Publié le 28 novembre 2025 08h05. L’essor de l’intelligence artificielle générative, notamment avec des outils comme ChatGPT, a suscité une course à la détection des textes produits par ces systèmes. Si les méthodes évoluent, aucune ne garantit encore une identification fiable, soulevant des questions cruciales dans le domaine de l’éducation et de la recherche.
- Les textes générés par l’IA ont tendance à être plus prévisibles que ceux écrits par des humains, en raison de l’utilisation répétée de certains mots, expressions et émojis.
- Plusieurs approches sont étudiées pour détecter l’IA, allant de l’analyse statistique de la “perplexité” du texte à la recherche de “filigranes” numériques, mais aucune n’est infaillible.
- L’évolution constante des modèles d’IA et l’influence réciproque entre l’écriture humaine et l’écriture générée compliquent la tâche des détecteurs.
Depuis l’arrivée de ChatGPT il y a trois ans, l’écriture et la lecture ont été profondément transformées. Dès son lancement, des efforts considérables ont été déployés pour identifier les traces laissées par ces outils dans les textes. Ces méthodes de détection se divisent en deux grandes catégories : les approches locales, qui examinent un texte individuel, et les approches globales, qui analysent les tendances linguistiques sur un ensemble de textes.
Si certains indices, comme des références inexistantes ou l’apparition de phrases typiques telles que « En tant que modèle de langage de l’IA », peuvent révéler l’origine artificielle d’un texte, la plupart du temps, des techniques plus sophistiquées sont nécessaires. Parmi celles-ci, la mesure de la perplexité, qui évalue le degré de surprise d’une séquence de mots, est particulièrement intéressante. Les textes générés par l’IA présentent généralement une perplexité plus faible, ce qui signifie qu’ils sont plus prévisibles que les textes écrits par des humains.
D’autres pistes explorées reposent sur l’insertion de “filigranes” numériques dans les textes générés, ou sur l’apprentissage automatique pour distinguer les styles d’écriture. Cependant, malgré les progrès constants, aucune de ces méthodes ne peut être considérée comme totalement fiable, en raison du risque de faux positifs – par exemple, accuser injustement un étudiant d’avoir recours à l’IA pour rédiger un devoir.
Une approche alternative consiste à analyser les tendances linguistiques à grande échelle. Il s’agit de comparer les textes écrits avant et après 2022, de rechercher des pics inhabituels dans l’utilisation de certains mots ou expressions, ou de comparer des textes d’origine humaine à des textes générés par l’IA. Des observations intéressantes ont ainsi été faites : par exemple, l’expression « Je me lève pour parler », fréquemment utilisée par les politiciens américains, a connu un regain de popularité chez leurs homologues britanniques, selon une analyse récente des discours parlementaires. De même, ChatGPT semble avoir une préférence marquée pour le verbe ‘creuser’ dans les publications scientifiques.
L’un des défis majeurs réside dans le caractère évolutif de l’IA. Les modèles qui alimentent ChatGPT sont constamment mis à jour, et les entreprises qui les développent s’efforcent de les rendre toujours plus semblables à l’écriture humaine. Ainsi, si un mot comme « creuser » est identifié comme un indicateur de texte généré par l’IA, les modèles peuvent être modifiés pour éviter d’utiliser ce terme, ou les utilisateurs peuvent être incités à l’éviter dans leurs requêtes.
Une étude récente du Washington Post, qui a analysé plus de 300 000 messages ChatGPT entre juin 2024 et juillet 2025, a d’ailleurs constaté une diminution de l’utilisation du verbe « creuser ». Parallèlement, l’ IA générative influence également l’écriture humaine : certaines personnes, méfiantes envers l’IA, évitent les mots associés à ces outils, tandis que d’autres les utilisent plus fréquemment, influencés par les textes générés qu’ils lisent. Il est donc difficile de démêler ces différents facteurs.
« Un énorme 70 % de tous les messages ChatGPT analysés contenaient un emoji, dont environ un tiers contenait ✅ »
Selon l’étude du Washington Post, les nouveaux mots favoris de ChatGPT sont « core » et « modernes ». Les émojis sont également très populaires, en particulier le cerveau 🧠 et la coche ✅. L’utilisation de l’expression « pas seulement X, mais Y » est en hausse, tout comme les contractions informelles telles que « c’est » et « tu es ». Le tiret (-) gagne également en popularité.
En définitive, comment être certain qu’un texte a été écrit par un être humain ? Pour l’heure, il ne reste qu’à poursuivre les recherches pour tenter de résoudre cette énigme moderne ✅🧠.
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Les opinions exprimées ici sont celles de l’auteur et ne représentent ni ne reflètent les opinions de RTÉ.
