (souvent superflues)

Encore une fois, un ou deux tirets, c’est de la bonne syntaxe. S’en servir dix fois de suite comme béquille rhétorique dans un seul article, c’est lourd.

Les conclusions à rallonge et le syndrome du « double emballage »

L’un des tics les plus savoureux de l’IA se situe souvent à la fin du texte.

Elle a la fâcheuse habitude de :

• Conclure l’article
• Puis de résumer sa propre conclusion
• Puis d’ajouter « Les points clés à retenir » qui disent exactement la même chose

On repère ces balises très facilement :

• « En conclusion… »
• « Pour résumer… »
• « En fin de compte… »
• Le tout saupoudré d’une liste à puces redondante

Pourquoi fait-elle ça ? Parce que l’IA a été programmée pour être « utile » et sécurisante. Elle veut s’assurer que vous avez bien tout compris. Un auteur humain s’arrête une fois que son idée est passée.

Les analogies décoratives

L’IA adore les analogies. Et elle en abuse allègrement.

Surtout ces métaphores qui :

• Expliquent un concept déjà très simple
• N’apportent aucune vraie perspective nouvelle
• Pourraient être supprimées sans altérer le sens du texte

Comme le fait de comparer une stratégie marketing à « la construction d’une maison » ou « la navigation sur un océan », sans jamais filer la métaphore intelligemment.

2) Des formulations redondantes

Si vous passez vos journées à lire des textes assistés par IA, vous remarquerez vite que les mêmes constructions de phrases reviennent en boucle, quel que soit le sujet abordé.

Le fameux « Non seulement… mais aussi… »

L’une des marottes de l’IA est la symétrie grammaticale.

Ces grands classiques apparaissent partout :

• « Non seulement X améliore Y, mais il renforce également Z. »
• « Que vous soyez un débutant ou un professionnel chevronné… »
• « À la fois A et B jouent un rôle crucial dans… »

Ces phrases sonnent très professionnelles, et c’est justement ça le problème.

Les humains les utilisent parfois pour insister sur un point. L’IA les dégaine par défaut, car c’est une option sans risque. Si vous tombez sur ces formules trois fois dans la même page, posez-vous des questions.

Les énumérations ternaires (tricolons)

L’IA ne jure que par la règle de trois.

Vous croiserez sans cesse ce genre d’enchaînements :

• « Clair, concis et efficace »
• « Plus rapide, plus intelligent et plus évolutif »
• « Précis, fiable et exploitable »

La règle est la même : rien de mal sur le papier, mais une telle concentration s’avère hautement suspecte.

Un balisage excessif du discours

L’IA est d’une politesse exquise. Un peu trop, même.

Elle se sent obligée de vous annoncer tout ce qu’elle s’apprête à faire :

• « Regardons de plus près… »
• « Décortiquons cela… »
• « Maintenant, explorons… »
• « Voici pourquoi c’est important… »

Ce type de guidage est très appréciable avec modération. Mais l’IA l’utilise à outrance, programmée pour être aussi didactique que possible.

Des phrases consensuelles qui ne mouillent pas l’auteur

L’excès de nuance est une autre trace indélébile.

L’IA adore marcher sur des œufs :

• « Bien que X présente des avantages, il comporte également des défis. »
• « Cette approche peut se révéler efficace dans certains cas, mais moins dans d’autres. »
• « Il n’existe pas de solution universelle. »

Ces phrases ne sont pas fausses. Elles sont juste dramatiquement vides si elles ne débouchent pas sur une vraie prise de position.

Un être humain a généralement un avis sur la question, même nuancé. Il dit ce qu’il ferait ou ne ferait pas. L’IA se réfugie dans la neutralité, car la neutralité évite les ennuis.

3. Le vocabulaire stéréotypé de l’IA

Le vocabulaire, c’est souvent la première chose qui saute aux yeux quand on veut débusquer une machine.

Le problème n’est pas que l’IA utilise de mauvais mots. C’est qu’elle emploie des mots par défaut. Une langue de bois flexible et lisse, qui passe-partout.

Le vocabulaire « langue de bois »

Formée sur des milliards de textes, l’IA privilégie un lexique qui s’exporte bien, peu importe le ton ou le secteur d’activité.

Des mots grandiloquents comme :

• Changement de paradigme (Game changer)
• Crucial
• Transformateur
• Innovant
• Puissant

Ces adjectifs en mettent plein la vue, mais n’engagent jamais vraiment celui qui les emploie sur du concret.

Les phrases toutes faites

Certaines expressions reviennent si souvent dans les textes IA qu’elles en sont devenues d’immenses drapeaux rouges.

Méfiez-vous tout particulièrement de :

• « Dans le monde d’aujourd’hui, qui évolue à un rythme effréné… »
• « Il est important de noter que… »
• « Soyons réalistes… »
• « Imaginez un scénario où… »
• « Au bout du compte… »

Le jargon abstrait

L’IA raffole des concepts éthérés :

• Le paysage
• Le domaine
• L’écosystème
• La sphère

Ces termes lui permettent de tourner autour du pot sans jamais ancrer son propos.

Par exemple :

« Dans le paysage en constante évolution du marketing de contenu… »

Ça a l’air sérieux, mais c’est totalement vague. De quel marketing parle-t-on ? B2B ? SEO ? Agence ? L’IA se garde bien de le préciser.

Un ton policé mais dénué d’émotion

Dernier marqueur de vocabulaire : la platitude émotionnelle.

L’IA évite soigneusement :

• L’agacement
• Le doute
• Le conflit
• Le regret
• Les partis pris tranchés

À la place, elle vous sert une bouillie tiède et consensuelle :

• Efficace
• Utile
• Précieux
• Pertinent
• Digne d’intérêt

Le résultat ? Un texte qui ne froisse personne, mais qui ne touche personne non plus.

4) L’absence d’opinions et de vécu

Les contenus pondus par l’IA sont souvent justes dans les grandes lignes. Le souci, c’est qu’ils survolent la réalité à dix mille mètres d’altitude.

Vous croiserez souvent de grandes banalités :

• « Il est essentiel de se concentrer sur un contenu de qualité. »
• « La régularité joue un rôle clé dans le succès. »
• « Comprendre son public est primordial. »

Ce n’est pas faux. Mais ça ne vous aide absolument pas à avancer ni à prendre une décision.

La mise à distance grammaticale est également très flagrante.

L’IA n’utilise presque jamais :

• « J’ai testé… »
• « On a appris à nos dépens que… »
• « Si vous faites X, vous allez droit dans le mur avec Y. »

Elle se réfugie derrière des tournures passives ou impersonnelles :

• « Il peut être bénéfique de… »
• « Les entreprises devraient envisager de… »
• « L’une des approches consiste à… »

Certes, l’IA vous donne des exemples, mais ils font office d’illustrations abstraites plutôt que de vrais cas pratiques :

« Imaginez une entreprise qui intègre des outils d’IA et observe un gain d’efficacité. »

Les détecteurs d’IA sont-ils fiables ?

Quand il s’agit de démasquer des contenus artificiels, les détecteurs s’imposent comme la solution de facilité. Pourtant, se reposer aveuglément sur des outils comme Originality.AI ou CopyLeaks présente de sérieuses limites :

• Ces détecteurs s’effondrent face à des contenus délibérément « humanisés ». Dans certains cas, leur taux de réussite tombe à la misère de 17,4 %. Autant dire qu’on est loin de la preuve irréfutable.
• Ils accusent un biais énorme. Les chercheurs ont démontré que les textes rédigés par des auteurs dont l’anglais n’est pas la langue maternelle ont beaucoup plus de chances d’être épinglés, même s’ils sont 100 % authentiques. De quoi poser de gros problèmes éthiques dans le monde professionnel ou académique.
• Leurs verdicts sont inconstants. Parfois, ces outils bottent carrément en touche (« incertain »). Ce manque de fiabilité entraîne une avalanche de faux positifs (humains pris pour des robots) et de faux négatifs (des robots qui passent inaperçus).
• Ils sont sans cesse à la traîne face à l’innovation. Les algorithmes des grands modèles de langage évoluent à une vitesse fulgurante. Les méthodes de détection doivent courir derrière. Il y a par exemple un fossé monumental entre la capacité de détecter un vieux modèle GPT-3.5 et un modèle dernier cri comme GPT-4o ou Claude 3.5.
• Un style trop scolaire ou professionnel a plus de risques d’être flippé par la machine. Voilà pourquoi certains outils, comme Originality.AI, conseillent carrément à leurs utilisateurs d’adopter un ton plus familier pour éviter d’être injustement sanctionnés.