Ce que l’intelligence artificielle fait au langage humain

Les grands modèles de langage produisent des textes toujours plus convaincants à mesure que nous les entraînons. Une puissance d’imitation qui conduit à réinterroger les critères qui fondent la valeur du langage et ce qui fait sa créativité.

Juliette Heinzlef  • 24 juillet 2026 libéré
Ce que l’intelligence artificielle fait au langage humain
© Jason Leung / Unsplash

« Formule “elle mange un tiramisu” dans le style de Juliette Heinzlef. » Dans une vaine tentative de trouver une accroche originale, la journaliste qui écrit ces lignes est confrontée à la synthèse que l’IA Claude fait de sa plume « analytique, sensorielle, avec un vocabulaire précis » : « Elle mange un tiramisu, et dans ce geste presque banal se loge déjà une tension entre la douceur du mascarpone et l’amertume du café. »

La phrase produite est assez lointaine du style de ladite journaliste, ce que l’intelligence artificielle (IA) confesse aisément : « Le mieux serait que tu me montres un extrait de ses écrits […], je pourrai alors essayer de m’approcher davantage de sa vraie plume plutôt que d’inventer. » Inventer : « Trouver par la force de l’imagination créatrice et réaliser le premier quelque chose de nouveau », selon le Centre national de ressources textuelles et lexicales (CNRTL). 

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Déjà, l’ingéniosité des animaux à communiquer avait heurté la conviction des hommes d’être le seul bipède doué d’un langage articulé. Les LLM (grands modèles de langage ou large language model), ces IA capables de reconnaître et générer du texte en répondant aux prompts (c’est-à-dire aux requêtes) des utilisateurs, ravivent ce trouble. D’autant que, si l’on s’est habitué à voir défiler les réponses de cet interlocuteur numérique nommé Claude, ChatGPT ou Gemini, on ne saisit pas forcément son fonctionnement, souvent occulté par la fascination qu’il suscite.

Les systèmes actuels ne cherchent pas à représenter le langage comme une faculté cognitive.

P. Amsili

« Les systèmes actuels ne cherchent pas à représenter le langage comme une faculté cognitive, c’est-à-dire la manière dont les humains raisonnent ou inventent une langue », éclaire Pascal Amsili, professeur de linguistique computationnelle à l’université Sorbonne Nouvelle. Il ne s’agit donc pas d’une création langagière, mais d’une imitation de son expression. « Ils reposent tous sur la même démarche : l’apprentissage statistique par généralisation à partir d’exemples liés au corpus sur lequel ils s’entraînent. » 

Tandis que les modèles météorologiques appréhendent l’évolution du climat, les modèles de langage prédisent le mot le plus susceptible de suivre le précédent. « Tiramisu » et « mascarpone » ont ainsi plus de chances de se retrouver dans une même phrase que « tiramisu » et « farine » (à moins de s’être basé sur de singulières recettes). « Ces modèles développent une proximité sémantique entre les mots, c’est-à-dire leurs voisinages d’emploi dans les textes. » En cela, ils n’ont aucun moyen de corréler à une réalité extérieure les mots des textes qu’ils étrillent. 

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Peut-on parler de « créativité linguistique », si les LLM sont incapables d’éprouver une expérience personnelle de leur environnement ? Encore faut-il cerner les contours de cette faculté. Or, de la même façon qu’on ignore comment un neurone biologique pense et construit une phrase à un instant T, le poids que les réseaux artificiels de l’IA donnent à un mot plutôt qu’à un autre reste opaque. En d’autres termes, les ingrédients du tiramisu sont connus, mais l’enchaînement de gestes (la causalité) que le cuisinier effectue pour créer le plat (la phrase) est insaisissable.

Créativité linguistique

Au-delà du mystère neuronal qui entoure le langage, ­Caroline Rossi, professeure de psycholinguisme à l’université Grenoble Alpes, évoque deux acceptions linguistiques de la créativité. Celle, étendue, qui produit de manière surprenante de l’inédit, de l’extravagance au-delà des normes. Le poète Mallarmé en fut l’adepte par ses torsions syntaxiques dont il avait le secret : « Sur les crédences, au salon vide : nul ptyx, Aboli bibelot d’inanité sonore. »

L’IA ne parvient pas à la créativité transformatrice, car elle reproduit les mêmes schémas rencontrés. 

A. Helliwell

La créativité combinatoire consiste, elle, à réarranger des éléments existants comme le font les mots-valises. Demandez à Claude de produire un plat mélangeant « tiramisu » et « farine », vous obtiendrez un amusant « farimisu ». Une telle manipulation du langage évoque l’Oulipo, ce groupe littéraire qui impose des contraintes mathématiques à la langue. Pour le poète Frédéric Forte, qui en est membre, les LLM peuvent être « un outil dont on s’aiderait pour expérimenter l’écriture : la méthode S+7 remplace par exemple chaque substantif d’un texte par le septième qui le suit dans le dictionnaire. » 

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Les potentialités linguistiques se révèlent ici par une automatisation proche des algorithmes. « L’IA excelle dans la recombinaison, reconnaît Alice Helliwell, philosophe à la Northeastern University London et spécialiste de la créativité computationnelle. Sa masse de données d’entraînement permet de produire des textes relativement nouveaux. Mais elle ne parvient pas à la créativité transformatrice, car elle reproduit les mêmes schémas rencontrés. »

Stratégie du perroquet

Cette insuffisance a été saisie par la chercheuse américaine Emily Bender dans une métaphore éloquente : celle du « perroquet stochastique » qui ne cesse de répéter aléatoirement des éléments sans les comprendre. Les LLM se contenteraient de répondre infiniment à la question « quel est le mot suivant le plus probable ? ». « Ce schéma se fait au détriment de la diversité linguistique, pointe la chercheuse Caroline Rossi, laquelle se manifeste par l’écart, et non des formulations attendues. » En 2023, un collectif de linguistes avait défendu la place créative de la « faute » dans l’évolution des langues, qui ne cessent de s’adapter par les néologismes qu’elles intègrent.

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Or les LLM contribuent à lisser ces irrégularités, jusqu’à produire une langue « moyenne ». Il n’est ainsi pas rare que les réponses IA soient émaillées de marqueurs stylistiques redondants. Frédéric Kaplan, dans un article du Monde diplomatique, relevait la tendance à un rythme en trois temps (par exemple : « Une recette énumère des ingrédients, fixe des proportions, ordonne des étapes ») et des renversements censés dépasser une contradiction (« ce n’est pas seulement un tiramisu… C’est un dessert italien national. »)

À ces biais de formulation, le linguiste Guillaume Desagulier, de l’université Bordeaux Montaigne, ajoute les termes évasifs. « Crucial », « important », « complexe » parsèment désormais les argumentations pour forcer la pertinence du propos. Celui, par exemple, des papiers académiques, à travers des constructions artificielles qui imprègnent peu à peu les abstracts et pastichent un style « caricaturalement scientifique ». 

Mes étudiants font parfois la remarque que l’IA écrit mieux qu’eux. Or je note le cheminement de la pensée, pas la pseudo-­perfection lisse d’une machine.

G. Desagulier

« Les chatbots agissent comme une prothèse cognitive pour ceux qui ont du mal à l’écrit, considère Caroline Rossi. Ils aident à répondre aux attentes, mais non à être créatif. » Un ressenti que partage Guillaume Desagulier : « Mes étudiants font parfois la remarque que l’IA écrit mieux qu’eux. Or je note le cheminement de la pensée, pas la pseudo-­perfection lisse d’une machine. » Les derniers irréductibles qui résistent encore et toujours aux LLM ne sont pas immunisés contre son influence. Telle cette élève se sentant « piégée par les chatbots » après avoir adopté, à force de les rencontrer, leurs tournures types. Avec la crainte d’être accusée de triche par les détecteurs de texte IA. 

La crainte du remplacement

Ce ressenti illustre un phénomène plus large lié à la « pollution linguistique ». « Le corpus sur lequel s’entraînent les chatbots est normalement constitué d’une langue humaine », note Guillaume Desagulier. Or les LLM contaminent de plus en plus Internet et, par un effet de boucle, réutilisent leurs propres productions antérieures. Ce que le chercheur nomme « ouroboros linguistique » désigne donc une autodigestion qui fait dériver les textes vers une communication humaine de moins en moins authentique, jusqu’à s’indifférencier de la patte artificielle. En 2024, les chercheurs Camron R. Jones et Benjamin K. Bergen ont démontré que la version GPT-4 réussissait le test de Turing, lequel implique qu’un participant ne distingue plus une communication authentique de celle de l’IA. 

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Le langage humain est-il voué à être remplacé par celui des chatbots ? Cette crainte avait pu animer certains peintres au XIXe siècle, lorsque l’apparition de la photographie avait ébranlé ce qui était l’apanage de la peinture : la représentation du réel. « Le médium photographique a poussé la montée de l’abstraction, parce qu’il n’était plus nécessaire de produire des peintures réalistes. Les cubistes ont cherché ce qu’un appareil photo ne pouvait pas capturer et ont ouvert une nouvelle voie », rappelle Alice Helliwell, qui considère qu’une contre-réaction similaire pourrait advenir avec les chatbots : « Le pendant cubiste pour l’IA est tout à fait possible, mais il est trop tôt pour l’observer. » 

Les chatbots témoignent peut-être du fait que la valeur de la littérature équivaut à sa réception.

H. Le Tellier

Pour l’heure, les LLM ont le mérite d’offrir une réflexion sur ce qui fait la valeur du langage. Une vaste question dont l’écrivain Hervé Le Tellier, prix Goncourt 2020 pour L’Anomalie, souligne l’aporie : « Je prends plaisir à écrire, pas à produire. Mais je ne sais pas où l’on peut placer la mesure de ce qu’est une bonne ou une mauvaise littérature. » Les romans de gare, ces fictions dont l’apparition est liée au développement du réseau ferré au XIXe siècle, souffraient déjà des accusations d’être une littérature commerciale et vulgaire, sans intérêt esthétique. En cela, l’IA réactive la tension entre création singulière et reproductivité débordante. 

La deuxième mort de l’auteur ?

Ce face-à-face s’est récemment illustré lorsqu’une IA a écrit le dernier chapitre de Bouvard et Pécuchet, œuvre inachevée de Gustave Flaubert, qui laissa quelques directives sur la fin. Hervé Le Tellier partage son étonnement face au résultat : « L’IA reproduit les tropes de Flaubert : l’alternance de phrases courtes, longues et descriptives. On sent le XIXe siècle, cette économie de moyens par l’image juste. » Mais qui est l’auteur en ce cas ? L’IA, le corpus d’apprentissage, le prompteur qui affine les instructions ? « De même qu’on peut parler de “trou de responsabilité” en éthique, il existe un “trou de louange” au niveau esthétique, lié à l’impossible rétribution d’une créativité diffuse », considère Alice Helliwell. 

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S’agit-il d’une deuxième mort de l’auteur ? Cette expression que le théoricien Roland Barthes employa dans les années 1960 désignait l’avènement du langage autonomisé de l’auteur et laissé à l’interprétation du lecteur. « Les chatbots témoignent peut-être du fait que la valeur de la littérature équivaut à sa réception », juge Hervé Le Tellier. Une position que partage Caroline Rossi : « Jeune, j’ai découvert fascinée La Disparition (1969), ce livre écrit sans “e” de Perec. Qu’une IA réalise cette prouesse ne me toucherait pas. »

Jeune, j’ai découvert fascinée La Disparition, ce livre écrit sans “e” de Perec. Qu’une IA réalise cette prouesse ne me toucherait pas.

C. Rossi

C’est peut-être le gain des LLM que d’interroger les critères de créativité. « Le public recherche une démonstration de compétence, maintient Alice Helliwell. Si le résultat est trop facile à obtenir, sans intention singulière qui l’anime, nous risquons de ne plus le valoriser comme art. » Après tout, qu’un robot Moulinex multifonction réalise un tiramisu n’est pas le sujet. La dégustation n’est-elle pas plus savoureuse lorsqu’un proche l’a cuisiné ?

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