Des volontaires de Wikip\u00e9dia ont pass\u00e9 des ann\u00e9es \u00e0 cataloguer les signes r\u00e9v\u00e9lateurs de l’IA. Il existe maintenant un plugin pour les \u00e9viter.<\/p>\n
Samedi, l’entrepreneur technologique Siqi Chen a publi\u00e9 un plugin open source pour l’assistant IA Claude Code d’Anthropic qui demande au mod\u00e8le d’IA d’arr\u00eater d’\u00e9crire comme un mod\u00e8le d’IA. Appel\u00e9 Humanizer, ce simple plugin de prompt fournit \u00e0 Claude une liste de 24 mod\u00e8les de langage et de formatage que les \u00e9diteurs de Wikip\u00e9dia ont r\u00e9pertori\u00e9s comme r\u00e9v\u00e9lateurs de chatbot. Chen a publi\u00e9 le plugin sur GitHub, o\u00f9 il a recueilli plus de 1 600 \u00e9toiles lundi.<\/p>\n
Il est vraiment pratique que Wikip\u00e9dia ait rassembl\u00e9 une liste d\u00e9taill\u00e9e de signes d’\u00e9criture g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par IA, a \u00e9crit Chen sur X. Tellement pratique qu’il suffit de dire \u00e0 votre LLM de ne pas faire \u00e7a.<\/p>\n
Le mat\u00e9riel source est un guide du WikiProject AI Cleanup, un groupe d’\u00e9diteurs de Wikip\u00e9dia qui traque les articles g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par IA depuis fin 2023. L’\u00e9diteur fran\u00e7ais de Wikip\u00e9dia Ilyas Lebleu a fond\u00e9 le projet. Les volontaires ont \u00e9tiquet\u00e9 plus de 500 articles pour examen et, en ao\u00fbt 2025, ont publi\u00e9 une liste formelle des mod\u00e8les qu’ils continuaient \u00e0 observer.<\/p>\n
L’outil de Chen est un fichier de comp\u00e9tence pour Claude Code, l’assistant de codage en terminal d’Anthropic, qui consiste en un fichier format\u00e9 en Markdown ajoutant une liste d’instructions \u00e9crites ajout\u00e9es au prompt alimentant le grand mod\u00e8le de langage qui alimente l’assistant. Contrairement \u00e0 un prompt syst\u00e8me normal, par exemple, les informations de comp\u00e9tence sont format\u00e9es d’une mani\u00e8re standardis\u00e9e que les mod\u00e8les Claude sont ajust\u00e9s pour interpr\u00e9ter avec plus de pr\u00e9cision qu’un simple prompt syst\u00e8me. Les comp\u00e9tences personnalis\u00e9es n\u00e9cessitent un abonnement Claude payant avec l’ex\u00e9cution de code activ\u00e9e.<\/p>\n
Mais comme pour tous les prompts d’IA, les mod\u00e8les de langage ne suivent pas toujours parfaitement les fichiers de comp\u00e9tences, alors l’Humanizer fonctionne-t-il vraiment? Dans nos tests limit\u00e9s, le fichier de comp\u00e9tences de Chen a rendu la sortie de l’agent IA moins pr\u00e9cise et plus d\u00e9contract\u00e9e, mais cela pourrait avoir des inconv\u00e9nients: cela n’am\u00e9liore pas la factualit\u00e9 et pourrait nuire aux capacit\u00e9s de codage.<\/p>\n
En particulier, certaines instructions d’Humanizer pourraient vous \u00e9garer selon la t\u00e2che. Par exemple, la comp\u00e9tence Humanizer inclut la ligne: Ayez des opinions. Ne vous contentez pas de rapporter des faits, r\u00e9agissez \u00e0 ceux-ci. Je ne sais vraiment pas quoi penser de cela est plus humain que de lister neutralement les avantages et les inconv\u00e9nients. Bien que para\u00eetre imparfait semble humain, ce genre de conseil ne vous rendrait probablement pas service si vous utilisiez Claude pour r\u00e9diger de la documentation technique.<\/p>\n
M\u00eame avec ses inconv\u00e9nients, il est ironique que l’un des ensembles de r\u00e8gles les plus r\u00e9f\u00e9renc\u00e9s sur le web pour d\u00e9tecter l’\u00e9criture assist\u00e9e par IA puisse aider certaines personnes \u00e0 la contourner.<\/p>\n
Rep\u00e9rer les mod\u00e8les<\/p>\n
\u00c0 quoi ressemble l’\u00e9criture par IA? Le guide de Wikip\u00e9dia est sp\u00e9cifique avec de nombreux exemples, mais nous n’en donnerons qu’un ici par souci de bri\u00e8vet\u00e9.<\/p>\n
Certains chatbots adorent valoriser leurs sujets avec des expressions comme marquant un moment charni\u00e8re ou t\u00e9moigne de, selon le guide. Ils \u00e9crivent comme des brochures touristiques, qualifiant les vues de \u00e0 couper le souffle et d\u00e9crivant les villes comme nich\u00e9es au sein de r\u00e9gions pittoresques. Ils ajoutent des expressions en -ant \u00e0 la fin des phrases pour para\u00eetre analytiques: symbolisant l’engagement de la r\u00e9gion envers l’innovation.<\/p>\n
Pour contourner ces r\u00e8gles, la comp\u00e9tence Humanizer indique \u00e0 Claude de remplacer le langage amplifi\u00e9 par des faits simples et propose cet exemple de transformation:<\/p>\n
Avant: L’Institut de statistiques de Catalogne a \u00e9t\u00e9 officiellement cr\u00e9\u00e9 en 1989, marquant un moment charni\u00e8re dans l’\u00e9volution des statistiques r\u00e9gionales en Espagne.<\/p>\n
Apr\u00e8s: L’Institut de statistiques de Catalogne a \u00e9t\u00e9 cr\u00e9\u00e9 en 1989 pour collecter et publier des statistiques r\u00e9gionales.<\/p>\n
Claude lira cela et fera de son mieux en tant que machine de reconnaissance de mod\u00e8les pour cr\u00e9er une sortie correspondant au contexte de la conversation ou de la t\u00e2che en cours.<\/p>\n
Un exemple de pourquoi la d\u00e9tection de l’\u00e9criture par IA \u00e9choue<\/p>\n
M\u00eame avec un ensemble de r\u00e8gles aussi confiant \u00e9labor\u00e9 par les \u00e9diteurs de Wikip\u00e9dia, nous avons d\u00e9j\u00e0 \u00e9crit sur les raisons pour lesquelles les d\u00e9tecteurs d’\u00e9criture par IA ne fonctionnent pas de mani\u00e8re fiable: il n’y a rien d’intrins\u00e8quement unique dans l’\u00e9criture humaine qui la diff\u00e9rencie de mani\u00e8re fiable de l’\u00e9criture par LLM.<\/p>\n
Une raison est que m\u00eame si la plupart des mod\u00e8les de langage IA tendent vers certains types de langage, ils peuvent \u00e9galement \u00eatre incit\u00e9s \u00e0 les \u00e9viter, comme avec la comp\u00e9tence Humanizer. Bien que parfois ce soit tr\u00e8s difficile, comme OpenAI l’a d\u00e9couvert dans sa lutte de plusieurs ann\u00e9es contre le tiret cadratin.<\/p>\n
De plus, les humains peuvent \u00e9crire comme des chatbots. Par exemple, cet article contient probablement certains traits d’\u00e9criture par IA qui d\u00e9clenchent les d\u00e9tecteurs d’IA m\u00eame s’il a \u00e9t\u00e9 \u00e9crit par un r\u00e9dacteur professionnel, surtout si nous utilisons ne serait-ce qu’un seul tiret cadratin, car la plupart des LLM ont acquis des techniques d’\u00e9criture \u00e0 partir d’exemples d’\u00e9criture professionnelle extraits du web.<\/p>\n
Dans cette optique, le guide de Wikip\u00e9dia contient une mise en garde qui m\u00e9rite d’\u00eatre not\u00e9e: bien que la liste signale certains signes \u00e9vidents de, disons, l’utilisation non modifi\u00e9e de ChatGPT, elle est toujours compos\u00e9e d’observations, pas de r\u00e8gles in\u00e9branlables. Une pr\u00e9publication de 2025 cit\u00e9e sur la page a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que les utilisateurs intensifs de grands mod\u00e8les de langage rep\u00e8rent correctement les articles g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par IA environ 90 pour cent du temps. Cela semble formidable jusqu’\u00e0 ce que vous r\u00e9alisiez que 10 pour cent sont des faux positifs, ce qui est suffisant pour potentiellement \u00e9liminer du contenu de qualit\u00e9 dans la qu\u00eate de d\u00e9tecter le contenu m\u00e9diocre g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par IA.<\/p>\n
En prenant du recul, cela signifie probablement que le travail de d\u00e9tection de l’IA doit aller plus loin que le signalement de formulations particuli\u00e8res et plonger davantage dans le contenu factuel substantiel du travail lui-m\u00eame.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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