Je tiens une liste des tics d’écriture des machines depuis plusieurs mois. C’est également un jeu auquel se livre actuellement les réseaux sociaux : la chasse à l’IA dans les posts. Le tiret cadratin, le connecteur trop poli, les adverbes en « -ment », le « il est important de noter que », les transitions artificielles, la triade d’adjectifs qui sonne complet, le calque de l’anglais… Je mets à jour cette liste à mesure que ces tics se déplacent, car oui, ces tics se déplacent.

Je n’en tire aucun verdict immédiat. Elle me sert à lire ce qui se publie, à identifier des tendances mais jamais à désigner un coupable.

Ce n’est pas de l’indulgence gratuite car cette liste ne prouve rien. Celui qui écrit et publie aujourd’hui est soupçonnable quoi qu’il fasse. Moi compris.

La frontière, tout le monde la trace. « C’est de l’IA, je ne l’ai pas lu. » Le refus a désormais sa formule et son mème, AI;DR (AI Didn’t Read), dans la continuité du TL;DR (Too Long Didn’t Read) bien connu des forums et des réseaux sociaux.

Le AI;DR ferme un texte avant même de l’ouvrir, il tombe dans un contexte de défiance vis-à-vis de l’IA. Aux États-Unis, la moitié des adultes se disent aujourd’hui plus inquiets qu’enthousiastes face à l’IA. Ils étaient 37 % en 2021 (Pew Research Center).

Ce refus ne m’épargne pas non plus. Pourtant il a raison. Il se trompe seulement de proie : ce qu’il faudrait traquer dans un contenu tient moins à la machine qui l’a produit qu’au vide qu’il abrite.

Un refus qui a ses raisons

Le rejet n’est pas une humeur. L’essayiste Hubert Guillaud, qui a pris ce refus pour objet, le rattache à un contrat de lecture tacite.

Je vous donne un contenu sur lequel j’ai fourni un temps de réflexion et d’écriture, vous me donnez votre lecture et votre temps.

Quand l’un des deux automatise sa part, l’autre se sent floué, et il a raison de l’être.

Le malaise va plus loin qu’une question de qualité. Une parole humaine engage une pensée et une expérience pour celui qui la tient. Elle l’expose au jugement, elle lui fait courir un risque, elle peut lui coûter quelque chose.

Une sortie de machine, elle, affirme, promet et s’excuse sans rien mettre en jeu.

Un contenu que la machine produit seule reste plat : ce qui lui manque, c’est la présence de quelqu’un qui s’y est exposé. Une présentation à enjeux se juge à ce qu’elle déclenche dans une salle : un public capté, remué, mis en mouvement. La machine bâtit le plan, elle ne monte pas sur l’estrade.

Refuser de lire un texte automatisé, c’est réclamer que quelqu’un, quelque part, ait quelque chose à perdre.

Une chasse qui attrape mal

Le problème commence quand ce refus se croit capable de démasquer l’IA à coup sûr.

Les indices qu’on traque sont de surface et ils s’usent. Ethan Mollick l’a dit : une figure qu’on finit par repérer partout cesse d’être du style. Elle cesse donc, par extension, de trahir quoi que ce soit.

Ces marques ne prouvent rien. Les enseignants ne distinguent plus les copies de leurs élèves, et la plupart des textes publiés sont des coproductions, écrites à plusieurs mains puis retouchées.

Un texte serait donc coupable d’avoir été relu par une machine ? La chasse aux indices punit des innocents et rate sa cible, qui se dérobe à mesure que la prose des machines déteint sur la nôtre.

Et la traque elle-même presse le mouvement. Antonio Casilli, qui étudie le travail gratuit qu’on rend aux plateformes, l’a retourné en paradoxe : chaque tic qu’on épingle et qu’on partage apprend au modèle suivant à l’effacer. Le chasseur entraîne sa proie.

La course, désormais, s’est outillée. D’un côté, des détecteurs comme GPTZero, qui promettent de démasquer la machine d’un clic. De l’autre, des humaniseurs comme ZeroIA, qui promettent de la rendre indétectable, du même clic. L’un vend la dénonciation, l’autre le camouflage, et chacun entraîne l’autre à faire mieux. Un cache-cache sans fin, financé des deux côtés, dont le lecteur ne sort jamais gagnant.

Cette chasse, je l’ai déjà vue. Google l’a menée pendant quinze ans, avec des moyens que personne ne réunira, et j’ai raconté ailleurs comment elle s’est terminée : en 2024, le moteur a cessé de se demander qui avait fabriqué un texte pour ne plus regarder que ce qu’il valait.

C’est un aveu. Le seul acteur réellement outillé pour identifier l’origine d’un texte a cherché quinze ans, puis a déplacé sa cible. Reprendre la traque aujourd’hui, à l’œil nu, sur un tiret cadratin, c’est refaire le chemin à l’envers.

Le vide n’a pas d’auteur

L’origine d’un texte ne dit rien de sa valeur.

J’accompagne des artistes depuis longtemps, j’ai vu se tenir ce procès dans la musique, puis se clore, puis revenir à chaque innovation ou à chaque nouvelle génération d’artistes.

Les instruments, la musique assistée par ordinateur, le sampler, la boîte à rythmes, l’autotune : chaque nouvel outil est arrivé avec le même soupçon et les mêmes réserves. Ce n’est pas vraiment un artiste. Ce n’est pas vraiment de la musique. Ce n’est pas sa vraie voix. Le débat a duré, puis il est mort de lui-même. Plus personne ne demande qui a appuyé sur le bouton. On demande si le morceau tient.

La musique sait ce que le marketing et le copywriting redécouvrent aujourd’hui avec quarante ans de retard : l’outil n’a jamais fait le disque. Dès 1984, Herbie Hancock et Quincy Jones, deux légendes venues du jazz, composaient sur ordinateur sans y voir matière à débat. Ça faisait avancer la musique, ça suffisait. Les producteurs, et jusqu’aux ghostwriters censés épauler l’artiste, ont donné naissance à des classiques.

Un article écrit entièrement à la main peut n’être qu’un empilement de lieux communs. Un texte assisté par une machine peut établir un fait et défendre une position que son auteur assume. Ce qui a basculé tient en un mot : la reproductibilité. Quand tout devient fabricable, la fluidité ne distingue plus personne.

Reste à savoir d’où vient ce vide. Il ne sort pas de la machine.

L’intelligence artificielle écrit bien. Elle ne sait simplement pas quoi dire, ni à qui. Un rédacteur vend un point de vue, une voix, la capacité de comprendre ce qu’un dirigeant, un commerçant ou un artiste veut dire sans savoir le formuler. Sa valeur est là, dans ce qu’il met derrière les phrases. Les aligner, la machine sait faire.

Un modèle ne demande jamais rien. Il comble. Là où la consigne est vague, il remplit avec le plus probable, sans qu’on le voie passer. Le creux se loge là où son auteur n’avait rien décidé, ou avait délégué ce choix sans le savoir.

C’est pour ça que la traque des tics se trompe d’endroit. Elle fouille la surface d’un texte quand la faute a été commise en amont, au moment où l’on a demandé sans savoir ce qu’on voulait.

Les plateformes en ont tiré les conséquences avant les chasseurs. LinkedIn a bridé les contenus trop visiblement écrits par IA, puis les contenus-appâts, ces posts où les commentaires écrasent les likes, gonflés par des gens venus réclamer un cadeau. À chaque fois un raccourci qui a marché quelques mois, avant que la plateforme ne le rattrape. Ce qu’elle finit toujours par sanctionner, c’est le générique, le contenu sans réelle valeur ajoutée, la tricherie, quel que soit le hack pour y arriver.

Que l’origine ne fasse pas la valeur ne rend pas tout permis. Déverser du contenu pour occuper le terrain, automatiser des commentaires pour simuler une présence, générer une page entière pour habiller un produit qui n’a rien à dire… là, la machine ne relit plus un texte, elle fabrique du vide en série. Le problème a seulement changé d’échelle.

Défendre qu’un outil ne condamne pas un texte n’oblige à cautionner aucun usage. Ce qui se juge : la décision qu’on a prise ou qu’on a refusé de prendre. Le volume déversé sans intention ne mérite aucune complaisance.

Et la promesse du moindre effort ne tient pas la comptabilité. Générer du vide ne coûte presque rien, mais la facture arrive plus tard, sur une ligne qu’aucun budget ne prévoit : le temps passé à trier et à réparer ce que la machine a produit sans qu’on lui ait dit quoi faire. Ce tri ne se voit nulle part et se paie en heures. L’effort n’a pas disparu, il a glissé vers l’aval. La vraie efficacité tient alors dans une seule question : qu’a-t-on à montrer, pour ce que ça a coûté ?

Le vrai intrus : le lecteur fantôme

L’obsession du résultat immédiat a rendu le marketing digital ultra productif mais aussi très vulnérable : optimisé jusqu’au bout, un contenu devient prévisible donc remplaçable.

Reste à nommer ce qui vide réellement les textes.

Un lecteur artificiel s’est glissé entre celui qui écrit et celui qui lit. Ce lecteur, c’est l’algorithme, qui scanne une page pour l’extraire et la résumer. C’est lui, le vrai destinataire de l’optimisation.

Écrire pour plaire à l’algorithme, c’est fabriquer un texte fait pour être avalé et recraché ailleurs. Une prose lisse où le regard glisse sans jamais accrocher.

Tenir compte de l’algorithme n’a jamais interdit d’avoir quelque chose à dire. On peut se plier à ses règles et garder dessous une présence : une expérience vécue, une expertise qu’aucune moyenne ne contient. C’est même ce que les moteurs récompensent désormais. Le vide vient plus loin, quand l’algorithme devient le seul lecteur qu’on vise.

Le coupable est là. Dans la page conçue dès le départ pour se dissoudre dans son propre résumé, bien plus que dans la machine qui a aidé à l’écrire.

Et l’industrie du faire humain ne fait qu’épaissir le malentendu. Les humaniseurs liment les indices de surface pour tromper les détecteurs, sans rien changer au vide qui reste dessous. On paie désormais pour ajouter des imperfections à un texte : le comble.

Traquer le vide, pas l’origine

La parade ne peut donc pas être cosmétique. Ruser avec le lecteur fantôme, lui offrir de l’ambiguïté quand il attend de la clarté, c’est encore jouer son jeu. Et pour qui fait profession de clarté, c’est se tirer une balle dans le pied.

Encore faut-il savoir ce qu’on traque.

Un modèle cherche le mot le plus probable. Et le plus probable, c’est le plus moyen. Une phrase générée n’est pas la trace d’une pensée, c’est la moyenne des phrases possibles à cet endroit. Voilà ce qu’est le vide, et il ne faut aucun détecteur pour le repérer : c’est ce qui était prévisible. Le reste, un autre l’aurait écrit à votre place.

Ma réponse tient donc en un mot : prouver.

Ajouter une preuve d’humanité par-dessus, ce serait le maquillage dans l’autre sens. Mieux vaut mettre dans le texte ce qu’aucune moyenne ne pouvait produire. Un fait qu’il a fallu aller chercher. Un chiffre qu’on est seul à tenir. Un cas qu’on a vu de ses yeux. Une position qu’on paiera cher si elle est fausse. Rien de tout cela n’était prévisible, donc rien n’était à la portée du modèle. Et ce que je mets là, près de vingt ans à regarder le digital se faire et se défaire, aucune synthèse ne le remplace, aucun détecteur ne le mesure.

Cette exigence règle du même coup le contrat rompu du départ : un auteur qui expose une position et l’assume rend au lecteur ce qu’il était venu chercher.

On me dira que la preuve finira en recette, elle aussi. C’est probable. Le chiffre exclusif et l’anecdote de terrain deviendront un gabarit, comme les modèles de posts qu’on s’échangeait il y a quelques années, comme les bibliothèques de prompts il y a quelques mois. Mais elle a ceci qu’elle se paie. Une figure de style s’imite en une soirée. Un terrain se paie en années. On copiera la forme de la preuve, jamais la personne qui la produit.

Reste alors une seule question qui vaille et elle est étrangère à l’origine du texte. Ce qu’il en reste une fois la page fermée.

Si une machine pouvait l’écrire à votre place, c’est qu’il pouvait s’écrire sans vous.