Pourquoi les textes IA sonnent robotiques (et comment les corriger à la main)

Si les textes IA sonnent robotiques, c'est en grande partie parce qu'ils sont génériques. Des recherches sur des modèles de 2024 suggèrent que le réglage les pousse vers un même style dense, chargé en noms, et ces modèles ne savent rien de vos faits ni de votre lecteur. La solution consiste à supprimer les tournures toutes faites et à ajouter ce que vous seul savez, ce qu'un simple remplacement de mots ne permet pas.

Nous avons vérifié cela sur neuf brouillons d'IA tout juste générés, et les conseils habituels ont le plus souvent manqué leur cible. Un outil comme notre Humaniseur IA, à essayer gratuitement sur le web, est conçu pour retravailler les formules répétées et les précautions de langage, mais il ne peut pas fournir vos faits. Cette partie vous revient, et les six retouches plus bas montrent comment faire.

Ce que nous avons trouvé dans neuf brouillons d'IA

Le 2 novembre 2026, nous avons demandé à trois modèles Claude (Haiku 5.5, Sonnet 5.5 et Opus 5.5) une introduction d'article de blog d'environ 130 mots sur chacun de trois sujets : pourquoi les petites entreprises devraient constituer une liste d'e-mails, pourquoi les équipes devraient consigner leurs notes de réunion, et comment faire un retour à un collègue. Les brouillons ont été rédigés en anglais, donc tous les décomptes portent sur les textes anglais. Nous avons envoyé les demandes via un outil d'agent qui ajoute ses propres instructions en arrière-plan, ce qui peut influer sur le style, demandé aux modèles de répondre uniquement par le texte, gardé la première réponse et n'avons rien retouché. Nous avons ensuite confronté les passages aux conseils courants des guides que nous avons lus.

Alors, qu'avaient-ils en commun ? Quatre choses revenaient sans cesse, même si nous avions bien demandé des introductions et que les introductions écrites par des humains font aussi en partie la même chose :

• Une annonce vers la fin. Sept des neuf se terminaient en décrivant la suite : « Dans cet article, nous allons voir... » ou « Voici pourquoi... »
• Des listes en trois parties. Nous en avons compté 16 dans 68 phrases, et huit des neuf passages en contenaient au moins une.
• Aucune source ni aucun chiffre à vérifier. Aucun passage ne contenait de chiffre, ni ne nommait une personne, une entreprise ou une source.
• Les mêmes idées dans les mêmes mots. Sonnet et Opus ont chacun écrit, mot pour mot, « An email list is different, because it belongs to you. » (« Une liste d'e-mails, c'est différent, parce qu'elle vous appartient. »). Ils ont aussi tous deux employé la formule « De bonnes notes n'ont pas besoin d'être longues ni soignées. » Les trois brouillons sur l'e-mail disaient que la liste « vous appartient ».

Rien dans ces brouillons n'est manifestement faux, mais des modèles de la même entreprise ont choisi les mêmes phrases, et n'importe quelle entreprise pourrait les publier.

Il s'agit d'une petite vérification, pas d'une étude. Elle porte sur neuf courts passages issus des modèles d'une seule entreprise et sur un seul style de demande, sans texte humain à titre de comparaison. La plupart des passages proviennent d'une seule requête par modèle, ce ne sont donc pas des essais totalement indépendants. D'autres modèles et des textes plus longs peuvent se comporter autrement : un benchmark de fournisseur cité dans le guide de Wikipédia situe environ 60 % des phrases de GPT-6 entre 8 et 21 mots. Elle montre bien, en revanche, qu'une liste de mots peut ne rien détecter sur un texte qui reste générique à la lecture.

Pourquoi les textes IA sonnent robotiques

Le réglage pousse les modèles vers un seul style

Les meilleures données viennent d'une étude de 2025 parue dans PNAS, signée Alex Reinhart et ses collègues, qui ont fait poursuivre à des modèles des textes écrits par des humains, puis comparé le résultat à la suite réellement écrite par ces humains. Ils ont testé GPT-4o, GPT-4o Mini et plusieurs variantes de Llama 3. Les modèles réglés pour suivre des instructions employaient des propositions au participe présent 2 à 5 fois plus souvent que les humains, et des nominalisations, ces noms formés à partir de verbes ou d'adjectifs, 1,5 à 2 fois plus souvent.

Les modèles de base Llama, bruts, employaient ces tournures à des taux proches de ceux des textes humains. Selon la lecture des auteurs, ce réglage « semble rendre les résultats du modèle moins humains, pas plus ». Ils suggèrent qu'il limite aussi la capacité d'un modèle à imiter d'autres styles, si bien que demander « écris comme une personne » ne mène peut-être pas très loin.

L'étude nuance aussi un conseil répandu. GPT-4o employait le passif sans agent (« des erreurs ont été commises ») environ moitié moins souvent que les humains, donc traquer la voix passive revient peut-être à s'attaquer au mauvais problème. Il s'agit de modèles de 2024, et les plus récents peuvent différer. Prenez ces chiffres comme une tendance, pas comme une mesure actuelle.

Les retours humains jouent peut-être un rôle

Pourquoi le réglage aurait-il cet effet ? Une piste, qui concerne le vocabulaire plutôt que la grammaire, vient d'un article de COLING 2025 de Tom Juzek et Zina Ward, consacré aux raisons pour lesquelles ChatGPT abusait de mots comme « delve ». Ils n'ont trouvé aucun élément indiquant que les données d'entraînement, l'architecture ou les choix d'algorithme en étaient la cause. Leurs tests sur Llama allaient dans le sens d'un rôle des retours d'évaluateurs humains, mais les résultats étaient mitigés et ils ne prétendent pas l'avoir prouvé. Voyez-y une explication partielle possible.

Le modèle ne sait pas ce que vous savez

Notre demande donnait un sujet et une longueur. Elle ne disait rien des clients ni des résultats, alors les modèles ont comblé le vide avec ce qu'on peut dire de n'importe quelle entreprise ou équipe. Quand l'un d'eux a cherché une scène concrète, il a dû l'inventer : dans le brouillon de Sonnet sur les notes de réunion, une personne se souvient d'une échéance le vendredi et une autre jure que c'était mardi. La touche est bien trouvée, et cette réunion n'a jamais eu lieu.

Les indices visibles changent sans cesse

Les contributeurs de Wikipédia tiennent un long guide de terrain sur les signes d'écriture par IA. Il classe certains signes par époque et range l'abus de tirets cadratins parmi les signes historiques, datés de 2022 à septembre 2026, tout en notant qu'ils apparaissent encore. Une étude de juillet 2026 qu'il cite a constaté que, parmi les modèles contemporains, seul Claude utilisait les tirets cadratins plus que les rédacteurs professionnels, donc le zéro de nos brouillons Claude reflète peut-être des modèles plus récents ou notre configuration. Il prévient aussi que ces signes ne constituent pas une preuve, puisque des gens écrivent ainsi eux aussi, et que certains sont propres à Wikipédia. Une liste d'indices peut vite devenir obsolète.

Humaniser un texte IA à la main : six retouches, dans l'ordre

Voici le brouillon de Haiku sur l'e-mail, tiré de notre test et sans retouche (145 mots dans l'original anglais). Le texte ci-dessous en est une traduction :

Constituer une liste d'e-mails est l'un des rares leviers marketing qu'une petite entreprise maîtrise entièrement. Les réseaux sociaux changent leurs algorithmes, le coût des publicités grimpe et une plateforme peut restreindre votre portée du jour au lendemain. Une liste d'e-mails vous appartient. Chaque abonné est quelqu'un qui a demandé à avoir de vos nouvelles, et cette permission vaut plus qu'une impression fugace. L'e-mail tend aussi à bien convertir : un message arrive dans la boîte de réception d'un client et y attend, prêt à être lu quand ce client sera prêt à acheter. Pour une petite équipe au budget limité, cela fait d'une liste l'un des moyens les plus fiables de faire revenir les clients, d'annoncer un nouveau produit ou simplement de garder le contact. Dans cet article, nous allons voir comment créer une liste à partir de zéro, quoi proposer aux gens en échange de leur adresse et quelles habitudes simples maintiennent l'intérêt des abonnés.

1. Supprimez l'annonce. La dernière phrase décrit l'article au lieu de le commencer. Coupez-la et laissez le paragraphe suivant faire le travail.

2. Faites le test du concurrent. Demandez-vous pour chaque phrase : un concurrent pourrait-il la publier telle quelle ? « Une liste d'e-mails vous appartient » échoue, et presque tout le reste aussi. Marquez ce qui échoue. Ces phrases seront remplacées ou supprimées.

3. Ajoutez ce que vous seul savez. Aucun outil ne peut faire cette étape à votre place. Que vous est-il arrivé ? Quel chiffre avez-vous vu ? Qui a dit quoi ? Si vous ne pouvez pas répondre, supprimez l'affirmation. Ne demandez pas à un modèle d'« ajouter une histoire personnelle », car il en inventera une.

4. Retransformez les noms en verbes. « Cette permission vaut plus qu'une impression fugace » parle d'abstractions. « Ils ont demandé à avoir de nos nouvelles » parle de personnes. Dites qui a fait quoi.

5. Cassez les listes en trois parties. « Faire revenir les clients, annoncer un nouveau produit ou simplement garder le contact » sonne complet et dit peu de chose. Gardez le seul élément qui compte le plus pour votre lecteur.

6. Prenez position, puis lisez à voix haute. Dites ce que vous feriez vraiment. Gardez une réserve comme « tend à » quand elle est exacte, et retirez-la quand elle n'est là que pour vous couvrir. Là où vous butez à la lecture, réécrivez.

Voici le résultat sous forme de texte à trous, lui aussi traduit de l'original anglais. Nous avons laissé des crochets plutôt que d'inventer une boutique, car chaque crochet est une chose que seul l'auteur peut remplir honnêtement :

Le [mois] dernier, [plateforme] a cessé de montrer nos publications à la plupart de nos [nombre] abonnés. Nous l'avons remarqué quand [ce qui a chuté]. Notre liste d'e-mails compte [nombre] noms, et ce n'est pas [plateforme] qui décide qui voit ce que nous leur envoyons. Ils se sont inscrits [où et pourquoi], et quand nous envoyons [quoi], [ce qui se passe ensuite]. Notre conseil est donc de lancer une liste avant de dépenser plus en publicité. La nôtre a commencé par [la chose la plus simple que vous avez faite].

Les 70 mots de la version anglaise en disent plus que les 145 de l'original, une fois les crochets remplis avec des faits vrais. Si vous ne pouvez pas remplir la plupart d'entre eux, le brouillon n'est pas prêt à être retouché. Vous n'avez pas encore de message à faire passer, et davantage de polissage ne vous en donnera pas.

Ce qu'il ne faut pas faire

• N'ajoutez pas exprès de fautes de frappe ni de tournures maladroites. Elles donnent une impression de négligence et n'apprennent rien au lecteur.
• N'inventez pas d'anecdotes, de sources ni de chiffres. Un détail inventé passe bien jusqu'à ce que quelqu'un le vérifie.
• Ne vous contentez pas de remplacer des mots par des synonymes. La même phrase vide avec un mot plus rare reste vide.
• Ne retouchez pas pour un détecteur. Les détecteurs se trompent dans les deux sens, comme nous l'expliquons dans les détecteurs d'IA sont-ils fiables ?. Retouchez pour la personne qui lit.

La retouche ne change pas non plus les règles qui s'appliquent à vous. Si votre école ou votre employeur restreint l'usage de l'IA, une bonne réécriture ne rend pas l'usage initial autorisé, alors vérifiez d'abord le règlement.

La place des outils

Les outils s'occupent de la partie mécanique. De meilleures consignes aident avant même de retoucher : donnez au modèle vos faits, votre lecteur et un échantillon de vos propres écrits, et demandez-lui de laisser des blancs plutôt que de deviner. Dans Clever AI Hub, vous pouvez interroger GPT, Claude, Gemini, Grok et d'autres depuis un seul chat et changer de modèle d'un geste, ce qui permet d'essayer facilement la même demande sur plusieurs modèles et de garder le brouillon qui demande le moins de travail. Vous pouvez aussi enregistrer vos instructions dans un agent et les réutiliser dans n'importe quel chat.

Après votre retouche à la main, l'Humaniseur IA peut lisser la formulation sur 20 à 4 000 caractères à la fois, dans l'un de ses cinq tons. Nous n'avons pas testé ses résultats pour cet article, nous n'affirmons donc rien à leur sujet. Sa propre page indique qu'aucun outil ne peut promettre de passer tous les détecteurs, et qu'il faut lire le résultat et corriger tout ce qui ne vous ressemble pas. Une vérification grammaticale tout à la fin rattrape ce qui reste.

Questions fréquentes

Est-ce mal d'utiliser l'IA pour un premier jet ? Cela dépend de sa destination. Les écoles et les employeurs fixent leurs propres règles. Pour les contenus web, Google indique que « l'utilisation appropriée de l'IA ou de l'automatisation n'enfreint pas nos consignes », tandis qu'un contenu généré principalement pour manipuler le classement dans les résultats de recherche enfreint ses règles sur le spam. Google précise aussi que le recours à l'IA n'apporte aucun avantage particulier au contenu.

Peut-on repérer de façon fiable un texte IA rien qu'en le lisant ? Pas de façon fiable. Le guide de Wikipédia indique que beaucoup de ces tournures se retrouvent aussi dans l'écriture humaine, et que des études ont constaté que les gens font souvent à peine mieux que le hasard, même si certains lecteurs expérimentés s'en sortent mieux. N'accusez personne sur le seul style.

Combien de temps cela prend-il ? Les coupes et le test du concurrent vont vite. L'étape 3 prend le temps qu'il faut pour se rappeler ce qui s'est réellement passé. Quand vous n'avez rien à y ajouter, mieux vaut consacrer ce temps à vous renseigner plutôt qu'à polir.