L'écriture à l'ère de l'IA : composer plutôt que taper

Qu’est-ce qu’un auteur ? Aucune réponse absolue n’est satisfaisante, en partie parce que le concept d’autorité d’auteur a changé au fil de l’histoire et des cultures, et en partie parce que ce que l’on entend par auteur varie selon l’art et/ou le médium dont il s’agit. Tous les films ont des réalisateurs et des scénaristes, qui peuvent ou non être la même personne, mais il existe aussi ce qu’on appelle le « cinéma d’auteur ». Dans les séries télévisées, la figure du showrunner pèse lourd depuis longtemps, mais si l’on se demande qui est l’auteur de la série Game of Thrones , il serait difficile de trancher entre George R. R. Martin, auteur des romans dont elle s’inspire, les showrunners David Benioff et D. B. Weiss, ou les scénaristes et réalisateurs de chaque épisode. Des problèmes similaires se posent dans les jeux vidéo, où il existe aussi quelques jeux « d’auteur » (Monkey Island et les autres jeux d’aventure de Ron Gilbert), mais dans la plupart des cas nous n’en avons aucune idée, ou nous ne savons même pas comment appliquer la catégorie.

Mais dans le monde des textes, dira-t-on, la question est relativement simple. Nous partons du principe que l’autorité d’auteur naît de l’addition du travail matériel d’écriture et du travail intellectuel de composition du texte. C’est vrai, sans aucun doute, dans la plupart des cas. Quand un étudiant, un ami ou un collègue nous dit « j’ai écrit ça » et nous le montre, nous supposons qu’il l’a conçu et tapé (ou écrit à la main). Mais il n’est pas nécessaire de se donner beaucoup de mal pour trouver un tas de zones grises. Les philosophes et orateurs antiques dictaient souvent leurs textes à un esclave qui les transcrivait. On peut supposer que, dans bien des cas, cette transcription impliquait une certaine édition, même superficielle, de ce que dictait le maître. La tradition de la dictée comme forme d’écriture, bien sûr, n’a jamais disparu. Les esclaves ont été remplacés par des secrétaires, ou par des conjoints, comme María Kodama, qui suivait la dictée de Borges dans la dernière partie de sa vie. Combien de ces copistes ont joué des rôles significatifs dans la paternité d’un texte ? Combien de fois Aristote a-t-il dû dire à son esclave : « Voilà, je vais prendre un verre avec Platon, continue à partir de là avec ce que je dis toujours sur la vertu comme habitude » ?

Mais même en reconnaissant que cette possibilité est bien réelle et documentée dans certains cas, nous continuons à attribuer la paternité surtout à l’auteur qui met son nom pour soutenir les mots qu’il a pensés. Dicter, même si ce n’est pas la même chose qu’écrire, reste une tâche corporelle qui engage la matérialité invisible mais bien réelle des ondes sonores. Concernant les technologies de l’écriture, il existe des études intéressantes sur les effets du passage, par exemple, de la plume d’oie à la plume métallique, puis à la machine à écrire, puis au traitement de texte. Mais aucun changement n’a été aussi radical que celui que nous vivons aujourd’hui avec l’intelligence artificielle générative, la première technologie qui semble modifier le concept même d’écrire dans toutes ses dimensions.

Agentivité et autorité d’auteur

À ce stade, définir « intelligence artificielle générative » ou « grand modèle de langage » (LLM en anglais) paraît assez superflu, mais il y a une confusion courante qu’il vaut la peine de démonter. Réduire les modèles qui tournent derrière l’interface user-friendly de ChatGPT, Claude ou Gemini à de simples prédicteurs du mot suivant, des « perroquets stochastiques », est une simplification qui déforme la réalité. C’est comme dire : tout ce que fait ton PC, c’est traiter des zéros et des uns à grande vitesse. En un sens, très approximatif, c’est vrai.

Aucun changement n’a été aussi radical que celui que nous vivons aujourd’hui avec l’intelligence artificielle générative, la première technologie qui semble modifier le concept même d’écrire dans toutes ses dimensions.

Mais cela ne rend absolument pas compte de ce que fait réellement un ordinateur. À moins de faire tourner de petits modèles locaux sur notre propre PC, les intelligences artificielles génératives que nous utilisons en ligne tous les jours, même dans leurs versions gratuites, emploient une énorme variété de sous-systèmes et d’outils qui leur permettent de chercher sur internet, de se connecter à d’autres applis, de « raisonner » (mais pas, évidemment, comme nous, les êtres humains) sur ce qu’elles écrivent pour l’évaluer, de lire des fichiers dans différents formats, de se souvenir des interactions précédentes, etc. Si en plus nous faisons tourner le modèle depuis une application de bureau comme Claude Code, Google Antigravity ou Codex d’OpenAI, les possibilités englobent tout ce que l’on peut faire avec un PC. Ce sont, comme on le répète depuis un moment, des « agents », même si la définition d’agent dans ce contexte n’a rien d’immédiatement évident.

Agent vient du verbe latin agere, « faire », dont dérive aussi « action », et « auteur » vient de auctor, lui aussi apparenté à auctoritas (l’autorité de celui qui est à l’origine de quelque chose et peut en répondre), même si aujourd’hui le lien entre les deux mots n’est plus aussi évident qu’à d’autres époques. Écrire un texte, c’est donc le faire, c’est-à-dire le réaliser, mais aussi acquérir sur lui une autorité, au sens le plus littéral et le moins métaphorique possible : celle de pouvoir dire « cela, je le soutiens ». Être l’agent d’un texte (le produire, l’exécuter, lui donner forme matérielle ou verbale) n’est pas la même chose qu’en être l’auteur dans ce second sens : quelqu’un à qui l’on peut demander des comptes sur ce que ce texte affirme, promet ou implique. L’écriture dictée, déléguée ou assistée met toujours ces deux dimensions en tension, mais aucune technologie ne les avait séparées aussi nettement que l’IA générative.

Nous pouvons désormais, très facilement, déléguer tout le processus d’écriture, tant la partie matérielle que celle de l’idée, à une technologie, et obtenir un texte qui remplit largement les conditions minimales de la textualité humaine, et dans la plupart des cas, bien plus que cela. Il n’est pas audacieux de dire que, même avec leurs défauts connus, elles écrivent bien mieux que l’écrasante majorité des êtres humains. Et il n’est plus nécessaire de prompter avec beaucoup de rigueur ou de détail. Oui, elles ont des tics agaçants, elles abusent des constructions adversatives (ce n’est pas ceci, mais cela), de certains procédés comme les tirets longs et les deux-points, et tendent en général à une redondance qui devient vite fastidieuse. Mais ce sont des défauts qu’on retrouve couramment chez des gens peu intéressés par l’écriture ou peu formés à elle, un art difficile à maîtriser même quand on ne prétend pas être Flaubert ou Virgile.

Si nous faisons partie de cette minorité qui a un intérêt spécifique pour l’écriture, nous pouvons encore choisir de ne pas utiliser l’intelligence artificielle (ou du moins pas pour cela) et chercher la distinction de l’humain et de l’artisanal dans un écosystème textuel qui avance, imparable, vers l’automatisation. Après tout, il existe toujours des foires d’artisanat et des meubles construits à la main par des menuisiers, malgré l’industrialisation de pratiquement tous les biens que nous utilisons au quotidien. Mais nous pouvons aussi, comme beaucoup d’entre nous le font, opter pour des voies et des stratégies qui consistent à capitaliser certaines des potentialités de cette technologie sans renoncer à l’idée que nous sommes responsables de ce que nous écrivons. Ce que nous allons proposer dans le reste de l’article, c’est un modèle pour penser et pratiquer l’écriture avec l’IA sans perdre de vue que la paternité (au sens fort, celui de l’auctoritas) reste entièrement humaine, quel que soit le degré de délégation de l’écriture mot à mot du texte.

L’auteur comme compositeur

Revenons au début de l’article. Bien avant l’irruption des IA génératives, la définition de l’autorité d’auteur variait selon le médium. Pour penser la dynamique de la coécriture humain-machine dans l’écriture médiatisée par l’IA, nous proposons l’analogie suivante : l’auteur comme compositeur, un compositeur qui, comme cela s’est souvent produit et se produit encore, n’élabore pas seulement la partition mais dirige aussi l’orchestre.

Travailler avec l’IA, dans n’importe quel domaine, implique en grande partie d’assumer un rôle de coordinateur. Pour l’écriture, cela signifie que nous ne nous occuperons plus de l’exécution manuelle de chaque instrument, de la même façon qu’un chef d’orchestre ne joue pas de chaque flûte, de chaque violon ou de chaque cymbale (même s’il doit savoir comment chacun fonctionne et sonne). Très concrètement, cela signifie que nous n’écrirons (ni ne dicterons) pas mot à mot, de la même façon que le compositeur/chef n’exécute pas chaque son. Sa tâche est d’écrire une partition qui répartit les fonctions, définit les entrées et anticipe les effets, en comptant sur chaque instrumentiste pour savoir faire ce qui lui revient, sans avoir à lui indiquer comment jouer note par note. Travailler avec un LLM relève, au sens que nous proposons ici, de cette même logique : nous demandons des reformulations, nous générons des variantes, nous déléguons des développements ou des condensations, et nous décidons de ce qui survit à la coupe finale, mais l’IA fonctionne comme un instrumentiste extraordinairement habile. Elle peut exécuter avec brio une tâche locale (ajuster la cohésion d’un paragraphe, varier le lexique, expliciter une inférence que nous avions à peine suggérée), mais elle n’a pas, et ne peut pas avoir, de visée communicative propre qui dépasse cette tâche ponctuelle. L’intentionnalité globale du texte et ce que nous avons appelé autorité dans la première section restent entièrement humaines. Et de cette division du travail découle quelque chose qu’on oublie souvent dans les débats les plus alarmistes : la responsabilité d’auteur ne se dilue pas avec la délégation, elle s’intensifie. Si l’instrumentiste joue une fausse note (une citation hallucinée, une donnée inventée, un argument qui sonne mieux qu’il n’est), cette faute n’est pas seulement celle de l’instrument mais de celui qui le dirige. Être compositeur/chef, ce n’est pas en faire moins. C’est répondre de plus, y compris de ce qu’on n’a pas tapé.

Et de cette division du travail découle quelque chose qu’on oublie souvent dans les débats les plus alarmistes : la responsabilité d’auteur ne se dilue pas avec la délégation, elle s’intensifie.

Mais cette répartition des tâches suppose que celui qui dirige sait de quoi il parle. Seule une personne qui maîtrise le sujet et y est formée peut bien diriger l’IA, savoir ce qui est trivial, ce qui reproduit un lieu commun et quel détail est en réalité décisif. Ne s’improvise pas chef d’orchestre qui veut. Au contraire, il faut plus de discernement et plus de connaissances pour savoir quoi demander à l’instrumentiste et quand se méfier de ce qu’il joue.

Points de départ : macrostructure, pertinence, matériaux et style

Le linguiste Teun van Dijk a proposé le concept de « macrostructure » pour expliquer que les textes (écrits ou oraux) peuvent être synthétisés au moyen d’une série de règles (les « macrorègles ») de telle sorte que, aussi longs ou complexes soient-ils, ils puissent toujours se résumer en une poignée de propositions condensant l’essentiel. On pourrait dire qu’écrire en compositeur, c’est avant tout commencer par définir la macrostructure du texte que l’on veut produire.

Mais une idée claire, pour la communication humaine (et tout texte est communicatif à un certain niveau), n’est jamais simplement une idée. C’est toujours une idée dans un contexte, quelque chose qui vaut la peine d’être dit à une ou à plusieurs personnes dans une situation précise. Cela nous mène à un concept différent : la pertinence du texte. Intuitivement, on peut dire qu’un texte est pertinent dans la mesure où il dit quelque chose qui ressort, qui devient important dans un contexte donné.

Ainsi, les deux composantes de base dont nous avons besoin avant d’entamer le processus de composition textuelle sont : un schéma plus ou moins abouti des idées centrales de ce que je veux écrire (la macrostructure d’un texte, dont l’organisation variera selon que j’écris un texte explicatif, argumentatif, narratif, etc.) et une définition de ce que je considère comme pertinent dans ce texte, dans une situation qui peut être plus concrète ou plus générale, mais que nous ne pouvons jamais omettre de la planification.

Pour passer au plan de l'interaction avec l'IA, deux éléments supplémentaires sont nécessaires. D'abord, les matériaux que je veux que le modèle ait à sa disposition pour l'écriture. Cela ouvre un monde de possibilités pour lesquelles il n'existe pas de conseils universels, d'autant que tout dépend beaucoup du type de texte que je veux écrire. Si je rédige un article académique sur un sujet ultra-spécifique, il me faudra lui fournir des informations assez détaillées (par exemple d'autres articles académiques sur ce sujet) ; mais si j'écris sur quelque chose de plus connu (c'est-à-dire sur un sujet dont il est raisonnable de supposer que le modèle de langage a reçu suffisamment d'informations pendant son entraînement), cela peut être inutile. Je peux aussi lui fournir des textes dont le style m'intéresse comme référence. Comme pour tout, il y a beaucoup d'essais et d'erreurs. Nous étions nombreux à penser qu'en donnant à ChatGPT ou à Claude le maximum d'informations possible, nous le rendrions bien plus intelligent, alors que c'est souvent le contraire qui se produit : les modèles s'efforcent de tirer quelque chose de tout ce qu'on leur donne, même quand ce n'est pas pertinent pour une situation concrète.

Nous avons donc, pour l'instant, la macrostructure, une hypothèse sur la pertinence de ce que je vais produire, et des matériaux. Dernière question : le style. Ici, les variations selon le cadre auquel le texte est destiné sont infinies, entre une annulation totale du style personnel au profit de la clarté de l'exposé (qui admet elle aussi de nombreuses variations : clair pour qui ? un néophyte, un expert, un profil intermédiaire ?) et la recherche d'une voix propre, reconnaissable et artisanale. Dans des cas comme ce dernier, il est impossible de déléguer l'écriture d'une quelconque partie du texte. Nous serions comme un chef d'orchestre qui insisterait pour jouer l'instrument soliste pendant le concert.

Écrire et itérer

Comment tout cela s'exprime-t-il en prompts ? Il n'y a pas de recette : le prompt engineering (« ingénierie des instructions ») est dépassé. Tu pourrais lui copier cet article, lui dire que tu veux reproduire cette méthode et lui demander de te poser les questions pertinentes, par exemple. Ou te construire un prompt modèle structuré qui comporte ces quatre composantes et les remplir à chaque fois. Quelque chose comme ceci :

# PROMPT POUR LANCER DES PROJETS D'ÉCRITURE

## MACROSTRUCTURE

(compléter avec les idées centrales du texte)

## PERTINENCE EN CONTEXTE

(compléter avec l'hypothèse de pertinence ajustée au contexte dans lequel on travaille, en détaillant les éléments les plus importants du contexte et la pertinence que le texte acquiert pour chacun d'eux)

## MATÉRIAUX

(téléverser des fichiers et, si nécessaire, expliquer ce qu'ils sont et à quoi ils servent)

## STYLE

(compléter avec les aspects généraux et les points spécifiques du registre à adopter)

Mais l'essentiel, dans cette nouvelle phase de l'écriture humaine, ce ne sont pas ces broutilles qui pourraient se régler de bien des façons. L'important est de trouver la place de l'auteur ou de l'autrice dans cet environnement. Et pour cela, nous devons concevoir la planification de l'écriture de telle sorte que nous puissions rester responsables de ce que nous écrivons, même si le processus d'écrire « mot après mot » est désormais délégué. Cela implique, en pratique, un changement significatif dans le temps que nous consacrons à chaque tâche. Il est évident que planifier a toujours été une part essentielle de l'écriture, comme le disent aussi bien les traités de rhétorique antiques que les manuels de l'an dernier. Mais la possibilité de déléguer dont nous disposons désormais nous permet de penser cela à une autre échelle.

Prenons un exemple issu du monde académique, mais transposable à d'autres domaines. Un conseil habituel que l'on donne aux personnes en retard dans la rédaction de leur thèse est : ça suffit, mets-toi à écrire comme ça vient, oublie de lire d'autres textes, de penser à plus de connexions. Écris, sinon tu n'y arriveras pas et tu ne commenceras jamais. Nous voilà maintenant face à la possibilité d'imaginer que, si un thésard doit rendre sa thèse dans un an, il peut planifier dans le détail jusqu'à l'avant-dernier jour, puis, le dernier jour, donner au modèle une série d'instructions détaillées chapitre par chapitre. L'écriture se ferait en quelques heures.

Bien sûr, c'est inexact, parce que cela omet le temps de correction et de relecture qu'il faut prendre en compte. Ce serait comme un compositeur qui écrit une pièce jusqu'au moindre détail de l'intensité de chaque note du pizzicato le plus subtil du dernier violon, mais qui ne répète pas avant le jour de la première. La composition textuelle est un processus extrêmement itératif aux quatre niveaux que nous avons mentionnés. Cette révision restera notre responsabilité et la source ultime de notre auctoritas.

Les risques de diriger sans avoir jamais joué d'un instrument

Que l'IA puisse faire presque n'importe quoi avec les mots ne signifie pas qu'elle puisse faire n'importe quoi avec les idées. Il y a ici une distinction utile à faire. Entraînés à prédire le plus probable, les LLM sont extraordinaires pour formuler des idées qui renforcent des schémas stables. Autrement dit, ils sont très bons pour évoluer dans ce que Steven Thurlow appelle la pensée convergente. En revanche, les LLM deviennent structurellement faibles dès qu'il s'agit de s'aventurer du côté de la pensée divergente : au moment de formuler une hypothèse absolument nouvelle, d'infléchir un argument vers des territoires inexplorés ou de redéfinir un problème, la cohérence et la solidité des modèles s'évanouissent. C'est pourquoi nous ne pouvons pas leur déléguer l'hypothèse originale, la rupture argumentative, le moment où notre texte cherche à surprendre, que ce soit par une métaphore, une idée ou un changement de rythme.

Nous ne pouvons pas leur déléguer l'hypothèse originale, la rupture argumentative, le moment où notre texte cherche à surprendre, que ce soit par une métaphore, une idée ou un changement de rythme.

Les modèles sont aujourd'hui une grande expression du plus petit dénominateur commun de l'écriture, de l'attendu et du « correct » (quand ils n'hallucinent pas). Cela signifie qu'ils offrent quelque chose contre quoi se mesurer. Nous pouvons leur demander d'écrire le passage que nous avons en tête et lire ce qu'ils ont fait. Ce qui nous paraît plat, générique ou étranger nous indique, par différence, où se trouve ce que nous voulons dire. Cela ne change pas la répartition des rôles. La voix propre reste un travail humain, mais elle dispose désormais d'un point de comparaison qui n'était pas aussi à portée de main auparavant.

Il convient, en outre, de ne pas perdre de vue avec quoi nous composons. Les applications d'IA générative les plus utilisées aujourd'hui sont contrôlées par des mégacorporations étrangères (OpenAI, Google, Anthropic) qui ont leurs propres agendas commerciaux et géopolitiques. Les utiliser pour écrire, même avec la direction d'orchestre la plus soigneuse, implique de participer, à un certain niveau, aux mécanismes opaques par lesquels ces entreprises améliorent leurs modèles, génèrent des profits et exercent leur influence. Ce n'est pas une raison d'abandonner l'écriture assistée, mais c'est une raison de plus de ne pas déléguer sans discernement ni sans conscience de qui se trouve de l'autre côté du modèle.

Reste enfin une question inconfortable pour l'avenir, plus pédagogique que technique. Comment ce modèle cohabite-t-il avec la formation des futurs compositeurs ? Que se passe-t-il quand quelqu'un peut sauter directement le travail lent et coûteux d'écrire mot après mot ? Le risque n'a rien de nostalgique. Si toute une génération se forme directement dans la délégation, avec quel critère propre les écrivains du futur évalueront-ils ce que l'IA leur renvoie ? Diriger un orchestre sans avoir jamais joué d'un instrument est un risque civilisationnel pour lequel nous n'avons pas encore de réponses fermes.