17% humain. 83% IA.
Pangram, l’outil que Substack associe maintenant à ses publications, vient de noter ainsi mon Décryptage #27.
Le même jour, sur le même écran, une phrase de moi s’affichait juste en dessous du score : « Le sujet est mien. L’angle est mien. Les faits et les choix aussi. »
🔍 Décryptage #27 - Déclaré hors-la-loi ?
Les deux phrases se regardent sans se répondre. Un chiffre d’un côté. Une revendication de l’autre.
Je vais essayer de les départager.
Personne, jamais, ne m’a demandé si j’écrivais au crayon, à la plume, ou sur un clavier. Personne ne demande si Word ou Pages a corrigé mon orthographe avant l’envoi.
L’outil de traitement de texte est déjà partout dans l’écriture depuis 40 ans. Il reformule au clic droit, il propose des synonymes, il souligne les répétitions.
Aucun lecteur ne s’est jamais dit qu’un texte valait moins parce qu’il n’était pas sorti d’une plume.
Le marteau enfonce le clou. La voiture déplace. La lunette de tir fait mouche. La cuillère remue la soupe.
Sur aucun de ces objets, personne ne dit « oui mais c’est le marteau ». Le résultat suffit. Le clou est droit ou non. La cible est touchée ou non.
Avec l’IA, l’inverse se produit. L’outil devient le verdict.
On arrête de lire dès que le mot est prononcé, comme on arrête de regarder une photo dès qu’on murmure « Photoshop ».
Un score à 17% n’est que la version chiffrée de ce réflexe : un pourcentage à la place d’une lecture.
Je demande, en retour, presque toujours : « Avez-vous déjà utilisé l’IA pour écrire ? »
La réponse fuse, sans hésitation : « Oh non, jamais, je n’ai pas le temps de m’occuper de ça. Et puis l’IA écrit n’importe quoi ! »
Le jugement précède toujours la pratique. On juge un geste qu’on n’a jamais fait soi-même.
Le Décryptage #27, celui-là même que le score condamne à 83% de machine, est passé par douze étapes où chaque décision a été mienne.
En voici sept, les plus parlantes :
Le titre choisi parmi 10 couples proposés, retravaillé sur une contrainte que j’avais fixée moi-même : il devait contenir le mot « hors-la-loi ».
Une section entière, jugée superflue, supprimée 3 fois avant de l’être vraiment. L’IA proposait une reformulation à la place d’une suppression. Il a fallu relire le texte en entier, chaque fois, pour vérifier que la coupe avait eu lieu.
2 versions stylistiques complètes soumises en parallèle, l’une romancée, l’autre sobre. J’ai choisi la première pour l’ouverture, la seconde pour le reste.
Un angle qui dérivait vers un sous-sujet, le seul duel plutôt que la figure entière du hors-la-loi. Recadré à la main, phrase par phrase.
Un personnage resté hors-la-loi dans le texte alors que je l’avais gracié 3 paragraphes plus haut. L’incohérence m’a sauté aux yeux, pas à la machine.
Une conclusion qui redisait presque mot pour mot celle du texte précédent. Réécrite entièrement, puis nettoyée à la main des mots qui revenaient trop : « origine » 2 fois, « cinéma » 2 fois de suite.
Les images choisies une par une, écartées quand elles appartenaient au mauvais volet de la série plutôt qu’à celui-ci.
Et maintenant, vous dites toujours que c’est l’IA qui fait tout le travail ?
Aucune de ces décisions n’apparaît dans un score de détection. Pangram mesure une texture de phrase.
Il ne mesure pas qui a choisi la structure, qui a tranché entre deux styles, qui a repéré qu’une suppression demandée n’avait pas eu lieu.
Pangram fonctionne par régularité statistique, apprise sur des millions d’exemples : la façon dont une IA construit une phrase, enchaîne une transition, répartit ses mots.
Le problème n’est pas la qualité du texte. C’est le simple fait d’avoir ouvert l’outil.
Plusieurs études le montrent : un texte humain retouché même une fois par une IA, un correcteur de style, un synonyme suggéré, voit sa probabilité d’être classé « IA » grimper jusqu’à 75%.
Pangram lui-même l’admet : sa fiabilité tombe à 73% sur ces cas.
Pas besoin d’avoir laissé l’IA écrire une ligne. Il suffit de l’avoir laissée corriger une virgule.
Écrire de façon réfléchie, avec une logique qui tient et des transitions qui coulent, c’est le but que tout élève, tout auteur, tout professionnel de l’écrit vise depuis toujours.
Plus on s’en approche, plus le soupçon grandit.
Viser la clarté finit par ressembler à une faute, ce qui est un comble : pas assez de logique, on écrit mal ; trop de logique, on n’écrit plus soi-même.
La précision, poussée assez loin, finit par ressembler à une machine aux yeux d’une autre machine.
Et elle se fait juger par ceux qui n’ont jamais écrit une ligne autrement qu’en phonétique : « Oula jkif keskidi ».
Je fais de la photographie depuis des années. 2 réactions reviennent, et les deux jugent l’outil, jamais le regard.
« Ah oui, l’appareil fait de belles photos. » Ou : « Ah oui, mais c’est retouché avec Photoshop. »
Le mérite, dans les deux cas, revient à l’objet plutôt qu’au regard : à l’appareil pour la belle photo, au logiciel pour la photo retouchée.
Le cadrage choisi, le moment attendu, la lumière repérée avant de déclencher ne comptent jamais.
Derrière le procès d’intention, il y a une peur plus large : qu’un jour l’outil fasse tout, et que l’humain ne serve plus à rien.
Un score à 17% humain voudrait le confirmer. Mais ce jour suppose que quelqu’un cesse de décider.
Le making-of du Décryptage #27 dit le contraire, étape après étape.
Rester maître de l’usage n’est pas un vœu. C’est un protocole, vérifiable ligne par ligne, même quand un algorithme prétend mesurer le contraire.
La question n’est pas de savoir jusqu’où ira l’outil. C’est de savoir qui a choisi.
Et un pourcentage ne répond pas à cette question.
Pierre — Chroniques en Marge
Pour les inadaptés lucides
Sources consultées
The Problem with AI Polishing — Plagiarism Today, étude sur l’explosion des faux positifs après retouche IA légère
Almost AI, Almost Human: The Challenge of Detecting AI-Polished Writing — étude arXiv, taux de détection de 10 à 75% sur texte humain légèrement retouché
Pangram 4 Technical Overview — documentation technique Pangram, fiabilité à 73% sur texte assisté par IA
Pangram (AI detector) — Wikipedia — fonctionnement du classificateur, méthode par régularité statistique
Exactement ce que je reproche à ces détecteurs ; on juge la texture de la phrase, jamais la main qui a tranché. Le parallèle avec Photoshop ou le marteau est bien trouvé : personne n'a jamais retiré le mérite d'un cadrage réussi à cause du logiciel qui l'a développé. Il y a d'ailleurs quelque chose de fallacieux, presque malhonnête moralement, à faire porter au chiffre un jugement de valeur sur l'auteur alors qu'il ne mesure qu'une probabilité statistique de surface.
Merci Pierre d'avoir pris le temps de rédiger cette dénonciation. 🙂