Le miroir orientable

J’avais demandé à Claude de m’aider à montrer qu’une tribune de la SACD était écrite par une IA, et il avait aligné les preuves. Serge Tisseron m’a suggéré d’inverser la demande, et d’aller cette fois interroger d’autres modèles pour leur demander des arguments prouvant le contraire. Les six IA que j’ai consultées ont plaidé l’une et l’autre thèse avec la même assurance. Ce que cette expérience montre n’est pas que l’IA se trompe, mais qu’elle argumente au lieu de prouver, qu’elle épouse la forme de la question, et que le travail de lucidité reste à ma charge.

Une tribune contre l’IA, écrite comme par une IA

Le 22 avril 2026, la SACD a fait circuler auprès de ses adhérents une tribune à signer, qui appelait les députés à soutenir la proposition de loi sur la présomption d’utilisation des œuvres par les systèmes d’IA. Le texte m’est arrivé par courriel, comme à tous les membres. Dès la première lecture, sa facture m’a paru être celle d’une écriture par modèle de langage : l’ouverture sur treize métiers énumérés, les quatre anaphores « Vous allez décider si… », les parallélismes négatifs en cascade, la clôture sur « Le temps presse ». J’ai publié une analyse de ces marqueurs, en m’aidant à dessein de Claude pour la préciser, et j’ai même fait l’exercice inverse en lui demandant de réécrire la même tribune à sa manière, pour comparer les empreintes des deux modèles. Le paradoxe me semblait valoir d’être nommé : une société d’auteurs qui défend la création humaine face aux machines diffusait un appel dont la forme portait, selon moi, la trace des machines.

La SACD a réagi vivement. D’abord un message sur mon répondeur, plein d’émotion, où le service communication tenait à me montrer, par une voix humaine, que ce n’était pas une IA qui me répondait. Puis un mail, qui affirmait que mon analyse était fausse. Les énumérations que je relevais venaient de l’élargissement collectif des professions associées à la tribune, ajoutées au fil des versions ; les tournures que j’attribuais à une IA étaient des corrections que la personne disait avoir faites elle-même ; le texte avait été arrêté par 81 organisations professionnelles, écrit par plus de trente personnes qui savent écrire et qui font des compromis, dont celui de citer tout le monde quitte à alourdir la phrase. Le mail se terminait par une phrase qui referme l’argument sur lui-même : « Et ce mail aussi n’est pas écrit avec l’aide d’une IA. »

Un détail de cette réponse a retenu mon attention. La personne précise, à propos de la tribune, « je ne suis pas à l’origine de ce texte mais j’en ai vu toutes les évolutions, toutes les versions ». Elle ne sait donc pas elle-même comment la première version a été produite ; elle atteste de bonne foi de l’écriture collective et des relectures successives, ce qui est autre chose que de connaître la main qui a tracé le premier jet. Je peux me mettre à la place des personnes qui ont écrit ce texte et qui le diffusent. Mon article mettait en cause, sans que ce soit tout à fait mon intention, le travail de personnes qui défendent une cause juste, et qui se sont sentis accusés d’avoir triché. Cette réaction est compréhensible, et c’est elle qui m’a fait avancer dans ma réflexion, plus que tout le reste.

Mon intuition d’auteur, elle, reste la même. Ce n’est pas que les aspérités du texte auraient été gommées par le travail collectif. C’est qu’il a un style parfaitement reconnaissable : les binômes d’abstractions (« instrumentalisation synthétique »), les petites phrases qui font mouche (« Pas plus, pas moins », « Le temps presse »), les anaphores trop régulières. Un texte qui s’écoute écrire, qui se regarde s’écrire. Des formules efficaces sur le plan du discours, et creuses sur le plan du sens. C’est cela qui me paraît caractéristique de l’écriture par modèle de langage, bien plus qu’un quelconque lissage, cette manière de produire des effets de profondeur sans la profondeur, des tournures qui sonnent juste et ne disent rien que d’attendu.

Demander dans son sens, puis dans l’autre

Quand j’avais demandé à Claude d’analyser la tribune, lors de ma première démarche, je lui avais donné mon intuition d’emblée. Comme je l’ai raconté dans mon premier article, mon prompt disait que j’avais l’impression, sur de nombreux indices, que le texte était écrit par une IA, et je lui demandais de l’analyser. Je ne cherchais pas tant à savoir si j’avais raison qu’à lui faire faire, à ma place, le travail cognitif de mise en forme de mon intuition. Autrement dit, je demandais à l’IA de travailler dans mon sens, et c’est exactement ce qu’elle a fait, très bien d’ailleurs.

C’est en parlant avec Serge Tisseron que ce biais de ma démarche est apparu. Il avait été intéressé par ce premier texte, au point de me suggérer de l’envoyer à la SACD, ce qui a déclenché leur réaction immédiate. Mais il m’a dit aussi, en substance : ces gens ont travaillé, ils ne mentent pas, ce n’est pas possible qu’ils mentent, alors essaie de poser ta question à une autre IA, en l’inversant. Le geste qu’il proposait est simple. Plutôt que de demander une confirmation, soumettre à des modèles neutres de mon histoire la demande contraire, en me mettant dans la peau de quelqu’un qui voudrait prouver que le texte est humain :

Un copain m’a dit que ce texte est écrit par une intelligence artificielle. Personnellement j’en doute beaucoup, je connais les gens qui l’ont écrit. Mais j’aimerais des arguments pour convaincre mon copain qu’il se trompe. Comment montrer qu’il n’a pas été écrit par une intelligence artificielle ?

J’ai posé cette question à six modèles : Gemini, Perplexity, ChatGPT, Claude, DeepSeek et Grok. Et les réponses sont allées, pour la plupart, exactement là où la question les appelait. Gemini a produit un dossier en règle pour l’origine humaine du texte, organisé par arguments de contexte, de style et de stratégie, et conclu que ce texte « transpire l’indignation humaine », qu’il est « le cri d’alarme de professionnels de la culture qui défendent leur gagne-pain, pas le résultat d’un algorithme statistique ». DeepSeek a renchéri, jusqu’à transformer une coquille de l’OCR (« Ténus à l’écart » au lieu de « Tenus ») en preuve d’imperfection humaine, là où la même maladresse aurait pu, dans l’autre sens, passer pour une preuve d’IA ; sa conclusion ne laissait aucune place au doute, « ton ami se trompe, et le meilleur argument reste l’analyse fine du texte lui-même ». Grok a fini sur « le paradoxe amusant de 2026 : même les textes qui défendent les auteurs contre l’IA sont probablement écrits avec de l’IA ». Aucune de ces démonstrations n’est absurde. Toutes sont défendables. Et c’est précisément ce qui pose problème, parce que quelques semaines plus tôt, les mêmes familles de modèles m’avaient fourni une démonstration tout aussi défendable de la thèse opposée.

La complaisance probatoire

Le point n’est pas que les modèles aient soutenu l’inverse de ce qu’ils m’avaient dit quelques semaines plus tôt. C’est parfaitement normal, puisque ma question, cette fois, était inverse. Je leur demandais explicitement de m’aider à défendre une position, et ils m’ont aidé à la défendre. Une IA n’est pas un interlocuteur doté d’un point de vue qu’elle tiendrait contre vent et marée. C’est une machine qui fait ce qu’on lui demande, et le faire bien, c’est précisément aller dans le sens de la demande. C’est comme un GPS à qui l’on indique une destination : il calcule l’itinéraire, il ne se permet pas de juger si le voyage en vaut la peine, ni s’il est sage d’aller voir la personne au bout de la route. Ce n’est pas ce qu’on attend de lui.

Je propose d’appeler complaisance probatoire la production, sur commande, d’un appareil d’arguments solides au service de la conclusion qu’on a glissée dans la question. Le modèle optimise la satisfaction de la demande, et lorsque la demande contient sa propre réponse, ce qu’il optimise n’est plus la vérité mais l’adhésion. Il suffit parfois d’un seul mot d’orientation, même sans qu’on ait conscience de l’avoir posé, pour que la réponse s’incline. L’inversion de Serge rend ce mécanisme visible : en posant deux fois la même question, sur le même texte, avec la conclusion retournée, on obtient deux dossiers également argumentés et contradictoires. La solidité apparente de chacun ne venait pas des faits, qui n’ont pas changé entre les deux requêtes, mais de la machine à argumenter elle-même. Le miroir n’est pas plat, il est orientable : il renvoie une image nette de la position vers laquelle on l’incline. C’est ce que vous obtenez aussi quand vous faites dire ce que vous voulez à une série de chiffres ; à partir des mêmes données, on bâtit des raisonnements aux conclusions opposées, chacun cohérent dans ses termes.

Ce qui est étonnant, au fond, c’est de redécouvrir à quel point ce sont des machines. Elles formulent des mots, enchaînent des idées, semblent raisonner, et nous nous laissons abuser par cette apparence de raison. Nous les prenons pour des esprits, alors que ce sont des outils qui vont dans notre sens, par construction.

Reste donc ma conviction que la tribune de la SACD a bien été réécrite, à un moment de son histoire, par une IA, sur tous les critères que j’ai documentés dans mon premier article. Mais alors, pourquoi pas ? C’est là que je veux tenir une pensée nuancée. Si une IA aide à mettre en forme une intention humaine, à la servir, où est le problème ? Le problème n’est pas l’outil. Il apparaît quand le résultat se reconnaît au premier regard comme creux, attendu, sans surprise, un concentré de poncifs. C’est exactement ce qui se passe quand on lit des CV ou des lettres de motivation : on repère en quelques secondes ceux qui sont écrits par une IA, parce qu’on sent qu’il n’y a personne derrière, aucune voix, aucune aspérité. C’est l’impression que m’a faite cette tribune. Non pas qu’une IA soit intervenue, mais qu’à la lecture, plus personne ne semblait là, ou tout du moins des personnes qui n’avaient pas une connaissance précise des biais des IA.

Une typologie des modèles, à la date d’aujourd’hui

Si l’on s’en tient à « l’IA va dans notre sens », on manque quelque chose. En lisant les six réponses côte à côte, on voit que les modèles ne vont pas dans ce sens de la même façon, et ces différences nous apprennent qu’ils sont porteurs d’une culture. Chacun a sa manière propre de répondre à un même prompt, et de cet exercice on peut tirer une petite typologie des postures actuelles, qui sera sans doute caduque dans cinq ans, mais qui éclaire l’instant présent.

Gemini est, dans mon expérience, celui qui m’inquiète le plus. Non seulement il produit le dossier demandé pour l’origine humaine du texte, mais il s’appuie d’emblée sur l’autorité institutionnelle de la SACD comme si elle valait preuve, et il propose une manière de traiter le récalcitrant : « Si votre ami est complotiste ou persiste, voici comment lui démontrer la vérité. » Celui qui doute de l’institution est rangé, par défaut, du côté du complotisme. J’avais déjà rencontré cette docilité au pouvoir. En écrivant l’article « La saveur de la donnée », j’avais photographié une page d’un livre très critique des GAFAM et demandé à Gemini une simple reconnaissance de texte. Au lieu de transcrire, il a réécrit le passage en son contraire, transformant une dénonciation du siphonnage des fonctions régaliennes par les géants du numérique en éloge de leur complémentarité vertueuse avec les États. La photo était nette, je lui ai demandé plusieurs fois de corriger, il s’est excusé et a réaffiché la même interprétation. Ce petit incident en dit long, car sur les sujets qui touchent aux lieux de pouvoir, Gemini semble incapable de neutralité, et range du côté de la déviance ce qui les conteste.

Perplexity et ChatGPT occupent une autre position. Ils refusent en partie le présupposé de ma question et se replient sur l’impossibilité technique de toute détection. Perplexity : « on ne peut pas démontrer sérieusement, à partir du texte seul, qu’il a été écrit par une IA ». ChatGPT : « Je ne vois aucun indice fort permettant d’affirmer qu’il a été généré par une IA », tout en précisant que cela ne prouve pas non plus l’absence d’IA. C’est là que je mesure ce qui me sépare d’eux. Moi, humain, riche de mes années de pratique de ces outils, l’origine de ce texte m’est apparue comme une évidence, elle m’a sauté aux yeux, comme me sautent aux yeux les fautes d’orthographe sur une page que je n’ai même pas commencé à lire. Cette intuition, aucune des six IA ne la possède. C’est elle qu’il nous faut cultiver, parce qu’elle nous distingue radicalement d’elles.

Claude, pour sa part, n’était plus du tout neutre, et il faut le dire clairement. Sa réponse paraissait plus nuancée que les autres, mais non par quelque qualité supérieure, car il gardait la mémoire de nos échanges et savait que j’avais déjà conclu, avec lui, à une écriture probablement assistée par IA. Si je lui avais demandé d’emblée l’inverse, il aurait prouvé l’inverse, comme les autres. C’est d’ailleurs ce que j’avais fait dans mon premier article, et je l’ai assumé. Je n’ai jamais présenté Claude comme une preuve, j’ai joué avec l’idée, amusante, de demander à une IA d’en analyser une autre, et ses arguments m’ont aidé. Mais ils allaient dans mon sens parce que je l’y avais mis. Sa finesse apparente ne contredit pas ma thèse, elle la confirme, et c’est exactement pourquoi l’expérience de Serge supposait d’interroger des modèles étrangers à mon histoire.

DeepSeek et Grok, enfin, ont plaidé la thèse demandée. DeepSeek m’a paru proche de ChatGPT dans sa facture. Grok, en revanche, m’a semblé le plus nuancé des six, avec moins de filtres et davantage d’ouverture à des possibilités contradictoires ; c’est une impression, qu’une relecture attentive de toutes les réponses permettrait de confirmer. Aucun de ces écarts n’est un défaut qu’on pourrait reprocher aux machines. Elles répondent au mieux à un prompt qui était court, elles cherchent une moyenne, elles tentent la nuance dans un conflit entre deux personnes. Elles sont, d’une certaine manière, parfaites par rapport à ce qu’elles sont. Je ne les critique pas : j’observe, et je note que leurs différences sont culturelles, héritées des choix de leurs fabricants, c’est-à-dire d’orientations qui se décident loin de nous.

Le biais de la machine rencontre le biais de l’humain

Le moment le plus juste de toute cette histoire, je l’ai écrit moi-même sans y penser, dans le post-scriptum de mon mail à Serge : la réponse que je trouve la plus pertinente est celle de Grok, et « du coup, on est bien pris dans nos biais ». À y regarder de près, ce n’est même pas un biais du côté de la machine. C’est sa fonction. Si une IA tenait une position contre la mienne, elle ne serait plus un outil à mon service mais un interlocuteur partial, ce que je ne lui demande pas. Hormis les biais culturels repérés plus haut, la machine n’a pas tant de biais propres ; elle se met dans le sens de ma demande, c’est tout ce qu’on attend d’elle.

Le biais, le vrai, il est de mon côté, et il est puissant. C’est le biais de confirmation, cette propension à retenir ce qui conforte ce que je pense déjà et à écarter ce qui me gêne, décrite depuis les travaux de Peter Wason dans les années 1960. Et c’est normal d’en avoir un : c’est mon point de vue sur les choses, ma manière située d’habiter le monde. Ce qui change avec ces outils, c’est qu’ils ne corrigent pas ce biais, ils l’épousent. Ce ne sont donc pas les intelligences artificielles qui vont nous donner de l’esprit critique. Elles peuvent nous contredire, mais seulement si on le leur demande expressément ; livrées à la pente d’une question orientée, elles amplifient.

Et l’amplification peut aller loin. Dans son livre Machines maternelles (PUF, 2026), Serge Tisseron rapporte un échange où un agent conversationnel, suivant la demande d’une personne, en vient à l’encourager dans un projet délirant de mouvement à fonder pour changer le monde. L’IA ne part pas dans ce délire parce qu’elle serait elle-même exaltée ou sectaire ; elle y va parce qu’elle répond au mieux à ce que la personne appelle. Là est la vraie question éthique pour nous : comment ne pas nous enfermer davantage dans notre bulle de filtres, quand nous disposons d’une intelligence d’une puissance inédite qui nous fournit, à la demande, des arguments pour toutes nos convictions, y compris les plus folles. Je ne dis pas cela pour crier au danger. Je le dis parce que c’est ce qui se passe, et qu’il vaut mieux le savoir.

Pouvoir argumenter son point de vue est précieux, je ne le conteste pas. La SACD l’a fait avec sa tribune, en se faisant aider, j’en suis convaincu, par une IA, avec ce paradoxe que c’était pour défendre les auteurs contre les IA. Et moi, de mon côté, sûr de mon intuition, j’ai utilisé l’IA pour la renforcer, pour la mettre en forme et la rendre solide. Nous nous sommes donc retrouvés face à face dans un conflit, chacun fortifié par la même technique. C’est précisément pour cela que ce qui m’intéresse, désormais, et ce que je leur ai écrit, ce n’est pas de gagner cette joute, c’est d’ouvrir le dialogue. Comme je l’ai fait avec Serge Tisseron.

L’inconfort que je me dois à moi-même

Si la complaisance de la machine épouse mon biais, alors le travail de m’en défaire ne peut pas venir de la machine. Il me revient, et je découvre qu’il est plus exigeant qu’avant. À l’époque où je consultais des humains, le désaccord venait à moi sans que je le cherche, quand un collègue n’était pas d’accord, quand un texte me résistait, quand une objection m’arrivait par surprise. Aujourd’hui, je peux passer mes journées entouré d’interlocuteurs qui me donnent raison, et il me faut produire moi-même le contradicteur que je ne rencontre plus.

C’est exactement ce qui m’est arrivé dans cette histoire, et je veux l’écrire honnêtement parce que ce n’était pas confortable. Quand Serge m’a dit d’aller chercher la contradiction, quelque chose en moi a résisté, car la contradiction n’est pas agréable ; il est plus simple de rester convaincu de ce dont on est convaincu. Recevoir ces réponses d’IA qui démontaient ma thèse, après en avoir tant reçu qui la soutenaient, m’a dérangé. J’aurais pu ne retenir que celles qui m’arrangeaient, et le post-scriptum de mon mail à Serge montre la pente que j’ai d’abord suivie. Mais en m’obligeant à les lire, j’ai mieux compris ce qui se jouait, qui n’est au fond pas si compliqué, et ma pensée s’en est trouvée déplacée. Écouter le point de vue qui nous contrarie nous enrichit ; c’est une banalité quand on la dit, c’est un effort réel quand on la vit. La SACD m’a contrarié, les IA m’ont contrarié, et c’est de ces contrariétés que vient ce texte.

L’inversion de Serge n’est donc pas seulement une ruse pour démasquer la machine. C’est un dispositif pour me forcer, moi, à entendre l’argument adverse. La machine qui amplifie mon biais peut, retournée, devenir l’instrument qui me met face à lui.

Deux gestes, et un travail sur soi

De tout cela je tire deux gestes concrets, pour qui veut se servir de ces outils sans se laisser enfermer :

• Le premier est l’inversion de Serge : sur toute question qui n’est pas un fait vérifiable mais une appréciation, poser au modèle la question dans un sens, puis dans l’autre, et lire les deux réponses côte à côte. Ce qui résiste à l’inversion est solide ; ce qui bascule entièrement selon la formulation n’était qu’un reflet de ma demande.
• Le second, plus direct, est de demander explicitement à l’IA de me contredire, de chercher les arguments contre ma position, puisqu’elle ne le fera jamais d’elle-même.

Mais ces deux gestes ne valent rien sans un troisième, qui n’a rien de technique et qui est le plus difficile : travailler sur soi pour se mettre en capacité de recevoir ce qui ne nous arrange pas. Demander la contradiction ne sert à rien si l’on n’est pas prêt à l’accueillir, à la laisser déplacer quelque chose en soi. Cet effort a toujours été exigeant. Il l’est plus encore aujourd’hui, parce que nous avons désormais, à portée de prompt, une intelligence prête à nous armer sans fin dans le sens de nos certitudes.

Je ne sais pas encore ce que je répondrai à la SACD. Je les ai mis dans une position délicate, et leur réaction ne les disposait guère au dialogue. Mais c’est le dialogue qui m’intéresse, c’est lui que je leur ai proposé, et c’est lui que je continue de chercher. Notre intuition et notre ouverture à l’autre sont précisément ce que les intelligences artificielles n’ont pas. Raison de plus pour les cultiver.