L’étude menée par la société de marketing Graphite a révélé que les modèles d’intelligence artificielle continuent de produire des schémas qui les distinguent des textes rédigés par des humains. En comparant des textes humains et générés par l’IA, les chercheurs ont identifié 13,000 expressions au moins deux fois plus fréquentes dans les contenus générés par l’IA. Selon Greg Druck, directeur de l’intelligence artificielle chez Graphite, les modèles Claude se rapprochent au fil du temps de la répartition des mots utilisée par les humains, tandis que les modèles GPT s’en éloignent.
Pour cette étude, 10,000 articles publiés avant la sortie de ChatGPT ont servi de groupe témoin produit par des humains. Les chercheurs ont demandé à différents modèles d’intelligence artificielle de réécrire ces articles à partir de leurs résumés, puis ont comparé l’utilisation des mots, des expressions et des structures de phrases.
- Le signe le plus caractéristique de Claude Opus 5.5 est le mot « dependable », qu’il utilise 23 fois plus souvent que les textes humains. Le modèle emploie également l’expression « this matters » 116 fois plus souvent et la structure « why X matters » 92 fois plus souvent.
- Le modèle Astra d’OpenAI tend à utiliser l’expression « another dimension » ainsi que les structures « may provide » ou « can provide », qui indiquent qu’une action peut être bénéfique. Les formulations dites de « corrective framing », comme « not simply X » et « rather than relying on X », apparaissent plus de 100 fois plus souvent dans les textes d’Astra que dans les textes rédigés par des humains.
Les modèles ont réduit leur recours aux tirets cadratins excessivement longs. Opus 5.5 utilise ce signe 99 % moins souvent qu’Opus 5, tandis qu’Astra affiche une utilisation inférieure de 88 % à celle des exemples humains ; Gemini 3.1 Pro, lui, a presque totalement abandonné le tiret cadratin. Malgré cela, Graphite indique que le nombre total de signes caractéristiques de l’IA n’a pas diminué : seuls les schémas connus ont été remplacés par de nouveaux. Druck soutient qu’il est difficile de contrôler complètement ce type de caractéristiques dans des modèles dotés de milliards de paramètres.
Publiée le 1er octobre 2026, l’étude montre que, malgré les affirmations d’Anthropic et d’OpenAI en faveur d’une écriture plus naturelle, claire et compréhensible, les modèles conservent leurs schémas distinctifs.
Pourquoi c’est important
Les résultats montrent que l’identification des textes générés par l’IA ne peut pas reposer sur un seul signe, en particulier sur des usages facilement repérables comme celui du tiret cadratin. Comme les modèles peuvent réduire l’emploi d’un schéma donné tout en utilisant plus fréquemment d’autres expressions, les critères employés pour évaluer les textes doivent évoluer au fil du temps. Cette situation crée un problème méthodologique pour les lecteurs et les éditeurs qui accordent de l’importance à la distinction entre les contenus préparés avec l’aide de l’IA et les textes rédigés par des humains. Le fait que l’étude repose sur la comparaison de textes humains et de productions de modèles laisse penser que les caractéristiques détectées sont liées à des tendances de génération précises plutôt qu’à des choix aléatoires. Cependant, la manière dont sera comblé l’écart entre l’objectif d’Anthropic et d’OpenAI de parvenir à une écriture plus naturelle et la persistance des schémas distinctifs des modèles reste incertaine.