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Une équipe de l’Université d’État de Floride a repéré une hausse inhabituelle de plusieurs mots associés aux modèles d’IA dans de l’anglais parlé spontané. À partir d’un corpus de 22,1 millions de mots, l’étude ouvre une question plus large : les assistants comme ChatGPT modifient-ils déjà, indirectement, notre façon de nous exprimer ?
Saisir une expression qui n’existe pas, puis demander sa signification, est devenu une façon ludique de tester l’IA dans les moteurs de recherche. Les réponses peuvent être étonnamment cohérentes, mais elles illustrent surtout un principe essentiel : un texte convaincant n’est pas forcément une information vérifiée.
Certains mots et formules reviennent avec une régularité frappante dans les textes attribués à ChatGPT. Un recensement cité par la publication d’origine met notamment en avant « reimagined », « bioluminescent » ou « delve ». Ces répétitions éclairent le fonctionnement probabiliste des modèles de langage, mais ne suffisent pas à identifier une réponse d’IA avec certitude.
Prendre la parole au bon moment est un geste social que les IA maîtrisent encore mal. Une étude menée à Tufts montre que le contenu des mots, davantage que les pauses ou l’intonation, guide cette décision. Or les modèles entraînés surtout sur l’écrit ne disposent pas des bonnes expériences conversationnelles.
Les IA génératives produisent des textes de plus en plus naturels, mais leurs réponses ne constituent pas pour autant une langue au sens humain du terme. Elles modélisent des régularités, recombinent des formes et simulent la conversation. Comprendre cette différence aide à mieux évaluer leurs usages, de la traduction à la création, et leurs risques.
