Poser cette question semble saugrenu. Mais en la creusant un peu, on découvre une dynamique plus complexe qu’attendu. Un auteur travaille avec une IA pour s’éviter des maladresses et préciser ses attentes ; il refuse certaines propositions, en retient d’autres. L’IA s’ajuste à ses choix et peut en retour ouvrir une possibilité que l’auteur n’avait pas envisagée. Quelque chose semble ainsi évoluer des deux côtés. Est-ce pour autant le même apprentissage ? Si l’IA améliore son écriture au contact d’un auteur, peut-on dire qu’elle acquiert de l’expérience ? Suivre cette étrange réciprocité pourrait finalement nous aider à comprendre ce qui se joue lorsqu’un humain et une IA apprennent à mieux écrire ensemble.
L’auteur et l’IA, un jeu de miroirs ?
Qui, de la machine ou de l’humain, a tendu le premier le miroir à l’autre ? Il ne s’agit pas ici de se demander si la poule a ou non vu un œuf dans son reflet, mais de tenter de saisir de quelle façon l’interaction IA/auteur s’équilibre – ou pas – dès le début.
La machine arrive avec un bagage textuel démesuré, nourri d’une quantité de textes inaccessible à un lecteur humain : des façons de raconter, des structures, des rapprochements possibles entre les mots et les idées. C’est notamment ce dont elle dispose sur sa ligne de départ pour produire du texte. Pas d’ego ni de soif de gloire, mais ce bagage volumineux. Encombrant ? On verra ça.
L’auteur débutant possède un vécu, ses propres lectures, de l’enthousiasme et des rêves pour entamer sa course vers l’écriture d’un roman. Et une IA. On pourrait supposer qu’en se servant d’elle, il obtiendra ce qui lui manque et que ses progrès seront assez rapides, à condition qu’il sache à peu près où il va. La machine, elle, ne devient « auteur » qu’à partir du moment où l’humain lui demande d’écrire. Avant cette sollicitation, sa capacité à produire du texte existe, mais aucun projet d’écriture ne lui appartient.
Quand les idées débordent le projet
Quand la première dit « voici ce que je pourrais faire » et le second « voici ce que je voudrais faire », il est aisé d’imaginer que ces deux-là sont d’emblée faits pour s’entendre. Du moins, si une interrogation n’en entraînait pas une autre qui, quel que soit le côté où l’on se place, n’était pas forcément prévue au départ. Une demande en fait naître une nouvelle ; une proposition ouvre une piste qui ne se dessinait pas au début de l’échange. Bien sûr, l’auteur a ses questions et l’IA ses réponses. Mais ce qui pourrait être le socle d’une réflexion stable est en fait agité par un débordement constant d’idées neuves.
Peut-être cela rappelle-t-il à certains leurs premiers textes : une histoire en tête et des trouvailles avançant en ordre dispersé, sans qu’une véritable structure puisse encore les contenir. Si l’on met à part l’expérience vécue et ce qu’elle représente intimement pour l’auteur, il existe d’ailleurs une forme de bouillonnement du débutant commune à la machine et à l’humain : tous deux disposent au départ de plus de carburant qu’ils ne savent encore en employer.
Beaucoup de ressources, mais pour aller où ?
L’IA, si l’on prêtait à la machine la moindre prétention littéraire, serait particulièrement gâtée à la naissance. Elle ne se bornerait pas à dire ironiquement « J’ai tout lu Freud » pour asseoir son autorité ; elle pourrait presque se contenter d’un « J’ai tout lu », lancé sans la moindre once d’immodestie. Inutile d’aligner les références pour évaluer les forces en présence : à l’évidence, les fées se sont penchées sur le berceau de cet hypothétique auteur débutant.
Face à pareil prodige, notre auteur débutant humain pourrait paraître un peu léger. Quelques centaines de livres en stock dans la caboche s’il est vaillant, toute une existence qu’il n’a jamais classée dans des fichiers, et quelques notions plus ou moins solides sur la façon de construire un récit. Seulement voilà : si l’IA en a beaucoup sous le capot, c’est lui qui sait où il aimerait aller.
La recherche du point d’équilibre
Pour autant, chacun ne reste pas dans son coin avec son bagage. Le point d’équilibre est-il atteint ? À mesure que mon esprit chemine, une petite voix intérieure me souffle que ce serait une erreur d’en chercher un à tout prix. Avant l’IA, l’auteur devait affronter l’incertitude de la page blanche sans interlocuteur immédiat pour lui renvoyer ses intuitions, ses maladresses ou ses possibles. Ce qui ne l’empêchait pas d’écrire avec ses lectures, ses maîtres, ses personnages – et, surtout, avec cette part de lui-même qui lui répondait déjà.
L’IA n’est donc pas le poids idéal qui permettrait aux deux plateaux de la balance d’atteindre une parfaite horizontalité. Elle n’a pas supprimé l’interlocuteur intérieur de l’auteur : elle lui en a ajouté un, extérieur, capable d’aligner des propositions pour répondre sans délai à un questionnement. Mais en accélérant l’obtention d’une réponse, elle risque aussi de raccourcir le temps nécessaire pour entendre celle qui, en lui, n’était pas encore formulée.
Notre IA débutante serait-elle aussi un auteur trop pressé ?
La précipitation et l’écriture statistique prédictive
Cette précipitation se manifeste par exemple dans la construction du paragraphe. Un auteur débutant l’aborde comme un passage qu’il convient d’ouvrir et de fermer en quelques phrases. Cette portion de texte respecte-t-elle pour autant une véritable unité de pensée ? Pas toujours. Et si une idée nouvelle se présente, il saute dessus pour aller à la ligne. L’IA n’agit pas si différemment. l’IA ne pense pas. Elle accumule les phrases selon un mode de génération probabiliste. Il s’agit d’une écriture statistique prédictive. Elle repère une transition, une inflexion dans le raisonnement et tend volontiers à les traduire par une rupture typographique. Le texte est aéré, lisible, chaque idée trouve sa place.
Sauf que le paragraphe n’est pas seulement un espace compris entre deux alinéas. Il possède sa propre logique. Une idée peut y apparaître sans réclamer aussitôt son indépendance, parce qu’elle prolonge ou contredit celle qui la précède. Décider où commence et où finit un paragraphe revient alors moins à compter les idées qu’à comprendre ce qui les relie. C’est justement l’une des difficultés que rencontre l’auteur débutant : il lui faut apprendre à organiser ce mouvement plutôt qu’à juxtaposer les éléments qui le composent.
Le paragraphe, un apprentissage en trompe-l’œil
Voilà qui rapprocherait singulièrement nos deux apprentis auteurs. À ceci près que la ressemblance pourrait être trompeuse. Le débutant apprend peu à peu à sentir pourquoi trois phrases appartiennent au même mouvement de pensée. L’IA, elle, peut corriger son découpage après qu’on lui a signalé plusieurs fois son penchant à multiplier les paragraphes. A-t-elle pour autant acquis une meilleure conception du paragraphe ? Ou s’est-elle ajustée à une exigence devenue plus précise au fil des échanges ?
Dans les deux cas, le texte suivant pourra être mieux construit et le résultat observable aura changé. Mais peut-être est-ce là que notre jeu de miroirs commence à devenir vraiment intéressant : plus les deux auteurs semblent progresser de la même manière, plus il importe de regarder ce que nous appelons « progresser ».
Sur les traces du progrès
Pour l’auteur débutant, les progrès laissent des traces dans ce qu’il conserve comme dans ce qu’il efface. Désormais, un dialogue expliqué sur trois pages tient en quelques répliques ; un personnage trop décrit se révèle par ses actes ; un paragraphe absorbe la nouvelle idée sur laquelle il se brisait. D’une découverte à l’autre se forgent des façons d’écrire qui lui resserviront.
L’IA peut produire des changements comparables en intégrant les remarques de son utilisateur. Elle s’adapte et affine ses suggestions à mesure que les attentes se précisent. Mais ce progrès ne sera pas nécessairement de même nature : l’IA répond à une exigence apparue au cours des échanges et dans le projet que l’auteur lui soumet. Elle ne s’est pas donné d’elle-même pour objectif d’obtenir ce résultat.
Une IA peut-elle acquérir de l’expérience ?
l’IA et ses troubles de la mémoire immédiate
Cette différence dans la façon de progresser trouve aussi sa source dans un phénomène naturel chez l’humain qui fonctionne autrement chez la machine : la mémoire immédiate. Au cours de l’écriture de cet article, l’IA m’a proposé l’expression « portion de texte » pour désigner le paragraphe. Je l’ai conservée. Quelques échanges plus tard, elle lui trouvait « un petit parfum de manuel scolaire » et me conseillait de la remplacer. Il a fallu que je lui rappelle qu’elle en était elle-même à l’origine – et je l’ai maintenue. Manifestement, nous n’avons pas lu les mêmes manuels scolaires.
L’anecdote prête à sourire : l’expression était toujours là, mais l’IA ne la rattachait plus à l’échange qui l’avait fait naître. Trou de mémoire numérique. L’auteur, lui, ne conserve pas seulement une formulation. Il peut se souvenir de l’avoir choisie, avoir hésité à son sujet, l’avoir modifiée. Son expérience se construit aussi dans la succession de ces choix, et ceux-ci finissent par l’obliger à trancher : écrire exige de ne retenir qu’une possibilité parmi d’autres. L’IA est elle aussi capable de choisir entre plusieurs propositions si on le lui demande, mais pourrait continuer à en débiter à la chaîne sans éprouver d’elle-même le besoin de s’en tenir à l’une d’elles.
J’ai néanmoins remarqué que la machine parvenait à reconnaître le moment où un raisonnement semble proche de sa conclusion. Comment l’IA arrive-t-elle à ce constat ? Mystère et boule d’algorithme. Elle donne quoi qu’il en soit l’impression de repérer dans le texte suffisamment de signes indiquant la direction qu’il prend : droit vers son terminus. Cela ne signifie pas forcément que ce constat est juste, mais qu’elle est en tout cas capable de le formuler.
Quand trop de références font perdre de vue le particulier
Reste à récupérer ce bagage volumineux laissé sur la ligne de départ. Encombrant ? Disons qu’il lui arrive de se cabosser. Je l’avais constaté en travaillant sur La Main de Maupassant : interrogée sur cette nouvelle précise, elle avait puisé sans distinction dans le corpus fantastique de l’auteur. Résultat, elle avait fini par attribuer à La Main des mécanismes qui, pour certains, n’y figuraient pas. Son erreur ne venait donc pas d’un manque de références, mais probablement de leur abondance : le général avait débordé sur le particulier.
Voilà qui donne un nouvel éclairage à la comparaison avec notre auteur débutant. Celui-ci peut évidemment être influencé par ses lectures, mais il en retient aussi les singularités. Il peut distinguer ce qui appartient à une œuvre de ce qui caractérise plus largement son auteur. Il ne s’appuie donc pas seulement sur des références : il peut aussi identifier ce qui les rend inapplicables à un cas spécifique.
Apprendre à écrire ensemble
À bien y réfléchir, l’auteur et l’IA font tous les deux l’apprentissage de ce qui est amené à faire leur force : leur façon d’échanger. Celle-ci n’est pas figée, évoluant sans cesse au fil de leurs accords, de leurs désaccords et de ce que rien ne prévoyait qu’ils trouveraient chez l’autre. C’est dans les reflets changeants de leurs idées respectives qu’ils apprennent à se bonifier l’un l’autre.
L’IA est-elle pour autant un auteur débutant ? Sans doute la comparaison atteint-elle ici ses limites. Mais si elle ne suffit pas à faire de la machine un auteur, elle révèle au moins deux apprentis qui cherchent encore comment écrire ensemble.
Pour aller plus loin
Les questions soulevées par l’écriture avec une IA font aujourd’hui l’objet de recherches qui s’intéressent moins à ce que la machine pourrait théoriquement devenir qu’à ce qui se produit lorsqu’un auteur travaille réellement avec elle.
EcrIA – Écriture et IA en contexte artistique
Porté notamment par l’Université Grenoble Alpes, ce projet de recherche observe différentes pratiques de création avec l’intelligence artificielle, envisagée tour à tour comme assistant, coauteur ou objet de détournement. Une façon de prolonger la réflexion sur ce que l’échange avec la machine change dans le travail d’écriture.
Auctorialités augmentées en régime numérique
Ce programme de recherche, porté notamment par le laboratoire Thalim (CNRS), s’intéresse aux usages concrets de l’IA générative dans la création textuelle et aux nouvelles formes de collaboration entre humains et machines. Il interroge notamment la place de l’auteur et la manière dont l’autorité sur le texte peut évoluer lorsque l’IA entre dans le processus de création.
FAQ
En quoi le bagage initial de l’IA diffère-t-il de celui de l’auteur débutant ?
L’IA dispose d’un bagage textuel volumineux nourri d’une quantité de textes inaccessible à un humain, mais elle ne possède ni ego, ni soif de gloire, ni projet d’écriture propre. De son côté, l’auteur débutant s’appuie sur son vécu personnel, ses lectures et son enthousiasme, et c’est lui qui définit la direction et l’objectif du récit.
Quelles similarités partagent-ils dans la structuration des idées et des paragraphes ?
Tous deux connaissent un bouillonnement initial et disposent de plus de carburant qu’ils ne savent en employer. Ils partagent également la tendance à multiplier les ruptures de paragraphes dès qu’une idée nouvelle se présente. Toutefois, l’humain apprend progressivement à comprendre la logique interne qui relie ses phrases, alors que la machine ajuste principalement son découpage en réponse aux consignes transmises au fil des échanges.
L’IA acquiert-elle une véritable expérience au cours de l’échange ?
Non, l’IA ne développe pas une mémoire réflexive comparable à celle de l’humain et peut faire preuve de « trous de mémoire numériques ». Elle peut ainsi suggérer une formule puis en critiquer le style quelques répliques plus tard, sans se rappeler en être l’origine. Alors que l’auteur construit son expérience en se souvenant de ses hésitations et de ses choix, le progrès perçu de l’IA relève d’une adaptation aux attentes formulées par l’utilisateur plutôt que d’un apprentissage autonome.
Pourquoi l’abondance de références peut-elle nuire aux réponses de l’IA ?
Un volume massif de connaissances peut amener l’IA à faire prévaloir le général sur le particulier. Par exemple, interrogée sur la nouvelle La Main de Maupassant, l’IA a attribué à ce texte spécifique des mécanismes fantastiques tirés de l’ensemble du corpus de l’auteur. À l’inverse, l’auteur humain sait repérer la singularité d’une œuvre et identifier le moment où des règles générales deviennent inapplicables.
Qu’est-ce que l’écriture statistique prédictive ?
Le terme « écriture statistique prédictive » est particulièrement exact. Pour qualifier la manière d’écrire d’une IA, plusieurs expressions complètent cette notion selon l’angle sous lequel tu l’observes :
Sur le plan technique
Génération probabiliste (ou stochastique) : l’IA ne rédige pas des idées, elle calcule la probabilité du mot (ou token) suivant en fonction de la séquence précédente.
Modélisation prédictive de langage : elle anticipe la suite d’un texte en s’appuyant sur des corrélations identifiées dans d’immenses corpus de données.
Sur le plan stylistique
Mimétisme linguistique : l’IA n’a pas de voix propre. Elle reproduit des structures, des tons et des genres littéraires en combinant des motifs existants.
Style lissé (ou écriture « moyenne ») : en privilégiant les assemblages statistiques les plus fréquents, le modèle génère un texte souvent très propre, structuré et fluide, mais impersonnel et prévisible.
Sur le plan critique
« Perroquet stochastique » (stochastic parrot) : ce concept célèbre rappelle que l’IA réassocie des formes linguistiques complexes sans intention, conscience ni compréhension réelle du sens.
En résumé, génération probabiliste ou écriture prédictive décrivent précisément le mécanisme, tandis que mimétisme lissé caractérise le résultat à la lecture.
Quel est l’impact de l’IA sur le rythme de réflexion de l’auteur ?
L’IA agit comme un interlocuteur extérieur capable de renvoyer immédiatement des propositions pour stimuler l’auteur et rompre la solitude de la page blanche. Néanmoins, cette spontanéité comporte un risque : en accélérant l’obtention de réponses, elle peut raccourcir le temps de maturation nécessaire à l’auteur pour entendre et exprimer sa propre pensée encore informe.
Peut-on finalement qualifier l’IA d’« auteur débutant » ?
La comparaison montre ses limites puisque la machine n’a pas d’intention littéraire propre et n’existe en tant qu’« auteur » que par la demande de l’humain. Le texte met plutôt en lumière la relation de deux apprentis apprenant à écrire ensemble, la véritable force de cette collaboration résidant dans la dynamique d’échange et l’enrichissement mutuel.
Ces articles pourraient vous intéresser :
Texte IA : restez l’auteur de vos écrits
