Mots d'IA à éviter : Les mots et phrases qui trahissent l'écriture ChatGPT

Que sont les mots d'IA à éviter et pourquoi sont-ils importants ?

Les mots d'IA à éviter sont les mots et expressions que les grands modèles de langage utilisent si régulièrement qu'ils sont devenus une sorte d'empreinte digitale. Aucun de ces mots n'est intrinsèquement incorrect — « delve » est un vrai mot et « moreover » est grammaticalement correct — mais lorsque plusieurs d'entre eux s'accumulent dans le même paragraphe, le texte commence à sonner comme s'il avait été assemblé plutôt que d'être écrit. Les lecteurs le remarquent avant de pouvoir le nommer ; un texte sonne simplement plat, ou une lettre de motivation sonne comme si elle aurait pu être écrite pour n'importe qui. Les éditeurs et les responsables des ressources humaines qui examinent des douzaines de candidatures par semaine remarquent le motif encore plus rapidement, car ils voient les mêmes mots réapparaître chez des auteurs différents. C'est la raison pratique pour laquelle cette liste est importante : ce n'est pas une question de satisfaire un détecteur, mais du fait que le vocabulaire répétitif et générique sonne comme une écriture générique, que l'IA soit impliquée ou non. Les moteurs de recherche ont tranquillement avancé dans la même direction — le contenu qui sonne prédéfini a tendance à sous-performer par rapport au contenu ayant un point de vue spécifique, en partie parce qu'il reflète des milliers d'autres pages construites à partir de résultats de modèles similaires. La plupart des gens qui recherchent une liste de mots d'IA essaient de résoudre directement l'un de ces problèmes : une tâche signalée, un pitch rejeté ou simplement la sensation qu'un brouillon ne sonne plus comme eux.

Les mots sur cette liste ne sont pas un vocabulaire interdit. C'est un signal indiquant qu'une phrase a été construite à partir du choix statistiquement le plus probable à chaque étape, plutôt que du choix qu'une personne spécifique aurait réellement fait.

Pourquoi les modèles d'IA continuent-ils de réutiliser le même vocabulaire ?

Les modèles de langage génèrent du texte un jeton à la fois, en choisissant le mot le plus probable compte tenu de tout ce qui a été écrit jusqu'à présent. Sur des milliards d'exemples d'entraînement, certains mots se révèlent statistiquement favorisés pour des tâches rhétoriques courantes — « delve » pour explorer un sujet, « moreover » pour ajouter un point, « robust » pour décrire quelque chose de bien construit — et le modèle y recourt par défaut car ils présentent un faible risque de sonner mal. Le processus d'ajustement que la plupart des chatbots subissent par la suite, où les examinateurs humains évaluent les réponses comme utiles ou non utiles, tend à récompenser une formulation mesurée et formelle plutôt que des formulations brutes ou idiosyncrasiques. Cela pousse le modèle encore plus vers un vocabulaire étroit et sûr plutôt que de s'en éloigner. Le résultat est que deux personnes qui posent au chatbot des questions complètement différentes — l'une sur la copie marketing, l'autre sur un résumé de recherche — reçoivent souvent des réponses qui s'appuient sur le même ensemble de mots de transition et d'adjectifs descriptifs, car le processus de sélection sous-jacent est le même indépendamment du sujet. Les modèles plus récents entraînés en partie sur les résultats antérieurs de l'IA ont tendance à hériter et à renforcer ce même ensemble de mots d'IA courants, le motif ne s'est donc pas estompé à mesure que la technologie s'est améliorée — le cas échéant, les mots et expressions d'IA les plus courants sont devenus plus cohérents entre les outils, pas moins. Une fois que vous avez lu suffisamment de résultats d'IA, la répétition devient évidente : le vocabulaire est cohérent d'une manière que l'écriture humaine, avec ses habitudes personnelles et ses incohérences, l'est rarement.

Quels sont les mots préférés de ChatGPT et les expressions les plus courantes ?

Certains mots apparaissent dans la sortie de ChatGPT si souvent qu'ils sont devenus un raccourci pour « c'était probablement généré ». Appelez-les les mots préférés de ChatGPT, les mots courants de ChatGPT ou simplement le vocabulaire d'IA courant — le nom n'a pas d'importance, le motif oui. Certains étaient assez rares dans l'écriture quotidienne avant l'existence des chatbots et apparaissent maintenant régulièrement dans les brouillons assistés par IA, les lettres de motivation et les articles de blog soumis pour examen. Les motifs au niveau des expressions sont tout aussi reconnaissables que ceux au niveau des mots : « I hope this helps, » « it's important to note that, » « as an AI language model » et « let's break this down » sont des expressions courantes de ChatGPT qui apparaissent indépendamment du sujet, car c'est la façon par défaut du modèle de formuler une réponse plutôt que du contenu spécifique à votre demande. Lorsque plusieurs de ces mots et expressions se regroupent dans un seul texte, ce regroupement — pas un mot individuel — est ce qui fait que le texte semble généré par l'IA.

1. Delve — utilisé presque exclusivement dans le texte d'IA pour signifier « examiner » ou « explorer », apparaissant rarement dans l'écriture humaine décontractée
2. Boast — comme dans « the product boasts an impressive range of features, » un substitut formel pour « has » ou « includes »
3. Meticulous / meticulously — un intensificateur par défaut pour décrire un travail minutieux, indépendamment du contexte
4. Intricate — appliqué à presque tout ce qui a plus d'une partie mobile, des conceptions aux arguments
5. Vibrant, tapestry, realm — des noms et adjectifs abstraits, légèrement poétiques qui apparaissent dans les descriptions sans référent concret
6. Underscore, showcase, foster, bolster — des verbes formels préférés aux alternatives plus simples comme « highlight, » « show, » « support » ou « strengthen »
7. Utilize — choisi plutôt que « use » bien que les deux mots signifient exactement la même chose dans presque toutes les phrases

Quelle est la liste complète des mots et expressions d'IA courants ?

Au-delà des mots liés spécifiquement aux chatbots, il existe une liste plus large de mots d'IA qui apparaît dans le contenu généré de toutes sortes — articles de blog, e-mails, descriptions de produits, même dissertations scolaires. En ensemble, ce sont les mots et expressions d'IA les plus courants que les gens rencontrent une fois qu'ils commencent à faire attention, et ils ont tendance à tomber dans quelques catégories reconnaissables. Une fois que vous pouvez nommer la catégorie, repérer un nouvel exemple devient plus facile, et les expressions d'IA courantes cessent de sembler aléatoires et commencent à ressembler à un modèle que vous pouvez reconnaître d'un coup d'œil.

1. Mots de transition utilisés à presque chaque rupture de paragraphe : moreover, furthermore, additionally, in addition, on the other hand, that said
2. Adjectifs gonflés appliqués à des choses ordinaires : robust, seamless, comprehensive, unparalleled, cutting-edge, game-changing
3. Verbes de puissance vagues remplaçant les versions plus simples : leverage, streamline, empower, harness, unlock, elevate
4. Noms abstraits sans référent concret : realm, landscape, tapestry, myriad, plethora, paradigm
5. Ouvertures prudentes qui remplissent une phrase sans ajouter de sens : it's worth noting that, it's important to note, needless to say
6. Expressions de clôture qui terminent un point sans dire rien de nouveau : in conclusion, overall, in summary, at the end of the day

Quelles expressions courantes l'IA utilise-t-elle dans les transitions et les fins ?

Alors, quelles sont les expressions courantes que l'IA utilise au-delà du vocabulaire individuel ? Le choix des mots ne représente que la moitié du motif — le texte généré par l'IA s'appuie également sur un ensemble prévisible d'expressions structurelles à des points spécifiques dans un texte, en particulier au début des paragraphes et à la fin des articles. Les phrases commencent fréquemment par « when it comes to, » « in today's fast-paced world » ou « in the ever-evolving landscape of, » des expressions qui annoncent un sujet sans dire rien de spécifique à ce sujet. Les arguments sont connectés avec « not only… but also » beaucoup plus souvent que le feraient les paroles naturelles, et les affirmations sont gonflées avec « plays a crucial role » ou « plays a pivotal role » indépendamment de la centralité réelle de ce qui est décrit. Les fins sont l'indicateur le plus cohérent de tous : « in conclusion, » « overall » et « in summary » apparaissent à la fin des sections écrites par l'IA à un taux qui serait inhabituel dans la prose humaine éditée, où les auteurs ont tendance à terminer sur un point spécifique plutôt que sur une étiquette d'emballage générique. Aucune de ces expressions n'est incorrecte en soi — le problème est la fréquence et le placement. Un auteur humain pourrait utiliser « in conclusion » une fois dans un long document ; le texte généré par l'IA a tendance à utiliser une expression de fermeture structurellement similaire à la fin de presque chaque section, car le modèle suit le même modèle à chaque fois qu'il atteint une limite de section.

La répétition structurelle est souvent un indicateur plus fort que tout choix de mot individuel — la même expression de fermeture apparaissant à la fin de chaque section est un motif qu'un éditeur humain attentif détecterait et varierait, mais un modèle se répète par défaut.

Comment remplacez-vous les mots d'IA courants à éviter par un langage naturel ?

Corriger cela est principalement une question de substitution, pas de réécriture de zéro. Une fois que vous avez marqué les expressions d'IA courantes à éviter dans un brouillon, l'éditer à un langage plus simple prend généralement moins de temps que l'écriture originale.

1. Lisez le brouillon à haute voix — des mots comme « utilize, » « leverage » et « delve » ont tendance à se démarquer immédiatement quand on les parle, car personne ne parle de cette façon en conversation
2. Remplacez les verbes gonflés par la version simple : « utilize » devient « use, » « leverage » devient « use » ou « rely on, » « foster » devient « build » ou « encourage »
3. Remplacez les noms abstraits par un détail concret : au lieu de « in the realm of customer service, » nommez la chose réelle — « in customer support tickets » ou « on support calls »
4. Supprimez complètement les ouvertures prudentes plutôt que de les remplacer — « it's worth noting that the tool is fast » devient simplement « the tool is fast »
5. Variez ou supprimez les fermetures formelles — remplacez « in conclusion » par un point final spécifique, ou supprimez l'étiquette et laissez la dernière phrase se tenir seule
6. Vérifiez les mots de transition répétés dans les paragraphes — si trois paragraphes d'affilée commencent par « moreover » ou « additionally, » réécrivez au moins deux des ouvertures
7. Lisez la version éditée par rapport à l'original et demandez-vous si une personne spécifique, pas une autorité générale, semble parler

Supprimer ces mots vous aide-t-il vraiment à passer la détection d'IA ?

Éditer les mots d'IA courants à éviter fait que l'écriture sonne plus naturelle, mais il vaut la peine d'être honnête sur ce que les modifications au niveau des mots peuvent et ne peuvent pas faire contre les outils de détection d'IA spécifiquement. Les détecteurs comme celui intégré à NotGPT ne scannent pas juste une liste noire de mots — ils analysent des motifs au niveau des phrases comme la perplexité et l'éclatement, qui mesurent la prévisibilité de vos choix de mots et la variation de la longueur de vos phrases. Remplacer « utilize » par « use » dans un document qui a toujours des longueurs de phrase uniformes et une structure de type modèle rendra l'écriture meilleure sans nécessairement changer beaucoup sa note de détection. Cela dit, les deux problèmes ont tendance à voyager ensemble : le texte avec un lourd vocabulaire d'IA a généralement aussi la structure de phrase plate et faible variation que les détecteurs signalent, donc nettoyer les mots est souvent une première étape naturelle vers la correction du motif sous-jacent. Si vous éditez quelque chose avant sa soumission ou sa publication, l'exécuter d'abord via un détecteur de texte d'IA montre exactement quels passages se lisent comme générés, et un outil comme la fonction Humanize de NotGPT peut refondre les sections signalées pendant que vous gérez les modifications de vocabulaire manuellement. Utilisés ensemble, l'édition au niveau des mots et une vérification de détection attrapent différentes moitiés du même problème. Il vaut aussi la peine de se souvenir qu'aucun détecteur, y compris celui de NotGPT, ne prétend à une précision parfaite — les scores sont une probabilité, pas un jugement, alors traitez un score élevé comme une invite à examen les passages spécifiques plutôt que comme une preuve qu'un document a été écrit par l'IA.