Vous voulez détecter l'IA dans les textes que vous lisez? Voici la méthode
Des journalistes du média britannique The Economist ont comparé des contenus écrits par l'humain avec ceux générés par l'IA. Ils ont mis en lumière les caractéristiques qui permettent de reconnaître les productions des chatbots..
L’intelligence artificielle (IA) est désormais omniprésente dans les contenus en ligne, générant selon une étude menée par des chercheurs de l’université de Stanford et de l’Imperial College London entre 2022 et 2025 plus d’un tiers des textes publiés sur les sites web. Cette proportion inclut des productions variées comme des articles, des posts sur les réseaux sociaux ou des communications professionnelles. En mai 2026, l’IA a également été suspectée d’avoir remporté un prix littéraire international, une affirmation démentie par la Fondation du Commonwealth. L’IA se distingue par sa capacité à imiter différents styles d’écriture, qu’il s’agisse de prose, de poésie, de style journalistique ou de jargon d’entreprise, ce qui rend son identification plus complexe.
Contrairement à une idée reçue, il n’existe pas de style d’écriture spécifique aux textes générés par IA, tout comme les humains n’ont pas de style unique. Cependant, les bots (robots logiciels capables de produire du texte automatiquement) présentent des automatismes récurrents. Par exemple, l’utilisation fréquente du tiret long (ou tiret cadratin), un signe de ponctuation souvent employé pour marquer une pause dans un texte, est devenue une signature des productions automatisées. Certains rédacteurs humains choisissent même d’éviter ce tiret pour ne pas être confondus avec une IA. Cette caractéristique illustre comment les outils automatisés reproduisent des habitudes linguistiques, parfois au détriment de la fluidité ou de la naturalité du texte.
Pour distinguer un texte humain d’un texte généré par IA, le magazine The Economist a mené une étude en comparant 55 940 phrases et 1,2 million de mots issus d’articles rédigés par des journalistes humains et de versions produites par des modèles d’IA comme ChatGPT, Claude, Gemini et Grok. Les chercheurs ont également testé cette méthode sur des contenus provenant de médias reconnus (CNN, New York Times, Washington Post) et de romans à succès. L’objectif était d’identifier des patterns linguistiques récurrents dans les productions automatisées, afin de créer des critères objectifs pour les détecter.
Les textes générés par IA se distinguent par plusieurs traits linguistiques. D’abord, ils utilisent davantage de mots rares ou complexes, comme interdépendance ou réindustrialisation, souvent sans explication claire. Ensuite, les modèles de langage ont tendance à nominaliser les verbes, c’est-à-dire à transformer des actions en noms (par exemple, « la réalisation » au lieu de « réaliser »). Côté ponctuation, les tirets, virgules et points-virgules sont rarement employés, ce qui donne des phrases plus longues et moins dynamiques. Ces choix stylistiques rappellent le langage critiqué par George Orwell dans son essai La politique et la langue (1946), où il dénonçait l’usage de termes prétentieux et de phrases alambiquées pour masquer un manque de clarté.
L’étude révèle que les modèles d’IA s’améliorent avec chaque mise à jour, rendant leur détection de plus en plus difficile. Thomas Juzek, professeur en linguistique informatique à l’université d’État de Floride, explique que ces outils sont *entraînés* sur des textes humains et s’améliorent grâce aux retours des utilisateurs. Cependant, malgré ces progrès, des automatismes comme l’absence de ponctuation variée ou l’usage excessif de termes techniques persistent. Les chercheurs soulignent que ces caractéristiques ne sont pas des preuves absolues d’une génération automatisée, mais des indices à prendre en compte dans une analyse globale du texte.
