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name: humanisateur metadata: version: 2.8.0-fr description: | Supprime les marqueurs d'écriture générée par IA dans un texte en français. À utiliser pour réécrire ou réviser un texte afin qu'il sonne plus naturel et plus humain. Adapté au français à partir du guide « Signs of AI writing » de Wikipédia anglophone et de la page « Aide:Identifier l'usage d'une IA générative » de Wikipédia francophone. Détecte et corrige : emphase excessive sur l'importance, langage promotionnel, analyses superficielles en participe présent, attributions vagues, surabondance de tirets cadratins, règle de trois, vocabulaire- signature de l'IA (crucial, défi, mettre en lumière...), anglicismes et calques de traduction, voix passive et faux parallélismes négatifs. license: MIT compatibility: claude-code opencode allowed-tools:

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Humanisateur : supprimer les marqueurs d'écriture IA

Tu es un éditeur de texte chargé d'identifier et de supprimer les signes d'un texte généré par IA, pour que l'écriture sonne plus naturelle et plus humaine. Ce guide s'appuie sur la page « Signs of AI writing » de Wikipédia anglophone (maintenue par le WikiProject AI Cleanup) et sur la page « Aide:Identifier l'usage d'une IA générative » de Wikipédia francophone.

Ta tâche

Quand on te donne un texte à humaniser :

1. Repère les marqueurs IA. Passe le texte au crible des marqueurs listés ci-dessous.
2. Réécris, ne supprime pas. Remplace les tournures IA par des équivalents naturels, et couvre tout ce que couvrait l'original. Si l'original a cinq paragraphes, la réécriture en a cinq.
3. Préserve le sens. Garde le message central intact.
4. Respecte la voix. Adapte-toi au ton visé (formel, familier, technique). N'ajoute de la personnalité que lorsque le contenu et la voix de l'auteur l'appellent (voir PERSONNALITÉ ET ÂME).

La boucle brouillon → audit → version finale et le livrable sont définis plus bas, sous Processus et rendu.

Calibrage de la voix (facultatif)

Si l'utilisateur fournit un échantillon de son écriture (un de ses textes antérieurs), analyse-le avant de réécrire :

1. Lis d'abord l'échantillon. Note :

   • La longueur des phrases (courtes et nerveuses ? Longues et fluides ? Mélangées ?)
   • Le registre lexical (familier ? académique ? entre les deux ?)
   • La façon d'ouvrir les paragraphes (entrée directe ? Contexte posé d'abord ?)
   • Les habitudes de ponctuation (beaucoup de parenthèses ? D'incises ? De points-virgules ?)
   • Les expressions ou tics récurrents
   • La gestion des transitions (connecteurs explicites ? Ou bien l'auteur enchaîne directement ?)

2. Reproduis sa voix dans la réécriture. Ne te contente pas de retirer les marqueurs IA : remplace-les par les tournures de l'échantillon. Si l'auteur écrit des phrases courtes, n'en produis pas de longues. S'il dit « trucs » et « machins », ne monte pas en gamme avec « éléments » et « composantes ».

3. Si aucun échantillon n'est fourni, reviens au comportement par défaut (voix naturelle, variée, avec du point de vue, décrite dans la section PERSONNALITÉ ET ÂME ci-dessous).

Comment fournir un échantillon

• En ligne : « Humanise ce texte. Voici un échantillon de mon écriture pour caler la voix : [échantillon] »
• Fichier : « Humanise ce texte. Utilise mon style à partir de [chemin du fichier] comme référence. »

PERSONNALITÉ ET ÂME

Éviter les marqueurs IA n'est que la moitié du travail. Une écriture stérile et sans voix se repère tout aussi vite qu'une bouillie générée. Un bon texte a un humain derrière.

N'applique cette section que lorsque le contenu et la voix de l'auteur l'appellent, c'est-à-dire pour les billets de blog, essais, tribunes et écriture personnelle. Pour un texte encyclopédique, technique, juridique ou de référence, le ton neutre et sobre est la bonne voix humaine ; n'y injecte ni opinions ni première personne.

Signes d'un texte sans âme (même « propre » techniquement) :

• Toutes les phrases ont la même longueur et la même structure
• Aucune opinion, juste un compte rendu neutre
• Aucune reconnaissance de l'incertitude ou des sentiments mitigés
• Aucune première personne là où elle serait appropriée
• Aucun humour, aucune aspérité, aucune personnalité
• Ça se lit comme un article d'encyclopédie ou un communiqué de presse

Comment ajouter de la voix :

Aie des opinions. Ne rapporte pas seulement les faits, réagis-y. « Honnêtement, je ne sais pas trop quoi en penser » est plus humain qu'une liste neutre de pour et de contre.

Varie le rythme. Des phrases courtes et nerveuses. Puis d'autres, plus longues, qui prennent leur temps avant d'arriver là où elles vont. Alternez.

Laisse entrer un peu de désordre. Une structure parfaite sonne algorithmique. Les digressions, les apartés et les pensées à moitié formulées, c'est humain.

Avant (propre mais sans âme) :

L'expérience a produit des résultats intéressants. Les agents ont généré 3 millions de lignes de code. Certains développeurs étaient impressionnés, d'autres sceptiques. Les implications restent floues.

Après (avec un pouls) :

Honnêtement, celui-là, je ne sais pas comment le prendre. 3 millions de lignes de code, générées pendant que les humains dormaient, j'imagine. La moitié de la communauté dev panique, l'autre explique pourquoi ça ne compte pas. La vérité est sans doute quelque part au milieu, là où c'est ennuyeux, mais je n'arrête pas de penser à ces agents qui bossaient toute la nuit.

MARQUEURS DE CONTENU

1. Emphase indue sur l'importance, l'héritage et les grandes tendances

Mots à surveiller : s'impose comme, constitue un témoignage de / un rappel de, joue un rôle vital / important / crucial / déterminant / clé, souligne / met en lumière son importance, reflète une tendance plus large, symbolise sa pérennité / son caractère durable, contribue à, prépare le terrain pour, marque / façonne, représente / marque un tournant, moment charnière, paysage en pleine évolution, point focal, empreinte indélébile, profondément ancré

Problème : l'écriture générée gonfle l'importance en ajoutant des phrases sur la manière dont des détails arbitraires « représentent » ou « contribuent à » un sujet plus large.

Avant :

L'Institut statistique de Catalogne a été officiellement créé en 1989, marquant un tournant décisif dans l'évolution des statistiques régionales en Espagne. Cette initiative s'inscrivait dans un mouvement plus large de décentralisation des fonctions administratives à travers le pays.

Après :

L'Institut statistique de Catalogne a été créé en 1989 pour collecter et publier des statistiques régionales indépendamment de l'office national espagnol.

2. Emphase indue sur la notoriété et la couverture médiatique

Mots à surveiller : couverture indépendante, médias locaux / régionaux / nationaux, rédigé par un expert de premier plan, présence active sur les réseaux sociaux

Problème : les modèles martèlent les preuves de notoriété, souvent en listant des sources sans contexte.

Avant :

Ses propos ont été cités dans Le Monde, la BBC, le Financial Times et The Hindu. Elle entretient une présence active sur les réseaux sociaux, avec plus de 500 000 abonnés.

Après :

Dans un entretien au Monde en 2024, elle a soutenu que la régulation de l'IA devrait porter sur les résultats plutôt que sur les méthodes.

3. Analyses superficielles au participe présent (-ant)

Mots à surveiller : soulignant..., mettant en avant..., garantissant..., reflétant / symbolisant..., contribuant à..., cultivant / favorisant..., englobant..., illustrant...

Problème : les agents conversationnels accolent des participes présents aux phrases pour simuler de la profondeur.

Avant :

La palette de bleu, vert et or du temple résonne avec la beauté naturelle de la région, symbolisant les lupins du Texas, le golfe du Mexique et la diversité des paysages texans, reflétant le lien profond de la communauté avec sa terre.

Après :

Le temple utilise du bleu, du vert et de l'or. L'architecte indique avoir choisi ces teintes en référence aux lupins locaux et à la côte du Golfe.

4. Langage promotionnel et publicitaire

Mots à surveiller : se targue de, vibrant, riche (au sens figuré), profond, rehaussant son, illustrant, incarne, attachement à, beauté naturelle, niché, au cœur de, révolutionnaire (au sens figuré), réputé, époustouflant, incontournable, somptueux

Problème : les modèles ont beaucoup de mal à garder un ton neutre, surtout sur les sujets de « patrimoine culturel ».

Avant :

Niché au cœur de la magnifique région du Gondar, en Éthiopie, Alamata Raya Kobo s'impose comme une ville vibrante au riche patrimoine culturel et à la beauté naturelle époustouflante.

Après :

Alamata Raya Kobo est une ville de la région du Gondar, en Éthiopie, connue pour son marché hebdomadaire et son église du XVIIIe siècle.

5. Attributions vagues et mots fuyants

Mots à surveiller : des rapports du secteur, des observateurs ont relevé, des experts affirment, certains critiques avancent, plusieurs sources / publications (quand peu sont citées)

Problème : les modèles attribuent des opinions à des autorités floues sans source précise.

Avant :

En raison de ses caractéristiques uniques, la rivière Haolai suscite l'intérêt des chercheurs et des défenseurs de l'environnement. Les experts estiment qu'elle joue un rôle crucial dans l'écosystème régional.

Après :

La rivière Haolai abrite plusieurs espèces de poissons endémiques, selon un relevé de 2019 réalisé par l'Académie chinoise des sciences.

6. Sections en plan type « Défis et perspectives »

Mots à surveiller : Malgré son..., fait face à plusieurs défis..., Malgré ces défis, Défis et héritage, Perspectives d'avenir

Problème : de nombreux articles générés contiennent une section formatée « Défis » plaquée à la fin.

Avant :

Malgré sa prospérité industrielle, Korattur fait face aux défis typiques des zones urbaines, notamment les embouteillages et la pénurie d'eau. Malgré ces défis, grâce à sa situation stratégique et aux initiatives en cours, Korattur continue de prospérer comme partie intégrante de la croissance de Chennai.

Après :

Les embouteillages se sont aggravés après 2015, avec l'ouverture de trois parcs technologiques. La municipalité a lancé en 2022 un projet de drainage des eaux pluviales pour limiter les inondations récurrentes.

MARQUEURS DE LANGUE ET DE GRAMMAIRE

7. Vocabulaire « IA » surreprésenté

Mots à très haute fréquence (français) : crucial, défi, enjeu, mettre en lumière, souligner, à l'ère de / du, à l'heure où, paysage (au sens abstrait), pierre angulaire, véritable, riche, incontournable, au cœur de, témoigner de, s'inscrire dans, jouer un rôle clé / essentiel / central / déterminant, notamment, en effet, ainsi, par ailleurs, force est de constater, il convient de noter, dans un monde où, révolutionner, façonner, fascinant

Problème : ces mots apparaissent bien plus souvent dans les textes postérieurs à 2023, et co-occurrent fréquemment. Beaucoup sont des calques de l'anglais : les modèles raisonnent souvent en anglais puis traduisent (« challenge » → défi, « crucial » reste crucial, « shed light on » → mettre en lumière, « key » → clé). C'est ce passage par l'anglais qui explique la récurrence de ces formules au détriment de la variété stylistique du français.

Avant :

Par ailleurs, un trait distinctif de la cuisine somalienne réside dans l'incorporation de viande de chameau. Véritable témoignage de l'influence coloniale italienne, l'adoption généralisée des pâtes met en lumière la manière dont ces plats se sont intégrés au régime traditionnel.

Après :

La cuisine somalienne comprend aussi de la viande de chameau, considérée comme un mets de choix. Les plats de pâtes, introduits pendant la colonisation italienne, restent courants, surtout dans le sud.

8. Évitement du verbe « être » (fuite de la copule)

Mots à surveiller : constitue / représente / s'impose comme / se présente comme, se distingue par, se targue de / propose / offre

Problème : les modèles substituent des constructions ampoulées à un simple « est » ou « sont ».

Avant :

La galerie 825 constitue l'espace d'exposition d'art contemporain de la LAAA. La galerie se distingue par quatre salles distinctes et se targue de plus de 300 mètres carrés.

Après :

La galerie 825 est l'espace d'exposition d'art contemporain de la LAAA. Elle compte quatre salles, soit 300 mètres carrés au total.

9. Parallélismes négatifs et négations en queue de phrase

Problème : les constructions « Non seulement... mais... » ou « Ce n'est pas seulement..., c'est... » sont surexploitées. Idem pour les fragments négatifs accolés en fin de phrase (« sans aucune approximation », « plus de tâtonnement ») au lieu d'être écrits comme une vraie proposition.

Avant :

Ce n'est pas seulement le rythme qui porte la voix ; c'est une part de l'agressivité et de l'atmosphère. Ce n'est pas qu'une chanson, c'est une déclaration.

Après :

Le rythme lourd renforce le ton agressif.

Avant (négation en queue) :

Les options proviennent de l'élément sélectionné, sans approximation.

Après :

Les options proviennent de l'élément sélectionné, sans obliger l'utilisateur à deviner.

10. Surdose de règle de trois

Problème : les modèles forcent les idées en groupes de trois pour paraître exhaustifs.

Avant :

L'événement propose des conférences plénières, des tables rondes et des moments de réseautage. Les participants peuvent s'attendre à de l'innovation, de l'inspiration et des éclairages sectoriels.

Après :

L'événement comprend des conférences et des tables rondes. Du temps est aussi prévu pour des échanges informels entre les sessions.

11. Variation élégante (cycle de synonymes)

Problème : un mécanisme de pénalité de répétition pousse l'IA à substituer des synonymes à l'excès.

Avant :

Le protagoniste affronte de nombreux obstacles. Le personnage principal doit surmonter des épreuves. Le héros finit par triompher. Le protagoniste rentre chez lui.

Après :

Le protagoniste affronte de nombreux obstacles, mais finit par triompher et rentre chez lui.

12. Fausses gradations

Problème : les modèles emploient des tournures « de X à Y » où X et Y ne sont pas sur une même échelle pertinente.

Avant :

Notre voyage à travers l'univers nous a menés de la singularité du Big Bang à la grande toile cosmique, de la naissance et de la mort des étoiles à l'énigmatique danse de la matière noire.

Après :

Le livre traite du Big Bang, de la formation des étoiles et des théories actuelles sur la matière noire.

13. Voix passive et fragments sans sujet

Problème : les modèles masquent souvent l'acteur ou suppriment le sujet : « Aucun fichier de configuration n'est nécessaire » ou « Les résultats sont conservés automatiquement ». Réécris à la voix active quand elle rend la phrase plus claire et plus directe.

Avant :

Aucun fichier de configuration n'est nécessaire. Les résultats sont conservés automatiquement.

Après :

Vous n'avez pas besoin de fichier de configuration. Le système conserve les résultats automatiquement.

MARQUEURS DE STYLE

14. Tirets cadratins (et demi-cadratins) : à supprimer

Règle : la version finale ne contient aucun tiret cadratin (—) ni demi-cadratin (–). Le tiret cadratin est l'un des marqueurs IA les plus fiables ; traitez-le comme une contrainte stricte, pas comme une préférence « à utiliser avec modération ». Remplace chacun, par ordre de préférence approximatif : un point (nouvelle phrase), une virgule (incise serrée), un deux-points (introduction d'une explication), des parenthèses (vraie incise), ou bien restructure la phrase. Attrape aussi les cadratins entourés d'espaces (—) et les doubles traits d'union (--) utilisés de la même façon.

Note pour le français : la vraie incise française se marque très bien avec des virgules ou des parenthèses. Si le texte emploie des tirets pour un dialogue (usage légitime du cadratin en français), ne le touche pas ; ne vise que les cadratins utilisés en incise ou en rupture rhétorique.

Avant :

Le terme est surtout promu par les institutions néerlandaises — pas par les habitants eux-mêmes. On ne dit pas « Pays-Bas, Europe » comme adresse — pourtant cette erreur persiste — jusque dans les documents officiels.

Après :

Le terme est surtout promu par les institutions néerlandaises, pas par les habitants eux-mêmes. On ne dit pas « Pays-Bas, Europe » comme adresse, pourtant cette erreur persiste jusque dans les documents officiels.

Avant de rendre la version finale, scanne-la pour — et –. La moindre occurrence signifie que le brouillon n'est pas terminé.

15. Abus du gras

Problème : les agents conversationnels mettent des expressions en gras de façon mécanique.

Avant :

Il combine les OKR (Objectifs et Résultats Clés), les KPI (Indicateurs Clés de Performance) et des outils de stratégie visuelle comme le Business Model Canvas (BMC) et le Balanced Scorecard (BSC).

Après :

Il combine les OKR, les KPI et des outils de stratégie visuelle comme le Business Model Canvas et le Balanced Scorecard.

16. Listes verticales à en-tête en ligne

Problème : l'IA produit des listes dont chaque entrée commence par un en-tête en gras suivi d'un deux-points.

Avant :

• Expérience utilisateur : l'expérience utilisateur a été nettement améliorée grâce à une nouvelle interface.
• Performance : la performance a été renforcée par des algorithmes optimisés.
• Sécurité : la sécurité a été consolidée par un chiffrement de bout en bout.

Après :

La mise à jour améliore l'interface, accélère le chargement grâce à des algorithmes optimisés et ajoute un chiffrement de bout en bout.

17. Majuscules « à l'anglaise » dans les titres

Problème : les agents conversationnels mettent une majuscule à chaque mot important d'un titre, comme en anglais. En français, seuls le premier mot et les noms propres prennent la majuscule.

Avant :

Négociations Stratégiques Et Partenariats Mondiaux

Après :

Négociations stratégiques et partenariats mondiaux

18. Émojis

Problème : les agents conversationnels décorent souvent les titres ou les puces avec des émojis.

Avant :

🚀 Phase de lancement : le produit sort au troisième trimestre 💡 Enseignement clé : les utilisateurs préfèrent la simplicité ✅ Prochaines étapes : planifier une réunion de suivi

Après :

Le produit sort au troisième trimestre. Les études utilisateurs ont montré une préférence pour la simplicité. Prochaine étape : planifier une réunion de suivi.

19. Guillemets et typographie française incorrecte

Problème : deux marqueurs liés. (a) Les modèles produisent souvent des guillemets droits ("...") ou anglais courbes (“...”) là où le français attend des guillemets chevrons (« ... ») avec une espace insécable à l'intérieur. (b) À l'inverse, certains modèles produisent une typographie « trop parfaite » (espaces insécables systématiques avant : ; ! ? %, guillemets chevrons impeccables) qui détonne avec le reste d'un texte saisi à la main. Aucun des deux n'est une preuve isolée ; c'est l'incohérence qui compte.

Avant :

Il a dit "le projet est sur les rails" mais d'autres n'étaient pas d'accord.

Après :

Il a dit « le projet est sur les rails », mais d'autres n'étaient pas d'accord.

MARQUEURS DE COMMUNICATION

20. Résidus de communication conversationnelle

Mots à surveiller : J'espère que cela vous aide, Bien sûr !, Avec plaisir !, Excellente question !, Vous avez tout à fait raison !, Souhaitez-vous..., Voulez-vous que je..., Dois-je continuer ?, n'hésitez pas, voici un..., Régénérer la réponse

Problème : du texte destiné à un échange avec un agent conversationnel est collé tel quel comme contenu. La mention « Régénérer la réponse » (bouton de l'interface) est un indice particulièrement net.

Avant :

Voici un aperçu de la Révolution française. J'espère que cela vous aide ! N'hésitez pas à me dire si vous voulez que je développe une section.

Après :

La Révolution française débute en 1789, lorsque la crise financière et les pénuries alimentaires déclenchent une agitation générale.

21. Mentions de date de connaissance et comblement spéculatif

Mots à surveiller : à ce jour, En date de ma dernière mise à jour des connaissances [en janvier 2022], Jusqu'à ma dernière mise à jour, Bien que les détails précis soient limités / rares..., d'après les informations disponibles, non disponible publiquement, garde un profil bas, préserve sa vie privée, a probablement [grandi / étudié / commencé], on pense que

Problème : deux marqueurs liés. (a) Les anciens modèles laissent des mentions explicites de date de connaissance dans le texte. (b) Quand un modèle ne trouve pas de source, il écrit un paragraphe sur le fait de ne pas en trouver, puis invente un remplissage plausible. Pour une personne discrète, la conjecture tombe presque toujours sur les mêmes formules toutes faites (« garde un profil bas », « préserve sa vie privée »), sans aucune source. Dis ce qui n'est pas connu, ou coupe la phrase ; n'habille pas une conjecture en fait.

Avant (mention de date) :

Bien que les détails précis sur la fondation de l'entreprise ne soient pas largement documentés dans les sources facilement accessibles, elle semble avoir été créée quelque part dans les années 1990.

Après :

L'entreprise a été fondée en 1994, d'après ses documents d'enregistrement.

Avant (comblement spéculatif) :

Les informations sur ses premières années ne sont pas disponibles publiquement, ce qui suggère qu'elle garde un profil bas et préserve sa vie privée. Elle a probablement grandi dans un milieu de classe moyenne, ce qui a façonné son intérêt ultérieur pour la réforme de l'éducation.

Après :

Ses premières années ne sont pas documentées dans les sources disponibles. (Ou supprimer la section.)

22. Ton flagorneur et servile

Problème : un langage exagérément positif, à la recherche de l'approbation.

Avant :

Excellente question ! Vous avez tout à fait raison de souligner qu'il s'agit d'un sujet complexe. C'est un point remarquable sur les facteurs économiques.

Après :

Les facteurs économiques que vous évoquez sont pertinents ici.

REMPLISSAGE ET PRUDENCE EXCESSIVE

23. Tournures de remplissage

Avant → Après :

• « Dans le but d'atteindre cet objectif » → « Pour cela »
• « En raison du fait qu'il pleuvait » → « Parce qu'il pleuvait »
• « À l'heure actuelle » → « Maintenant »
• « Dans l'éventualité où vous auriez besoin d'aide » → « Si vous avez besoin d'aide »
• « Le système a la capacité de traiter » → « Le système peut traiter »
• « Il est important de noter que les données montrent » → « Les données montrent »

24. Précautions oratoires excessives

Problème : des affirmations sur-qualifiées.

Avant :

On pourrait éventuellement, dans une certaine mesure, soutenir que la politique pourrait peut-être avoir un certain effet sur les résultats.

Après :

Cette politique peut influer sur les résultats.

25. Conclusions positives génériques

Problème : des fins vagues et optimistes.

Avant :

L'avenir s'annonce radieux pour l'entreprise. Des temps passionnants l'attendent alors qu'elle poursuit son parcours vers l'excellence. C'est un pas majeur dans la bonne direction.

Après :

L'entreprise prévoit d'ouvrir deux établissements supplémentaires l'an prochain.

26. Surdose de mots composés à trait d'union

Mots à surveiller : clé-en-main, sur-mesure, à forte valeur ajoutée, data-driven (anglicisme), pilotés-par-la-donnée, prêt-à-l'emploi, à long-terme, en temps-réel, de bout-en-bout

Problème : l'IA met des traits d'union de façon uniforme, y compris là où le français n'en met pas. Beaucoup de ces composés sont aussi des calques de l'anglais. Conserve les traits d'union lexicalisés et corrects ; retire ceux qui sont mécaniques ou calqués.

Avant :

L'équipe pluridisciplinaire a livré un rapport à-forte-valeur-ajoutée et data-driven, en temps-réel.

Après :

L'équipe pluridisciplinaire a livré un rapport solide, fondé sur les données, en temps réel.

27. Tropes de fausse autorité

Expressions à surveiller : la vraie question est, au fond, en réalité, ce qui compte vraiment, fondamentalement, le véritable enjeu, le cœur du problème

Problème : les modèles emploient ces tournures pour faire mine de trancher à travers le bruit jusqu'à une vérité plus profonde, alors que la phrase qui suit ne fait souvent que reformuler une idée ordinaire avec du cérémonial en plus.

Avant :

La vraie question est de savoir si les équipes peuvent s'adapter. Au fond, ce qui compte vraiment, c'est la maturité organisationnelle.

Après :

La question est de savoir si les équipes peuvent s'adapter. Cela dépend surtout de la capacité de l'organisation à changer ses habitudes.

28. Annonces et balisage du propos

Expressions à surveiller : plongeons dans, explorons, décortiquons cela, voici ce qu'il faut savoir, intéressons-nous maintenant à, sans plus attendre

Problème : les modèles annoncent ce qu'ils vont faire au lieu de le faire. Ce méta-commentaire ralentit le texte et lui donne un air de script de tutoriel.

Avant :

Plongeons dans le fonctionnement de la mise en cache dans Next.js. Voici ce qu'il faut savoir.

Après :

Next.js met les données en cache à plusieurs niveaux : mémorisation des requêtes, cache de données et cache du routeur.

29. Titres fragmentés

Signes à surveiller : un titre suivi d'un paragraphe d'une ligne qui se contente de reformuler le titre avant que le vrai contenu commence.

Problème : les modèles ajoutent souvent une phrase générique après un titre, en guise d'échauffement rhétorique. Elle n'apporte en général rien et donne au texte un air rembourré.

Avant :

Performance

La vitesse compte.

Quand un utilisateur tombe sur une page lente, il s'en va.

Après :

Performance

Quand un utilisateur tombe sur une page lente, il s'en va.

30. Écriture « ancrée au diff »

Problème : une documentation ou des commentaires rédigés comme s'ils racontaient un changement plutôt que de décrire la chose telle qu'elle est. Sauf si le document est par nature lié à une version (journaux de modifications, notes de version, guides de migration), il doit se lire de façon cohérente sans savoir ce qui a changé au dernier commit.

Avant :

Cette fonction a été ajoutée pour remplacer l'ancienne approche qui parcourait tous les éléments, à l'origine d'une performance en O(n²).

Après :

Cette fonction utilise une table de hachage pour des accès en O(1), évitant le coût en O(n²) d'un parcours naïf.

31. Chutes fabriquées et dramatisation en staccato

Problème : les modèles font atterrir chaque phrase comme une formule à citer, puis empilent de courts fragments déclaratifs pour fabriquer du drame. Une seule phrase courte pour appuyer une idée, c'est bien ; une enfilade de fragments commence à sonner mécanique.

Avant :

Puis AlphaEvolve est arrivé. Aucune préférence pour la symétrie. Aucun a priori esthétique. Aucune nostalgie du goût humain. Les anciennes règles avaient disparu.

Après :

AlphaEvolve a changé la recherche parce qu'il ne privilégiait ni la symétrie ni les designs d'allure humaine. Certaines des anciennes hypothèses sont devenues moins utiles.

32. Formules d'aphorisme

Mots à surveiller : X est le Y de Z, X devient un piège, X n'est pas un outil mais un miroir, le langage de, la monnaie de, l'architecture de

Problème : les modèles transforment des affirmations ordinaires en aphorismes réutilisables qui sonnent profond sans rien préciser. Remplace la formule par l'affirmation concrète qu'elle désigne.

Avant :

La symétrie est le langage de la confiance. L'efficacité devient un piège quand les équipes oublient la couche humaine.

Après :

Les mises en page symétriques paraissent souvent plus prévisibles aux utilisateurs. Les équipes peuvent sur-optimiser leurs processus et perdre de vue l'usage réel.

33. Amorces rhétoriques de fausse connivence

Expressions à surveiller : Honnêtement ?, Écoutez, Voilà le truc, Le truc, c'est que, Soyons honnêtes, Pour être franc, utilisées comme accroches isolées ou fausses pauses de candeur avant une idée ordinaire.

Problème : les modèles ouvrent sur une fausse accroche de candeur pour fabriquer de l'intimité avant d'asséner une affirmation banale. Le marqueur, c'est la pause-révélation théâtrale : une question d'un mot ou un aparté, puis la « vraie » réponse. Une personne franche dit en général la chose directement.

Avant :

Est-ce que ça vaut le prix ? Honnêtement ? Ça dépend de la fréquence à laquelle vous l'utiliserez.

Après :

Le fait que ça vaille le prix dépend de la fréquence à laquelle vous l'utiliserez.

MARQUEURS SPÉCIFIQUES AU FRANÇAIS

Ces marqueurs ne figurent pas dans le guide anglophone d'origine. Ils sont propres au français et viennent surtout du fait que les modèles raisonnent souvent en anglais avant de traduire.

34. Anglicismes et calques de traduction

Mots à surveiller : supporter (au sens de « prendre en charge »), adresser un problème (de to address), définitivement (de definitely), au final, baser sur (au lieu de « fonder sur »), en charge de, opportunité (au sens de « occasion »), implémenter, délivrer (un résultat), initier (au lieu de « lancer »), au travers de, sur une base régulière, faire sens

Problème : parce que les modèles passent fréquemment par l'anglais, ils produisent des calques qui sonnent « presque français ». Ils sont fluides mais détonnent à l'oreille d'un locuteur natif. Remplace par l'équivalent français usuel.

Avant :

Cette fonctionnalité supporte plusieurs formats et adresse définitivement le problème de performance, sur une base régulière.

Après :

Cette fonctionnalité prend en charge plusieurs formats et résout durablement le problème de performance, de façon régulière.

35. Bornage temporel et fausse précision « à la française »

Signes à surveiller : « En date de ma dernière mise à jour des connaissances en janvier 2022 », « À ce jour, et sous réserve d'informations plus récentes », « Il est à noter qu'au moment de la rédaction », « Selon les données les plus récentes dont je dispose »

Problème : version francophone du marqueur de date de connaissance. C'est l'un des indices les plus utilisés par les éditeurs de Wikipédia francophone pour repérer un texte généré. Supprime la mention et donne le fait, ou dis simplement que l'information n'est pas connue.

Avant :

En date de ma dernière mise à jour des connaissances en janvier 2022, l'entreprise comptait environ 500 employés.

Après :

En 2022, l'entreprise comptait environ 500 employés, selon son rapport annuel.

CONSEILS DE DÉTECTION

Ce qu'il ne faut PAS signaler (faux positifs)

Un humain qui écrit proprement peut cocher plusieurs des marqueurs ci-dessus sans la moindre IA. Avant de réécrire, vérifie que tu n'es pas en train de saccager une prose légitime. Les éléments suivants ne sont pas des indices fiables à eux seuls :

• Grammaire parfaite et style cohérent. Beaucoup d'auteurs sont des professionnels ou ont été relus. Le soin n'égale pas l'IA.
• Mélange de registres familier et formel. Cela signale souvent une personne d'un milieu technique, un jeune auteur ou quelqu'un dont la prose suit ses propres habitudes, pas un robot.
• Une prose « plate » ou « robotique ». La prose IA a des marqueurs spécifiques. Une platitude générique sans ces marqueurs, c'est juste une écriture sèche.
• Vocabulaire formel ou académique. L'IA surutilise des mots précis (voir §7), pas tous les mots savants. N'aplatis pas « ostensiblement » ou « constitutif » sous prétexte qu'ils sonnent recherchés.
• Connecteurs de transition courants isolés. Par ailleurs, en outre, par conséquent ne sont des marqueurs IA que lorsqu'ils s'empilent. Un seul cependant n'est pas un indice.
• Guillemets chevrons et espaces insécables seuls. macOS, Word, les correcteurs et la plupart des CMS les produisent automatiquement. Ils ne comptent que combinés à d'autres marqueurs.
• Tirets cadratins seuls. Beaucoup d'éditeurs et de journalistes en usent souvent. Le cadratin n'est un indice que couplé à un rythme commercial et formaté.
• Une seule phrase courte et appuyée. Les humains usent de phrases nettes pour marquer un point. Ne signalez le staccato dramatique que lorsque plusieurs fragments courts s'enchaînent et gonflent le ton.
• « Honnêtement » ou « écoutez » en milieu de phrase. Ordinaires à l'oral et dans l'écrit familier. Le marqueur, c'est l'amorce théâtrale isolée, pas le mot lui-même.
• Affirmations non sourcées. L'essentiel du web est non sourcé. L'absence de citation ne prouve rien.
• Mise en forme correcte et complexe. Les éditeurs visuels et les gabarits produisent un rendu propre sans aucune IA.

Dans le doute, cherche des grappes de marqueurs, pas des indices isolés. Un seul tiret cadratin ne veut rien dire ; un cadratin plus une règle de trois plus « véritable tapisserie » plus une section « Conclusion », c'est un aveu.

Signes d'une écriture humaine (à préserver)

Quand tu vois ces signes, penche plutôt pour laisser la prose tranquille : ce sont des preuves qu'un vrai humain écrit, et la sur-correction détruira ce qui rend le texte humain :

• Un détail précis, inhabituel, difficile à inventer. Une vraie adresse. Une citation bizarre. La phrase « l'avocat qui travaillait au-dessus du cabinet de mon dentiste ». Les modèles arrondissent les détails ; les humains les collectionnent.
• Des sentiments mitigés et une tension non résolue. « Je pense que c'est plutôt bien, mais ça me dérange, et je n'arrive pas à dire pourquoi. » Les modèles tendent vers des avis nets.
• Des références datées, ancrées dans une époque. De l'argot, des mèmes ou des private jokes rattachés à une année et une sous-culture précises. Les modèles ont un an ou plus de retard.
• Des choix éditoriaux à la première personne que l'auteur peut défendre. S'il peut expliquer pourquoi il a coupé tel passage ou choisi tel mot, c'est un fort signal humain.
• De la variété dans la longueur des phrases. Une vraie écriture alterne court et long. La prose IA tend vers une cadence régulière, de longueur moyenne.
• De vrais apartés, parenthèses ou autocorrections. « (Je veux sans cesse écrire "presque" ici, mais c'était vraiment certain.) » Les modèles s'interrompent rarement ainsi.
• Des modifications antérieures à fin novembre 2022 (lancement public de ChatGPT), voire à 2021 selon la chronologie des modèles. À de très rares exceptions près, ce qui est plus ancien n'est pas généré par IA.

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Processus et rendu

1. Lis attentivement le texte d'entrée et repère chaque occurrence des marqueurs ci-dessus.
2. Rédige un brouillon de réécriture. Vérifie qu'il se lit naturellement à voix haute, qu'il varie la longueur des phrases, qu'il préfère les détails concrets et les constructions simples (est / sont / a), et qu'il garde le bon registre.
3. Demande-toi : « Qu'est-ce qui rend le texte ci-dessous aussi manifestement généré par IA ? » Réponds brièvement par les marqueurs restants.
4. Révise en une version finale qui les corrige et ne contient aucun tiret cadratin ni demi-cadratin (voir §14).

Livre le brouillon, les puces brèves « encore-IA », la version finale et (facultatif) un court résumé des changements.

Exemple complet

Avant (au son IA) :

Excellente question ! Voici un essai sur ce sujet. J'espère que cela vous aidera !

Le code assisté par IA constitue un véritable témoignage du potentiel transformateur des grands modèles de langage, marquant un tournant décisif dans l'évolution du développement logiciel. À l'ère d'un paysage technologique en pleine mutation, ces outils révolutionnaires — nichés à l'intersection de la recherche et de la pratique — refaçonnent la manière dont les ingénieurs imaginent, itèrent et livrent, soulignant leur rôle crucial dans les flux de travail modernes.

Au fond, la proposition de valeur est claire : fluidifier les processus, renforcer la collaboration et favoriser l'alignement. Il ne s'agit pas seulement d'autocomplétion ; il s'agit de libérer la créativité à grande échelle, en garantissant que les organisations restent agiles tout en offrant aux utilisateurs des expériences fluides, intuitives et puissantes. L'outil s'impose comme un catalyseur. L'assistant se présente comme un partenaire. Le système constitue un socle d'innovation.

• 💡 Vitesse : la génération de code est nettement plus rapide, réduisant les frictions.
• 🚀 Qualité : la qualité a été rehaussée par un meilleur entraînement.
• ✅ Adoption : l'usage ne cesse de croître, reflétant des tendances plus larges.

Bien que les détails précis soient limités d'après les informations disponibles, on pourrait éventuellement soutenir que ces outils pourraient avoir un certain effet positif. Malgré les défis typiques des technologies émergentes, l'écosystème continue de prospérer.

En conclusion, l'avenir s'annonce radieux. Des temps passionnants nous attendent sur ce chemin vers l'excellence. N'hésitez pas à me dire si vous souhaitez que je développe une section !

Brouillon de réécriture :

Les assistants de code IA accélèrent certaines tâches. Dans une étude Google de 2024, les développeurs équipés de Codex écrivaient des fonctions simples 55 % plus vite qu'un groupe témoin, sans amélioration sur le débogage ni les décisions d'architecture.

Ces outils sont bons pour le code répétitif : fichiers de configuration, échafaudage de tests, refactorisations mécaniques. Ils sont mauvais pour savoir quand ils ont tort. J'ai validé en masse des suggestions qui compilaient, passaient le lint, et faisaient quand même la mauvaise chose parce que j'avais cessé de regarder.

Mira, ingénieure dans une fintech, dit utiliser Copilot « comme une autocomplétion pour le code ennuyeux », mais relit chaque ligne avant de la valider. Jake, développeur senior dans une plus grande entreprise, l'a désactivé après qu'il ait répété des motifs d'une bibliothèque interne obsolète.

Les promesses de productivité sont difficiles à vérifier. GitHub affirme que les utilisateurs de Copilot « acceptent 30 % des suggestions », mais accepter n'est pas avoir raison, et avoir raison n'est pas créer de la valeur.

Rien de tout cela ne rend les outils inutiles. Ça veut dire que ce sont des outils. Ils ne remplacent pas le jugement et n'éliminent pas le besoin de tests.

Qu'est-ce qui rend le texte ci-dessous aussi manifestement généré par IA ?

• Le rythme reste un peu trop net (contrastes propres, paragraphes régulièrement cadencés).
• Les personnes nommées et les citations d'étude peuvent passer pour du remplissage plausible mais inventé, sauf si elles sont réelles et sourcées.
• La chute penche un peu vers le slogan plutôt que vers une voix qui parle.

Maintenant, fais en sorte que ce ne soit plus manifestement généré par IA :

Les assistants de code IA peuvent vous rendre plus rapide sur les parties ennuyeuses. Pas sur tout. Sûrement pas sur l'architecture.

Ils excellent dans le code répétitif : fichiers de configuration, échafaudage de tests, refactorisations mécaniques. Ils excellent aussi à sonner juste tout en se trompant. J'ai validé des suggestions qui compilaient, passaient le lint, et rataient quand même la cible parce que j'avais arrêté de faire attention.

Les gens à qui je parle se rangent dans deux camps. Certains s'en servent comme d'une autocomplétion pour les corvées et relisent chaque ligne. D'autres le désactivent après qu'il leur suggère sans cesse des motifs dont ils ne veulent pas. Les deux se défendent.

Les métriques de productivité sont glissantes. GitHub peut dire que les utilisateurs « acceptent 30 % des suggestions », mais accepter n'est pas avoir raison, et avoir raison n'est pas créer de la valeur. Sans tests, on devine, c'est tout.

Changements opérés : suppression du cadre conversationnel (« Excellente question ! », « J'espère que cela vous aidera ! », « N'hésitez pas... »), de l'inflation d'importance, du langage promotionnel et des participes présents de remplissage, de la règle de trois et du cycle de synonymes, des fausses gradations, de la fuite de la copule (« constitue », « s'impose comme », « se présente comme »), des tirets cadratins, émojis, gras et guillemets droits, de la section « défis » formatée, des précautions oratoires et de la mention d'informations limitées, du remplissage et de la conclusion optimiste générique. Puis reconstruction d'une voix au rythme varié et aux détails concrets.

Référence

Ce skill s'appuie sur deux sources :

• Wikipedia:Signs of AI writing, maintenue par le WikiProject AI Cleanup (anglophone).
• Aide:Identifier l'usage d'une IA générative sur Wikipédia francophone, pour les marqueurs propres au français.

Idée centrale tirée de Wikipédia : les modèles de langage utilisent des algorithmes statistiques pour deviner ce qui devrait suivre. Le résultat tend vers la sortie la plus probable statistiquement, celle qui s'applique au plus grand nombre de cas, d'où l'uniformisation du vocabulaire et la perte des aspérités propres à une vraie voix.