« Ne pas utiliser un seul mot suggéré par un LLM » contre quoi cette règle protège-elle ?

Contre la fluidité uniforme du phrasé de l'IA : les modèles de pointe sont les meilleurs pour choisir des formulations « agréables à l'oreille », si agréables qu'elles ressemblent à des titres de magazines, et les lecteurs peuvent les sentir avec une sensibilité extrême. Cette règle exige de ne pas utiliser une suggestion même si elle vous semble meilleure que la vôtre — l'IA peut souligner la voix passive, la nominalisation, les mots de remplissage comme « zones opératoires », mais l'incision doit venir de vous. Plus insidieuse est la deuxième règle Avoid encouragement : le modèle applaudira votre brouillon médiocre, vous doublant ainsi votre mise sur des paragraphes qui auraient dû être réécrits, vous faisant perdre le jugement de « ceci doit être réécrit ».

Pourquoi Grunewald s'oppose-t-il même au « brouillon IA, révision humaine » ?

Son fondement est « le processus d'écriture est le processus de réflexion » : écrire ses idées en mots est le test le plus rigoureux de la compréhension, et une fois les mots sur la page, les gens ont tendance à les accepter passivement. Le brouillon IA ne fait pas gagner du temps de frappe, mais la réflexion elle-même ; et l'écriture IA sera vague et erronée là où vous ne pouvez pas le voir — pas des erreurs flagrantes, mais un point de vue qui a glissé d'un demi-degré, des phrases que l'IA ne sait même pas qu'elle a mal tournées. Écrire avec l'IA sans l'indiquer brise, selon lui, l'hypothèse par défaut du lecteur selon laquelle « derrière le texte se trouve l'opinion de l'auteur ».

Comment celui qui publie trois articles par jour pratique-t-il « l'IA participant à l'écriture » ?

Un processus durable en trois étapes : l'IA fait le brouillon (arguments, preuves, tonalité confirmés par l'homme au préalable), réécriture humaine paragraphe par paragraphe (après réécriture, le nombre de mots est réduit de 30 à 40 %, chaque phrase restante peut répondre à « pourquoi est-ce moi qui l'ai écrite »), et enfin nettoyage des « mots-colle » comme « il convient de noter », « en bref » avec une liste de règles de liste blanche. Selon le standard « l'éditeur peut, l'auteur ne peut pas », ce processus enfreint l'étape du brouillon, mais les deux dernières sont conformes ; mais en échange, on obtient une production durable de trois articles par jour.

L''écriture par l''IA est-elle vraiment de l''écriture : deux articles populaires sur HN, une position à laquelle je n''ai pas pu échapper

Introduction : Deux articles contradictoires la même semaine

Le 17 septembre, l’auteur du blog sockpuppet.org a publié un article « How to Write with an LLM », qui a immédiatement atterri en première page de Hacker News : 624 votes, 373 commentaires. Le cœur du propos : un LLM peut être votre correcteur (copyeditor), mais jamais votre nègre (ghostwriter) — you have to write for yourself.

Deux jours plus tard, le 19 septembre, l’article d’Erich Grunewald « Why You Should Almost Never Use AI to Write Anything Substantive », publié initialement le 6 août, a de nouveau enflammé HN : 213 votes, 117 commentaires. Sa position est plus radicale : pour presque tout écrit substantiel, l’IA ne doit pas être touchée — même si vous le révisez manuellement après coup.

À eux deux, ces articles ont généré près d’un millier de votes de controverse sur HN. Or, ce mois-ci, je publie moi-même trois articles par jour, chacun passant entre les mains de l’IA. Je ne ferai donc pas l’arbitre dans cet épisode, je prends position.

Shi Wen : Commençons par le sujet — vous utilisez l’IA tous les jours pour écrire, pourquoi osez-vous aborder ce sujet ?

Yong Liang : Précisément parce que je l’utilise tous les jours, je ne peux pas l’éviter. En dix-sept ans, j’ai dirigé des équipes techniques allant jusqu’à soixante-dix personnes, j’ai examiné des propositions écrites par d’autres et j’ai été moi-même examiné ; aujourd’hui, je publie trois articles par jour, et l’IA participe au processus de chacun. Chaque usage critiqué dans ces deux articles, j’ai des échantillons tout prêts sous la main. Aujourd’hui, je ne relayerai pas les invectives, je vais exposer clairement les frontières des deux articles, puis je prendrai mon propre processus pour me juger à l’aune de ces critères — ce qui résiste à la critique, ce que j’évite moi-même.

Q1 : D’abord l’article A — « Ne pas utiliser un seul mot suggéré par un LLM »

Shi Wen : Commençons par décortiquer l’article à 624 votes. Qu’est-ce que l’auteur de sockpuppet.org permet exactement et qu’est-ce qu’il interdit ?

Yong Liang : Mettons d’abord ses deux règles telles quelles, je ne vais pas les embellir pour lui.

Selon l’article A, sa division du travail est la suivante : un LLM peut faire office de correcteur (copyeditor), mais pas de nègre (ghostwriter). Le correcteur est la dernière ligne de défense avant la publication : repérer les erreurs, lisser les phrases, vérifier la cohérence, mais les mots sont les vôtres. Le nègre écrit à votre place : vous mettez votre nom, il fournit le texte. Il estime que le LLM ne peut faire que le premier.

Règle numéro un, et la plus brutale : ne pas utiliser un seul mot suggéré par un LLM. Sa raison est que les modèles de pointe excellent à choisir des formulations « agréables à l’oreille », si fluides qu’elles ressemblent à des titres de magazines ; même si une suggestion vous semble meilleure que la vôtre, elle est disqualifiée d’office. Je traduis ici sa phrase percutante : les lecteurs peuvent détecter le texte d’un LLM à une concentration de une partie par trillion. C’est une formule rhétorique, mais j’en approuve le sens — les tournures de l’IA ont une fluidité uniforme, les lecteurs ne savent pas exactement quoi, mais ils sentent que quelque chose ne va pas.

Règle numéro deux, facilement ignorée mais plus importante : Avoid encouragement. Le modèle répondra « that’s gold, Jerry! » à votre mauvais brouillon ; vous écrivez un paragraphe dont vous n’êtes pas convaincu vous-même, il vous applaudit, vous doublez alors votre mise sur des paragraphes et des métaphores qui auraient dû être réécrits. Ses mots exacts sont : ces réflexions lors de la réécriture sont les parties porteuses de votre voix. Un mauvais brouillon n’est pas grave, ce qui est grave, c’est que l’IA vous fasse perdre le jugement de « ceci doit être réécrit ».

Que peut faire l’IA ? Il liste des tâches mécaniques de repérage de problèmes : voix passive, nominalisation des verbes, répétitions, mots de remplissage comme very, unfortunately, really, actually. En résumé : le diagnostic est permis, l’ordonnance est interdite ; il peut localiser la zone opératoire, mais l’incision doit venir de vous.

Q2 : Ensuite l’article B — Grunewald s’oppose même au « brouillon IA, révision humaine »

Shi Wen : L’article A laissait au moins une place à l’éditeur. Pourquoi Grunewald s’oppose-t-il à la fois au brouillon et à la révision ?

Yong Liang : Ses trois arguments vont droit à la racine, chacun plus profond que l’autre.

Premièrement, le processus d’écriture est le processus de réflexion. Il cite Paul Graham : « écrire ses idées est le test le plus rigoureux de votre niveau de compréhension » ; et cite le philosophe Eric Schwitzgebel : lire un texte existant et hocher la tête, ou générer ce texte mot à mot soi-même, sont deux activités cognitives différentes ; une fois les mots sur la page, les gens ont tendance à les accepter passivement. C’est son fondement : si vous laissez l’IA faire le brouillon, vous ne gagnez pas du temps de frappe, vous gagnez la réflexion elle-même.

Deuxièmement, l’écriture IA sera vague et erronée là où vous ne pouvez pas le percevoir. Ce ne sont pas des erreurs flagrantes que vous pouvez attraper, mais des phrases qui semblent fluides en surface mais dont la lecture révèle un point de vue qui a glissé d’un demi-degré, des phrases que l’IA ne sait même pas qu’elle a mal tournées.

Troisièmement, écrire avec l’IA sans l’indiquer est grossier et trompeur. Sur ce point, il ne cède pas : les lecteurs supposent par défaut que derrière le texte se trouve l’opinion de l’auteur ; si vous brisez cette hypothèse, vous devez le signaler.

Il est intéressant de noter qu’il prétend ne pas être anti-IA : transcription, analyse de données, recherche, brainstorming, feedback sur les brouillons, tout est permis ; la révision de ligne et la réécriture aussi, mais chaque modification doit être acceptée ou rejetée manuellement une par une. Il s’oppose à une seule chose : l’IA tenant la plume elle-même, même si vous donnez des points détaillés, même si vous éditez après coup. Car à ses yeux, la réflexion se produit avant la mise en page ; une fois les points énumérés, l’écriture est terminée.

Shi Wen : Cette idée d’« avant la mise en page », où se situe le point de désaccord avec l’article A ?

Yong Liang : En fait, les deux partagent la même frontière : l’IA peut être éditeur, pas auteur. Le véritable désaccord réside dans les détails d’exécution : A permet à l’IA de diagnostiquer les problèmes mais interdit ses tournures ; B estime que diagnostic et tournure sont inséparables, un brouillon généré par l’IA est tordu à la racine, la révision humaine n’est que de la taille sur un arbre tordu. L’un gère le processus, l’autre gère la pensée.

Q3 : Les munitions des commentaires HN, et cette ironie qui frappe l’article A lui-même

Shi Wen : La section des commentaires est plus animée que l’article lui-même, choisissons quelques éléments utiles.

Yong Liang : D’abord, le point que je veux le plus donner aux professionnels, résumé ainsi : vous voulez un deuxième regard, pas une première main. C’est le commentaire le plus voté sous les 624 votes de l’article A, une phrase qui sépare proprement le correcteur du nègre. Le deuxième commentaire est comme un principe directeur : n’utilisez l’IA que là où elle vous fait penser plus dur. Le critère de jugement n’est pas dans la liste des outils, mais en vous-même — après avoir utilisé l’IA à cette étape, avez-vous réfléchi plus profondément, ou avez-vous complètement arrêté de réfléchir ? Le premier cas, utilisez ; le second, arrêtez.

Deux commentaires opérationnels sont aussi très pragmatiques : laissez l’IA critiquer votre texte, pas le réécrire pour vous. Le modèle vous donnera toujours une réécriture complète, ne l’acceptez pas ; laissez l’IA écrire ce que vous aimeriez lire, comme une synthèse sur un sujet, un rapport de décision ou un compte-rendu de réunion, ce sont des matériaux que vous devez lire de toute façon et où personne ne pense à votre place.

Le dernier commentaire est le point d’orgue de cet épisode, et il vise l’article A lui-même. Un commentateur a fait remarquer : la phrase « ces réflexions lors de la réécriture sont les parties porteuses de votre voix » est elle-même un ton typique de LLM — la personne qui vous apprend à éviter le goût de l’IA a peut-être été influencée par l’IA elle-même. Je donne un 10/10 à cette ironie, car elle ramène toute l’affaire à terre : personne ne peut juger l’IA de l’extérieur, y compris ceux qui écrivent les règles. Nous sommes tous dans l’eau, la seule différence est qui admet être dans l’eau.

Q4 : Me mettre moi-même sur le gril — Publier trois articles par jour, l’IA participe à chacun, mon processus résiste-t-il aux critiques de ces deux articles ?

Shi Wen : C’est l’heure de se juger à l’aune de ces critères. À quoi ressemble votre processus, et comment les articles A et B le jugeraient-ils ?

Yong Liang : Exposons d’abord le processus, trois étapes : IA génère le brouillon, réécriture humaine, nettoyage du style IA via des règles de liste blanche. Chaque article passe par ces trois étapes, sans exception.

Première étape, l’IA génère le brouillon. Soyons catégoriques : cette étape est exactement l’endroit où le feu des deux articles est le plus concentré, je ne la défendrai pas. Selon les standards de l’article B, mon étape de brouillon a déjà franchi la limite, la réflexion se produit avant la mise en page, et j’ai externalisé la mise en page. Le standard de l’article A est un peu plus léger, mais je prends quand même des coups : les tournures fluides de l’IA dans le brouillon n’auraient pas dû rester. Mon usage réel ici est : je nourris l’IA avec les arguments, preuves et tonalité que je veux écrire, et je lui demande de construire une « charpente dont j’ai vérifié les faits ». C’est mon usage, j’accepte la partie critiquable. Est-ce que je gagne du temps de frappe ou la réflexion elle-même, la frontière entre les deux n’est pas toujours claire pour moi non plus chaque jour.

Deuxième étape, réécriture humaine, c’est la véritable écriture dans mon processus. Une fois le brouillon en main, je passe paragraphe par paragraphe : les arguments sont-ils ceux que je veux dire, les exemples sont-ils ceux que j’ai vus, le ton est-il le mien. Le nombre de mots est généralement réduit de 30 à 40 % après réécriture, c’est mon estimation, pas de statistiques précises, mais chaque article est de cet ordre de grandeur. La règle de l’article A « ne pas utiliser un seul mot suggéré par un LLM » devient, pour moi, l’autre face de la mentalité de liste blanche lors de la réécriture : chaque phrase conservée doit pouvoir répondre à « pourquoi est-ce moi qui l’ai écrite ».

Troisième étape, nettoyage du style IA avec des règles de liste blanche. Je liste certaines tournures de style IA célèbres, et je scanne le texte final, tout ce qui est touché est réécrit. C’est une tâche mécanique, le genre de « diagnostic » que l’article A accepte, sauf que l’objet du diagnostic est l’IA elle-même.

Maintenant, passons au jugement. L’article A me dira : étape de brouillon fautive, étapes de réécriture et de nettoyage conformes, mise à l’épreuve globale. L’article B me dira : dès la première étape, tu as franchi la limite, les deux étapes suivantes ne peuvent pas rattraper le coup. J’accepte ces deux verdicts, mais je ne changerai pas la sentence, car j’échange ce processus contre une production de trois articles par jour ; en dix-sept ans, j’ai appris une chose : des principes parfaits ne battent pas un processus durable. Je respecte les standards de l’article B, mais si je ne faisais que du travail de haute qualité, cette colonne ne pourrait pas être hebdomadaire.

Q5 : Ma position — La frontière de l’outil n’est pas dans l’outil, mais dans « qui porte la réflexion »

Shi Wen : Enfin, donnez-nous une réponse claire. De quel côté êtes-vous ?

Yong Liang : Je suis du côté de l’article A, mais je veux pousser le propos un demi-pas plus loin que l’article A.

Être du côté de l’article A, c’est parce que le standard de l’article B s’effondrerait en pratique dans « ne pas utiliser l’IA pour écrire », ce qui n’est pas une promesse qu’une personne publiant trois articles par jour, ni un responsable technique gérant une équipe de soixante-dix personnes, peut tenir. Des standards impossibles à tenir sont pires que pas de standards du tout, car ils ne sélectionnent que ceux qui savent faire semblant.

Un demi-pas plus loin que l’article A. Je pense que la règle « ne pas utiliser un seul mot suggéré par un LLM » se concentre sur la mauvaise cible. Ce que les lecteurs désapprouvent, c’est qu’il n’y ait personne pour porter la réflexion derrière le texte. Donc ma seule règle est une question qui s’adresse à l’homme, pas à l’outil : pour chaque jugement dans ce texte, y a-t-il quelqu’un prêt à se lever dans la réunion et dire « C’est vérifié par moi, j’en suis responsable » ? Si oui, l’IA peut participer autant qu’elle veut ; sinon, même fait main, ce n’est qu’une coquille vide. La frontière de l’outil réside dans ces cinq mots : « qui porte la réflexion ».

Cela revient à mon métier de dix-sept ans. En dirigeant une équipe, ce que je craignais le plus, c’était que personne ne puisse dire d’où venaient les chiffres dans un document. La controverse sur l’écriture à l’ère de l’IA est essentiellement la même chose avec un nouvel habit : ce que veulent les lecteurs, c’est « une personne responsable derrière ».

Conclusion

Shi Wen : Enfin, résumez cet épisode en une phrase ?

Yong Liang : L’IA peut être éditeur, pas auteur, cette frontière est acceptée par quatre-vingt-dix pour cent des gens, les dix pour cent restants sont le champ de bataille : la ligne de division entre éditeur et auteur est tracée dans le processus quotidien de chaque écrivain, et le stylo qui trace la ligne ne peut être qu’humain. Où vous la tracez aujourd’hui est plus important que la conclusion à laquelle arrivent deux articles populaires.

Shi Wen : Cette phrase est pour vous. Au prochain épisode.

[Approfondissement technique] Qu’est-ce exactement que le « ton IA », et pourquoi les lecteurs peuvent-ils le sentir

Cet épisode a beaucoup parlé de « goût de l’IA » ou de « ton IA », et certains lecteurs voudront peut-être en savoir plus : de quoi s’agit-il exactement, et pourquoi tant de gens prétendent pouvoir le sentir.

C’est d’abord un biais statistique. Lorsqu’un grand modèle prédit le mot suivant, il préfère naturellement la suite « la plus fluide en moyenne globale » : priorité aux définitions pour les explications, priorité à « cependant » pour les transitions, priorité à l’élévation de la valeur pour les conclusions. Vu individuellement, rien de mal, mais liés ensemble, cela crée une uniformité — chaque phrase a la même intensité, chaque paragraphe la même chute. L’écriture humaine a des aspérités, les idées peuvent être pressées, tourner en rond, soudainement insérer une vérité sans rapport ; la sortie du modèle n’a pas d’aspérités, c’est la vérité de cette « fluidité » : ce n’est pas l’absence de personnalité, c’est une personnalité moyennée au point d’être invisible.

Ensuite, c’est la fréquence élevée des mots de remplissage et de connexion. L’article A mentionne very, unfortunately, really, actually comme une catégorie ; en chinois, cela correspond à « il convient de noter », « en somme », « non seulement », « dans un certain sens » ces transitions universelles. Ce ne sont pas des erreurs, c’est de la paresse — de la colle sans information spécifique. Le nettoyage du style IA par liste blanche cible principalement ces mots-colle : chaque élément touché doit être soit supprimé, soit remplacé par une phrase avec une référence spécifique.

Enfin, « pouvoir le sentir » a un prix. L’ironie de ce commentaire HN est très froide : même celui qui enseigne à éviter le goût de l’IA utilise lui-même le ton IA. La capacité à identifier le texte de l’IA repose sur le volume de lecture ; après avoir lu suffisamment de textes humains et de textes IA, le nez devient naturellement fin. Et à notre époque, la vitesse de croissance du volume de lecture a peu de chances de rattraper la production de texte de l’IA. Donc au lieu d’exercer son nez, mieux vaut surveiller cette chose vérifiable : y a-t-il quelqu’un pour porter la réflexion derrière ce texte ?

Revenons à la ligne directrice de cet épisode : le ton IA est une odeur statistique, la responsabilité est une odeur humaine. La première peut être nettoyée, la seconde ne peut pas être simulée.

Sources de cet épisode

Blog sockpuppet.org 2026-09-17 : « How to Write with an LLM » (Règle 1 « ne pas utiliser un seul mot suggéré par un LLM », Règle 2 « Avoid encouragement », la citation « parts per trillion », « load-bearing parts of your voice » sont toutes des points de vue de l’article original)
Hacker News 2026-09-17 : Discussion sur le post ci-dessus, 624 ▲ / 373 commentaires (y compris le commentaire très voté « un deuxième regard, pas une première main », le commentaire ironique sur « load-bearing », tous sont des rapports de commentaires de première main)
Erich Grunewald Substack personnel 2026-08-06 première publication : « Why You Should Almost Never Use AI to Write Anything Substantive » (Les trois arguments, les citations de Paul Graham et Eric Schwitzgebel, la liste des usages IA autorisés sont tous des points de vue de l’article original)
Hacker News 2026-09-19 : Nouvelle fermentation du post ci-dessus, 213 ▲ / 117 commentaires (y compris « n’utiliser l’IA que là où elle vous fait penser plus dur », « laisser l’IA critiquer plutôt que réécrire », « laisser l’IA écrire ce que vous aimeriez lire », « relire et corriger le résumé IA, les nuances disparaissent », etc., rapports de commentaires).