Jean-Honoré Fragonard, La Liseuse (vers 1770)
J’ai commencé à utiliser l’IA pour mes articles avec un mélange d’espoir et de scepticisme. Je me demandais si l’outil allait m’aider à écrire plus vite, ou si j’allais perdre mes facultés en les déléguant.
Vous partagez peut-être ce doute : si l’IA fait le travail à ma place, est-ce que je réfléchis encore vraiment… ou est-ce que je me contente de valider des idées que je ne saurais pas produire moi-même ?
Aujourd’hui je fais le point sur ma pratique, en espérant que cela vous éclaire aussi.
Cet article participe au carnaval d’articles « Comment l’IA me libère du temps » organisé par le blog SoloprenarIA, qui aide les solopreneurs à utiliser pleinement l’IA pour développer leur activité.
Les trois dangers prouvés de l’IA pour un blog sur la culture
Francisco Goya, Le Sommeil de la raison engendre des monstres (vers 1799)
Avant d’expliquer comment j’utilise l’IA, autant dire les choses franchement : elle m’a d’abord coûté plus de temps qu’elle ne m’en a fait gagner, et j’ai fini par identifier trois raisons précises à cela.
Premier danger : les affabulations
L’IA ne « sait » pas ce qu’elle génère. Elle produit des réponses plausibles de manière probabiliste : elle calcule le mot statistiquement le plus probable après le précédent, sans vérifier si le résultat est juste. Elle peut inventer des dates, fabriquer des citations de toutes pièces ou trahir le sens d’un texte qu’elle devait résumer.
Ce qui aggrave le problème : l’IA est structurellement incapable de dire « je ne sais pas ». Elle n’a aucun accès à l’idée que certaines informations lui sont inconnues. Quand une réponse lui manque, elle ne détecte pas l’absence : elle continue de calculer le token le plus probable et produit une réponse fabriquée par extrapolation, avec le même aplomb qu’une réponse vérifiée. (On appelle tokens les fragments de textes collectés automatiquement sur le web.)
Ce biais de complaisance a été renforcé pendant son entraînement : les évaluateurs humains qui notaient ses réponses ont systématiquement mieux noté les réponses fluides que les aveux d’ignorance [1]. Le modèle a donc appris que répondre n’importe quoi vaut toujours mieux que ne rien produire.
C’est d’autant plus problématique qu’il n’est pas possible de détecter ces erreurs si on ne connaît pas son sujet sur le bout des doigts… Et à moins de préférer la vraisemblance à la vérité, on est condamné·e à tout vérifier à la main (non, cela ne sent pas le vécu 😅).
La chercheuse Timnit Gebru appelle « perroquet stochastique » cette machine qui génère du texte crédible sans garantir sa validité [2].
Deuxième danger : la paresse intellectuelle
Déléguer la rédaction à un LLM (Large Language Model, c’est-à-dire un modèle de langage entraîné sur des milliards de textes) court-circuite précisément les bienfaits de l’écriture pour le cerveau. Écrire permet de comprendre : formuler une idée oblige à la clarifier et à la mémoriser. C’est l’un des exercices cognitifs les plus efficaces pour la mémoire et la réflexion (et c’est dans ce but que j’ai créé Mon Bagage Culturel). Laisser l’IA rédiger à ma place, c’est me priver de ce travail.
Troisième danger : la dégradation du style par uniformisation
Les modèles d’IA sont entraînés sur les contenus les plus diffusés sur le web. À savoir les œuvres les plus citées, les interprétations les plus répandues, les auteurs les plus consensuels. Ce biais s’aggrave à chaque nouvelle génération de modèles, puisque ces derniers s’entraînent sur des textes produits par les IA précédentes. Je vous en dis plus dans l’encadré qui suit ⬇️
Pourquoi la qualité des textes IA s’effondre-t-elle ?
Pour s’entraîner, les grands modèles comme GPT-4, Claude ou LLaMA ingèrent des billions de tokens en moissonnant tout l’Internet : pages de site, Wikipédia, livres numérisés, articles scientifiques et contenus postés par vous et moi [3].
Chaque source introduit ses propres biais : les réseaux sociaux et le web sont chargés de contenus haineux ou non modérés et les bases académiques ignorent le langage courant [4].
Ces biais s’aggravent à chaque nouvelle génération de modèles, parce que ces derniers s’entraînent sur des textes produits par les IA précédentes. C’est ce que les chercheurs appellent le model collapse, ou effondrement du modèle [5] : les erreurs d’un modèle s’intègrent dans l’entraînement du suivant, qui produit ses propres erreurs, lesquelles alimentent le modèle d’après.
Des chercheurs de l’Inria comparent le phénomène à une photocopie de photocopie : chaque génération perd un peu de la qualité de l’original [6]. Une étude publiée dans Nature en 2024 confirme que le résultat est un contenu de plus en plus homogène, biaisé et sujet aux erreurs [7]. Le model collapse n’est pas un risque futur : il est en cours. [8]
Même en sachant tout cela, j’ai mis du temps à trouver comment utiliser l’IA sans :
- dire adieu à ma réflexion,
- perdre mon temps à vérifier les allégations de l’outil,
- subir la platitude de son style.
Mais d’article en article, j’ai fini par affiner une méthode que je vous décris maintenant.
À faire avant de toucher à l’IA : maîtriser le sujet
Rembrandt : le Savant à son bureau (vers 1640)
Pour être en mesure d’évaluer les productions de l’intelligence artificielle, je n’ai pas d’autre choix que de dominer la thématique.
La bonne nouvelle : cette phase de recherche est clairement la partie que je préfère dans la rédaction. Une fois encore, c’est la raison d’être de chaque article : améliorer ma culture générale. L’IA ne peut pas le faire à ma place.
Concrètement, avant d’ouvrir l’IA, je fais comme au bon vieux temps, je me documente seule : j’assimile tout ce que je peux trouver sur mon sujet : articles, podcasts, vidéos, livres.
J’ai cessé de suivre le conseil des pionniers, qui invitaient à copier-coller une masse de données dans l’outil et de lui demander de les utiliser dans sa rédaction. Un seul regard expert sur les articles ainsi rédigés bâclés m’a dissuadée de faire l’impasse de lire (vraiment) mes sources en amont.
Ma méthode pour rédiger un texte avec l’IA
Daniel Maclise, Charles Dickens assis à son bureau (1839)
Une fois la thématique absorbée, je rédige mon premier prompt avec le plus grand soin.
Première étape : je laisse l’IA produire son brouillon
Dans ce prompt, je lui fournis un maximum d’instructions : mes sources, les idées à déployer, les angles à traiter, tout ce qui doit figurer dans l’article. Mais aussi la structure, la longueur du texte, le ton et le style.
J’obtiens un premier jet structuré et cohérent. Un texte que j’aurais mis plusieurs heures à produire seule. C’est un gain de temps réel, mais il y a un mais : la qualité ne me satisfait jamais du premier coup.
Mon travail d’éditrice peut commencer. Pour être sincère, c’est toujours une démarche d’abattage en règle, parce que le texte généré cumule souvent les problèmes à plusieurs niveaux.
Je traque les erreurs et les contresens
Je vérifie d’abord le fond : les approximations sur les faits et les idées, les inexactitudes, les faux-sens. Je repère ce qui manque : un concept absent, un terme technique lâché sans définition, un exemple qui escamote ce qu’il est censé illustrer. Je corrige les problèmes de cadrage : un titre en décalage avec le contenu, des informations qui ne s’adressent pas au bon public.
Je restructure le texte
Je vérifie que les paragraphes s’enchaînent dans le bon ordre, que chaque section tient dans la limite fixée ou que les sous-titres apportent de la valeur. Je repère les passages trop denses pour un lecteur non spécialiste et je les réorganise. J’identifie à l’inverse ce qui a été expédié trop vite et qui mérite d’être développé pour être vraiment compris. Je veille, au bout du compte, à ce que l’article soit vrai et utile, et pas seulement crédible et convaincant.
Troisième passe rédactionnelle
Pour le dire en trois mots : je réécris tout. Parce que le contenu est juste et vérifié, je peux me consacrer entièrement à ce que j’aime : choisir mes mots, construire mes phrases, imposer mon rythme. Je dois cette liberté à la connaissance approfondie de la matière.
Je signale les automatismes génératifs, ces tournures que l’IA reproduit mécaniquement. Les négations rhétoriques sont les premières à partir. Je supprime aussi les séries de trois éléments qui répètent, redisent, réitèrent la même idée. Enfin je fais sauter les questions dramatiques, les phrases nominales à effet et les analogies usées jusqu’au template.
L’approche inverse : seule face à la page blanche
Il m’arrive de travailler dans l’autre sens. Quand un sujet me transporte, comme pour mes articles sur Mozart, j’affronte la page blanche et pour écrire tout moi-même, d’une traite.
Je demande ensuite à l’IA d’identifier les faiblesses du texte. Elle me liste des suggestions souvent pertinentes : corriger les redondances, alléger les lourdeurs, reformuler les maladresses. Je les intègre… ou pas.
Ce regard extérieur est précieux, il remplace les deux jours de recul dont une rédactrice a souvent besoin pour peaufiner son texte.
Le résultat ici : Mozart : les 10 œuvres les plus connues
Le cadeau de l’IA : du temps pour le style
Henri Matisse, l’Atelier rose (1911)
J’ai demandé à Claude de définir le style, et je suis plutôt satisfaite de sa réponse :
« C’est la somme des choix qu’un écrivain fait systématiquement sans s’en rendre compte. »
Pour moi, le style est indissociable de l’auteur, de ce qu’il a lu, vécu et entendu, du bagout de sa grand-mère, aux tics de son ado, de son humeur du jour, de ses associations d’idées organiques et capricieuses. Roland Barthes le dit mieux encore dans Le Degré zéro de l’écriture, quand il parle de la « trace d’un geste », ou d’une espèce de « poussée florale ». Ou mieux encore :
« Il est la voix décorative d’une chair inconnue et secrète. »
Dans un contenu qui a du style, chaque phrase matérialise une voix humaine, un rythme, des liaisons intimes. C’est pourquoi Buffon a pu écrire : « le style, c’est l’homme ».
Grâce à la première étape (de la bouillie exacte à la matière structurée), je peux améliorer le texte de manière parfois jubilatoire.
Je peux varier la longueur des phrases, choisir le mot le plus juste ou le plus surprenant, ajuster le rythme, bref : écrire véritablement. Là encore, je m’écarte de « l’art du prompt » en rédaction. Les fameux styles de l’IA sont parfaitement standardisés (chaleureux, empathique, ferme, amical, direct, etc.), et injecter mes propres textes pour demander à l’IA d’imiter mon style relève de la loterie : il faut avoir le temps de risquer un cauchemar algorithmique.
Qu’est-ce que le style ?
Pour comprendre ce qu’est le style, amusons-nous à comparer plusieurs versions d’un même message. Chaque formulation repose sur un rythme, un ton, des choix propres (y compris ceux de l’IA).
Style standard (par l’IA)
« La communication humaine est souvent imparfaite. Les individus tentent de transmettre des idées complexes, mais les mots choisis ne reflètent pas toujours correctement leurs intentions.»
Style LinkedIn (par l’IA)
« On parle.
On écrit.
On tente de partager ce qu’on pense.
Pas de convaincre.
Pas de plaire.
Juste se traduire.
Et ce que l’autre entend ?
Pas le message.
Pas l’intention.
Juste son propre filtre
Ses biais,
Et c’est exactement pour ça que...
(etc.)»
Flaubert 🌟
« La parole humaine est comme un chaudron fêlé où nous battons des mélodies à faire danser les ours, quand on voudrait attendrir les étoiles. »
En somme, le style révèle une vision du monde, une sensibilité et une volonté : toutes choses absentes des outils de prédiction statistique que sont ChatGpt, Perplexity, Claude et consorts. Le style de l’IA, lui, repose sur une bibliothèque fermée : un corpus vaste, mais de basse qualité et limité au final.
Ce que je délègue à l’IA pour me concentrer sur l’écriture et la culture
Tenir un blog implique certaines tâches techniques chronophages, liées au site internet et à son écosystème. On fait face, quotidiennement, à de nombreux bugs : un quiz qui intervertit les réponses, une extension qui en clashe une autre et affiche un code d’erreur à la place du site, un email automatique qui ne part pas… Grâce à l’IA, je ne suis plus obligée d’épuiser le soleil à gérer ces dysfonctionnements : c’est autant de temps dégagé pour la rédaction de qualité !
Le débogage technique
L’IA me permet de dépanner mon site sans formation technique. Je suis guidée pas à pas : l’outil pose des questions pour identifier l’origine du problème, il vérifie les informations en temps réel quand sa documentation est trop ancienne, et m’indique exactement quoi faire à chaque étape. Cerise sur le gâteau : à chaque problème réglé, j’apprends quelque chose de nouveau. En effet, le biais de complaisance de l’outil le pousse à ajouter des conseils que je n’ai pas demandés.
La génération rapide d’idées d’articles pertinents
C’est l’un des usages les plus agréables de l’IA, et l’un des plus utiles : trouver des sujets d’articles auxquels je n’aurais pas pensé seule. Claude (mon chouchou) connaît mon blog sur le bout des doigts : ma ligne éditoriale, mes thématiques et ma vision. Sur une problématique donnée, il génère des dizaines de sujets que j’ai plaisir à explorer, avant de choisir ceux qui correspondent à ce que je veux approfondir et partager.
Vous l’aurez compris, l’IA m’est devenue indispensable, mais pas pour les raisons que j’avais imaginées. Claude ne menace en aucune façon mes facultés de réflexion, d’expression ni de mémorisation. Il dégage un temps fou : le temps de développer mon style de blogueuse, d’approfondir mes connaissances et de partager ma passion : que du bonheur.
Utiliser l’IA pour rédiger sans perdre sa culture : ma conclusion
Joos de Momper, Paysage avec la chute d’Icare (vers 1620)
Si ma méthode vous évite les détours que j’ai pris, cet article aura atteint son but. La méthode se résume en peu de mots : maîtriser son sujet avant d’écrire son premier prompt, fournir un cadre précis à l’IA, mettre sa patte personnelle. Dans cet ordre-là, elle fait gagner du temps sans nuire à nos facultés cognitives.
Le seul vrai piège : sauter les étapes. Ouvrir l’IA avant d’avoir maîtrisé le sujet, lui déléguer la recherche, accepter sa première version sans retouche. Ces raccourcis produisent des textes impersonnels et, surtout, ils court-circuitent les bénéfices cognitifs de la rédaction.
Si ces erreurs sont si fréquentes, c’est aussi parce que l’IA est mal comprise. Pour comprendre ce qu’elle fait réellement, j’ai vous renvoie à cet article : IA consciente : l’IA finira-t-elle par penser par elle-même ?
Vous utilisez l’IA au quotidien ? Si vous avez trouvé une méthode qui tient la route (ou au contraire des impasses), je suis très curieuse de vous lire. Vos commentaires pourront aussi aider celles et ceux qui luttent encore avec cet outil incontournable. À vos claviers !
Sources
[1] arxiv.org : Towards Understanding Sycophancy in Language Models
[2] Timnit Gebru et ses co-auteures : On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big?
[3] Adnan Masood : Inside the Great AI Data Grab — Comprehensive Analysis of Public and Proprietary Corpora Utilizsed in Training Contemporary Foundation Language Models
[4] arxiv.org : Bias in Large Language Models: Origin, Evaluation, and Mitigation
[5] IBM : What is model collapse ?
[6] Inria : Could we see the collapse of generative AI?
[7] Nature : AI models collapse when trained on recursively generated data
[8] Tanya Donska, Communications of the ACM : When AI Tools Train on AI Output: Model Collapse in Daily Workflows
Eh bien ton GENIAL article répond à une question que je me pose régulièrement en lisant tes articles : « Comment fait-elle? ». Car clairement, tes articles ne « sentent pas l’IA ». J’ai donc la réponse, avec le mode d’emploi en bonus ! Un grand merci pour cet article qui a toute sa place dans ton blog, l’IA ayant installé ses bagages dans notre culture.