Écrire avec l’IA

Ce texte a été entièrement pensé et rédigé par votre serviteur, avant d’être relu et corrigé par une intelligence artificielle ainsi que par une relectrice parfaitement humaine. Rien de bien nouveau, en somme, puisque les travaux d’auteur ont, de tout temps, fait l’objet de relectures, de corrections et de révisions par des tiers, sans que leur paternité intellectuelle en soit jamais remise en question.

 

Il y a des gens qui possèdent les codes de l’écriture savante comme des eunuques possèdent un harem : ils en surveillent jalousement l’accès, faute de pouvoir y engendrer quoi que ce soit. L’intelligence artificielle ne leur a pas retiré la pensée, elle a simplement rendu leurs clés inutiles.

Voici la nouvelle grande chasse aux sorcières mal avisée : soumettre les productions écrites à des logiciels chargés de déterminer si leurs auteurs ont eu recours ou non à une l’intelligence artificielle (ce qui sous-entend déjà énormément de possibilités très diverses). Des outils comme Pangram ou ZeroGPT prétendent alors ainsi identifier, à partir de certaines régularités linguistiques, l’origine prétendue humaine ou artificielle d’un texte. Si cela était courant et en partie justifiable dans le domaine scolaire et universitaire (avec là-encore, des biais nombreux et un problème souvent mal posé), cela s’accompagne aujourd’hui d’une véritable entreprise de surveillance des productions intellectuelles, où la suspicion devient parfois suffisante pour engager une dénonciation publique.

C’est pourquoi cette situation nouvelle mérite que nous nous y arrêtions, parce qu’elle révèle une confusion profonde sur la nature de l’écriture et sur les conditions réelles de toute production intellectuelle.

Il suffit désormais qu’un site quelconque attribue un pourcentage suffisamment élevé de génération de texte par une IA pour que certains pensent avoir découvert une fraude voire même aient réussi à démontrer l’incompétence de l’auteur… Autant d’éléments qui méritent d’être corrigés et précis. Du moins, s’il faut s’y employer, c’est pour l’honnête homme, car le sujet précis qu’il y a derrière cela est surtout celui de la paresse, de la jalousie et de la frustration, qui ne disparaîtront pas à coups d’arguments, même difficiles à récuser.

 

J’ai entièrement écrit ces lignes, comme des centaines de milliers d’autres auparavant et à l’avenir. Mais si ces lignes avaient été produites par une IA — après que j’ai moi-même soulevé ces différents problèmes, distinctions et agencement d’idées —, alors cela n’aurait rien changé… Si, cela aurait peut-être été légèrement mieux écrit ou syntaxiquement plus juste. De même que si ce texte avait été repris, comme tous mes textes et ceux de tous les auteurs, essayistes, thésards, etc., par des relecteurs assidus. Bref, il n’y a donc rien de nouveau sous le soleil, et le problème qu’on évoque actuellement ne porte pas, en réalité, sur ce qui est prétendument évoqué…

 

Je mets de côté d’emblée — nous y reviendrons — l’écriture de fiction et donc d’œuvres littéraires, plus que philosophiques ou scientifiques, qui pose pour moi un autre problème légitime, sur le plan artistique et personnel. Ma tâche ici revient essentiellement à discuter le fond du problème pour des articles à caractère universitaire ou apparenté, et donc pour tous les textes qui se situent entre l’essai et la production scientifique, tels que ce que j’ai toujours produit.

En effet, le véritable problème (en dehors de la frustration et des jalousies) porte sur le fait que la véritable critique de fond se trouve pouvoir être remplacée désormais par une enquête sur les procédés rédactionnels… (On ressort même Molière, Alexandre Dumas et Victor Hugo de la tombe, pour savoir si chaque lettre produite a bien été écrite de leur mains pures, issues de leur cerveau individuel de génie…). On peut ainsi publier plusieurs pages sans susciter la moindre objection sérieuse, tant sur les faits que sur les raisonnements, avant qu’un lecteur ne vienne opposer le verdict d’un détecteur comme s’il avait, par ce seul geste, anéanti l’ensemble de la démonstration. L’opération présente l’avantage de dispenser d’un travail de lecture qui aurait demandé davantage d’efforts.

Je suis directement concerné par cette situation, puisque j’utilise moi-même l’intelligence artificielle dans mon travail d’écriture, comme je l’ai déjà signalé, sans le moindre soupçon de honte, très assuré de la production théorique et du travail acharné qui est le mien. Je n’ai aucune raison de m’en cacher, encore moins d’éprouver une quelconque gêne à le reconnaître. Je l’emploie principalement pour la correction syntaxique et orthographique, la reformulation de certains passages et l’amélioration générale de textes dont je conserve toute la direction intellectuelle et la souveraineté conceptuelle – choses incertaines à ceux qui ne délèguent (soi-disant) rien de leur travail d’écriture… L’IA intervient dans un processus de rédaction qui existait bien avant son apparition et qui reposait déjà sur de multiples relectures, corrections et échanges avec des collaborateurs. L’essentiel de ce qui constitue mon travail demeure inchangé : les problèmes que je cherche à résoudre, les orientations théoriques que je défends, les concepts que j’élabore et les références à partir desquelles je construis mes analyses s’inscrivent dans une recherche engagée depuis plus de quinze ans et un travail constant de recherche, de lecture, de problématisation, etc.

Cette continuité présente d’ailleurs un intérêt particulier pour le problème qui nous occupe. J’ai publié huit ouvrages entre 2013 et 2024, auxquels s’ajoutent une thèse de doctorat de plus de cinq cents pages, de nombreux articles, des cours et une production audiovisuelle considérable. Une grande partie de ces travaux a été réalisée avant la diffusion publique des modèles génératifs contemporains. Or, bien avant que l’intelligence artificielle puisse être invoquée pour expliquer cette production, certains contestaient déjà que j’en sois véritablement l’auteur. Le prête-plume supposé, le plagiat imaginaire et, désormais, la génération artificielle constituent autant de formes successives d’une même accusation, dont il faudra comprendre les ressorts.

Cette expérience personnelle fournit un point de départ pour une réflexion plus générale. Car l’apparition des modèles de langage oblige à interroger les conditions historiques dans lesquelles les textes ont toujours été produits, la division du travail intellectuel, le rôle des correcteurs et des éditeurs, ainsi que les normes d’écriture imposées par les institutions universitaires. Elle conduit également à reconsidérer ce que nous entendons par auteur, en distinguant l’activité proprement conceptuelle des opérations matérielles qui permettent de transformer une pensée en texte publiable. Cette distinction devient d’autant plus nécessaire que l’évolution des forces productives touche désormais des activités que l’on avait longtemps considérées comme relativement préservées de l’automatisation. Et c’est peut-être ça, surtout, qui inquiète un certain microcosme, qui ne pense que par la forme et jamais par le fond et qui se voit être balayé faute de pouvoir justifier sa fonction sociale par le seul recours à des atouts qui ne sont en fait le plus souvent que le leg d’un héritage social utilisé en capital…La démocratisation de la forme scolaire et académique contraint d’avoir une pensée articulée et plus seulement de ne plus faire de fautes d’orthographe ou d’être capable de correspondre aux codes attendus dans des concours miteux.

Il y a pourtant une question que la plupart des dénonciations contemporaines semblent négliger : que cherchons-nous exactement à établir lorsque nous prétendons découvrir qu’un texte a été rédigé avec l’assistance d’une machine ? Un tel constat suffit-il à renseigner sur la valeur des raisonnements, sur la compétence de leur auteur ou sur la réalité du travail intellectuel qui les précède ? La réponse à ces questions suppose de sortir de l’opposition superficielle entre écriture humaine et écriture artificielle, pour retrouver les médiations concrètes par lesquelles une œuvre est élaborée. À défaut, nous risquons de confondre durablement la provenance des formulations avec la genèse de la pensée, tout en consacrant des instruments techniques qui prétendent mesurer ce qu’ils sont incapables d’établir.

1. Avant l’intelligence artificielle, on m’accusait déjà de ne pas écrire mes livres
2. Un premier livre à dix-sept ans, et déjà un auteur supposé derrière moi

Lorsque j’ai commencé à rédiger Le Nouveau fascisme, j’avais dix-sept ou dix-huit ans et je poursuivais mes études en classes préparatoires littéraires. Je provenais d’un milieu populaire extrêmement modeste et ne disposais d’aucune ressource financière qui m’aurait permis de faire travailler un auteur à ma place. Mes conditions matérielles étaient celles d’un étudiant qui devait composer avec les exigences de sa formation et les difficultés inhérentes à son origine sociale. La publication de ce premier livre constituait l’aboutissement d’un lourd travail pour l’étudiant que j’étais à l’époque et qui devait composer entre l’effort attendu d’une classe préparatoire et la précarité qui ne permettait pas de consacrer un temps de loisir à autre chose qu’à la construction de ce qui sera le début d’une œuvre, quand d’autres préféraient déjà la fuite en avant libérale, l’alcool au travail, le plaisir facile à la longue marche du Concept…

Je fus assez rapidement confronté à une accusation qui pouvait alors paraître presque incongrue : je n’aurais pas véritablement écrit cet ouvrage. Plusieurs personnes me faisaient remonter qu’un jeune homme de cet âge ne pouvait raisonnablement avoir produit un tel texte sans l’assistance d’un prête-plume. Il devait donc exister quelque part un auteur plus expérimenté auquel il fallait attribuer la rédaction effective du livre. Cette hypothèse n’était accompagnée d’aucun témoignage, d’aucun document et d’aucune preuve. Elle procédait de l’invraisemblance supposée de la situation elle-même. Puisqu’un étudiant aussi jeune ne paraissait pas en mesure d’avoir écrit un ouvrage, il fallait nécessairement que quelqu’un l’ait écrit pour lui.

L’argument était d’autant plus singulier qu’il ne reposait sur aucune analyse du texte. Il aurait été parfaitement possible d’en critiquer les raisonnements, de relever les insuffisances de certaines démonstrations ou de discuter les positions qui y étaient défendues. Je n’avais d’ailleurs aucune prétention à avoir produit, à cet âge, une œuvre philosophique achevée et j’ai même longtemps eu honte de ce texte. Il s’agissait d’un premier livre, traversé par les limites qui accompagnent nécessairement une recherche encore en formation. Mais ce n’était précisément pas sur ce terrain que portait le soupçon. On préférait contester la possibilité même que j’en sois l’auteur, ce qui dispensait d’avoir à examiner sérieusement son contenu.

L’origine sociale jouait probablement un rôle dans cette réception. La production intellectuelle demeure en effet associée à certaines trajectoires de formation et à des conditions matérielles dont les individus issus des milieux populaires sont souvent éloignés. Lorsqu’un jeune auteur bénéficie des ressources culturelles et relationnelles d’un environnement déjà constitué, sa précocité peut apparaître comme la manifestation naturelle de dispositions favorables… À l’inverse, celui qui provient d’un milieu où ces ressources sont moins accessibles doit parfois surmonter une difficulté supplémentaire : faire reconnaître comme possible ce qu’il est pourtant parvenu à accomplir. Les mécanismes de légitimation culturelle étudiés par Pierre Bourdieu et Jean-Claude Passeron, notamment dans Les Héritiers (1964), permettent d’éclairer certains aspects de cette situation. Leur apport descriptif conserve ici son intérêt, même si les conclusions plus générales du structuralisme sociologique appellent, selon moi (et non selon l’IA, qui ne pense pas, rappelons-le au passage), de sérieuses réserves.

 

(Cela n’empêchera pas pour autant Pangram d’indiquer que ce passage est « 100 % écrit par l’IA ». Mais qu’est-ce que ce verdict établit au juste ? Strictement rien de décisif. Il ne dit rien de l’origine des idées, rien du travail intellectuel effectivement accompli, rien de la vérité ou de la fausseté de ce qui est avancé. Il ne renseigne que sur une forme linguistique, c’est-à-dire sur presque rien de ce qui importe ici.)

Toutefois, il me faut souligner dès à présent le temps considérable que ma petite amie de l’époque a consacré à la relecture de ce livre. Issue d’un milieu bourgeois et ayant grandi entourée de livres, elle m’avait d’ailleurs encouragé à écrire, après que je lui avais exposé à de nombreuses reprises des thèses qu’elle découvrait alors pour la première fois. Son travail de relecture a donc été décisif, comme peut l’être celui des correcteurs pour bien des auteurs, notamment pour corriger les lacunes laissées par un parcours scolaire plutôt défavorable au jeune homme que j’étais, et qui n’avait jamais pleinement adhéré au système scolaire, comme je l’ai d’ailleurs expliqué dans la note préliminaire de mon livre consacré à l’école.

Cette première expérience m’a surtout enseigné que la reconnaissance d’un travail intellectuel n’allait pas nécessairement de pair avec son examen. Il pouvait être plus commode de chercher un autre auteur que de discuter le livre effectivement publié. Je ne savais pas encore que ce procédé allait se reproduire à mesure que mes publications se multiplieraient.

2. Du prête-plume au plagiat : le renouvellement d’une même accusation

Les années suivantes, j’ai poursuivi mon activité d’écriture parallèlement à mes études et à mes engagements. Avec la publication de Faucons Rouges en 2016, puis de L’Imposture présidentielle, écrit avec Clément Brault en 2017, et des ouvrages philosophiques qui ont suivi, les accusations ont progressivement changé de nature. Il devenait plus difficile de soutenir qu’un auteur invisible rédigeait systématiquement mes livres. On m’expliquait désormais que j’avais nécessairement puisé mes raisonnements ailleurs, que j’avais repris des analyses déjà produites et que je ne pouvais avoir développé personnellement les idées présentées. L’accusation de plagiat succédait ainsi à celle du prête-plume, sans qu’aucune démonstration précise vienne davantage l’étayer, sans que la moindre preuve n’en puisse jamais être établie…

Le phénomène est intéressant dans sa continuité. Les motifs de suspicion évoluaient avec les circonstances, mais leur conclusion demeurait identique : il fallait trouver une explication extérieure à mon travail pour rendre compte de ma production. Ce qui paraissait difficilement acceptable était moins telle ou telle proposition théorique que l’existence d’une activité intellectuelle soutenue chez quelqu’un à qui certains ne reconnaissaient manifestement pas les qualités nécessaires pour l’accomplir.

Il faut ici rappeler ce que signifie véritablement accuser un auteur de plagiat. Toute production philosophique s’inscrit dans une tradition de pensée et mobilise des références qui lui sont antérieures. Une démonstration peut reprendre les catégories d’un auteur, prolonger une analyse ou reconstruire un problème à partir de travaux existants sans constituer pour autant un plagiat. L’accusation suppose que l’on puisse établir une appropriation indue, en identifiant des emprunts dissimulés ou des reproductions dont la provenance aurait été volontairement occultée. Sans ce travail de comparaison, le soupçon demeure une appréciation personnelle qui ne renseigne aucunement sur la réalité de la production.

Dans mon cas, l’ironie était assez grande, puisque je n’ai jamais dissimulé les auteurs à partir desquels je travaillais. Mes références philosophiques, particulièrement celles issues du matérialisme dialectique et historique, étaient généralement explicites, et j’ai même mis en avant bon nombres d’auteurs ou de polémistes contemporains, méconnus. Les références ne fournissaient pas simplement une caution savante aux raisonnements, elles constituaient le matériau même à partir duquel je cherchais à poursuivre certaines recherches, à corriger leurs insuffisances ou à en développer les implications contemporaines. Que mes travaux aient pu comporter des erreurs, des emprunts insuffisamment approfondis ou des analyses discutables, cela relève d’une critique parfaitement légitime. Mais encore faut-il prendre la peine de les identifier.

Cette succession d’accusations révèle également une dimension plus ordinaire des rapports sociaux. La production intellectuelle suscite parfois des formes de jalousie et de ressentiment, particulièrement lorsqu’elle atteint une quantité ou une visibilité que d’autres ne parviennent pas à obtenir. Il serait évidemment difficile d’attribuer une intention unique à tous ceux qui ont formulé ces soupçons. Mais le procédé présente une efficacité certaine : attribuer le travail d’un auteur à une cause extérieure permet de dévaluer immédiatement son mérite, sans avoir à produire soi-même une objection de fond. L’accusation remplace l’examen critique, tandis que la réputation devient l’enjeu principal de la controverse.

3. Une production intellectuelle antérieure à la démocratisation de l’IA

La chronologie de mes publications permet désormais de considérer cette question avec davantage de recul. Après Le Nouveau fascisme (2013), Faucons Rouges (2016) et L’Imposture présidentielle (2017), j’ai publié Pourquoi je suis communiste. Essai sur l’objectivité du matérialisme dialectique et historique chez Delga en 2019. Ont suivi Penser la transformation du moment présent, paru chez Materia Scritta, Marxisme et intersectionnalité. De l’autonomie relative de la superstructure aux signifiants vides, publié chez Delga en 2022, puis Pour une souveraineté intégrale aux éditions Perspectives Libres en 2023. Enfin, Continuons la France, dont la rédaction appartient principalement à l’année 2023, est paru en février 2024 aux éditions L’Affranchi-TBE.

Ces huit ouvrages ne représentent qu’une partie de ma production écrite. Depuis mes premiers engagements, j’ai également rédigé de très nombreux articles, des textes de formation et plusieurs ensembles de cours particulièrement développés, dont une partie demeure consultable en ligne. Cette activité s’accompagnait d’une production régulière de conférences, d’émissions et de contenus audiovisuels, parfois dans des proportions qui paraissaient déjà invraisemblables à ceux qui ignoraient le temps que je consacrais quotidiennement à ce travail. J’ai toujours beaucoup travaillé, souvent au détriment d’autres activités, et l’accumulation de ces publications résulte d’abord d’une organisation de l’existence largement tournée vers la recherche et la transmission.

Surtout, cette période correspond à la rédaction de ma thèse de doctorat en philosophie, dont le manuscrit définitif dépasse les cinq cents pages. Dès 2021, mon comité de suivi de thèse pouvait attester l’existence de plus de deux cent cinquante pages déjà rédigées. Le texte a été finalisé au début de l’année 2024, après plusieurs années de recherches, parallèlement à la publication de quatre ouvrages. Cette concomitance mérite d’être rappelée, puisqu’elle donne une mesure plus exacte de l’intensité de l’activité intellectuelle poursuivie durant ces années. Celle-ci s’explique également par le fait d’avoir pleinement embrassé le combat qui est le mien, aux côtés de mon épouse, dont l’engagement a toujours été décisif, notamment dans l’organisation et la gestion quotidienne de nos nombreuses activités. Son investissement m’a permis de consacrer autant de temps à ce travail, qui ne représente pourtant qu’une partie de l’ensemble des responsabilités et des engagements que je continue d’assumer, particulièrement au sein de l’IHT. À la rédaction doctorale s’ajoutaient en permanence des travaux qui ne relevaient pas directement de la thèse et qui exigeaient eux-mêmes des recherches considérables.

ChatGPT a été rendu public le 30 novembre 2022. Les systèmes d’intelligence artificielle générative existaient évidemment avant cette date, mais leur diffusion comme instruments ordinaires d’assistance à l’écriture est plus récente encore. Il suffit donc de consulter la chronologie de mes publications et les documents qui accompagnent mon parcours doctoral pour constater qu’une part essentielle de ma production précède non seulement cette première mise à disposition publique, mais plus encore la démocratisation de modèles capables de produire des textes suffisamment élaborés pour être difficilement distinguables d’une rédaction humaine. Si ChatGPT a connu une adoption très rapide dès 2023, ses premières versions demeuraient relativement limitées, particulièrement lorsqu’il s’agissait de produire des développements philosophiques longs, rigoureux et stylistiquement cohérents. Les progrès les plus significatifs dans ce domaine se sont surtout manifestés à partir de 2024, puis se sont considérablement accélérés en 2025 et 2026, avec des modèles devenus progressivement plus performants dans la compréhension des consignes, la structuration des raisonnements et la qualité rédactionnelle. Autrement dit, il serait parfaitement anachronique de projeter les capacités actuelles de l’intelligence artificielle sur les conditions dans lesquelles mes premiers ouvrages et l’essentiel de ma thèse ont été rédigés.

Les plus de deux cent cinquante pages de thèse attestées en 2021 constituent, à cet égard, un élément particulièrement significatif. Quant aux ouvrages rédigés pendant cette période, ils témoignent d’une activité intellectuelle dont les moyens de production étaient ceux dont disposaient alors les auteurs : lectures, recherches documentaires, rédaction personnelle et collaborations éditoriales.

Cette antériorité possède une portée qu’il importe de bien comprendre. Elle permet d’établir l’existence d’un travail intellectuel propre, dont les orientations théoriques sont documentées depuis de nombreuses années. Les concepts que je mobilise aujourd’hui, les problèmes que je cherche à résoudre et les auteurs avec lesquels j’entretiens un dialogue critique appartiennent à une histoire qui précède l’utilisation des modèles de langage. La cohérence de cette trajectoire peut être examinée à partir des livres eux-mêmes, en confrontant les positions successivement développées et les transformations qu’elles ont connues.

4. La continuité d’une œuvre ne se réduit pas à ses publications

À cette production écrite s’ajoute une dimension qui me paraît essentielle : la capacité à exposer oralement les raisonnements que l’on développe. Depuis de nombreuses années, je donne des cours et des conférences qui peuvent durer plusieurs heures (et qui ne consistent jamais à lire un texte….), parfois jusqu’à sept heures de conférence continue, au cours desquels je reprends les problèmes qui occupent mes recherches. Ces interventions permettent de suivre la construction des démonstrations et leur articulation avec les œuvres auxquelles elles se rapportent. Elles témoignent d’une familiarité avec les problèmes traités qui dépasse largement la soutenance doctorale, qui elle constitue une autre manifestation de ce travail. La mienne, qui s’est tenue le 24 juin 2025 à l’université Paris Nanterre, a duré près de quatre heures, au cours desquelles les quatre membres du jury m’ont successivement soumis plusieurs séries de questions, généralement quatre à cinq par intervenant, auxquelles il fallait répondre directement, sans notes préparatoires. Cet exercice constitue une épreuve intellectuelle autrement plus significative que l’examen statistique d’un texte, puisqu’il exige du candidat qu’il maîtrise effectivement ses recherches, qu’il puisse en défendre les présupposés et qu’il soit capable de prolonger ses raisonnements face aux objections. Le rapport final de soutenance, qui m’a été transmis, comme à tout thésard, avec le PV, en témoigne d’ailleurs assez explicitement, par les propos rapportés. Stéphane Haber y qualifie mon travail de « belle réussite intellectuelle », Estelle Ferrarese souligne la richesse et la précision de la recherche, tandis qu’Alexis Cukier relève mes qualités argumentatives, didactiques et pédagogiques. Le rapport se conclut sur la reconnaissance unanime, par les membres du jury, de la qualité des échanges avec le candidat. Ces appréciations n’établissent évidemment pas la vérité de toutes mes propositions philosophiques, qui demeurent discutables comme doivent l’être celles de tout chercheur. Elles attestent néanmoins d’une maîtrise effective de mon objet de recherche, éprouvée dans une confrontation intellectuelle prolongée, dont aucun logiciel de détection rédactionnelle ne saurait rendre compte.

Il existe donc des moyens relativement simples d’évaluer ce que recouvre une production intellectuelle. On peut suivre l’évolution d’une œuvre, examiner les références mobilisées, discuter les concepts élaborés et confronter l’auteur aux objections que soulèvent ses travaux. C’est à partir de ces pratiques que se constitue une critique sérieuse. Elles exigent du temps, une connaissance suffisante du sujet traité et une disposition réelle à entrer dans la pensée d’autrui. Le soupçon de fraude présente, à l’inverse, l’avantage de pouvoir être formulé sans aucune de ces exigences. Il permet surtout de se dispenser du travail intellectuel nécessaire à toute critique sérieuse et révèle, chez certains, une méconnaissance assez profonde de ce que signifie véritablement travailler à l’élaboration d’une pensée. Car le travail conceptuel est sans doute l’une des activités les plus exigeantes qui soient. Il suppose des années de formation, une appropriation critique des connaissances antérieures et la capacité à élaborer des catégories nouvelles pour rendre intelligibles des problèmes qui ne l’étaient pas suffisamment jusqu’alors. C’est précisément ce travail qui constitue l’essentiel de mes recherches et que l’intelligence artificielle, malgré ses capacités de reformulation et de combinaison, ne saurait accomplir à ma place. Qu’un modèle parvienne à produire des phrases élégantes autour de concepts et de raisonnements que j’ai élaborés n’a, en soi, rien de particulièrement remarquable. La véritable difficulté réside dans leur construction et dans la capacité à en défendre la pertinence. C’est peut-être aussi ce qui dérange certains des détracteurs : la maîtrise des formes rédactionnelles devient techniquement accessible, tandis que la capacité à produire une pensée personnelle demeure autrement plus difficile à acquérir. Il leur faudrait alors démontrer une compétence intellectuelle qui ne puisse plus se réduire à la maîtrise des conventions de l’écriture ou à la dénonciation de ceux qui utilisent désormais d’autres moyens pour les satisfaire.

Cette situation est précisément celle que nous retrouvons aujourd’hui avec l’intelligence artificielle. Après avoir été soupçonné de recourir à un prête-plume, puis d’emprunter mes idées à d’autres auteurs, je devrais désormais démontrer que les textes que je publie ne sont pas le produit d’un modèle de langage. L’accusation possède toutefois une particularité nouvelle : j’utilise effectivement l’IA, et je considère cet usage parfaitement légitime dans les conditions que nous examinerons. La réalité de cette assistance technique n’efface rien de l’histoire intellectuelle qui la précède, pas davantage qu’elle ne permet de déduire l’origine des raisonnements à partir de la seule forme des phrases.

Ce parcours permet ainsi d’identifier une première contradiction dans les polémiques actuelles. Ceux qui prétendent défendre le travail intellectuel humain contre sa substitution par les machines peuvent, dans le même mouvement, nier un travail humain dont l’existence est pourtant documentée depuis de nombreuses années. Il y a quelque chose d’assez remarquable à voir certains individus découvrir aujourd’hui, grâce à un détecteur statistique, que des auteurs auraient cessé de penser par eux-mêmes, alors qu’ils n’avaient jamais pris la peine d’examiner sérieusement leurs travaux antérieurs.

La question qui se pose désormais est celle des critères à partir desquels on prétend distinguer une écriture véritablement humaine d’une rédaction artificielle. Or cette distinction devient singulièrement problématique lorsque l’on considère la manière dont l’enseignement supérieur et les institutions intellectuelles ont eux-mêmes contribué, depuis longtemps, à normaliser les formes de l’expression écrite. L’expérience de la formation universitaire permet précisément de comprendre pourquoi une partie de ce que l’on attribue aujourd’hui au style des machines appartenait déjà aux conventions de l’écriture savante.

II Nous avons été formés à écrire comme des machines. Et maintenant, nous reprochons aux machines d’écrire comme nous.

1. L’apprentissage universitaire ou la normalisation progressive de l’écriture

L’une des contradictions les plus remarquables de la polémique actuelle tient aux conditions dans lesquelles nous avons appris à écrire. Pour ceux qui, comme moi, sont passés par les classes préparatoires littéraires avant de poursuivre des études universitaires en philosophie, l’apprentissage de l’écriture s’est accompagné d’un long travail de normalisation. Dès l’hypokhâgne, puis en khâgne, nous avons été progressivement conduits à adopter des formes rédactionnelles relativement précises, dont la maîtrise constituait une condition essentielle de la réussite scolaire et académique. L’exercice dissertatif exigeait une organisation particulière de la pensée, une manière attendue d’introduire les problèmes, de construire les transitions et de développer les raisonnements. Ces exigences se sont ensuite prolongées dans les travaux de recherche, à travers la rédaction des mémoires puis de la thèse de doctorat.

Cette formation possède évidemment une vertu intellectuelle incontestable ! Elle apprend à distinguer ce qui relève de l’affirmation spontanée et ce qui peut faire l’objet d’une démonstration rigoureuse. Elle impose de considérer les difficultés que soulèvent nos propres raisonnements et de rendre intelligible leur progression. Il serait absurde de contester la nécessité d’un tel apprentissage, qui demeure l’une des conditions de possibilité d’une véritable activité philosophique. Toutefois, ces exigences intellectuelles se sont historiquement accompagnées de conventions rédactionnelles particulières, dont la conformité a progressivement acquis une valeur propre. La maîtrise des formes attendues de l’expression savante a ainsi pu devenir un critère de reconnaissance, indépendamment parfois de l’intérêt réel des propositions développées.

Cette distinction entre la rigueur de la pensée et sa présentation conventionnelle me paraît décisive. Une démonstration exige que ses concepts soient définis, que ses propositions soient justifiées et que leur articulation puisse être reconstruite par le lecteur. Rien n’impose cependant que ces opérations empruntent systématiquement les mêmes tournures linguistiques. Or, quiconque fréquente régulièrement les publications universitaires peut constater combien certaines formulations se répètent d’un auteur à l’autre. Les introductions obéissent à des structures comparables, les objections sont annoncées suivant des procédés relativement convenus, tandis que les conclusions viennent généralement reprendre les différentes étapes de la démonstration dans une langue dont la neutralité apparente constitue un gage de sérieux.

Les recherches consacrées à l’analyse des genres universitaires ont depuis longtemps mis en évidence cette dimension institutionnelle de l’écriture. Ken Hyland, notamment dans « Genre and Academic Writing in the Disciplines » (Language Teaching, vol. 41, n^o 4, 2008), montre que les formes reconnues comme légitimes dépendent des communautés disciplinaires au sein desquelles les textes sont produits. Les conventions rédactionnelles participent ainsi à la reconnaissance d’un discours comme appartenant à un domaine de savoir déterminé. Cette dimension collective est fondamentale, puisqu’elle signifie qu’une partie importante de ce que nous considérons comme une bonne écriture universitaire résulte de pratiques historiquement stabilisées, apprises puis reproduites par les chercheurs eux-mêmes.

Le phénomène finit par produire une situation assez singulière : l’auteur apprend à se conformer aux usages d’une communauté intellectuelle qui valorise l’originalité de ses recherches, tout en exigeant qu’il en présente les résultats sous des formes largement communes. L’individualité du raisonnement doit ainsi trouver sa place dans une écriture dont une partie des caractéristiques a été déterminée avant même que le travail ne commence !

2. La dissertation et les concours : lorsque la forme devient un critère de compétence

L’expérience des concours d’enseignement permet d’observer cette tension avec une certaine netteté. La dissertation philosophique constitue assurément un exercice formateur, dont la difficulté suppose une maîtrise réelle des problèmes. Mais sa réussite dépend également de la capacité à satisfaire des attentes institutionnelles spécifiques. On peut posséder une culture philosophique considérable, développer une réflexion originale et néanmoins échouer à une épreuve dont les critères d’évaluation imposent certaines contraintes formelles. Inversement, la parfaite connaissance de ces critères peut permettre de produire une composition conforme sans que celle-ci apporte une contribution philosophique particulièrement remarquable voire même parfois dont le fond est totalement nul et c’est le plus souvent le cas – n’en déplaise !

L’épisode bien connu du premier échec de Jean-Paul Sartre à l’agrégation de philosophie, en 1928, illustre cette difficulté. Sartre, alors normalien, échoue à l’écrit d’un concours dont Raymond Aron sort major. L’année suivante, il est reçu premier, devant Simone de Beauvoir. Cet échec a été notamment rapporté, dans plusieurs travaux biographiques, à l’originalité excessive de ses premières compositions. L’interprétation mérite attention, puisque Sartre était déjà considéré comme l’un des étudiants les plus prometteurs de sa génération. Son échec ne procédait manifestement pas d’une absence de compétence philosophique. Il rappelle surtout que l’excellence dans une discipline et la maîtrise de ses procédures institutionnelles de sélection ne se confondent jamais entièrement et qu’on y préfère la forme, au fond, comme aujourd’hui encore avec la polémique qui donne naissance à cet article…

Cette tension a d’ailleurs été rencontrée par plusieurs générations d’étudiants. Nous avons tous appris qu’une composition pouvait être intellectuellement intéressante tout en demeurant insuffisamment conforme aux attentes d’un correcteur. Certaines formulations étaient considérées comme trop personnelles, certaines démonstrations trop abruptes, tandis que des développements pourtant pertinents pouvaient être sanctionnés pour leur organisation. À force de préparer les concours, on acquiert progressivement une capacité à anticiper les attentes de l’évaluation, parfois au détriment de la spontanéité du raisonnement.

Il serait néanmoins erroné de croire que cette normalisation concerne seulement les exercices scolaires. Les revues scientifiques, les comités éditoriaux et les usages universitaires prolongent sous d’autres formes ce travail de codification. La prudence dans la formulation des conclusions, par exemple, appartient aux exigences ordinaires de la recherche et je l’enseigne moi-même à mes étudiants de Master en cours d’initiation à la recherche. Elle peut exprimer une véritable conscience des limites d’une démonstration, mais devient parfois un procédé stylistique reproduit indépendamment de toute nécessité intellectuelle. Ken Hyland avait déjà consacré une étude à ces pratiques dans « Hedging in Academic Writing and EAP Textbooks » (English for Specific Purposes, vol. 13, n^o 3, 1994, p. 239-256). La modalisation des affirmations y apparaît comme une composante majeure de l’écriture académique, dont les usages sont inséparables des attentes disciplinaires.

Nous retrouvons ici une difficulté plus profonde : la forme historiquement reconnue de l’objectivité finit parfois par se substituer à son exigence effective. Un texte peut multiplier les précautions rédactionnelles sans que ses propositions soient davantage fondées. À l’inverse, une démonstration formulée directement ne perd rien de sa valeur pour cette seule raison.

3. Kant, Hegel et la confusion entre profondeur philosophique et qualité stylistique

Cette confusion apparaît plus nettement encore lorsque l’on considère l’histoire de la philosophie elle-même. Il suffit de comparer les œuvres de Kant, de Hegel, de Nietzsche ou de Bergson pour constater qu’aucun modèle stylistique commun ne permet de rendre compte de leur importance respective. Leurs manières d’écrire diffèrent considérablement, jusque dans la construction des phrases et le rapport qu’ils entretiennent avec leurs lecteurs. Pourtant, ces différences n’ont jamais constitué un obstacle à la reconnaissance de leurs contributions philosophiques.

La lecture de Kant, particulièrement celle de la Critique de la raison pure, n’est pas réputée pour sa facilité. Les constructions complexes de ses démonstrations, leur organisation architectonique et certaines difficultés propres à ses exemples exigent souvent un effort considérable. Il en va de même chez Hegel, dont la rédaction spéculative impose au lecteur de reconstruire continuellement les médiations conceptuelles qui permettent le développement de sa pensée. La difficulté stylistique de ces œuvres ne constitue évidemment pas en elle-même une qualité philosophique. Mais leur importance historique rappelle que la lisibilité immédiate et l’agrément littéraire ne fournissent aucun critère suffisant pour juger une production théorique.

À l’inverse, Nietzsche a développé une écriture où la forme littéraire participe directement de la puissance philosophique de l’œuvre. La construction aphoristique, le recours à l’ironie ou le travail métaphorique y occupent une place qui dépasse largement celle d’un simple ornement. Cette diversité doit nous conduire à reconnaître que la fonction de l’écriture varie suivant les projets intellectuels. L’exposition systématique d’une théorie, l’enquête historique et l’invention littéraire ne mobilisent pas nécessairement les mêmes exigences.

Pour ma part, je n’ai jamais prétendu faire de mon style une contribution littéraire originale. J’ai toujours considéré que la valeur principale de mes travaux résidait dans les problèmes qu’ils abordaient, les distinctions conceptuelles qu’ils permettaient de produire et les raisonnements à partir desquels ils cherchaient à renouveler certaines questions. C’est sur ce plan-là que je me crois utile à quelque chose, faute de disposer d’un style, et c’est aussi pour cette raison que je n’ai jamais vraiment chercher à produire d’œuvre de fiction, qui relève, pour moi d’autres enjeux que ceux qui sont évoqués ici. Cela n’implique aucune indifférence à la qualité de l’écriture, puisque la formulation joue un rôle déterminant dans l’intelligibilité d’une démonstration. Mais je n’ai jamais considéré l’élégance rédactionnelle comme une fin autonome. Une phrase correctement construite doit permettre de restituer le plus fidèlement possible le raisonnement qu’elle exprime.

Cette conception explique une partie de l’évolution de mes propres travaux.

4. De mes premiers livres à Continuons la France : une écriture progressivement disciplinée

Lorsque je relis mes premiers ouvrages, je retrouve une écriture sensiblement différente de celle que je pratique aujourd’hui. Les développements étaient plus volontiers polémiques, les phrases souvent plus longues et les articulations parfois moins explicites. L’anecdote révélatrice m’oblige aussi à dire qu’on y retrouve beaucoup plus de tirets longs ou Em Dash, qu’aujourd’hui. Habitude que j’avais prise à la lecture de Michéa et que j’ai quitté pour les raisons exposées depuis le début de cet article. Par ailleurs, certaines formulations conservaient quelque chose de l’argumentation orale, avec ses mouvements propres et ses enchaînements spontanés. L’expérience universitaire et éditoriale m’a progressivement conduit à transformer cette manière d’écrire.

J’ai notamment appris à mieux délimiter les propositions, à éviter certaines longueurs inutiles et à rendre les transitions plus intelligibles. Les corrections répétées, les remarques des lecteurs et les exigences de mes recherches ont largement contribué à cette évolution. Elle a demandé des années de pratique et un travail parfois considérable sur des manuscrits que je reprenais plusieurs fois avant leur publication. Cette progression s’observe assez nettement lorsque l’on compare Le Nouveau fascisme à Pourquoi je suis communiste, puis à Pour une souveraineté intégrale et Continuons la France.

 

(Livre entier Continuons la France)

Ce dernier ouvrage présente un intérêt particulier pour notre sujet. Rédigé pour l’essentiel en 2023 et publié en février 2024, il correspond à une période où j’avais déjà largement intégré les exigences rédactionnelles que mes années de formation et de publication m’avaient imposées. Il en résulte une écriture davantage structurée, dans laquelle j’ai cherché à rendre plus accessible l’articulation des raisonnements sans abandonner les orientations théoriques qui étaient les miennes. Les logiciels de détection auxquels je l’ai soumis le classent comme intégralement humain. Ce résultat ne représente évidemment pas une certification historique, mais il révèle combien une écriture déjà normalisée par des années d’apprentissage peut parfaitement appartenir à un travail antérieur à l’usage de ces outils.

On comprend alors mieux la contradiction contemporaine. Nous avons passé des années à apprendre à écrire selon des conventions dont la maîtrise devait attester notre sérieux intellectuel. Nous avons ensuite consacré un temps considérable à corriger nos textes pour les rapprocher de ces modèles. Or certaines des opérations que nous réalisions manuellement peuvent désormais être automatisées avec une efficacité remarquable. Ce qui relevait hier de l’apprentissage et du travail éditorial devient suspect dès lors qu’une machine participe à sa réalisation.

5. L’intelligence artificielle reproduit une écriture déjà profondément normalisée

Les modèles de langage ont été entraînés sur d’immenses ensembles de textes produits par des êtres humains. Les régularités qu’ils reproduisent proviennent donc, pour une part essentielle, de pratiques linguistiques qui leur sont historiquement antérieures. L’écriture universitaire, en raison de son caractère fortement conventionnel, offre un terrain particulièrement favorable à la reproduction de certaines constructions. Les formulations usuelles, les modalités de transition et les manières de présenter les objections appartiennent à des traditions rédactionnelles dont les modèles peuvent assimiler les régularités.

Une étude publiée dans Lingua en décembre 2024, « A Corpus-Driven Comparative Analysis of AI in Academic Discourse », a précisément comparé des textes universitaires en sciences sociales rédigés par des humains à des productions de ChatGPT. Les auteurs constatent des ressemblances, mais aussi des différences importantes, notamment une tendance du modèle à employer un vocabulaire académique excessivement recherché et certaines constructions répétitives. Ces résultats confirment que les modèles reproduisent des conventions humaines tout en développant leurs propres régularités statistiques.

La question devient alors particulièrement intéressante. Pendant longtemps, les institutions intellectuelles ont encouragé une écriture dont les caractéristiques devaient garantir une forme d’impersonnalité savante. L’auteur était progressivement conduit à effacer certaines singularités de son expression pour laisser apparaître un discours supposé plus objectif. Aujourd’hui, l’automatisation de ces procédés conduit une partie de ces mêmes milieux à regretter la disparition de l’individualité stylistique qu’ils avaient eux-mêmes contribué à réduire.

Il existe évidemment une différence entre l’acquisition personnelle d’une compétence rédactionnelle et sa reproduction automatisée. Mais cette différence ne permet aucunement de conclure à la disparition du travail intellectuel qui se trouve exprimé. Lorsqu’un texte rédigé par son auteur est corrigé par un modèle de langage, les formulations peuvent être transformées sans que les raisonnements qui les précèdent aient été produits par ce modèle. La difficulté consiste précisément à déterminer ce qui relève du travail conceptuel et ce qui appartient aux opérations de mise en forme.

Cette distinction apparaît d’autant plus importante que les modèles tendent parfois à accentuer les défauts de l’écriture qu’ils reproduisent. Leur propension à multiplier certaines précautions, à homogénéiser les transitions ou à développer une prose excessivement régulière peut produire des textes artificiellement académiques, dont la sophistication apparente masque une grande pauvreté intellectuelle. L’écriture humaine normalisée présentait déjà certaines de ces tendances, mais l’automatisation les rend particulièrement visibles. Les effets d’uniformisation ne doivent donc pas être ignorés. Ils constituent même l’une des limites qu’un auteur compétent doit apprendre à corriger lorsqu’il utilise ces outils.

Il est finalement assez paradoxal de constater que l’on reproche aujourd’hui à l’intelligence artificielle de produire une écriture ressemblant à celle que nous avons été longuement formés à pratiquer. Les modèles n’ont pas inventé les conventions de la rédaction savante. Ils en automatisent une partie, au point de rendre manifeste ce que cette écriture comportait déjà de répétitif et de formellement interchangeable. La singularité d’une pensée ne peut donc être recherchée exclusivement dans la matérialité des formulations qui la présentent. Elle réside également dans le travail d’élaboration qui précède leur rédaction et dans la manière dont l’auteur parvient à organiser intellectuellement les matériaux dont il dispose.

Ce constat nous conduit à examiner une autre représentation profondément discutable, celle d’un auteur qui aurait toujours produit ses textes dans une solitude absolue, sans intervention extérieure sur leur rédaction. L’histoire de l’édition et ma propre expérience montrent pourtant que la production d’un ouvrage repose depuis longtemps sur un travail collectif, dont les correcteurs et les relecteurs constituent des acteurs essentiels. L’intelligence artificielle vient désormais prendre place dans cette organisation, dont elle modifie les moyens et les rythmes sans en effacer les fondements historiques.

III. Un livre n’a jamais été le produit d’un individu travaillant absolument seul

1. Ce que signifie réellement produire un texte

L’une des représentations les plus tenaces de l’activité intellectuelle consiste à imaginer l’auteur comme un individu qui produirait seul son œuvre, depuis la première formulation de ses idées jusqu’à la rédaction définitive du manuscrit. Cette représentation demeure particulièrement présente dans les controverses actuelles sur l’intelligence artificielle. Elle suppose une continuité presque immédiate entre la pensée de l’auteur et les phrases qui apparaissent sur la page, comme si toute intervention extérieure dans leur formulation venait nécessairement altérer l’authenticité du travail accompli. Pourtant, quiconque a déjà participé sérieusement à la rédaction d’un ouvrage sait combien cette conception est éloignée des conditions ordinaires de la production intellectuelle.

Lorsque j’ai commencé à publier, bien avant l’apparition des modèles génératifs contemporains, mon travail d’écriture reposait déjà sur un processus relativement long. Je commençais par réunir les matériaux nécessaires à l’élaboration d’un problème, en mobilisant les lectures et les recherches qui me semblaient pertinentes. La rédaction intervenait ensuite, parfois de manière assez spontanée, à mesure que les raisonnements se précisaient. Mais le texte obtenu ne constituait jamais une version immédiatement publiable. Il fallait reprendre certaines formulations, corriger les maladresses syntaxiques, vérifier les références et réorganiser les passages dont la construction ne permettait pas de restituer suffisamment clairement le cheminement intellectuel poursuivi. Ces opérations pouvaient se répéter pendant plusieurs semaines, voire plusieurs mois, selon la nature et l’importance du travail.

La difficulté provenait notamment du décalage entre le mouvement de la pensée et les exigences de sa transcription. Lorsqu’on travaille depuis plusieurs années sur une question, certaines articulations deviennent suffisamment familières pour ne plus nécessiter, à nos propres yeux, de longues explications. Le lecteur, lui, ne dispose pas nécessairement de cette familiarité. Il faut donc revenir sur des passages dont la cohérence nous paraissait évidente, expliciter certaines médiations ou reprendre une formulation qui présupposait des connaissances insuffisamment présentées. Ce travail appartient pleinement à l’élaboration d’un ouvrage, même lorsqu’il intervient après la rédaction initiale.

Il suppose cependant des compétences qui ne se confondent pas entièrement avec celles mobilisées dans la recherche. Un auteur peut posséder une connaissance approfondie de son objet tout en rencontrant des difficultés dans la présentation de certains raisonnements. Il peut également disposer d’une véritable facilité rédactionnelle sans parvenir à produire une analyse conceptuellement satisfaisante. Ces différences expliquent en partie l’existence de métiers spécifiquement consacrés à la préparation des manuscrits. Elles permettent aussi de comprendre pourquoi la production d’un texte a toujours bénéficié de collaborations dont l’importance demeure souvent méconnue.

2. Le travail invisible des correcteurs et des relecteurs

Depuis mes premières publications, j’ai eu recours à des correcteurs et à des relecteurs qui m’accompagnent, pour certains, depuis de nombreuses années (et je les en remercie énormément !). Leur intervention a toujours occupé une place importante dans la préparation de mes ouvrages. Je leur soumettais des textes dont les raisonnements et les orientations étaient déjà établis, afin qu’ils puissent en améliorer la présentation, relever les erreurs et signaler les passages qui nécessitaient une reprise. Ce travail donnait lieu à des échanges parfois nombreux, au cours desquels je pouvais accepter certaines propositions, en modifier d’autres ou maintenir une formulation dont la singularité répondait à une intention précise.

Je n’ai jamais éprouvé la moindre difficulté à reconnaître que plusieurs de ces collaborateurs possédaient une maîtrise de la langue française bien supérieure à la mienne – ils peuvent en témoigner. Certains disposent d’une connaissance particulièrement fine des règles grammaticales et des usages syntaxiques, qui leur permet d’identifier immédiatement des maladresses auxquelles je ne prête pas toujours attention. Leur compétence constitue précisément la raison pour laquelle je sollicite leur intervention. Il serait assez étrange de considérer qu’un auteur devrait nécessairement exceller dans toutes les opérations qui participent à la production de son ouvrage, alors même que la division du travail repose sur la possibilité de réunir des compétences différentes autour d’une réalisation commune.

Cette organisation est loin de constituer une particularité personnelle. Elle correspond au fonctionnement ordinaire de l’édition. La préparation d’un manuscrit mobilise fréquemment plusieurs intervenants, depuis le responsable éditorial jusqu’au correcteur chargé de la dernière lecture des épreuves. Selon les ouvrages et les maisons d’édition, les interventions peuvent être relativement limitées ou conduire à des modifications importantes de la rédaction. Un éditeur peut demander la réorganisation d’un chapitre, suggérer la suppression de développements jugés inutiles ou proposer une nouvelle présentation de certaines idées. Ces pratiques appartiennent à l’histoire même du livre imprimé.

Roger Chartier a largement contribué à montrer que les textes ne peuvent être séparés des conditions matérielles et sociales dans lesquelles ils circulent. Dans L’Ordre des livres (1992), il examine notamment les transformations historiques des rapports entre auteurs, lecteurs et formes éditoriales. Son travail permet de comprendre que l’œuvre publiée ne saurait être envisagée comme la simple reproduction matérielle d’une intention individuelle qui aurait préexisté à toutes les médiations de l’édition. Les dispositifs de publication interviennent dans la manière dont un texte est présenté et reçu. Donald F. McKenzie, dans Bibliography and the Sociology of Texts (1986), avait également insisté sur cette dimension sociale et matérielle de la production textuelle, en montrant combien les formes de transmission participent à la constitution du sens.

Il serait donc historiquement absurde de faire de l’absence d’intervention extérieure une condition générale de l’authenticité d’une œuvre. La publication d’un livre suppose ordinairement un ensemble d’opérations qui dépassent l’activité individuelle de son auteur. Cela n’a jamais empêché de reconnaître la paternité intellectuelle des ouvrages concernés, dès lors que les interventions éditoriales ne conduisaient pas à attribuer indûment à leur signataire un travail substantiellement accompli par un autre.

3. La maîtrise de l’orthographe ne saurait constituer un critère de compétence philosophique

Cette question me paraît d’autant plus importante que je n’ai jamais caché certaines limites de ma propre maîtrise de la langue écrite. Je commets encore aujourd’hui des fautes d’orthographe et des maladresses syntaxiques, particulièrement lorsque je rédige rapidement ou que je travaille pendant de longues heures. Cette difficulté ne m’a jamais empêché de poursuivre mes recherches, de publier des ouvrages ou d’enseigner la philosophie. Elle ne m’a pas davantage empêché de soutenir une thèse de doctorat (qui est une production originale, sur des travaux et surtout un auteur qui ne connaissait aucune bibliographie secondaire, et non pas une pale copie de centaines d’autres thèses, comme c’est trop souvent le cas en lettres et sciences humaines depuis quelques décennies….) , dont l’évaluation portait principalement sur la qualité scientifique et philosophique du travail présenté.

Il faut comprendre ce que signifie cette distinction. L’orthographe constitue un système historiquement déterminé de conventions qui permettent de stabiliser la représentation écrite d’une langue. Sa maîtrise facilite évidemment la communication et participe à la lisibilité des textes. Elle possède également une fonction sociale importante, puisqu’elle intervient dans l’évaluation scolaire et professionnelle des individus. Mais elle ne mesure pas directement leur capacité à construire un raisonnement, à identifier une contradiction ou à développer une connaissance approfondie d’un domaine particulier.

Les travaux de Bernard Lahire (que je n’ai pas manqué de critiquer par écrit et de lire avec sérieux, recemment – chose difficilement à la portée d’une IA qui serait laissée entre les mains d’un individu quelconque sans l’antériorité du bagage théorique que je mobilise…) notamment dans Culture écrite et inégalités scolaires (1993), permettent d’éclairer les conditions sociales d’acquisition des dispositions nécessaires à la maîtrise de l’écrit. L’apprentissage des usages scolaires de la langue suppose une familiarisation progressive avec des pratiques qui ne sont pas également présentes dans tous les milieux sociaux. Cette différence n’interdit évidemment pas les acquisitions ultérieures, mais elle contribue à expliquer pourquoi certains individus disposent très tôt d’une aisance rédactionnelle que d’autres doivent construire plus tardivement, parfois au prix d’efforts considérables.

La difficulté apparaît lorsque cette compétence particulière devient un instrument général de hiérarchisation intellectuelle. On peut parfaitement reprocher à un auteur de ne pas avoir suffisamment corrigé son manuscrit, puisque la qualité de la présentation engage également le respect dû au lecteur. Mais il serait intellectuellement inconséquent de déduire de ses erreurs orthographiques une incapacité à philosopher. Une faute d’accord ne réfute aucune démonstration. Une phrase maladroitement construite peut certes rendre un raisonnement difficile à comprendre, mais cette difficulté appelle précisément un travail de correction dont l’objet est de rendre la pensée accessible.

J’ai toujours considéré que les outils de correction, comme les collaborateurs auxquels je faisais appel, permettaient de réduire cet écart entre mes compétences proprement théoriques et certaines exigences de la rédaction. Je n’ai jamais pensé que leur intervention diminuait la valeur de mes travaux. Elle me permettait au contraire de consacrer davantage d’attention aux questions qui constituaient le véritable objet de mes recherches et tous mes correcteurs l’ont d’ailleurs toujours très bien compris.

4. La correction d’un texte peut-elle en modifier la pensée ?

Une difficulté demeure cependant, et elle mérite d’être examinée avec précision. Les opérations de correction ne sont pas toutes équivalentes. Lorsqu’un correcteur rétablit un accord grammatical ou supprime une répétition inutile, son intervention ne modifie généralement pas le contenu intellectuel de la proposition. En revanche, lorsqu’il reformule un passage ambigu, réorganise un raisonnement ou suggère une distinction supplémentaire, son travail peut affecter la signification du texte. La frontière entre correction rédactionnelle et contribution intellectuelle n’est donc pas toujours parfaitement déterminée.

Cette difficulté est particulièrement sensible en philosophie, où le choix des termes engage parfois directement la construction conceptuelle. Une modification apparemment mineure peut transformer le rapport entre deux catégories ou introduire une nuance que l’auteur n’entendait pas soutenir. Il m’est arrivé à plusieurs reprises de refuser des corrections qui amélioraient effectivement la fluidité d’une phrase, mais qui en modifiaient le sens. Une formulation plus élégante peut être philosophiquement moins juste, précisément parce qu’elle efface une difficulté ou simplifie une distinction dont dépend le raisonnement.

C’est pourquoi le travail de relecture a toujours supposé, de ma part, une intervention active. Je ne transmettais pas mes manuscrits à des correcteurs pour les récupérer ensuite sans les examiner. Les propositions étaient reprises, discutées et parfois écartées. Certaines corrections pouvaient également me conduire à préciser davantage une idée, lorsqu’elles révélaient une ambiguïté que je n’avais pas identifiée. Dans ce cas, la collaboration participait effectivement à l’amélioration du travail intellectuel. Mais la responsabilité de la proposition finalement retenue demeurait la mienne.

Nous retrouvons ici une distinction qui sera essentielle pour comprendre l’utilisation de l’intelligence artificielle. L’origine matérielle d’une formulation ne suffit pas à déterminer la responsabilité intellectuelle de celui qui la publie. Cette responsabilité dépend notamment de sa capacité à comprendre ce qu’il affirme, à justifier les choix opérés et à répondre des conséquences théoriques de son raisonnement. Un auteur peut parfaitement accepter une reformulation proposée par un tiers, dès lors qu’il en maîtrise la signification et qu’il l’intègre consciemment à son travail.

Il serait cependant excessif d’en conclure que toute contribution extérieure peut être absorbée sans distinction dans la responsabilité de l’auteur principal. Lorsqu’un collaborateur produit une démonstration originale ou apporte une contribution substantielle à l’élaboration d’une recherche, la question de sa reconnaissance devient légitime. Les règles contemporaines de l’intégrité scientifique cherchent précisément à distinguer les contributions justifiant une attribution d’auteur de celles qui relèvent de l’assistance technique ou éditoriale. Les recommandations du Comité international des rédacteurs de revues médicales, régulièrement actualisées, constituent un exemple de cette formalisation, même si elles concernent un domaine disciplinaire particulier.

Cette distinction permet de dépasser l’opposition simpliste entre une écriture entièrement personnelle et une écriture qui cesserait de l’être dès qu’elle bénéficie d’une intervention extérieure. La production intellectuelle comporte plusieurs niveaux de contribution, dont la nature doit être appréciée à partir du travail effectivement accompli.

5. La fiction de l’auteur solitaire et les conditions matérielles de l’écriture

L’image d’un écrivain produisant son œuvre dans une solitude absolue possède une force symbolique considérable. Elle correspond à une certaine représentation romantique de la création, dans laquelle le texte apparaît comme l’expression immédiate d’une individualité singulière. Cette conception a profondément marqué notre manière de reconnaître les œuvres et de valoriser leurs auteurs. Elle tend cependant à dissimuler les conditions sociales qui rendent leur production possible.

Un auteur travaille toujours à partir d’une langue qu’il n’a pas inventée, de catégories intellectuelles historiquement constituées et de connaissances élaborées par d’autres. Il bénéficie également d’institutions de formation, de bibliothèques, de dispositifs éditoriaux et de techniques qui lui permettent de produire et de diffuser ses travaux. Ces médiations ne suppriment pas sa singularité. Elles constituent les conditions à partir desquelles celle-ci peut effectivement se développer. La question de l’auteur ne peut donc être séparée de celle des moyens matériels et intellectuels dont il dispose.

Cette dimension apparaît particulièrement nettement lorsqu’on considère le temps nécessaire à la production d’un ouvrage. Avant l’utilisation de l’intelligence artificielle, une partie importante de mon activité était consacrée à des opérations répétitives de correction et de relecture. Il fallait parfois attendre plusieurs jours qu’un collaborateur puisse examiner un passage, reprendre ensuite ses propositions, puis lui transmettre une nouvelle version. Ces délais s’ajoutaient à ceux de la préparation éditoriale et pouvaient considérablement ralentir la publication. Ils ne correspondaient pas toujours à un approfondissement du raisonnement. Une partie de ce temps était simplement absorbée par les contraintes matérielles de l’organisation du travail.

L’arrivée des modèles de langage a profondément modifié cette situation. Certaines opérations qui exigeaient auparavant de longs échanges peuvent désormais être réalisées presque immédiatement. Un texte peut être soumis à plusieurs propositions de reformulation, corrigé puis repris par son auteur sans dépendre de la disponibilité d’un collaborateur. Cela ne signifie pas que les correcteurs humains deviennent inutiles, puisque leurs compétences et leur jugement conservent une valeur propre (et les centaines de pages de corrections que mes correcteurs et moi-même avons à disposition en sont une énième preuve). Dans mon cas, ils continuent donc d’ailleurs à intervenir régulièrement sur mes publications. Mais l’organisation générale du travail s’en trouve transformée.

Il y a quelque chose d’assez paradoxal à voir certains défenseurs de l’authenticité intellectuelle condamner cette évolution au nom d’une conception de l’auteur qui n’a jamais correspondu aux pratiques réelles de l’édition. Nous acceptions depuis longtemps qu’un manuscrit soit relu, corrigé et parfois largement remanié par plusieurs personnes, sans que cela suffise à retirer sa paternité à celui qui l’avait conçu. L’intervention d’un logiciel dans certaines de ces opérations semble désormais constituer, pour les mêmes observateurs, une rupture fondamentale. Pourtant, si la correction d’une phrase ne modifie pas son contenu intellectuel, le fait qu’elle soit réalisée par un être humain ou par une machine ne change rien à la nature de la proposition finalement exprimée.

La différence essentielle concerne les possibilités nouvelles offertes par cette assistance technique et les conditions dans lesquelles l’auteur en conserve la maîtrise. Une machine peut proposer une formulation grammaticalement satisfaisante tout en introduisant une erreur conceptuelle que seul un lecteur compétent sera capable d’identifier. Elle peut également améliorer considérablement la présentation d’un raisonnement dont elle ne garantit aucunement la validité. L’utilisation de ces outils suppose donc une compétence préalable, qui permet de distinguer les corrections pertinentes des modifications intellectuellement discutables.

C’est précisément ce que mon expérience quotidienne de l’intelligence artificielle permet d’observer. Les opérations que j’effectuais auparavant avec mes correcteurs n’ont pas disparu. Elles peuvent désormais être réalisées suivant des modalités différentes, dans un temps considérablement réduit, tandis que le travail de recherche et les arbitrages conceptuels demeurent sous ma responsabilité. Cette transformation mérite d’être examinée à partir de son fonctionnement réel, plutôt qu’à travers les représentations abstraites d’une machine qui se serait substituée à l’auteur. Elle permet surtout de comprendre pourquoi l’évolution des instruments de rédaction peut constituer un progrès important pour ceux qui disposent déjà d’une pratique intellectuelle approfondie, sans pour autant garantir la moindre compétence à ceux qui en sont dépourvus.

1. Ce que l’intelligence artificielle a réellement changé dans mon travail
2. Un travail intellectuel qui précède l’intervention de la machine

L’utilisation de l’intelligence artificielle dans mon activité d’écriture s’inscrit dans la continuité des pratiques que je viens de décrire. Elle intervient dans un processus de recherche dont les orientations générales et les exigences intellectuelles n’ont pas été modifiées par l’apparition des modèles de langage. Lorsque je décide de travailler sur une question philosophique, politique ou anthropologique, celle-ci procède généralement de réflexions engagées depuis plusieurs années, de lectures que je poursuis régulièrement ou de difficultés conceptuelles rencontrées dans mes travaux précédents. Les problèmes que j’entends résoudre possèdent une histoire, et leur élaboration suppose des connaissances que l’utilisation d’un outil rédactionnel ne saurait remplacer.

Ainsi, lorsque je développe une analyse sur la souveraineté, les rapports entre infrastructure et superstructure ou les conditions anthropologiques de constitution d’une communauté politique, je mobilise des catégories dont la construction remonte à mes recherches antérieures. Certaines ont été progressivement précisées au fil de mes ouvrages, d’autres ont dû être corrigées ou abandonnées. Cette continuité constitue le matériau intellectuel à partir duquel j’écris. L’intelligence artificielle peut intervenir dans la présentation de ces raisonnements, suggérer des références supplémentaires ou soulever certaines objections, mais elle ne possède aucune autorité particulière sur les orientations que je poursuis. Je peux parfaitement lui demander d’examiner un argument pour ensuite récuser intégralement sa réponse, lorsque celle-ci repose sur une compréhension insuffisante du problème.

Cette possibilité de confrontation présente un intérêt réel. Le travail intellectuel s’est toujours nourri d’échanges avec d’autres chercheurs, de discussions contradictoires et de lectures critiques. L’IA peut désormais contribuer à cette activité en proposant rapidement des objections ou des rapprochements qui méritent éventuellement d’être examinés. Encore faut-il pouvoir apprécier leur pertinence. Une référence proposée par un modèle doit être vérifiée, une objection doit être reconstruite à partir de ses présupposés, et une distinction conceptuelle ne possède aucune valeur particulière parce qu’elle a été formulée dans une réponse apparemment convaincante. La compétence de l’auteur demeure ici déterminante, puisqu’elle conditionne sa capacité à tirer quelque chose de ces échanges.

2. La correction immédiatement disponible et la transformation du temps d’écriture

L’apport le plus considérable de l’IA concerne néanmoins les opérations de correction et de réécriture qui accompagnaient déjà mon travail. Autrefois, lorsque je rédigeais pendant plusieurs heures, il arrivait fréquemment que la fatigue finisse par altérer la qualité de mes formulations. Les raisonnements demeuraient relativement clairs dans mon esprit, mais leur transcription exigeait un effort supplémentaire, particulièrement lorsqu’il fallait reprendre des paragraphes déjà rédigés ou améliorer leur articulation. Je pouvais alors poursuivre laborieusement la correction, interrompre mon travail ou transmettre les passages concernés à un collaborateur, dont la disponibilité ne correspondait évidemment pas toujours à mes propres horaires.

Aujourd’hui, cette contrainte a largement disparu. Lorsque je termine un développement dont la formulation me paraît insuffisante, je peux le soumettre immédiatement à un modèle de langage pour obtenir une correction syntaxique, orthographique ou stylistique. Il m’arrive de conserver une grande partie des propositions effectuées, lorsqu’elles permettent de rendre le texte plus fluide et plus intelligible. Dans d’autres cas, je reprends moi-même les formulations, parce qu’elles s’éloignent de mon intention initiale ou introduisent des constructions qui ne correspondent pas à ma manière d’écrire. Le processus peut se renouveler plusieurs fois jusqu’à l’obtention d’une version satisfaisante.

À cela s’ajoute une autre transformation considérable, liée aux progrès de la reconnaissance vocale et de la transcription automatisée. Depuis de nombreuses années, je consacre une part importante de mon activité intellectuelle à l’expression orale, à travers les conférences, les cours et les interventions publiques que je donne régulièrement. J’ai ainsi acquis l’habitude de développer longuement mes raisonnements en parlant, parfois avec davantage de spontanéité et de fluidité que lorsque je dois les transcrire directement. Il m’arrive donc fréquemment, aujourd’hui, de dicter à l’intelligence artificielle des paragraphes entiers, en reprenant oralement mes formulations, en réorganisant mes arguments et en précisant les distinctions conceptuelles que je souhaite établir. Je lui demande ensuite d’en assurer la transcription et, lorsque cela paraît nécessaire, quelques corrections orthographiques, syntaxiques ou transitionnelles. Le travail de rédaction est pourtant déjà largement accompli : les mots employés, la construction des raisonnements, les concepts mobilisés et jusqu’au rythme général des phrases proviennent de mon propre discours. Cette pratique prolonge d’ailleurs une histoire bien antérieure à l’informatique, celle des auteurs qui dictaient leurs œuvres à des secrétaires ou à des collaborateurs, parfois parce que la maladie ou la cécité les empêchaient d’écrire eux-mêmes. Personne ne songeait sérieusement à leur retirer la paternité intellectuelle de leurs textes au motif qu’ils n’en avaient pas matériellement assuré la transcription. Or, lorsque je soumets à Pangram certains passages ainsi dictés, puis légèrement corrigés par l’IA, le logiciel les classe parfois comme entièrement générés artificiellement. L’expérience est particulièrement révélatrice : un texte dont j’ai personnellement formulé les propositions, parfois jusqu’aux phrases elles-mêmes, peut être présenté comme une production artificielle. Le résultat peut éventuellement renseigner sur les caractéristiques linguistiques du texte final, mais il demeure incapable de reconstituer son élaboration effective. Que les corrections automatiques aient laissé des traces statistiquement reconnaissables ne change rien au fait que le raisonnement a été développé oralement par son auteur. Il devient alors difficile de soutenir que le verdict du détecteur permettrait, à lui seul, d’établir qui a véritablement pensé ou rédigé ce qui est publié.

(C’est par exemple le cas de ce paragraphe qui précède juste au-dessus justement, qui a été entièrement dicté dans un style, un ton et une intonation dont mes milliers d’heures de contenus publics pourront attester de l’absence totale de difficulté qui peut être la mienne de débiter des phrases bien construites oralement… Que l’I.A ajoute quelques virgules ou points virgules ne change pas grand chose à l’affaire pour ce qui nous intéresse ici).

L’amélioration est considérable en matière de productivité. Des opérations qui nécessitaient auparavant plusieurs heures de relecture peuvent désormais être réalisées en quelques minutes. Cette économie de temps permet de prolonger un travail qui aurait parfois été interrompu par la fatigue ou par les contraintes matérielles de la correction. Elle facilite également la publication d’articles dont la préparation éditoriale aurait autrefois demandé plusieurs semaines. Il serait assez étrange de regretter cette évolution au seul motif qu’elle rend possible une production plus rapide, alors que nous n’avons jamais considéré la lenteur d’une opération comme une garantie de sa valeur intellectuelle.

Cette transformation n’implique d’ailleurs aucune disparition du plaisir d’écrire. Je continue d’apprécier l’élaboration d’un raisonnement, la construction d’un problème ou la découverte d’une articulation nouvelle entre plusieurs concepts. Ce qui m’intéresse dans l’écriture réside précisément dans cette activité. La possibilité de réduire le temps consacré à certaines corrections répétitives ne diminue en rien cet intérêt. Elle me permet plutôt de réserver davantage d’énergie aux opérations qui exigent réellement mon intervention.

3. L’importance du jugement et du travail de reprise

L’efficacité des modèles de langage ne doit cependant pas masquer les difficultés propres à leur fonctionnement. Une correction grammaticalement satisfaisante peut parfaitement constituer une dégradation intellectuelle. J’en fais régulièrement l’expérience lorsque certains passages sont reformulés de manière excessivement générale, lorsque des distinctions sont simplifiées ou lorsque des formulations plus conventionnelles viennent remplacer des propositions dont la précision constituait précisément l’intérêt. Les modèles tendent parfois à rechercher une cohérence apparente qui les conduit à effacer les tensions nécessaires au développement dialectique d’un raisonnement.

C’est pourquoi une partie importante de mon travail consiste à revenir sur les propositions effectuées. Je réintroduis les termes qui me paraissent décisifs, rétablis certaines articulations et refuse les reformulations qui déplacent le sens du propos. Il arrive également qu’une réponse révèle une difficulté réelle et m’oblige à reprendre une démonstration dont j’avais insuffisamment précisé les présupposés. Dans ces situations, le modèle intervient comme un instrument de confrontation supplémentaire, dont les productions deviennent elles-mêmes l’objet d’un examen critique.

La différence entre les usages de l’IA apparaît ici avec une certaine netteté. Celui qui ne comprend pas les raisonnements qu’il soumet à la machine ne dispose pas davantage des moyens nécessaires pour juger ses propositions. Il peut obtenir un texte parfaitement rédigé, dont la cohérence apparente dissimule des approximations importantes, sans être capable de les identifier. À l’inverse, un auteur qui possède une maîtrise approfondie de son objet peut tirer profit des mêmes opérations, précisément parce qu’il demeure en mesure d’en contrôler les résultats.

Il faut également reconnaître qu’une intervention artificielle peut parfois dépasser la simple correction formelle. Un modèle peut suggérer une objection pertinente ou contribuer à préciser un développement. Cette contribution ne constitue pas une difficulté en elle-même, mais elle oblige à distinguer les opérations réalisées et à maintenir une véritable exigence de responsabilité intellectuelle. Le fait de signer un texte suppose d’être capable de soutenir ce qui s’y trouve affirmé, quelle que soit la provenance initiale de certaines formulations.

4. Une nouvelle organisation du travail qui conserve ses médiations humaines

L’intégration de l’IA n’a pas davantage supprimé le rôle de mes collaborateurs. Je dispose aujourd’hui encore d’un ensemble d’une dizaine de correcteurs et de relecteurs qui interviennent, selon leurs disponibilités et leurs compétences, sur mes ouvrages et sur certains de mes articles. Leur travail conserve toute son importance, notamment lorsqu’il s’agit d’apprécier la cohérence générale d’un développement ou de signaler des difficultés que les corrections automatiques n’ont pas permis de résoudre. Certaines remarques humaines possèdent d’ailleurs une pertinence particulière, parce qu’elles procèdent d’une connaissance ancienne de mes recherches et de mes habitudes intellectuelles.

L’organisation du travail s’est donc transformée sans que ses fondements aient disparu. J’ai toujours rédigé des textes que je reprenais ensuite avec l’aide de différents collaborateurs. Les modèles de langage permettent aujourd’hui d’accélérer une partie de ces échanges et de réduire les délais entre la rédaction initiale et l’obtention d’un manuscrit suffisamment abouti pour être soumis à une nouvelle lecture.

Cette évolution permet surtout de poser autrement la question de l’auteur. La valeur d’une production intellectuelle ne dépend pas du nombre d’heures consacrées à ses corrections ni de l’identité de celui qui a matériellement proposé telle formulation. Elle repose sur le travail de recherche qui la rend possible et sur la maîtrise effective des propositions finalement retenues. L’auteur ne cesse pas de l’être lorsqu’il dispose d’instruments plus efficaces pour accomplir certaines opérations. Sa responsabilité demeure entière, puisque les erreurs qu’il publie lui appartiennent autant que les raisonnements dont il revendique la pertinence.

L’intelligence artificielle représente ainsi, dans ma pratique, une transformation importante des moyens de production intellectuelle. Elle modifie le temps nécessaire à la réalisation d’un texte et les conditions de sa préparation éditoriale. Pour comprendre la portée de cette évolution, il faut désormais l’inscrire dans une histoire plus générale des techniques, dont les transformations ont régulièrement permis de réduire certaines contraintes du travail humain tout en faisant apparaître de nouvelles exigences de maîtrise.

1. L’histoire des techniques est aussi celle du travail intellectuel libéré de certaines contraintes
2. L’écriture est elle-même une technique

Les débats contemporains sur l’intelligence artificielle reposent souvent sur une opposition assez curieuse entre l’activité intellectuelle, supposée appartenir exclusivement à l’intériorité humaine, et les instruments techniques qui viendraient désormais en menacer l’authenticité. Cette représentation néglige pourtant un fait anthropologique fondamental : l’histoire de la pensée humaine est indissociable du développement des techniques qui permettent son objectivation. L’écriture constitue elle-même l’une de ces techniques. Elle a profondément transformé les conditions dans lesquelles les sociétés conservent leurs connaissances, organisent leurs raisonnements et transmettent leurs expériences.

Dans Le Geste et la Parole (1964-1965), André Leroi-Gourhan a notamment montré combien l’évolution humaine devait être comprise à partir des rapports entre les transformations biologiques, le développement des outils et l’extériorisation progressive de certaines fonctions. Cette perspective permet de dépasser une conception de la technique comme simple instrument ajouté à des capacités humaines qui seraient déjà entièrement constituées. Les pratiques techniques participent historiquement à la formation de ces capacités, en transformant les conditions matérielles dans lesquelles elles peuvent s’exercer.

Jack Goody a prolongé cette interrogation dans La Raison graphique. La domestication de la pensée sauvage (1979), en étudiant les transformations cognitives et sociales associées à l’écriture. La possibilité de fixer les énoncés, de les comparer et de les réorganiser modifie les opérations intellectuelles elles-mêmes. L’établissement de listes ou de tableaux, par exemple, ne constitue pas seulement un moyen de conserver des informations. Ces dispositifs rendent possibles certaines classifications et confrontations qui auraient été autrement plus difficiles à réaliser. L’écriture transforme ainsi les conditions de l’activité intellectuelle sans pouvoir être considérée comme une substitution de la technique à la pensée.

Les transformations ultérieures de ses supports ont poursuivi ce mouvement. L’imprimerie a modifié les conditions de reproduction et de circulation des textes. La machine à écrire, puis le traitement de texte, ont progressivement facilité leur préparation matérielle et leur modification. Il serait pourtant historiquement discutable de présenter chacune de ces évolutions comme une simple amélioration technique. Elles ont également transformé les métiers de l’édition, les pratiques de lecture et les rapports sociaux organisés autour de la production écrite. L’intelligence artificielle s’inscrit dans cette histoire, tout en introduisant une nouveauté importante : elle permet désormais d’automatiser une partie des opérations linguistiques qui accompagnaient auparavant l’élaboration des textes.

2. Quand le savoir devient une force productive

Cette transformation peut être éclairée par les analyses développées par Marx dans les manuscrits de 1857-1858, généralement désignés sous le titre de Grundrisse. Dans les passages consacrés au développement du capital fixe et du machinisme, notamment ceux regroupés rétrospectivement sous l’appellation de « Fragment sur les machines », Marx examine la manière dont les connaissances scientifiques et les capacités collectivement développées par les sociétés s’incorporent aux moyens de production. Le savoir accumulé devient alors une force productive objectivée, dont l’efficacité dépasse les capacités immédiates du travailleur individuel.

C’est dans ce contexte qu’apparaît la notion d’intellect général, ou General Intellect. Marx écrit que le développement du capital fixe indique dans quelle mesure le savoir social général est devenu une force productive immédiate (Manuscrits de 1857-1858, traduction dirigée par Jean-Pierre Lefebvre, Éditions sociales, 2011, p. 660-662). Cette proposition ne désigne pas une intelligence collective abstraite qui existerait indépendamment des pratiques sociales. Elle renvoie au processus historique par lequel les connaissances produites par les hommes se trouvent incorporées dans des dispositifs techniques capables d’accroître considérablement la puissance du travail.

L’intelligence artificielle présente, à cet égard, des caractéristiques particulièrement significatives. Les modèles de langage sont élaborés à partir de connaissances scientifiques, d’infrastructures industrielles et d’immenses ensembles de productions humaines. Leur efficacité dépend de conditions sociales et matérielles dont l’utilisateur individuel ne perçoit généralement qu’une faible partie. Lorsqu’un modèle peut corriger un texte, proposer une traduction ou contribuer à la résolution d’un problème, il mobilise des capacités rendues possibles par une accumulation historique de savoirs et de travail humain.

Il serait néanmoins abusif d’identifier directement ces systèmes à l’accomplissement du General Intellect marxien. Marx analyse une transformation des rapports entre science, machinisme et production capitaliste, tandis que les modèles génératifs constituent une configuration technique historiquement spécifique. Le rapprochement permet surtout de comprendre comment des activités longtemps dépendantes de compétences individuelles peuvent être partiellement prises en charge par des moyens de production incorporant un savoir social accumulé.

3. La productivité ne se confond pas avec l’émancipation

Marx montre cependant que l’augmentation des forces productives ne conduit pas mécaniquement à la libération des travailleurs. Le développement du machinisme peut réduire le temps nécessaire à certaines opérations tout en intensifiant l’exploitation ou en renforçant la subordination de ceux qui les accomplissent. Dans le capitalisme, les puissances collectives du travail tendent à se présenter face aux producteurs comme des puissances appartenant au capital.

Cette contradiction demeure essentielle pour comprendre les transformations contemporaines. L’automatisation d’une partie du travail intellectuel peut libérer du temps, mais elle peut également devenir un instrument d’accélération permanente de la production. Un salarié capable de rédiger plus rapidement certains documents ne bénéficie pas nécessairement d’une diminution de sa charge de travail. Son employeur peut simplement lui imposer de produire davantage, voire réduire les effectifs nécessaires à l’accomplissement des mêmes tâches. Le gain de productivité se trouve alors approprié dans des conditions qui échappent largement au travailleur.

La même difficulté concerne les professions intellectuelles. L’amélioration des instruments de rédaction peut favoriser l’approfondissement des recherches, mais aussi multiplier les publications dont la production répond principalement à des exigences de visibilité ou de rentabilité. Nous connaissons déjà les effets des politiques universitaires qui tendent à mesurer l’activité scientifique à partir d’indicateurs quantitatifs. L’automatisation risque d’accentuer ces tendances lorsque les institutions privilégient l’accroissement des productions au détriment de leur valeur intellectuelle.

Cette contradiction rejoint une question centrale des Grundrisse, celle du temps disponible. Marx montre que le développement des forces productives rend matériellement possible une réduction du temps de travail nécessaire, tout en soulignant que cette possibilité demeure contradictoire avec les rapports capitalistes qui organisent son utilisation. Le temps économisé ne devient véritablement un facteur d’émancipation que lorsque les producteurs peuvent se le réapproprier et déterminer les finalités auxquelles ils entendent le consacrer.

4. Préserver la maîtrise des médiations techniques

Cette réflexion rencontre directement ce que j’ai développé ailleurs autour du temps des médiations. La constitution d’une activité humaine autonome suppose la capacité à inscrire ses fins dans une durée, à organiser les moyens de leur réalisation et à supporter les exigences qu’elles impliquent. Les techniques interviennent dans ce processus comme des médiations historiquement constituées. Leur efficacité doit être appréciée à partir des possibilités qu’elles ouvrent, mais également des formes de dépendance qu’elles peuvent produire.

Dans mon propre travail, l’intérêt de l’intelligence artificielle dépend précisément de la possibilité de conserver cette maîtrise. Lorsque les opérations de correction peuvent être accélérées, le temps ainsi économisé peut être consacré à la recherche et à l’approfondissement des problèmes. Mais ce bénéfice suppose que je continue à déterminer les fins poursuivies et que je dispose des compétences nécessaires pour apprécier les résultats proposés. Une délégation technique qui conduirait à perdre progressivement cette capacité de jugement constituerait une forme nouvelle de dépendance.

La transformation du travail intellectuel par l’IA doit donc être appréciée à partir des rapports entre les moyens mobilisés et l’autonomie effective de celui qui les utilise. Le développement des instruments techniques ne possède aucune valeur émancipatrice indépendante des conditions sociales dans lesquelles il intervient. Il peut accroître les capacités d’un auteur déjà engagé dans une recherche exigeante comme il peut favoriser une production dont la facilité dissimule l’absence de véritable élaboration intellectuelle.

C’est précisément cette différence que les polémiques contemporaines autour des détecteurs d’intelligence artificielle peinent à saisir. En prétendant déterminer la valeur d’une production à partir des régularités statistiques de sa rédaction, elles substituent l’examen des moyens techniques à celui du travail effectivement accompli. Il nous faut désormais comprendre comment cette confusion a pu donner naissance à des instruments de suspicion dont les résultats sont parfois traités comme de véritables jugements sur les auteurs.

1. Pangram, ZeroGPT et les nouveaux tribunaux de l’écriture
2. Quand un résultat statistique devient une accusation

La diffusion des outils de détection de textes générés par intelligence artificielle a progressivement installé une pratique assez préoccupante dans les milieux intellectuels. Des logiciels comme Pangram ou ZeroGPT sont désormais employés pour examiner des articles, des travaux universitaires ou des publications personnelles, avant que leurs résultats ne soient parfois rendus publics comme autant de preuves d’une fraude. Il suffit qu’un texte obtienne un score élevé pour que certains lecteurs en déduisent que son signataire n’en serait pas véritablement l’auteur. La facilité de cette opération contraste avec la complexité des questions qu’elle prétend résoudre.

Les détecteurs cherchent à identifier certaines caractéristiques statistiques associées aux productions des modèles de langage. Leur fonctionnement repose sur des méthodes qui varient selon les systèmes, certains mobilisant des modèles de classification entraînés sur des corpus humains et artificiels. Ils peuvent ainsi reconnaître des régularités linguistiques dont la fréquence paraît significative au regard des données utilisées lors de leur entraînement. Ce procédé possède une légitimité technique et peut fournir des informations utiles. Encore faut-il comprendre ce que signifient exactement ces résultats.

Pangram précise lui-même qu’un score de 99 % ne signifie pas que le logiciel serait certain à 99 % de l’origine artificielle d’un document. Ce pourcentage correspond à la proportion du texte, calculée en caractères, que son système classe comme générée par IA. Le degré de confiance fait l’objet d’une évaluation distincte. Cette précision, exposée dans sa documentation du 9 octobre 2026, est essentielle, puisqu’elle montre qu’une interprétation courante de ces résultats repose déjà sur une confusion entre proportion classée et probabilité de justesse.

Le problème devient plus important lorsque cette classification est transformée en jugement sur la probité intellectuelle d’un auteur. Un texte considéré comme artificiel peut parfaitement avoir été élaboré par un individu qui en a conçu les raisonnements avant de recourir à une assistance rédactionnelle. À l’inverse, un document classé comme humain peut avoir été entièrement préparé à partir d’un travail auquel son signataire n’a presque pas participé. Le logiciel examine des propriétés du produit écrit, tandis que l’accusation concerne le processus intellectuel dont ce produit serait issu.

2. Ce que les recherches permettent réellement d’établir

Les premières évaluations scientifiques de ces outils avaient révélé des difficultés importantes. Dans une étude publiée en décembre 2023 dans l’International Journal for Educational Integrity, Debora Weber-Wulff et ses collaborateurs ont examiné quatorze systèmes de détection. Leurs résultats montraient une fiabilité insuffisante pour établir des manquements à l’intégrité universitaire, notamment en raison des erreurs de classification et de la sensibilité des systèmes aux reformulations.

D’autres recherches ont identifié des biais particulièrement significatifs. Weixin Liang et ses collaborateurs, dans « GPT Detectors Are Biased Against Non-Native English Writers » (Patterns, 2023), ont montré que plusieurs détecteurs classaient fréquemment comme artificiels des textes pourtant rédigés par des personnes dont l’anglais n’était pas la langue maternelle. Sur leur corpus, le taux moyen de faux positifs atteignait 61,3 % pour les dissertations concernées. Ce résultat mettait en évidence un risque de discrimination lié aux caractéristiques linguistiques des auteurs, sans permettre pour autant de généraliser ce taux à tous les détecteurs contemporains.

Il serait cependant incorrect de s’en tenir à ces premières études pour affirmer que les logiciels actuels seraient uniformément inefficaces. Les systèmes ont considérablement évolué. Une recherche de Brian Jabarian et Alex Imas, publiée en 2025 sous le titre Artificial Writing and Automated Detection, observe notamment de très bonnes performances de Pangram sur plusieurs corpus expérimentaux. Plus récemment, Marijke Van Vlasselaer, Filip Van Droogenbroeck et Bram Spruyt ont publié, en juin 2026, une étude comparant quatre détecteurs sur 160 documents dont l’origine était connue. Pangram y présente les meilleurs résultats, tandis que les textes entièrement humains sont correctement identifiés par l’ensemble des systèmes examinés.

Ces résultats doivent être reconnus, précisément parce qu’ils permettent de déplacer la critique sur un terrain plus rigoureux. Les performances dépendent des corpus étudiés, des méthodes employées et des conditions concrètes d’utilisation. Elles peuvent être excellentes dans certains contextes sans autoriser une conclusion définitive sur chaque document particulier. Les auteurs de l’étude de 2026 recommandent d’ailleurs de ne pas utiliser les résultats de détection comme preuves uniques dans les décisions susceptibles d’entraîner des sanctions.

La question décisive demeure donc entière, même dans l’hypothèse d’une classification techniquement très fiable.

3. Détecter une formulation ne permet pas d’attribuer une pensée

Imaginons qu’un logiciel puisse établir avec une exactitude parfaite qu’une partie des phrases d’un article a été produite ou reformulée par un modèle de langage. Que saurions-nous alors de son auteur ? Nous pourrions identifier une intervention technique dans la rédaction, mais nous ignorerions encore l’origine des problèmes traités, la construction des raisonnements et les opérations de sélection qui ont conduit à retenir les propositions publiées.

Cette difficulté repose sur une distinction fondamentale entre la provenance linguistique d’un texte et sa genèse intellectuelle. Un auteur peut concevoir une démonstration, en déterminer les étapes, réunir les références nécessaires et demander ensuite à un correcteur, humain ou artificiel, d’en améliorer l’expression. À l’inverse, il peut solliciter la production intégrale d’une analyse sur une question qu’il ne maîtrise pas. Dans les deux situations, certaines formulations peuvent présenter des caractéristiques statistiques comparables, alors que les activités intellectuelles effectivement accomplies sont profondément différentes.

Les détecteurs peuvent parfois distinguer un texte entièrement généré d’un texte seulement assisté. Mais cette classification demeure insuffisante pour reconstituer la contribution conceptuelle de chacun. La frontière entre assistance rédactionnelle et délégation intellectuelle dépend de la nature des opérations réalisées, de leur place dans le processus de recherche et de la capacité de l’auteur à en assumer les résultats.

Il faut ajouter qu’un texte intégralement humain n’est pas nécessairement plus rigoureux qu’un texte dont la rédaction a bénéficié d’une assistance artificielle. Les erreurs de raisonnement, les références inexactes et les démonstrations inconsistantes appartiennent depuis toujours à la production intellectuelle humaine. La validité d’une proposition ne dépend pas de l’instrument employé pour la formuler. Elle exige un examen des arguments et des éléments susceptibles de les établir.

Nous disposons ainsi de trois questions distinctes, auxquelles il serait méthodologiquement incorrect de prétendre répondre au moyen d’une seule opération statistique : quelle technique est intervenue dans la production des formulations ? Qui a effectivement élaboré les raisonnements ? Quelle est la valeur intellectuelle du résultat ? Les confondre revient à attribuer à un instrument de classification une compétence qui ne relève pas de son objet.

4. La détection comme nouvelle pratique de disqualification

Cette confusion prend une dimension particulière lorsque les résultats sont utilisés publiquement pour discréditer un auteur. Dans une controverse intellectuelle ordinaire, celui qui conteste une analyse doit pouvoir identifier les propositions qu’il estime erronées et expliquer les raisons de son désaccord. La dénonciation fondée sur un détecteur modifie cette relation. Elle déplace l’attention vers les conditions supposées de rédaction et permet de mettre en cause la légitimité de celui qui écrit, indépendamment de la pertinence de ses arguments.

Le procédé devient particulièrement commode lorsqu’il est appliqué à des auteurs dont les positions dérangent. Une démonstration complexe peut être publiquement disqualifiée sans qu’aucun de ses éléments constitutifs ait été examiné. Le soupçon se substitue alors à la réfutation. Il serait certes possible de recourir légitimement à ces outils dans une enquête portant sur des pratiques de rédaction interdites par un règlement clairement établi. Mais leur emploi comme instruments de déconsidération publique relève d’une tout autre logique.

Pangram recommande d’ailleurs lui-même aux enseignants de discuter avec les étudiants concernés, d’examiner les versions antérieures et de tenir compte des usages autorisés de l’assistance artificielle. Cette prudence contraste avec la manière dont certains utilisateurs présentent ses résultats comme des verdicts définitifs.

Il faut également interroger le modèle économique de ces entreprises, qui prospèrent sur une demande sociale de détection dont les ressorts ne sont pas toujours intellectuellement désintéressés. Pangram commercialise un instrument de classification statistique dont l’autorité apparente peut satisfaire le besoin de déceler l’imposture, parfois aussi les frustrations ou les jalousies de ceux qui cherchent moins à comprendre une œuvre qu’à discréditer son auteur. Nous retrouvons ici une forme de positivisme assez élémentaire, qui consiste à prêter à un résultat quantifié une portée explicative excédant largement ce qu’il mesure réellement. Or, même parfaitement fiable dans son domaine, un détecteur ne saurait établir la valeur intellectuelle d’un raisonnement.

Cette critique ne doit cependant pas conduire à négliger les problèmes propres à la création littéraire. La controverse entourant C’était ça ou mourir, de Thélyson Orélien, rappelle combien la délégation de l’écriture à une machine peut affecter la nature même du travail romanesque, lorsque la singularité stylistique participe directement de l’œuvre. C’est précisément pourquoi j’ai tenu, dès le début de cet article, à distinguer la création littéraire du travail philosophique et scientifique : dans ces derniers, l’originalité se mesure principalement à la construction des problèmes et des concepts, dont une assistance rédactionnelle peut améliorer l’expression sans en constituer nécessairement l’origine.

La question de l’intégrité intellectuelle mérite mieux qu’une telle réduction. Elle suppose de pouvoir rendre compte de son travail, d’identifier les contributions qui ont participé à son élaboration et de répondre des propositions que l’on publie. Ces exigences demeurent pleinement valables à l’âge de l’intelligence artificielle. Leur application demande cependant que nous retrouvions une conception rigoureuse de l’auteur, dont la responsabilité ne saurait être confondue avec l’origine matérielle de chacune de ses phrases. C’est précisément cette difficulté que les travaux de Roland Barthes et de Michel Foucault permettent de reprendre, à partir d’une histoire philosophique de la fonction d’auteur.

VII. Qu’est-ce qu’un auteur ? Barthes, Foucault et la fiction de l’écrivain absolument autonome

1. La mort de l’auteur ou la critique d’une souveraineté imaginaire

Les controverses contemporaines sur l’intelligence artificielle conduisent à retrouver une interrogation philosophique bien antérieure à son apparition : qu’est-ce qui permet d’attribuer une œuvre à un auteur et que signifie exactement cette attribution ? La réponse paraît généralement évidente lorsqu’on considère l’écriture comme l’expression d’une individualité singulière, dont les intentions précéderaient immédiatement leur transcription. Pourtant, cette représentation a fait l’objet de critiques importantes au cours du XX^e siècle, particulièrement dans les travaux de Roland Barthes et de Michel Foucault. Leur intérêt réside précisément dans la possibilité de penser l’auteur à partir des conditions historiques et linguistiques de la production des textes.

Dans « La mort de l’auteur », publié d’abord en anglais en 1967, puis en français en 1968, Roland Barthes entreprend de remettre en cause la place centrale accordée à l’auteur dans l’interprétation littéraire. Sa critique vise notamment la tradition qui recherche dans la biographie ou les intentions de l’écrivain l’explication ultime de son œuvre. En contestant cette autorité, Barthes entend rendre au texte sa pluralité et reconnaître que sa signification excède nécessairement la conscience individuelle de celui qui l’a produit. L’écriture mobilise une langue et des ressources symboliques historiquement constituées, dont aucun individu ne peut se prétendre l’origine absolue.

Cette analyse repose sur une intuition particulièrement féconde. Un auteur n’invente jamais seul les catégories qui rendent sa pensée possible. Il travaille à partir de connaissances antérieures, de formes linguistiques héritées et de problèmes historiquement constitués. Même lorsqu’il développe une proposition originale, celle-ci appartient à un ensemble de rapports intellectuels dont elle ne peut être entièrement séparée. Le caractère personnel d’une œuvre ne suppose donc aucune création à partir du néant. Il résulte d’une appropriation singulière de matériaux qui possèdent déjà leur propre histoire.

La limite de cette perspective apparaît cependant lorsqu’on cherche à l’étendre directement à la question de la responsabilité intellectuelle. L’effacement de l’auteur comme principe souverain d’interprétation ne signifie pas que tous les textes se valent, ni que leurs producteurs seraient indifférents. La connaissance des conditions dans lesquelles une œuvre a été élaborée demeure pertinente pour apprécier certains de ses aspects. Surtout, celui qui publie une démonstration philosophique engage sa responsabilité dans les propositions qu’il soutient. La critique de l’intention souveraine ne saurait donc entraîner la disparition de toute attribution intellectuelle.

2. L’evolution de la fonction d’auteur

Michel Foucault reprend cette question dans sa conférence « Qu’est-ce qu’un auteur ? », prononcée devant la Société française de philosophie le 22 février 1969. Son analyse permet de préciser ce que la critique barthésienne laissait relativement indéterminé. Foucault propose d’examiner la fonction remplie par l’auteur dans l’organisation des discours, en montrant que son nom possède des propriétés qui dépassent celles d’une simple désignation individuelle.

Un nom d’auteur permet notamment de regrouper certains textes, d’établir entre eux des rapports et de leur attribuer un statut particulier. Il participe à des opérations de classement et de reconnaissance dont les modalités varient suivant les époques et les domaines de savoir. Foucault rappelle ainsi que les conditions d’attribution des discours scientifiques et littéraires se sont historiquement transformées. L’importance accordée au nom de leur producteur ne constitue donc pas une propriété naturelle et intemporelle de toute production écrite.

Cette approche présente un intérêt considérable pour comprendre les accusations actuelles. Lorsque je signe un article, mon nom ne désigne pas seulement l’individu qui en aurait matériellement composé chacune des phrases. Il permet également de situer ce texte dans un ensemble de recherches, d’identifier les problèmes auxquels il se rattache et de comprendre les rapports qu’il entretient avec mes publications antérieures. L’attribution d’un texte engage ainsi une continuité intellectuelle dont la réalité dépasse les seules opérations rédactionnelles.

Foucault distingue également certaines figures particulières, qu’il désigne comme des « fondateurs de discursivité ». Marx et Freud occupent à cet égard une place spécifique, puisque leurs œuvres ont rendu possibles de nouveaux ensembles de discours, susceptibles de prolongements et de transformations. Cette proposition montre que la fonction d’auteur peut déborder largement la production individuelle d’un corpus pour intervenir dans la constitution historique d’un champ de pensée.

Il serait néanmoins excessif d’utiliser Foucault pour conclure que la question de l’attribution serait devenue insignifiante. Son analyse cherche précisément à comprendre les conditions dans lesquelles cette attribution fonctionne. Elle fournit ainsi des instruments pour distinguer l’individu empirique, le processus matériel de rédaction et la place occupée par une œuvre dans l’organisation des discours.

3. La singularité d’une œuvre se construit dans l’appropriation de ses médiations

Ces analyses permettent de dépasser une représentation encore largement répandue de la création intellectuelle, selon laquelle l’originalité d’un auteur dépendrait de son indépendance absolue à l’égard de toute contribution extérieure. Une telle indépendance n’a jamais existé. La formation d’une pensée suppose des apprentissages, des confrontations et une appropriation progressive de connaissances collectivement produites. L’histoire de la philosophie témoigne précisément de cette continuité, dans laquelle chaque œuvre importante reprend des problèmes antérieurs pour leur apporter une détermination nouvelle.

L’originalité doit donc être recherchée dans la manière dont un auteur transforme les matériaux dont il dispose. Elle apparaît lorsqu’une analyse permet de rendre intelligible un problème jusque-là insuffisamment formulé ou lorsqu’une construction conceptuelle produit des possibilités nouvelles de compréhension. Ce travail engage nécessairement une activité individuelle, mais celle-ci se développe à travers des médiations qui lui sont historiquement antérieures.

Cette conception rejoint l’approche que je défends dans mes propres recherches. La formation d’un sujet capable d’agir ne suppose pas son indépendance à l’égard de toute détermination extérieure. Elle repose au contraire sur la possibilité de s’approprier les conditions de son activité, afin d’en déterminer progressivement les orientations. L’autonomie se construit dans un rapport historiquement médiatisé au monde, à travers lequel l’individu acquiert les moyens de poursuivre des fins dont il peut répondre.

Appliquée à l’écriture, cette perspective conduit à considérer l’auteur comme celui qui assume la direction intellectuelle de son travail et parvient à en maîtriser les médiations. Le recours à un correcteur ou à un modèle de langage ne suffit pas à modifier cette responsabilité. En revanche, lorsque la délégation s’étend jusqu’à l’élaboration des problèmes et des raisonnements que le signataire n’est plus capable de comprendre, la question de l’attribution devient effectivement problématique. Mais j’ai déjà traité ce sujet précédemment.

La distinction possède une importance particulière, car l’intelligence artificielle peut participer à des opérations très différentes. Une correction grammaticale n’engage pas la même contribution qu’une proposition théorique originale. La production d’un plan peut également résulter d’une simple réorganisation de matériaux déjà élaborés ou introduire des orientations intellectuelles auxquelles l’utilisateur n’avait pas songé. L’évaluation de ces interventions exige donc une connaissance du processus de travail, que la seule analyse du texte achevé ne permet pas de reconstituer.

4. Réhabiliter la responsabilité intellectuelle sans restaurer le mythe de l’auteur solitaire

La critique de l’auteur souverain ne doit finalement pas conduire à l’effacement de celui qui répond de son œuvre. Cette responsabilité possède une dimension épistémique décisive. Lorsqu’un philosophe publie une analyse, il doit pouvoir expliquer les raisons qui justifient ses propositions, reconnaître les difficultés qu’elles soulèvent et les reprendre lorsque des objections pertinentes lui sont opposées. La signature constitue à cet égard un engagement intellectuel qui ne dépend pas exclusivement des modalités de rédaction.

Cela suppose également de reconnaître les contributions extérieures lorsqu’elles interviennent substantiellement dans la production du travail. La responsabilité d’un auteur ne lui confère aucun droit d’appropriation indifférenciée sur les recherches d’autrui. Mais cette exigence ne saurait être confondue avec l’obligation de rédiger personnellement chaque phrase sans bénéficier d’aucune assistance. Les opérations de correction et de préparation éditoriale ont toujours participé à la production des œuvres sans que leur existence entraîne nécessairement une modification de leur attribution.

Les modèles de langage conduisent aujourd’hui à rendre cette distinction plus explicite. Leur développement oblige à examiner avec précision ce que signifie produire une œuvre, en évitant d’identifier mécaniquement son auteur à l’origine matérielle de ses formulations. Il nous appartient surtout de déterminer les compétences et les responsabilités qui demeurent décisives dans les différentes formes de production intellectuelle.

Cette dernière difficulté nous conduit à considérer la diversité des activités d’écriture. La rédaction d’un roman, celle d’une thèse de doctorat et celle d’un essai philosophique n’engagent pas exactement les mêmes rapports entre le travail formel et l’élaboration intellectuelle. L’importance accordée à la singularité stylistique dépend également de la nature de l’œuvre et des fins qu’elle poursuit. La discussion sur l’intelligence artificielle ne pourra donc progresser qu’à condition de restituer cette diversité, au lieu de soumettre toutes les productions écrites à une conception indifférenciée de l’authenticité.

VIII. Écrire un roman, une thèse ou un essai : des activités dont les exigences doivent être distinguées

1. La création littéraire et la singularité de l’écriture

La réflexion sur l’utilisation de l’intelligence artificielle rencontre une difficulté supplémentaire lorsqu’elle tend à considérer toutes les productions écrites comme des activités de même nature. Un roman, une recherche universitaire ou un essai philosophique supposent des opérations intellectuelles qui peuvent présenter certaines ressemblances, mais leurs finalités ne se confondent pas. La place occupée par la formulation, les critères permettant d’apprécier une œuvre et les formes légitimes de collaboration varient suivant le travail entrepris. Cette diversité rend particulièrement discutable toute condamnation générale de l’assistance artificielle qui prétendrait s’appliquer indistinctement à l’ensemble de l’écriture.

Dans le domaine littéraire, la singularité de la langue constitue souvent une dimension essentielle de l’œuvre. L’écriture d’un roman ne consiste pas simplement à communiquer une histoire dont les événements auraient été préalablement déterminés. La construction des phrases, le rythme du récit et les choix narratifs participent directement à l’expérience proposée au lecteur. Le travail de la langue devient alors inséparable de l’élaboration du contenu. Il suffit de considérer les différences entre les œuvres de Céline, de Proust ou de Claude Simon pour comprendre combien une transformation de leur écriture modifierait profondément ce qui constitue leur intérêt littéraire.

Cette observation rejoint les analyses développées par Roland Barthes dans Le Degré zéro de l’écriture (1953). L’écriture y apparaît comme une réalité historiquement située, à travers laquelle l’écrivain entretient un rapport particulier avec la langue et les formes littéraires héritées. La singularité stylistique possède ainsi une portée qui dépasse la recherche d’une expression élégante. Elle participe de la manière dont une œuvre prend place dans une histoire des formes.

Cela ne signifie évidemment pas qu’un romancier devrait s’interdire tout recours à l’intelligence artificielle. Un modèle peut être utilisé pour des corrections grammaticales ou des recherches documentaires sans intervenir substantiellement dans l’élaboration littéraire. Mais lorsque l’assistance conduit à produire des passages entiers dont l’auteur ne maîtrise plus véritablement les choix d’écriture, la nature de sa contribution devient plus difficile à établir. Une telle délégation peut affecter précisément ce qui constitue l’objet propre du travail littéraire.

La question mérite donc d’être posée à partir des caractéristiques de chaque œuvre. Un roman dont l’intérêt principal repose sur la singularité de son écriture n’engage pas les mêmes exigences qu’un récit dont la construction narrative ou l’enquête historique occupe une place prépondérante. L’utilisation des modèles génératifs peut ainsi recevoir des appréciations différentes selon la part du travail effectivement déléguée et la fonction remplie par cette intervention.

2. L’essai philosophique et la primauté du travail conceptuel

Dans le cas d’un essai philosophique, les exigences se présentent différemment. La qualité de l’écriture conserve une importance incontestable, puisqu’elle conditionne l’intelligibilité des raisonnements. Mais la valeur principale du travail dépend de la pertinence des problèmes soulevés, de la cohérence des démonstrations et de la fécondité des distinctions conceptuelles produites. Une formulation particulièrement élégante ne saurait compenser l’insuffisance d’un argument, tandis qu’un raisonnement difficile peut conserver une véritable portée philosophique lorsque sa construction permet d’établir quelque chose de nouveau.

Cette différence explique mon propre rapport à l’écriture. Lorsque je travaille je cherche d’abord à établir certaines propositions à partir desquelles les phénomènes étudiés deviennent davantage intelligibles. La rédaction représente une dimension nécessaire de cette entreprise, mais je ne considère pas l’originalité littéraire comme son principal critère de réussite. Je préfère une formulation relativement ordinaire qui permette de restituer correctement une distinction philosophique à une phrase plus recherchée dont l’élégance masquerait une imprécision.

Il serait néanmoins excessif de considérer que la pensée pourrait être entièrement séparée de sa formulation. L’élaboration conceptuelle suppose elle-même un travail sur la langue, particulièrement lorsqu’il s’agit de définir des catégories nouvelles ou de reprendre des notions dont les significations ont été historiquement transformées. Certaines distinctions n’apparaissent pleinement qu’au cours de la rédaction, lorsque l’effort d’expression oblige à résoudre une difficulté demeurée jusque-là implicite. L’écriture participe ainsi à la formation de la pensée qu’elle permet de communiquer et c’est bien pourquoi il n’a jamais été question de déléguer entièrement à une IA le travail d’écriture. Mais pas plus qu’il n’y a de sens à s’en passer pour les raisons préalablement exposées.

C’est précisément pourquoi l’utilisation de l’intelligence artificielle suppose une vigilance particulière dans le travail philosophique. Un modèle peut faciliter l’exposition d’un raisonnement, mais également modifier des rapports conceptuels sous couvert d’amélioration stylistique. La responsabilité de l’auteur consiste à préserver les déterminations nécessaires à sa démonstration et à apprécier les conséquences des modifications proposées. La pertinence d’une correction dépend alors de sa fidélité au mouvement intellectuel qu’elle est censée rendre intelligible.

3. La recherche universitaire et les exigences de l’intégrité scientifique

Le problème se présente encore autrement dans le cadre universitaire, particulièrement lorsqu’un travail doit permettre d’évaluer des compétences ou de produire des connaissances nouvelles. Une thèse de doctorat engage son auteur dans une activité dont les exigences dépassent largement la présentation d’un manuscrit correctement rédigé. Elle suppose une connaissance approfondie d’un domaine de recherche, une maîtrise des méthodes employées et la capacité à justifier les résultats obtenus. La soutenance permet précisément d’éprouver une partie de ces compétences, en confrontant les propositions du candidat aux objections formulées par les membres du jury.

Dans ce contexte, l’utilisation de l’intelligence artificielle doit être appréciée en fonction de la nature des opérations réalisées et des règles applicables. Corriger des maladresses syntaxiques, rechercher des pistes bibliographiques ou solliciter une objection ne revient pas à faire produire une démonstration dont on serait incapable de rendre compte. La différence devient particulièrement importante lorsque le travail soumis vise à évaluer les capacités personnelles d’un étudiant. Une assistance autorisée dans la préparation d’un article scientifique peut parfaitement être interdite dans un exercice pédagogique dont l’objectif consiste précisément à vérifier la maîtrise autonome de certaines opérations.

Les recommandations du Committee on Publication Ethics (COPE), publiées en 2023, ainsi que celles du International Committee of Medical Journal Editors (ICMJE), actualisées en janvier 2026, fournissent des éléments intéressants pour penser cette question. Elles rappellent que les systèmes d’intelligence artificielle ne peuvent être reconnus comme auteurs scientifiques, puisqu’ils ne sont pas en mesure d’assumer la responsabilité de leurs productions. Elles exigent également que les chercheurs déclarent les usages pertinents de ces outils et demeurent responsables des informations publiées, notamment de l’exactitude des références et de l’absence de plagiat.

Ces exigences me paraissent fondées. La transparence permet d’apprécier les conditions dans lesquelles une recherche a été réalisée, à condition toutefois de ne pas confondre les différents niveaux d’assistance. La correction d’une erreur grammaticale ne présente pas la même portée qu’une intervention dans le traitement des données ou dans l’élaboration des conclusions. Une politique d’intégrité scientifique rigoureuse doit donc tenir compte de la nature des contributions plutôt que de réduire toute utilisation de l’IA à une catégorie indifférenciée.

4. Pour une appréciation du travail effectivement accompli

Nous pouvons désormais mieux comprendre les insuffisances d’une opposition générale entre écriture humaine et écriture artificielle. Celle-ci néglige les finalités particulières des productions concernées et les degrés très différents d’intervention que recouvre l’utilisation d’un même outil. Une correction orthographique, une reformulation stylistique ou une contribution à l’élaboration d’une hypothèse n’engagent pas la même délégation intellectuelle. Leur appréciation doit être rapportée aux compétences que l’activité prétend mobiliser et à la responsabilité assumée par celui qui présente le résultat.

Cela suppose également de reconnaître que l’auteur peut bénéficier d’une assistance importante sans que son travail perde pour autant son caractère personnel. Il peut, à l’inverse, produire matériellement un texte dont il ne maîtrise ni les présupposés ni les conclusions. L’authenticité d’une activité intellectuelle ne saurait donc être déterminée par le seul nombre de phrases rédigées sans assistance. Il aura fallu bien des développements pour parvenir à ce constat pourtant élémentaire… Mais c’est précisément ce qui révèle que le problème n’est pas seulement d’ordre méthodologique ou épistémologique. Il relève aussi d’une inquiétude plus profonde, nourrie d’affects, de frustrations et d’un sentiment de dépossession face à des transformations techniques que beaucoup subissent sans véritablement les comprendre. Cette réaction témoigne d’une forme d’inactualité, au sens d’une incapacité à saisir les possibilités et les contradictions propres au moment historique que nous traversons. Le paradoxe est d’autant plus remarquable que ceux qui redoutent aujourd’hui d’être remplacés par des machines ont souvent été préalablement formés à reproduire des procédures intellectuelles largement standardisées, au point de confondre la maîtrise des conventions avec l’exercice même de la pensée. Après avoir appris à fonctionner selon des normes qui tendaient déjà à mécaniser leur activité, ils risquent désormais de céder à la facilité des instruments qui les reproduisent. Dans les deux cas, la difficulté demeure celle de l’autonomie : conserver la maîtrise des moyens dont on dispose, plutôt que de laisser les procédures, anciennes ou nouvelles, déterminer les finalités de notre propre activité intellectuelle.

Je ne crains pas, personnellement d’être remplacé par une machine, car je sais la valeur ajoutée du travail très divers qui est le mien (et pas uniquement un travail de production théorique).

L’exigence décisive réside dans la capacité à rendre compte du travail accompli. Dans le domaine scientifique, elle suppose de pouvoir justifier les méthodes et les résultats. Dans l’essai philosophique, elle se manifeste par la maîtrise des concepts et la capacité à soutenir les raisonnements proposés. La création littéraire engage pour sa part une responsabilité particulière à l’égard des choix qui constituent l’œuvre.

Cette diversité conduit à déplacer le problème vers la compétence de celui qui utilise les modèles génératifs. La disponibilité d’un instrument capable de produire des textes sophistiqués ne garantit aucune maîtrise des connaissances auxquelles ceux-ci se rapportent. Elle peut favoriser le travail d’un auteur expérimenté, mais également permettre à un individu de présenter des analyses dont il serait incapable de défendre la moindre proposition. C’est à partir de cette différence qu’il faut désormais examiner les effets de l’intelligence artificielle sur la formation et sur la production intellectuelle contemporaine.

1. Avoir une intelligence artificielle ne donne pas une pensée : la différence entre l’assistance technique et la compétence intellectuelle
2. La disponibilité des connaissances ne garantit pas leur appropriation

L’une des conséquences les plus importantes de la démocratisation des modèles de langage tient à la possibilité, désormais offerte à presque chacun, de produire des textes présentant les caractéristiques formelles d’une véritable activité intellectuelle. Il est devenu relativement simple d’obtenir une dissertation correctement organisée, une synthèse de travaux scientifiques ou une analyse philosophique dont la rédaction paraît satisfaire aux conventions universitaires. Cette facilité suscite des inquiétudes compréhensibles, particulièrement dans les établissements d’enseignement, où les productions écrites constituent traditionnellement un moyen d’apprécier les connaissances acquises par les étudiants. Elle révèle cependant une difficulté plus générale, qui concerne la différence entre la disponibilité d’un savoir et sa véritable appropriation.

L’accès à une information ne signifie pas que celle-ci soit devenue une connaissance effectivement maîtrisée. On peut disposer d’une bibliothèque considérable sans avoir lu les ouvrages qu’elle contient, consulter une encyclopédie sans comprendre les notions qu’elle présente ou reproduire une démonstration sans être capable d’en justifier les étapes. L’intelligence artificielle prolonge cette situation en permettant de produire directement des énoncés qui prennent la forme d’un raisonnement abouti. L’apparence de compétence peut ainsi être obtenue sans que les opérations intellectuelles correspondantes aient nécessairement été accomplies.

Cette distinction est essentielle pour comprendre les effets réels de ces outils. Un étudiant qui demande à un modèle de produire une dissertation sur la dialectique hégélienne peut obtenir un texte convenablement rédigé, comportant plusieurs références et une progression argumentative apparemment cohérente. Rien ne garantit cependant qu’il possède une connaissance suffisante de Hegel pour apprécier les propositions avancées. Il peut parfaitement ignorer les difficultés relatives au statut de la contradiction ou à la détermination de la négativité, tout en présentant une composition qui mobilise correctement ces termes. La maîtrise du vocabulaire apparent d’une doctrine ne saurait être confondue avec la compréhension de ses opérations conceptuelles.

L’enseignement rencontre ici une difficulté réelle. Lorsque les exercices permettent d’évaluer davantage la conformité d’une production écrite que la compétence intellectuelle effectivement acquise, l’intelligence artificielle rend leurs limites particulièrement visibles. Le problème appelle donc une réflexion sur les pratiques pédagogiques et sur les modalités d’évaluation, plutôt qu’une simple multiplication des instruments de surveillance.

2. L’externalisation cognitive et le risque de désapprentissage

Les sciences cognitives ont depuis longtemps étudié les conséquences de l’utilisation d’instruments extérieurs pour accomplir certaines opérations mentales. Dans une étude publiée en 2011 dans Science, Betsy Sparrow, Jenny Liu et Daniel Wegner ont montré que l’anticipation d’un accès ultérieur à une information pouvait modifier les performances de mémorisation. Les participants retenaient moins bien certaines informations lorsqu’ils pensaient pouvoir les retrouver facilement, tout en mémorisant davantage les conditions permettant d’y accéder. Ces résultats éclairent les transformations associées à la disponibilité permanente de ressources documentaires, sans qu’on puisse en déduire mécaniquement les effets des modèles génératifs sur toutes les activités intellectuelles.

Evan Risko et Sam Gilbert ont proposé, dans « Cognitive Offloading » (Trends in Cognitive Sciences, 2016), une analyse plus générale de ces pratiques d’externalisation cognitive. Le recours à des dispositifs matériels permet de réduire les exigences mentales associées à certaines tâches, mais les conséquences de cette délégation dépendent des opérations concernées et des conditions dans lesquelles elle intervient. L’externalisation peut favoriser l’accomplissement d’activités complexes tout en modifiant les compétences effectivement mobilisées.

Ces travaux permettent de préciser le problème posé par l’intelligence artificielle. Un individu qui délègue systématiquement la résolution de difficultés qu’il devrait apprendre à surmonter risque de ne jamais acquérir les compétences correspondantes. Lorsqu’un étudiant demande directement la solution d’un problème, il peut obtenir un résultat satisfaisant sans avoir réalisé le travail nécessaire à sa compréhension. L’efficacité immédiate de l’outil entre alors en contradiction avec les exigences de la formation.

Cette difficulté varie néanmoins suivant le niveau de compétence de l’utilisateur. Celui qui maîtrise déjà une opération peut en déléguer certaines étapes sans nécessairement perdre la compréhension du travail accompli. Un chercheur expérimenté qui utilise un logiciel pour traiter des données ne se trouve pas dans la même situation qu’un étudiant qui recopie des résultats statistiques dont il ignore les conditions de production. Dans les deux cas, l’instrument peut être identique, mais son intégration à l’activité intellectuelle diffère profondément.

3. L’expérience préalable détermine largement la qualité de l’assistance

C’est précisément cette différence qui caractérise mon propre usage de l’intelligence artificielle. Lorsque je sollicite une reformulation, une objection ou une synthèse documentaire, je dispose déjà d’un ensemble de connaissances qui me permettent d’en apprécier la pertinence. Je peux identifier une référence inexacte, contester une interprétation philosophique ou refuser une proposition qui méconnaît les présupposés de mon raisonnement. Cette capacité résulte d’un apprentissage antérieur dont les modèles de langage ne constituent ni l’origine ni le substitut.

L’exemple du développement informatique permet d’éclairer cette distinction. Un programmeur expérimenté peut utiliser un assistant artificiel pour produire certaines portions de code, identifier des erreurs ou accélérer des opérations répétitives. La qualité de cette assistance dépend toutefois de sa capacité à comprendre l’architecture du programme, à vérifier les résultats et à anticiper les conséquences des modifications proposées. Un utilisateur dépourvu de connaissances techniques peut obtenir un programme fonctionnel dans certaines conditions, mais rencontrer rapidement des difficultés lorsqu’il doit en assurer la maintenance ou résoudre une anomalie complexe.

Le même problème se retrouve dans la recherche philosophique. La possibilité de produire rapidement une synthèse de Kant ne confère aucune maîtrise de la philosophie transcendantale. On peut obtenir une présentation correcte de la distinction entre phénomène et chose en soi tout en demeurant incapable de comprendre le problème auquel elle répond. À l’inverse, celui qui possède déjà une connaissance approfondie de ces questions peut utiliser les mêmes outils pour accélérer certaines opérations documentaires ou examiner plus rapidement des interprétations concurrentes.

Il serait donc incorrect de mesurer les effets intellectuels de l’intelligence artificielle à partir de sa seule puissance de production. La compétence de l’utilisateur demeure une variable essentielle. Celle-ci détermine la nature des tâches qui peuvent être utilement déléguées et la capacité à transformer les résultats obtenus en éléments d’un travail véritablement personnel.

4. La compétence intellectuelle doit pouvoir se manifester autrement que dans le texte achevé

Cette difficulté conduit à reconsidérer les critères à partir desquels nous évaluons habituellement les productions intellectuelles. Un texte parfaitement rédigé constitue un objet dont la qualité formelle peut être appréciée, mais il ne permet pas toujours d’établir les compétences effectivement possédées par celui qui le présente. Cette limite existait déjà avant l’apparition des modèles de langage, notamment dans les situations où un travail pouvait bénéficier d’une assistance extérieure importante. L’intelligence artificielle la rend simplement plus manifeste.

La capacité à exposer oralement une démonstration, à répondre aux objections et à reconstruire les étapes d’un raisonnement constitue alors un moyen particulièrement intéressant d’apprécier l’appropriation intellectuelle. Un étudiant qui présente une dissertation sur Marx doit pouvoir expliquer les rapports entre les catégories qu’il mobilise et les raisons pour lesquelles elles permettent d’établir certaines conclusions. Il devient rapidement difficile de maintenir l’apparence d’une maîtrise lorsqu’on est incapable de poursuivre la discussion au-delà des formulations apprises.

Cette exigence possède une portée plus générale pour les auteurs eux-mêmes. Une œuvre intellectuelle s’inscrit dans une histoire de recherches dont les orientations peuvent être confrontées aux publications antérieures, aux interventions publiques et aux discussions contradictoires. La continuité d’un travail permet ainsi d’en apprécier les transformations et de distinguer ce qui relève d’une véritable élaboration théorique de ce qui pourrait procéder d’une simple accumulation de textes.

Cela ne signifie pas que l’éloquence fournirait une preuve définitive de compétence. Certains chercheurs remarquables rencontrent des difficultés dans l’expression orale, tandis que d’excellents orateurs peuvent défendre des raisonnements médiocres. Mais la confrontation argumentée permet d’éprouver des capacités que la seule présentation d’un document ne suffit pas à établir.

L’enjeu éducatif est alors considérable. L’UNESCO, dans son Guide pour l’intelligence artificielle générative dans l’éducation et la recherche (2023), souligne notamment la nécessité de préserver l’acquisition des compétences fondamentales et de repenser les modalités d’évaluation face à des systèmes capables de produire des travaux écrits élaborés. Cette orientation paraît particulièrement pertinente : la démocratisation des instruments de production intellectuelle doit s’accompagner d’une exigence accrue concernant les connaissances réellement acquises.

La disponibilité de l’intelligence artificielle ne supprime donc aucunement la nécessité d’une formation exigeante. Elle rend au contraire plus décisive la capacité à comprendre, à critiquer et à orienter les productions auxquelles elle donne accès. Cette évolution pourrait favoriser une appréciation moins formelle des compétences intellectuelles, en contraignant les institutions à examiner ce que les individus savent véritablement faire de leurs connaissances.

Elle rencontre toutefois une résistance sociale qu’il serait regrettable de négliger. Car la possibilité de produire des textes conformes aux conventions académiques sans posséder les dispositions linguistiques traditionnellement valorisées contribue également à modifier les rapports de distinction qui organisent les milieux intellectuels. La démocratisation des moyens de rédaction peut ainsi fragiliser certains avantages culturels hérités, dont la maîtrise constituait auparavant un instrument de reconnaissance. Cette transformation permet de comprendre une partie des tensions qui traversent aujourd’hui les controverses sur l’authenticité de l’écriture.

1. Les producteurs de vide et les gardiens de la pureté : les deux impostures contemporaines
2. La démocratisation des compétences formelles et la crise des privilèges culturels

Les transformations contemporaines de l’écriture engagent une question sociale dont les conséquences dépassent largement l’utilisation des modèles de langage. L’intelligence artificielle contribue à rendre accessibles certaines compétences formelles dont la maîtrise constituait jusqu’alors un avantage distinctif, particulièrement dans les milieux scolaires, universitaires et éditoriaux. La capacité à produire un texte correctement orthographié, à respecter les conventions rédactionnelles ou à adopter les formulations attendues dans une dissertation supposait un apprentissage relativement long, dont les conditions demeuraient profondément inégales selon les milieux sociaux. Une partie de ces opérations peut désormais être accomplie avec une assistance technique immédiatement disponible.

Pierre Bourdieu avait notamment montré, dans « Les trois états du capital culturel » (1979), comment certaines dispositions acquises au cours de la socialisation pouvaient fonctionner comme un capital susceptible de produire des avantages scolaires et professionnels. Dans Ce que parler veut dire (1982), il examinait également les conditions sociales dans lesquelles certaines manières de s’exprimer acquièrent une valeur supérieure à d’autres. Ces analyses permettent de comprendre comment la maîtrise de la langue légitime participe aux mécanismes de distinction, même si elles n’épuisent aucunement la question de la formation des compétences intellectuelles.

Comme je l’avais déjà développé dans mon article L’orthographe contre la pensée ?, la correction linguistique devient parfois un indicateur simplifié de compétence générale. Elle présente l’avantage d’être immédiatement perceptible, alors que l’appréciation d’une démonstration suppose un effort de compréhension autrement plus important. Une syntaxe maîtrisée et une connaissance des usages académiques peuvent ainsi produire une présomption de sérieux dont la valeur intellectuelle demeure à établir. Cette confusion favorise ceux qui disposent déjà des dispositions socialement reconnues et contribue parfois à disqualifier des individus dont les capacités de raisonnement ne trouvent pas immédiatement à s’exprimer dans les formes attendues.

L’intelligence artificielle fragilise une partie de ces mécanismes en réduisant la rareté des compétences rédactionnelles. Un individu qui ne maîtrise pas parfaitement les conventions universitaires peut désormais présenter ses raisonnements dans une langue comparable à celle d’un auteur ayant consacré plusieurs années à leur acquisition. Il n’obtient ainsi aucune connaissance philosophique supplémentaire, mais il peut échapper à des formes de disqualification qui portaient davantage sur la présentation de ses idées que sur leur contenu. Cette transformation contribue à dissocier deux compétences que les institutions ont souvent eu tendance à confondre.

2. La compétence conceptuelle, véritable épreuve du travail philosophique

Cette évolution permet surtout de faire apparaître une distinction plus fondamentale, généralement négligée dans les controverses actuelles. La maîtrise de l’expression écrite, aussi utile soit-elle, ne saurait être confondue avec la capacité à élaborer des concepts. Cette dernière suppose un travail autrement plus spécifique, puisqu’elle exige de parvenir à identifier une difficulté théorique, à en reconstruire les déterminations et à produire les catégories permettant de la rendre intelligible. La connaissance de l’histoire de la philosophie constitue ici une condition importante, mais elle demeure insuffisante si elle ne débouche pas sur une véritable activité de conceptualisation.

C’est précisément dans cette perspective que Gilles Deleuze et Félix Guattari définissaient la philosophie comme une activité de création conceptuelle dans Qu’est-ce que la philosophie ? (1991). Leur proposition ne signifie évidemment pas que toute recherche philosophique devrait nécessairement inventer un vocabulaire nouveau. La création conceptuelle peut également procéder d’une transformation des rapports entre des catégories existantes, lorsque cette réorganisation permet d’éclairer un problème demeuré insuffisamment compris. L’originalité d’une pensée réside alors dans les déterminations nouvelles qu’elle parvient à établir et dans les conséquences théoriques qui en résultent.

C’est à cette exigence que j’ai toujours cherché à rapporter mon propre travail. Lorsque je développe et produis des concepts, comme c’est le cas dans la majeure partie de mes productions, il s’agit de répondre à des difficultés rencontrées au cours de recherches antérieures. Ces catégories trouvent leur justification dans les problèmes qu’elles permettent de poser et dans les articulations qu’elles rendent possibles. Leur pertinence demeure naturellement discutable, mais elle ne peut être appréciée qu’à partir de l’examen des raisonnements dont elles procèdent.

Or, c’est précisément ce niveau du travail intellectuel que les polémiques sur l’écriture artificielle tendent à ignorer. Un modèle peut produire des formulations élégantes autour de concepts dont je lui expose les déterminations. Il peut également suggérer des rapprochements ou des distinctions qui méritent d’être discutés. Mais cette capacité de combinaison ne démontre aucunement qu’il accomplisse le travail de problématisation historiquement situé dont ces concepts sont issus, ni qu’il puisse en assumer la responsabilité intellectuelle. La difficulté principale de mes recherches réside dans cette élaboration, bien davantage que dans la possibilité de présenter ensuite leurs résultats sous une forme rédactionnelle satisfaisante.

Cette contradiction apparaît plus nettement encore lorsqu’on compare le traitement réservé à l’écriture théorique avec les transformations que connaissent d’autres activités intellectuelles. Aujourd’hui, les programmeurs utilisent couramment des modèles capables de générer des portions entières de code, sans que cette pratique suffise à leur retirer leur qualité de développeurs. L’enquête Stack Overflow de 2025 indiquait d’ailleurs que 51 % des développeurs professionnels interrogés employaient quotidiennement des outils d’IA. En médecine, des radiologues peuvent s’appuyer sur des systèmes qui contribuent directement à l’interprétation des images : l’essai suédois MASAI a ainsi montré qu’une lecture des mammographies assistée par IA pouvait réduire de 44 % la charge de lecture tout en améliorant certains résultats du dépistage. Dans la recherche scientifique, AlphaFold a bouleversé l’étude des structures protéiques, au point que ses concepteurs ont été récompensés par le prix Nobel de chimie en 2024. Les mathématiques elles-mêmes connaissent une transformation comparable, avec le développement d’outils permettant de formaliser et de vérifier des démonstrations d’une complexité considérable. Dans ces différents domaines, le recours à la machine ne dispense évidemment pas de comprendre les résultats, d’en éprouver la validité et d’en assumer les conséquences. Mais il n’est pas considéré, par principe, comme une preuve d’imposture. L’histoire des techniques fournit d’ailleurs quantité de précédents : la calculatrice n’a pas supprimé les mathématiciens, les logiciels de conception assistée par ordinateur n’ont pas fait disparaître les ingénieurs, pas davantage que les tableurs n’ont retiré aux comptables la responsabilité de leurs analyses. Ces instruments ont transformé les opérations constitutives de leur travail, parfois jusqu’à rendre indispensables des procédures qui auraient auparavant exigé des efforts considérables. Pourquoi faudrait-il alors considérer que l’écriture philosophique devrait demeurer étrangère à cette évolution ? La différence tient peut-être à ce que la maîtrise des formes rédactionnelles y a longtemps constitué un capital symbolique particulièrement valorisé, permettant à certains de faire reconnaître leur compétence sans avoir toujours à démontrer leur capacité de conceptualisation. Dès lors que les conventions académiques deviennent largement reproductibles, leur possession perd une partie de son pouvoir distinctif. Une telle transformation peut susciter des résistances chez ceux dont la reconnaissance reposait principalement sur cette maîtrise. Il leur faudrait désormais justifier leur contribution par la qualité des problèmes qu’ils savent construire et des concepts qu’ils sont capables d’élaborer. L’ironie est considérable : alors que l’intelligence artificielle pourrait contribuer à libérer le travail théorique de certaines contraintes formelles, certains voudraient précisément faire de ces contraintes les dernières garanties de son authenticité. Comme si la pensée devait rester prisonnière des conventions rédactionnelles pour conserver sa légitimité, quand toutes les autres activités humaines ont historiquement progressé en transformant leurs propres moyens de production.

3. Lorsque la maîtrise des codes ne suffit plus à justifier une position sociale

C’est peut-être ici que se trouve l’une des raisons de l’hostilité suscitée par l’intelligence artificielle dans certains milieux intellectuels. Des individus ont pu construire une partie importante de leur reconnaissance sur la maîtrise des conventions rédactionnelles, sans nécessairement développer une pensée particulièrement originale. Lorsque ces conventions deviennent techniquement reproductibles, leur possession cesse progressivement de suffire à établir une supériorité intellectuelle. La question de la contribution effectivement apportée devient alors plus difficile à éluder.

Que reste-t-il d’une compétence dont l’essentiel consiste à produire une prose conforme aux attentes académiques, lorsque ces opérations peuvent être largement automatisées ? Quelle valeur intellectuelle demeure lorsqu’on soustrait à certaines publications leurs marques extérieures de sérieux ? Ces interrogations peuvent paraître désagréables, particulièrement dans des milieux où la reconnaissance repose largement sur des titres et sur la conformité à des procédures de sélection. Elles n’en demeurent pas moins nécessaires.

Il serait évidemment excessif d’en conclure que tous les détenteurs de compétences rédactionnelles bénéficieraient d’un privilège exclusivement hérité ou que leur maîtrise des conventions dissimulerait nécessairement une indigence intellectuelle. Ces compétences peuvent résulter d’un travail considérable et accompagner une véritable excellence théorique. Mais leur valeur sociale dépend également de leur rareté et des mécanismes institutionnels qui en organisent la reconnaissance. Leur automatisation partielle tend donc à déplacer les critères à partir desquels cette reconnaissance peut être justifiée.

La démocratisation des compétences formelles ne garantit toutefois aucune démocratisation spontanée de la pensée. Les individus déjà instruits disposent souvent des ressources nécessaires pour tirer un meilleur parti des nouveaux instruments. De nouvelles inégalités peuvent ainsi se constituer autour de leur utilisation. Mais cette situation rend d’autant plus nécessaire une formation intellectuelle exigeante, capable de développer les compétences conceptuelles que la seule production d’un texte ne permet pas d’attester.

4. La production industrielle de textes et l’absence de pensée

Une partie des critiques adressées à l’intelligence artificielle demeure donc parfaitement fondée. La multiplication de publications produites presque intégralement par des modèles de langage accompagne une dégradation réelle de certains espaces de discussion. Les plateformes numériques voient circuler des textes dont la rédaction présente toutes les caractéristiques d’une réflexion élaborée, alors que leur contenu repose sur des généralités répétées et des rapprochements superficiels.

Ces productions révèlent une forme particulière d’appauvrissement intellectuel. La facilité de génération permet de multiplier les interventions sans consacrer le temps nécessaire à l’étude des problèmes abordés. La quantité des publications peut ainsi devenir un substitut à leur approfondissement, particulièrement dans des environnements économiques où la visibilité dépend de la fréquence des contenus produits.

Mais cette situation ne saurait conduire à attribuer aux modèles de langage l’ensemble des insuffisances qu’ils permettent désormais de reproduire à grande échelle. Les discours convenus et les publications dont la sophistication linguistique dissimulait l’absence de réflexion existaient bien avant leur apparition. L’intelligence artificielle accélère leur production et révèle, par conséquent, combien certaines formes d’écriture savante pouvaient déjà fonctionner indépendamment d’un véritable travail conceptuel.

La critique doit donc porter sur la réalité de l’activité intellectuelle. Un texte dont l’auteur ne comprend pas les raisonnements demeure problématique, même lorsqu’il a été entièrement rédigé par un être humain. À l’inverse, une analyse rigoureuse ne perd pas sa valeur parce qu’une assistance artificielle a contribué à sa présentation.

5. Les nouveaux gardiens de l’authenticité et la nécessité d’une critique véritable

Face à cette prolifération, certains défenseurs autoproclamés de l’authenticité cherchent désormais à établir la légitimité d’un auteur à partir de l’absence supposée d’intervention artificielle. Le recours aux détecteurs devient ainsi une manière de reconstituer des frontières symboliques que l’évolution des moyens de rédaction contribue précisément à fragiliser.

Le mécanisme présente une continuité remarquable avec les formes de distinction précédemment évoquées. Lorsque l’orthographe et la maîtrise des conventions ne suffisent plus à départager les producteurs de textes, l’origine humaine des formulations peut devenir un nouveau critère de classement. Le détecteur prend alors le relais du correcteur orthographique comme instrument de disqualification, au risque de reproduire la même confusion entre les propriétés formelles d’un texte et la valeur intellectuelle de son contenu.

Cette évolution présente un avantage particulier pour ceux qui ne souhaitent pas véritablement entrer dans la discussion. Contester un concept exige d’en comprendre les déterminations et d’examiner les conséquences théoriques de son emploi. Réfuter un raisonnement suppose d’en reconstruire la progression et d’identifier les propositions qui ne résistent pas à l’analyse. Déclarer qu’un texte a été rédigé par intelligence artificielle permet de se dispenser de ce travail, tout en donnant à la dénonciation l’apparence d’une vérification objective.

Nous retrouvons ainsi deux tendances qui peuvent contribuer à une même dégradation de la vie intellectuelle. D’un côté, la production automatisée permet de multiplier des textes dépourvus de véritable élaboration. De l’autre, certains prétendent répondre à cette prolifération en érigeant des critères formels en instruments de jugement. Dans les deux situations, l’examen des raisonnements devient secondaire.

La transformation actuelle devrait pourtant conduire à une exigence contraire. Puisque la maîtrise apparente des conventions rédactionnelles ne suffit plus à établir l’existence d’une compétence intellectuelle, il devient nécessaire d’apprécier les travaux à partir de leur contenu effectif. La capacité à produire des concepts pertinents, à justifier leurs déterminations et à soutenir les conséquences d’une démonstration constitue alors un critère autrement plus sérieux que la conformité d’un texte aux habitudes stylistiques d’une époque.

C’est finalement ce déplacement qui me paraît le plus important. L’intelligence artificielle peut démocratiser certaines conditions formelles de l’expression, sans pour autant produire les compétences intellectuelles nécessaires à une pensée autonome. Elle rend ainsi plus visible une différence que nos institutions avaient parfois contribué à obscurcir : savoir écrire correctement ne signifie pas nécessairement savoir penser, et savoir penser ne suppose pas de réaliser personnellement toutes les opérations matérielles qui permettent de publier ses raisonnements. Il serait regrettable que cette transformation, au lieu de nous conduire à une évaluation plus exigeante du travail intellectuel, débouche sur une nouvelle police de l’écriture chargée de préserver les anciennes apparences de la compétence.

Conclusion : Je ne demande pas qu’on me croie sur parole. Je demande qu’on lise ce que j’écris.

L’intelligence artificielle est entrée dans mon travail comme un instrument supplémentaire, dont l’utilisation m’a permis de transformer considérablement les conditions matérielles de mon activité intellectuelle. Je continue à lire, à rechercher, à construire des raisonnements et à élaborer des problèmes dont une grande partie s’inscrit dans la continuité de travaux engagés bien avant l’apparition des modèles génératifs. La correction de mes manuscrits et la préparation de mes publications sont devenues plus rapides, tandis que les possibilités de confrontation et de révision se sont élargies. Je ne vois aucune raison de dissimuler cette évolution, encore moins de considérer qu’elle diminuerait nécessairement la valeur des textes qui en résultent… contrairement aux marxologues dogmatiques qui ne sont pas à une contradiction près à ce sujet, d’ailleurs.

La question dépasse cependant largement mon expérience personnelle. Nous assistons à une transformation des conditions de production du travail intellectuel, dont les conséquences concernent aussi bien les pratiques individuelles que les institutions chargées de former et de reconnaître les compétences. Certaines opérations longtemps associées à une maîtrise particulière de l’écriture peuvent désormais être partiellement automatisées, ce qui modifie les rapports entre les connaissances effectivement possédées et les formes dans lesquelles elles sont présentées. Cette évolution rend plus difficile l’assimilation traditionnelle entre conformité rédactionnelle et compétence intellectuelle. Elle oblige également à examiner les conditions sociales dans lesquelles certaines aptitudes avaient acquis une valeur distinctive, indépendamment parfois de leur contribution réelle à la production des connaissances.

Les inquiétudes suscitées par ces transformations ne sont pas toutes infondées. La possibilité de produire rapidement des textes dont on ne maîtrise pas le contenu constitue une difficulté sérieuse, particulièrement lorsque les institutions éducatives continuent à évaluer les compétences à partir d’exercices qui peuvent être largement délégués. Le développement de productions artificielles répétitives et intellectuellement pauvres participe également d’une dégradation des espaces de discussion, accentuée par les mécanismes économiques qui favorisent la multiplication des contenus. Mais ces problèmes ne trouveront aucune solution satisfaisante dans la seule recherche d’une origine humaine des formulations. Une production entièrement humaine peut être médiocre, tandis qu’un texte ayant bénéficié d’une assistance artificielle peut contenir une contribution intellectuelle réelle.

Il faudra donc apprendre à mieux examiner les travaux et à interroger leurs auteurs, en privilégiant la maîtrise des connaissances, la cohérence des démonstrations et la capacité à répondre aux objections. Ces exigences demandent davantage d’efforts que la consultation d’un logiciel de détection. Elles supposent également d’accepter que les formes historiquement reconnues de la compétence ne correspondent pas toujours à sa réalité. Dans un contexte où les instruments techniques rendent certaines conventions rédactionnelles plus facilement accessibles, cette exigence pourrait contribuer à déplacer les critères de reconnaissance vers ce qui constitue effectivement l’intérêt d’une production intellectuelle.

L’enjeu philosophique me paraît toutefois plus profond. L’autonomie d’un individu ne se mesure pas à son indépendance absolue à l’égard des instruments qu’il utilise. Une telle indépendance n’a jamais existé dans l’histoire des activités humaines. Elle réside dans sa capacité à s’approprier les moyens de son action, à en comprendre suffisamment les déterminations et à poursuivre des fins dont il peut assumer la responsabilité. L’intelligence artificielle peut contribuer à développer cette autonomie lorsqu’elle permet d’accroître les capacités d’un sujet qui demeure maître de son travail. Elle peut également favoriser de nouvelles dépendances lorsque celui-ci délègue progressivement jusqu’aux opérations nécessaires à l’exercice de son propre jugement. La différence dépend des conditions concrètes dans lesquelles les techniques sont intégrées aux pratiques humaines.

C’est pourquoi je continuerai à utiliser les instruments qui me paraîtront utiles à mon travail, tout en conservant les exigences intellectuelles auxquelles j’ai toujours cherché à soumettre mes recherches. Si une formulation est mauvaise, elle doit pouvoir être corrigée. Si une référence est inexacte, il faut le montrer. Si un raisonnement repose sur des présupposés contestables, je souhaite que ceux-ci soient identifiés et discutés. Je ne réclame aucune indulgence particulière au motif que mes textes seraient personnels, pas davantage qu’une quelconque immunité parce qu’ils auraient bénéficié d’une assistance technique. La critique demeure indispensable, à condition qu’elle porte sur quelque chose qui mérite effectivement d’être discuté.

J’ai commencé à écrire bien avant que l’intelligence artificielle puisse intervenir dans mes publications. Certains doutaient alors déjà que je sois l’auteur de mes livres. Les instruments de suspicion ont changé, mais leur succession ne saurait constituer une réponse aux questions philosophiques que je continue de travailler. Quiconque souhaite apprécier la cohérence de cette recherche dispose de plusieurs années de publications, de conférences et de travaux universitaires dont les raisonnements peuvent être examinés. Il lui appartient d’en montrer les limites, s’il estime qu’elles existent.

Je ne demande donc pas qu’on me croie sur parole. Je demande simplement qu’on lise ce que j’écris, qu’on en comprenne les propositions et qu’on prenne la peine de les discuter. Il me semble qu’une telle exigence devrait constituer le commencement ordinaire de toute vie intellectuelle digne de ce nom…Mais je n’y crois absolument pas et c’est bien pourquoi je ne me vois pas donner des gages supplémentaires et m’excuser auprès de ceux qui ne donneront jamais le gage de rien, ni du travail, ni du sérieux, ni de l’intelligence. Alors, j’écris pour rendre compte de ce que je construis, à destination de ceux qui le méritent et je laisse aboyer les chiens.

La rédaction de cet article constitue d’ailleurs une illustration assez concrète de ce que je viens de développer. Elle aura nécessité plusieurs dizaines d’heures de travail pour ne pas dire centaines, consacrées à l’élaboration d’un plan, à la définition des problèmes que je souhaitais traiter et à la confrontation avec une opinion devenue presque commune, selon laquelle le recours à l’intelligence artificielle suffirait à établir l’imposture intellectuelle de celui qui écrit. Il aura fallu construire une argumentation, reprendre certaines distinctions conceptuelles, mobiliser des références et organiser l’ensemble de manière cohérente, en passant par plusieurs étapes de rédaction préliminaire avant de recourir à l’IA pour des corrections orthographiques, syntaxiques ou pour améliorer certaines transitions ou rendre le tout plus fluide. Après quoi, le texte a encore été soumis à la correction et relecture par une personne humaine.

Et pourtant, cet article est loin d’être le travail le plus conséquent que j’aie eu à produire, aussi bien par son volume que par les exigences intellectuelles qu’il engage. Si certains considèrent qu’une telle activité ne constitue plus véritablement un travail au motif qu’elle bénéficie d’une assistance artificielle, je les invite à en tirer toutes les conséquences. Puisqu’il suffirait désormais de formuler quelques instructions à une machine pour produire des analyses de cette nature, pourquoi ne le font-ils pas eux-mêmes ? J’attends encore que ceux qui réduisent ainsi cette activité à l’utilisation d’un outil démontrent leur capacité à élaborer des travaux comparables, à en défendre les concepts et à poursuivre les raisonnements qu’ils auraient prétendument obtenus sans effort.

Je doute fort qu’un simple prompt leur permette d’y parvenir. Pour ma part, je continuerai à travailler avec les moyens techniques que notre époque met à notre disposition, en tâchant d’en conserver la maîtrise et d’en tirer le meilleur parti. L’essentiel demeure la valeur de ce que nous sommes capables de produire et de transmettre à ceux qui prennent encore la peine de lire, de comprendre et de penser.

 

L’AUTEUR