“Pour repérer un texte rédigé par l’IA, il ne suffit pas de compter les tirets cadratins et les listes à puce”, avertit Brian X. Chen, l’un des journalistes chargés des sujets liés aux technologies grand public au New York Times. En effet, depuis que les intelligences artificielles génératives sont entrées dans nos vies, l’œil humain a appris à repérer certains signes d’un texte généré par algorithmes : la multiplication des tirets cadratins, la fréquence de rythmes ternaires, ou la forte présence de certaines figures de style, par exemple.

Le quotidien britannique Financial Times explique :

“Les détecteurs cherchent plutôt des structures récurrentes : plus qu’un mot typique trahissant soi-disant l’usage de l’IA, […] ils traquent les combinaisons linguistiques caractéristiques du mode de fonctionnement des grands modèles de langage (LLM).”

Pour rappel, les grands modèles de langages comme ChatGPT ou Claude produisent du contenu en se fondant sur un système de décision “en arborescence”, détaille le quotidien financier, “où chaque choix de mot influence le suivant”. Et pour prendre ces décisions, qui reposent sur des calculs de probabilités, les logiciels sont nourris par des milliers de pages de textes 100 % humains.

Pangram, le plus fiable des détecteurs, vraiment ?

Reste qu’au