Depuis plusieurs mois, une question revient sans cesse dans mes échanges avec l’intelligence artificielle : pourquoi les textes générés par les modèles comme ChatGPT paraissent-ils souvent plats, prévisibles et un peu “déjà lus” ?
On reconnaît le style “IA” à des kilomètres : formules antithétiques (“qui emploient l’antithèse : ce n’est pas X, mais Y”), adjectifs dramatiques, phrases impeccables mais sans vibration… Comme si la machine, pourtant nourrie des plus grands textes du monde, n’arrivait qu’à produire une synthèse tiède.
Et pourtant, il existe des moyens simples, étonnamment efficaces, pour transformer complètement cette écriture.
Dans cet article, je m’inspire des explorations de Benoît Raphaël (Génération IA) et de mes propres tests : l’IA écrit mal par défaut… mais elle peut écrire très bien sous contrainte.
1. Pourquoi l’IA écrit “moyen” ? Une question… mathématique
L’explication ne vient pas de la littérature, mais d’un ingénieur : Claude Shannon.
Pour lui, l’information = la surprise. Plus une phrase est prévisible, moins elle nous apprend quelque chose.
Or les modèles de langage sont entraînés pour choisir le mot le plus probable après le précédent.
Résultat logique :
- L’IA minimise la surprise.
- Donc elle minimise l’information.
- Donc elle sonne “plate”.
Une phrase comme « Le chat est sur le tapis » a une probabilité énorme. L’IA adore ça. Mais à force de toujours choisir les chemins les plus probables, elle n’envoie plus rien de vivant.
2. La solution inattendue : la contrainte
Demander à l’IA d’être “créative” ne fonctionne pas très bien. Elle imite les marqueurs de la créativité… et produit les mêmes clichés, simplement avec des mots plus rares.
En revanche, si on interdit les mots attendus, les structures faciles, les oppositions trop parfaites, alors tout change.
Quelques exemples de contraintes qui fonctionnent très bien :
- Lister puis interdire les clichés les plus courants sur le sujet.
- Éviter les hyperboles (“révolutionnaire”, “qui change tout”, etc.).
- Bannir les formules antithétiques du type « Ce n’est pas X, c’est Y ».
- Distinguer clairement faits et interprétations dans le texte.
- Forcer l’IA à piocher dans la “longue traîne” du vocabulaire, pas seulement dans les expressions les plus probables.
Ces petites limites obligent la machine à sortir des autoroutes statistiques et à prendre des chemins plus vivants, plus précis.
3. La règle d’or : Fond → Structure → Style
Un bon texte, humain ou généré par IA, repose sur trois étages :
1. Le fond : ce qu’on a vraiment à dire
Sans contenu intéressant, aucune technique ne peut sauver un texte. Il faut une idée, une expérience, une enquête, un point de vue.
2. La structure : l’architecture de pensée
La structure détermine la manière dont l’IA va chercher l’information. Un même sujet traité “à la Wall Street Journal”, “à la Malcolm Gladwell” ou “à la Montaigne” ne produira pas du tout les mêmes exemples, ni les mêmes angles de vue.
3. Le style : rythme, fluidité, tension
Le style n’est pas un décor qu’on ajoute à la fin. Rythme, transitions et tension narrative agissent sur l’attention et l’émotion du lecteur.
Avec l’IA, le style n’est pas un objectif en soi : il émerge naturellement quand le fond est solide et la structure bien choisie.
4. Une structure qui change tout : la méthode “Kabob”
Voici un exemple de structure qui transforme immédiatement un texte “IA” trop général en texte plus incarné.
Méthode Wall Street Journal (dite “Kabob”, car elle rappelle la structure d’une brochette)
- Anecdote (Zoom In) : commencer par un cas concret, une personne, une scène.
- Nut Graf (Zoom Out) : expliquer pourquoi cette histoire illustre un enjeu général.
- Corps du texte : données, analyses, citations, exemples supplémentaires.
- Chute (Kicker) : retour à l’humain du début, ou ouverture vers l’avenir.
4 bis. Un même sujet, trois styles narratifs
Pour sentir concrètement l’impact de la structure sur un texte généré par IA, prenons un même sujet : les conséquences économiques du réchauffement climatique. Voici comment il peut être traité selon trois logiques différentes.
a) À la “Wall Street Journal”
Exemple
À Marseille, Claire, 42 ans, gère une petite boutique en bord de mer. Cet été, trois semaines de chaleur extrême ont vidé son magasin. Les touristes restaient enfermés. Sa climatisation tournait jour et nuit, doublant sa facture d’électricité.
L’histoire de Claire illustre un phénomène qui touche désormais de nombreuses économies côtières européennes : le réchauffement climatique provoque des pertes commerciales directes, une hausse des coûts énergétiques et un effondrement ponctuel de la demande. Pour les petites entreprises, ces fluctuations deviennent un risque structurel.
Selon la Banque de France, les commerces situés dans les zones les plus exposées aux épisodes de chaleur ont enregistré une baisse moyenne de 18 % pendant les canicules de 2024. Les assureurs révisent leurs modèles, les municipalités investissent dans des dispositifs de rafraîchissement urbain, et les économistes estiment que, d’ici 2030, ces phénomènes pourraient amputer durablement la croissance.
Quand la température est redescendue, Claire a rouvert sa boutique. Elle a installé des stores, changé ses horaires. « Je n’ai pas le choix, dit-elle. On doit s’adapter. » Une phrase qui résume déjà l’économie des prochaines décennies.
Explication
La logique “Wall Street Journal” suit la méthode Kabob : une anecdote concrète, un paragraphe qui généralise (“Nut Graf”), puis des chiffres, des faits, des citations, et un retour à l’humain. La structure est très journalistique, factuelle et rigoureuse.
b) À la “Malcolm Gladwell”
Exemple
Chaque année, les vignes d’un petit village du Beaujolais résistent mieux aux vagues de chaleur que celles des domaines pourtant mieux équipés des régions voisines. Pour les économistes, c’était une anomalie, presque une erreur de modèle.
Lorsque des chercheurs de l’université de Dijon se sont penchés sur le sujet, ils ont découvert autre chose : depuis trente ans, les petits viticulteurs ont développé une série de micro-adaptations très fines : orientation des rangs de vigne, taille minimale des feuilles, irrigation goutte-à-goutte ultra locale. Rien de spectaculaire, mais une accumulation de décisions intelligentes.
Cette logique est presque absente des grandes exploitations, où la standardisation prime. Et c’est là que le réchauffement climatique brouille les cartes : ce ne sont pas toujours les mieux dotés qui s’en sortent le mieux, mais ceux qui disposent de la plus grande marge d’ajustement.
L’erreur serait donc de croire que l’économie du climat se joue uniquement dans les grandes conférences internationales. Elle se fabrique aussi, silencieusement, dans ces petits choix quotidiens que l’on ne voit pas, jusqu’au jour où ils font basculer tout un système.
Explication
Dans le style “Malcolm Gladwell”, le texte commence par une anomalie intrigante, puis déroule une enquête quasi narrative. Les données servent à résoudre un mystère, et le lecteur ressort avec une intuition contre-intuitive gratifiante.
c) À la “Montaigne”
Exemple
Je me surprends parfois à regarder la météo comme on observe un vieil ami qui change de caractère. Autrefois, l’été venait avec une certaine douceur, une chaleur qui ralentissait les pas sans les interrompre. Aujourd’hui, il arrive par à-coups, brusque, têtu, et il vide les rues dès que le thermomètre s’obstine trop longtemps.
Je ne suis pas économiste, mais je vois bien que tout cela a un prix : le marché désert à midi, le climatiseur qui ronronne de plus en plus tôt dans la saison, la fatigue qui rend chacun un peu moins patient. L’économie, au fond, n’est peut-être rien d’autre que la somme de ces petits découragements.
Ce qui m’inquiète n’est pas seulement la montée des chiffres dans les rapports officiels, mais cette manière que nous avons de nous habituer à tout. Nous ajustons nos horaires, nos achats, nos vacances, comme si de rien n’était. À force de s’adapter, on oublie parfois ce que l’on perd.
Je n’ai pas de conclusion à offrir. J’écris ces lignes en cherchant un peu d’air près de ma fenêtre, et je me dis simplement que le réchauffement du monde commence par réchauffer nos journées, une à une, jusqu’à ce que nous ne nous souvenions plus très bien d’à quoi ressemblait une vraie soirée d’été.
Explication
Le style “Michel de Montaigne” est introspectif, errant, plus proche de l’essai personnel que du reportage. La pensée avance par associations, sans plan rigide, en assumant les doutes et l’absence de conclusion nette.
Et, au fond, c’est aussi le ton vers lequel je tends : une écriture personnelle, libre, parfois digressive — un petit air de Montaigne à ma manière.
Si vous souhaitez explorer la dimension plus technique et méthodologique de l’écriture assistée par l’IA, je vous invite à lire :
Prompt Engineering.
✍️ Essai personnel plutôt que reportage
Un reportage cherche des faits, des sources, une structure logique.
Le « style Montaigne » cherche plutôt :
- la sincérité
- l’exploration de soi
- la liberté de ton
- le droit à l’hésitation, au doute
- le mouvement de la pensée vivante, sans plan préétabli
C’est une écriture qui dit : « Je ne sais rien mieux que moi-même. »
5. Garder le lecteur avec soi : l’art des “boucles ouvertes”
Le cerveau adore les questions en suspens. En psychologie, on appelle ça l’effet Zeigarnik : ce qui n’est pas fini reste en mémoire.
L’IA, par défaut, fait exactement l’inverse : elle ferme toutes les boucles immédiatement. Elle répond directement à la question, et c’est fini.
En lui imposant d’ouvrir une question au début (une promesse, un mystère, un “je vais vous expliquer pourquoi…”), et de ne la résoudre qu’à la fin, le texte devient beaucoup plus engageant.
6. Ce qu’il faut retenir
- Les modèles écrivent “moyen” par défaut parce qu’ils maximisent la probabilité des mots.
- La contrainte est la clé : elle force l’IA à sortir des clichés.
- La structure narrative change le contenu lui-même, pas seulement la forme du texte.
- Le style émerge quand le fond et la structure sont solides, il n’a pas besoin d’être “surjoué”.
- On peut transformer radicalement un texte IA avec quelques méthodes simples et bien pensées.
7. Pourquoi c’est précieux aujourd’hui ?
À mesure que l’IA se généralise, la quantité de contenu explose… mais pas forcément la qualité.
Notre valeur humaine se trouve dans :
- la façon dont nous posons les questions,
- ce que nous choisissons de raconter,
- comment nous structurons notre pensée.
Avec les bonnes méthodes, l’IA ne remplace pas la pensée humaine : elle l’amplifie.