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Depuis la démocratisation des intelligences artificielles et notamment des modèles de langage comme ChatGPT, il devient de plus en plus difficile de distinguer un texte écrit par un humain d’un texte généré par une IA.

Pourtant, certains indices permettent de repérer les textes issus d’intelligences artificielles.

Voici les principaux signes qui trahissent une rédaction par IA.

Un manque de personnalité et de créativité dans le style d’écriture

Les textes générés par des IA ont souvent un style assez plat et générique. Ils manquent de la personnalité et de la créativité qu’un auteur humain apporte à son écriture.

Les IA ont du mal à reproduire l’humour, les émotions, les expressions idiomatiques qu’un rédacteur utilise naturellement pour donner vie à son texte.

Un ton neutre et informatif

Les intelligences artificielles comme ChatGPT adoptent généralement un ton très factuel et informatif, sans vraiment donner de point de vue ou d’opinion personnelle.

Elles cherchent à fournir une réponse la plus « parfaite » et consensuelle possible à la question posée, ce qui donne un rendu assez lisse et impersonnel.

Des répétitions fréquentes de mots ou de phrases

Un autre signe distinctif des textes générés par IA est la présence de nombreuses répétitions. Les intelligences artificielles ont tendance à réutiliser fréquemment les mêmes termes et tournures de phrases.

Elles ont du mal à varier leur vocabulaire et leurs formulations tout au long d’un texte, contrairement à un rédacteur humain qui cherche à éviter les répétitions.

Exemples de répétitions

Répétitions de mots	Répétitions de structures
– utilisation – permet – également	– Il est important de… – Cela permet de… – On peut également…

Voir une liste complete dans cet article sur comment rendre une IA plus humaine.

Des informations vagues, générales ou incomplètes sur des sujets spécifiques

Lorsqu’on interroge une IA sur un sujet pointu, il arrive fréquemment qu’elle fournisse une réponse vague, générale ou incomplète, faute de connaissances approfondies sur le sujet.

Elle aura tendance à donner des informations de surface, sans entrer dans les détails techniques ou les subtilités du domaine concerné, contrairement à un expert humain.

Manque de précision

• Absence de chiffres, de données, de références précises
• Explications simplifiées à l’extrême
• Omission d’éléments clés du sujet traité

Incohérences factuelles et « hallucinations » (éléments inventés)

Le gros problème des IA actuelles est leur tendance à « halluciner », c’est-à-dire à inventer des informations erronées qui n’ont aucune base factuelle.

Il n’est pas rare de trouver dans les textes générés par IA des affirmations fausses, des incohérences, voire des éléments complètement farfelus qui trahissent immédiatement une origine non humaine.

Quelques exemples d’hallucinations

• Inventions de citations, de chiffres, de références qui n’existent pas
• Affirmations contradictoires au sein d’un même texte
• Mélanges d’informations issues de différents contextes sans lien

Erreurs de copier-coller laissant apparaître des commentaires de l’IA

Lorsqu’on utilise une IA comme ChatGPT, il faut lui donner des instructions dans une fenêtre de dialogue avant qu’elle ne génère sa réponse.

Il arrive que des utilisateurs fassent des erreurs de copier-coller et intègrent par mégarde ces échanges avec l’IA dans le texte final, révélant ainsi son origine artificielle.

Exemples de commentaires de l’IA

Instructions pour l’IA	Commentaires générés
Écris un article sur les bienfaits du sport.	Voici un article sur les bienfaits du sport :
Peux-tu développer le point sur la santé mentale ?	Bien sûr, je peux détailler les effets positifs du sport sur la santé mentale.

En testant le texte avec des outils de détection d’IA

Si les indices stylistiques et factuels ne suffisent pas, il est possible d’avoir recours à des outils spécialisés dans la détection des textes générés par IA.

Des sociétés comme Copyleaks ont développé des solutions basées sur l’apprentissage machine capables d’analyser un texte et de déterminer avec un bon niveau de fiabilité s’il a été écrit par un humain ou une intelligence artificielle.

Quelques autres outils de détection

• GPT-2 Output Detector
• Hugging Face’s RoBERTa

En analysant manuellement des signes distinctifs des textes d’IA et l’utilisation de ces outils de détection, on peut aujourd’hui repérer assez facilement les contenus générés artificiellement.

ChatGPT, le modèle de langage développé par OpenAI, a révolutionné la création de contenu en permettant de générer des textes cohérents et pertinents.

Cependant encore faut-il suivre certains conseils et bonnes pratiques pour créer un article qui à l’air humain et intéressant.

Choisir un modèle d’IA avancé comme GPT-4

Le choix du modèle d’IA est permet d’obtenir un contenu de qualité. GPT-4, la dernière version du modèle de langage d’OpenAI, possède des performances supérieures à ses prédécesseurs.

Avec une meilleure capacité de traitement et une très bonne compréhension du contexte, GPT-4 génère des textes plus détaillés et nuancés.

Avantages de GPT-4 par rapport à GPT-3.5

Modèle	Type d’entrée	Type de sortie	Longueur du contexte
GPT-4o	Texte et image	Texte	128k
GPT-4 Turbo	Texte et image	Texte	128k
GPT-3.5 Turbo	Texte	Texte	16k

Fournir des instructions précises à l’IA pour obtenir un contenu plus humains

Pour obtenir un contenu qui à l’air plus humain, fournissez des instructions claires et précises à ChatGPT. Des prompts bien formulés permettent de guider l’IA vers le résultat souhaité.

Voici quelques éléments à inclure dans les instructions :

• Le ton et le style souhaités
• Le public cible
• Les émotions à susciter
• Des exemples concrets

Exemple de prompt efficace

« Écris un article de blog sur les bienfaits de l’énergie solaire par rapport aux éoliennes. Utilise un ton informatif et conversationnel, avec une touche de créativité pour maintenir l’intérêt du lecteur. Cible un public général et les décideurs du secteur des énergies renouvelables. L’article doit convaincre les autorités de construire davantage de fermes solaires, en soulignant leur facilité d’entretien par rapport aux éoliennes. Inclus des exemples concrets et des analogies pour illustrer tes propos. Vise environ 1000 à 1200 mots. »

Structurer le contenu de manière logique et cohérente

Une structure claire et logique va permettre de rendre l’article plus agréable à lire et plus compréhensible. ChatGPT peut générer un plan détaillé en fonction des instructions fournies.

Ce plan sert de base pour organiser les idées et les arguments de manière cohérente. Il est important de veiller à ce que chaque partie s’enchaîne naturellement et contribue à renforcer le message principal de l’article.

Exemple de structure d’article

1. Introduction
2. Avantages de l’énergie solaire
3. Comparaison avec les éoliennes
4. Facilité d’entretien des fermes solaires
5. Impact environnemental et social
6. Conclusion

Utiliser des techniques de storytelling pour rendre le contenu plus captivant

Le storytelling est un très bon moyen de captiver l’attention des lecteurs et les impliquer émotionnellement dans le contenu. ChatGPT peut intégrer des éléments narratifs dans les articles pour les rendre plus engageants.

Cela peut se traduire par l’utilisation d’anecdotes, de témoignages ou de métaphores pour illustrer les propos. Le but est de créer une connexion avec le lecteur et de faciliter la compréhension des concepts abordés.

Exemple d’utilisation du storytelling

« Imaginez un monde où l’énergie propre et silencieuse du soleil remplace le bourdonnement incessant des éoliennes. C’est la promesse des fermes solaires, qui offrent une alternative durable et esthétique pour répondre à nos besoins énergétiques croissants. »

Vérifier et corriger les inexactitudes potentielles générées par l’IA

Malgré les performances impressionnantes de ChatGPT, il peut arriver que l’IA génère des informations inexactes ou incohérentes. Il est donc crucial de vérifier attentivement le contenu généré et de corriger les éventuelles erreurs.

Cette étape de fact-checking permet de s’assurer que l’article est fiable et crédible. Il est recommandé de croiser les sources et de consulter des experts du domaine pour valider les informations clés.

Points à vérifier

• Chiffres et statistiques
• Noms d’entités et de personnes
• Dates et événements
• Cohérence globale du contenu

Retoucher le contenu pour lui donner une touche personnelle

Une fois le contenu généré par ChatGPT vérifié et corrigé, relisez-le attentivement afin d’y apporter une touche personnelle. Cette étape permet d’humaniser davantage l’article et de le rendre unique.

Cela peut se traduire par l’ajout d’opinions, d’expériences personnelles ou d’un style d’écriture distinctif. L’objectif est de donner vie au contenu et de le différencier d’un simple texte généré par une IA.

Vous pouvez également enlever ou remplacer les mots peu utilisé à l’écrit et sur-utilisés par ChatGPT :

• Vous avez décidé
• Vous envisagez de
• Vous venez de
• Il est Important de
• Il est essentiel »
• En somme
• Outre
• Offre une solution
• Offre une option 
• Il convient de
• Crucial
• Il faut noter que
• En suivant ces conseils

Éléments à personnaliser

Élément	Exemple
Ton et style	Adopter un ton plus informel et convivial
Exemples	Inclure des anecdotes tirées de sa propre expérience
Opinions	Exprimer son point de vue sur le sujet traité
Références culturelles	Ajouter des clins d’œil à des événements ou des personnalités connues

ChatGPT, le modèle de langage développé par OpenAI, a connu de grandes avancées avec les versions 3.5 turbo et 4.

Ces deux versions présentent des différences notables en termes de capacités, de performance et de potentiel d’application.

Taille des modèles et ressources de calcul utilisées pour l’entraînement

L’une des différences fondamentales entre ChatGPT 3.5 turbo et ChatGPT 4 réside dans la taille des modèles et les ressources de calcul utilisées pour leur entraînement.

ChatGPT 4 est un modèle plus volumineux et plus complexe, nécessitant davantage de ressources computationnelles pour son développement et son déploiement.

Comparaison des tailles de modèles

• ChatGPT 3.5 turbo : environ 175 milliards de paramètres
• ChatGPT 4 : plus de 100 billions de paramètres (estimation)

Cette augmentation significative de la taille du modèle permet à ChatGPT 4 de capturer des relations plus complexes et nuancées dans les données d’entraînement, conduisant à de meilleures performances dans diverses tâches.

Ressources de calcul utilisées

L’entraînement de ChatGPT 4 a nécessité des ressources de calcul considérables, fournies par les supercalculateurs Azure AI d’OpenAI et Microsoft.

Cette puissance de calcul accrue a permis d’optimiser le processus d’entraînement et d’obtenir des résultats supérieurs par rapport à ChatGPT 3.5 turbo.

Capacités linguistiques multilingues

ChatGPT 4 se distingue de son prédécesseur par ses capacités linguistiques multilingues. Le modèle a été entraîné sur un corpus de données plus vaste et diversifié, couvrant un large éventail de langues.

Performance sur le benchmark MMLU traduit

Pour évaluer les capacités multilingues des modèles, le benchmark MMLU (Massive Multitask Language Understanding) a été traduit dans 26 langues à l’aide d’Azure Translate.

Modèle	Performance moyenne sur MMLU traduit
ChatGPT 3.5 turbo	70.1%
ChatGPT 4	85.5%

ChatGPT 4 surpasse ChatGPT 3.5 turbo dans 24 des 26 langues testées, démontrant ainsi ses capacités linguistiques multilingues supérieures, y compris pour les langues à faibles ressources comme le letton, le gallois et le swahili.

Prise en charge de langues supplémentaires

ChatGPT 4 étend la prise en charge à davantage de langues par rapport à ChatGPT 3.5 turbo, le rendant ainsi accessible aux utilisateurs du monde entier.

Cette amélioration des capacités multilingues ouvre de nouvelles perspectives d’application pour ChatGPT 4 dans des domaines tels que la traduction, l’analyse de sentiments multilingue et l’assistance linguistique.

Personnalisation et contrôle du style de conversation avec ChatGPT 4

ChatGPT 4 permet d’aller plus loin dans la personnalisation du style de conversation par rapport à ChatGPT 3.5 turbo. Les développeurs et les utilisateurs peuvent désormais adapter plus finement le comportement du modèle en fonction de leurs besoins spécifiques.

Les messages système pour guider le style et le ton

Avec ChatGPT 4, les développeurs peuvent utiliser des « messages système » pour prescrire le style, le ton et les tâches du modèle. Cette fonctionnalité permet de personnaliser l’expérience utilisateur de manière.

Par exemple, un message système peut être utilisé pour définir ChatGPT 4 comme un assistant virtuel avec une personnalité spécifique, adapté à un domaine particulier, sans avoir besoin de le repréciser à chaque chat.

Contrôle de la verbosité et du niveau de détail

ChatGPT 4 à un contrôle plus granulaire de la verbosité et du niveau de détail des réponses générées. Les utilisateurs peuvent spécifier la longueur souhaitée et le degré d’approfondissement des informations fournies.

Cette flexibilité permet d’adapter les réponses de ChatGPT 4 en fonction du contexte et des préférences de l’utilisateur, offrant ainsi une expérience plus personnalisée et pertinente.

Réduction des biais et des hallucinations

OpenAI a mis l’accent sur la réduction des biais et des hallucinations dans le développement de ChatGPT 4, apportant des améliorations significatives par rapport à ChatGPT 3.5 turbo.

Réduction des biais

ChatGPT 4 a été entraîné avec des techniques avancées de réduction des biais, telles que l’apprentissage contrastif et l’augmentation des données.

Ces méthodes visent à atténuer les biais potentiels liés au genre, à l’origine ethnique, à l’âge et à d’autres caractéristiques démographiques.

Des évaluations internes menées par OpenAI ont démontré une réduction significative des biais dans les réponses générées par ChatGPT 4 par rapport à ChatGPT 3.5 turbo.

Diminution des hallucinations

Les hallucinations, c’est-à-dire la génération d’informations incorrectes ou inventées, constituent un défi majeur pour les modèles de langage.

ChatGPT 4 intègre des techniques de réduction des hallucinations, telles que l’apprentissage par renforcement avec rétroaction humaine (RLHF).

Modèle	Taux de réduction des hallucinations
ChatGPT 3.5 turbo	–
ChatGPT 4	82% par rapport à ChatGPT 3.5 turbo

La diminution des hallucinations dans ChatGPT 4 tend à améliorer la fiabilité et la crédibilité des réponses générées, un aspect crucial pour de nombreuses applications pratiques.

Capacité de ChatGPT 4 à traiter de longs contextes

ChatGPT 4 se distingue par sa capacité à traiter des contextes plus longs par rapport à ChatGPT 3.5 turbo. Cette amélioration permet au modèle de mieux comprendre et de générer des réponses cohérentes pour des conversations et des documents plus étendus.

Comparaison de la longueur de contexte

• ChatGPT 3.5 turbo : longueur de contexte de 4 096 tokens
• ChatGPT 4 : longueur de contexte de 8 192 tokens (version de base) et 32 768 tokens (version étendue)

L’augmentation de la longueur de contexte permet à ChatGPT 4 de maintenir une cohérence et une pertinence accrues dans les conversations prolongées et les documents volumineux.

Applications pratiques

La capacité de ChatGPT 4 à traiter de longs contextes ouvre de nouvelles perspectives d’application, telles que :

• Résumé et analyse de longs documents
• Assistance à la rédaction de contenu étendu
• Conversations approfondies et contextualisées avec des assistants virtuels

Cette amélioration de la gestion des contextes longs renforce la polyvalence et l’utilité de ChatGPT 4 dans des domaines nécessitant une compréhension approfondie et cohérente de contenus étendus.

Tarification de l’API pour ChatGPT 3.5 turbo et ChatGPT 4

OpenAI propose un accès à ChatGPT 3.5 turbo et ChatGPT 4 via une API, avec des modèles de tarification distincts pour chaque version.

Modèle	Tarification des requêtes (par 1 000 tokens)	Tarification des réponses (par 1 000 tokens)
ChatGPT 3.5 Turbo	0,002 $	0,002 $
ChatGPT 4 (8 192 tokens)	0,03 $	0,06 $
ChatGPT 4 (32 768 tokens)	0,06 $	0,12 $

Voir le pricing complet de ChatGPT.

Sources :

• https://openai.com/index/gpt-4/
• https://openai.com/index/gpt-4-research/