UNE CONTROVERSE LITTÉRAIRE, UN PROBLÈME DE PREUVE
Une controverse apparue le 21 septembre et devenue un véritable dossier littéraire les 23 et 24 septembre concerne le premier roman de l’écrivain haïtiano-québécois Thélyson Orélien, C’était ça ou mourir, déjà récompensé et sélectionné pour plusieurs prix dont le Goncourt. L’accusation surgit le jour même où l’auteur reçoit le prix Fnac du meilleur roman. Elle émane d’un compte X alors anonyme, intitulé « Balance ton Claude », référence explicite au chatbot d’Anthropic, qui affirme avoir soumis des passages au détecteur Pangram et conclut que le texte aurait été presque entièrement produit par une IA. L’auteur nie formellement cette accusation. Ses éditeurs Boréal et Grasset lui apportent leur soutien.
La contradiction est particulièrement intéressante du côté du Boréal. La maison d’édition affiche publiquement une politique extrêmement claire : elle refuse tout manuscrit qu’elle soupçonne d’avoir été écrit, même partiellement, au moyen d’une IA générative, considérant cet usage contraire à sa mission littéraire. Pourtant, elle avait d’abord affirmé conserver sa confiance dans le travail d’Orélien.
Le président de l’Académie Goncourt, Philippe Claudel, avait d’abord indiqué qu’aucune décision n’était prise concernant la présence du roman dans la sélection, et que l’Académie n’en tirerait les conséquences que si des « preuves irréfutables » d’une génération par IA apparaissaient d’ici le 6 octobre, date de publication de la liste resserrée. Il estimait parallèlement que le monde littéraire devrait vraisemblablement élaborer une charte permettant de distinguer création humaine et production artificielle.
Le dénouement institutionnel n’a pas attendu ces « preuves irréfutables ». Le 25 septembre, l’Académie Goncourt a retiré C’était ça ou mourir de sa sélection. Selon les informations publiées le même jour, cette décision intervient dans le contexte cumulé des accusations de plagiat et d’usage de l’intelligence artificielle. La sanction institutionnelle est donc intervenue avant que l’origine du texte n’ait été établie par une démonstration indépendante.
La nuance est ici le sujet lui-même. Le Monde a reproduit l’expérience sur plus de la moitié du roman et indique que Pangram classe une très grande partie du texte comme artificielle, tandis que plusieurs ouvrages de comparaison sont classés humains. Cela renforce l’interrogation, mais ne constitue toujours pas une preuve d’auteur. Pangram est lui-même un système opaque ; ses performances peuvent varier selon la langue et le type de texte ; l’auteur affirme travailler au roman depuis plusieurs années et annonce préparer avec ses éditeurs un dossier retraçant sa création.
La controverse s’est également nourrie d’analyses portant sur un corpus plus large. Emily Turrettini rapporte que Tuhin Chakrabarty, professeur d’informatique à Stony Brook University, a soumis l’intégralité du roman à Pangram, qui aurait estimé que 92 % du texte avait été généré par une IA. Kevin Bryan, professeur à l’Université de Toronto, aurait obtenu des scores de 100 % sur plusieurs extraits. Ces résultats renforcent l’ampleur du soupçon, mais ne modifient pas sa nature : ils demeurent des classifications produites par des détecteurs, non une reconstruction de la genèse du manuscrit.
Samuel Fitoussi affirme par ailleurs que Pangram aurait classé entre 90 % et 100 % les passages de C’était ça ou mourir, tandis que les autres romans de la sélection Goncourt auraient obtenu 0 %. Cette comparaison est spectaculaire, mais elle n’a pas, à notre connaissance, été rendue publique sous une forme permettant d’en vérifier directement le protocole, l’exhaustivité ni la reproductibilité. Ce que l’on peut établir, à ce stade, est donc l’existence de cette affirmation, non celle d’une démonstration comparative complète.
L’identité derrière « Balance ton Claude » n’est désormais plus entièrement inconnue. Le 25 septembre, Samuel Fitoussi a publiquement revendiqué sa participation au projet et précisé qu’il ne s’agissait pas d’une initiative solitaire, mais d’un projet collectif dont les autres membres demeurent à ce stade anonymes. Il défend cette démarche au nom de la protection de l’écriture humaine et des lecteurs. Emily Turrettini rapporte en outre que Fitoussi a reconnu auprès du Wall Street Journal être l’une des personnes derrière « Balance ton Claude » et qu’il a adressé au journaliste un message privé destiné à établir qu’il disposait bien d’un accès au compte. Cette levée partielle de l’anonymat ne résout toutefois pas la question probatoire : il n’existe toujours ni manuscrits successifs publiés permettant une reconstruction génétique du roman, ni métadonnées indépendantes, ni expertise littéraire ou informatique contradictoire suffisamment complète pour trancher l’accusation.
Dans La Presse, Chantal Guy rappelle que le roman a été accueilli chez Grasset par Olivier Nora avant son départ de la maison et souligne le contexte politique dans lequel paraît une œuvre qui humanise les migrants. Mais c’est surtout la mécanique du soupçon qu’elle met en évidence : « le poison du doute est bien installé ». Elle s’interroge alors sur la disposition des jurys littéraires à maintenir le roman dans leurs sélections au risque de voir leur propre réputation entraînée dans la controverse.
Anne-Emmanuelle Lejeune
Depuis, des accusations distinctes de plagiat ont également visé d’anciens textes de l’auteur. Elles doivent être examinées séparément : elles ne permettent pas, en elles-mêmes, d’établir l’origine humaine ou artificielle de C’était ça ou mourir.
L’une de ces accusations est d’une autre nature que le soupçon algorithmique : selon La Presse, la chronique « Ne mettons pas nos héros sur un piédestal », parue le 28 février 2013, serait le calque traduit d’un texte d’Andy Bautista, « Falling from pedestals », publié cinq jours plus tôt dans The Philippine Star. Un tel emprunt, s’il est avéré, se démontre par la confrontation directe des deux textes, là où un score de détecteur ne fait que mesurer une ressemblance. La distinction est décisive : le plagiat se démontre par confrontation directe des textes ; ici, l’origine artificielle n’est encore qu’inférée à partir d’indices.
Quelle que soit l’issue, les effets matériels précèdent déjà toute preuve concernant l’intelligence artificielle. Le Salon du livre de l’Estrie a retiré à Thélyson Orélien son titre d’invité d’honneur et annulé les activités auxquelles il devait participer, son directeur général précisant que cette décision reposait sur les allégations de plagiat et non sur celles d’intelligence artificielle. Les Éditions du Boréal ont parallèlement suspendu les activités promotionnelles entourant le roman tout en maintenant sa disponibilité et en soulignant qu’il leur était impossible, à ce stade, de confirmer ou d’infirmer les accusations relatives à l’IA.
QUI DOIT PROUVER QU’UN LIVRE EST HUMAIN ?
L’affaire Thélyson Orélien soulève ainsi une question plus vaste que celle de l’usage éventuel d’une intelligence artificielle dans un roman particulier : qui doit désormais apporter la preuve ?
Jusqu’ici, une accusation exigeait en principe des éléments permettant d’établir positivement un fait. Avec les détecteurs de textes générés par IA, un déplacement s’opère. Un système calcule une probabilité, cette probabilité devient publique, le soupçon se diffuse, puis l’auteur se trouve sommé de produire ses brouillons, ses versions successives, ses métadonnées ou tout autre élément susceptible d’attester qu’il a bien écrit ce qu’il affirme avoir écrit. Mais à l’ère du traitement de texte, qui conserve encore méthodiquement chaque état successif d’un manuscrit ?
Il faudrait ici retrouver quelque chose de l’esprit de la présomption d’innocence : avant qu’une accusation n’emporte des conséquences concrètes, celui qui accuse doit pouvoir produire davantage qu’un soupçon. Le principe n’est pas de protéger l’erreur ou la fraude, mais d’empêcher qu’une présomption suffise à condamner avant que les faits soient établis.
Le détecteur ne reconstitue pourtant pas la genèse du manuscrit. Il ne montre ni quand une phrase a été écrite, ni par qui, ni dans quelles conditions. Il classe un texte final selon les régularités qu’il a apprises à reconnaître. Dans le cas de Pangram, Le Monde rappelle que le système repose lui-même sur un réseau neuronal entraîné à distinguer des textes humains de textes artificiels. Ses critères exacts ne sont pas accessibles à l’observateur : son cofondateur le décrit comme une « boîte noire ». Le détecteur n’est par ailleurs entraîné que sur une partie des modèles existants et ses performances peuvent varier selon les langues.
Nous entrons ainsi dans une situation épistémologique singulière : un algorithme opaque peut produire le soupçon, tandis que l’humain auquel ce soupçon s’attache doit, lui, rendre transparente l’histoire de son écriture.
Le cas Orélien rend ce renversement particulièrement visible. L’écrivain affirme travailler à un dossier avec ses éditeurs afin d’établir la réalité de son processus de création. Reuters rapporte qu’il cherche ainsi à « prouver » ce qu’il affirme, tandis que Philippe Claudel, président de l’Académie Goncourt, avait alors indiqué qu’aucune décision ne serait envisagée sans « preuve irréfutable ». Interrogé par l’Agence France-Presse, l’auteur dénonce une « volonté » de le « faire taire » et annonce vouloir s’exprimer pleinement lorsque l’actualité se sera apaisée.
La prudence initialement affichée par le Goncourt reposait sur une distinction essentielle. Entre un indice statistique et une preuve d’auteur existe une différence de nature. Une probabilité produite par un classificateur peut justifier une investigation. Elle ne permet pas, à elle seule, de reconstruire l’acte d’écriture.
La question ne consiste donc plus seulement à savoir si les machines peuvent écrire comme les humains. Elle devient presque symétrique : comment les humains pourront-ils démontrer qu’ils ont écrit comme des humains lorsque les machines auront suffisamment appris à écrire comme eux ?
DÉTECTER L’IA DANS LES TEXTES EST UNE ILLUSION
Nous arrivons précisément au paradoxe que certains d’entre nous annoncent depuis des mois : plus les grands modèles de langage progressent, plus la frontière stylistique entre un texte humain maîtrisé et un texte produit ou retravaillé par une machine devient difficile à établir à partir du seul résultat final. Dès lors, la syntaxe tenue, la régularité, le rythme, la précision lexicale ou simplement le fait de savoir bien écrire risquent de devenir eux-mêmes des indices à charge.
J’avais posé cette question dès le mois d’août : faudra-t-il bientôt mal écrire pour prouver que l’on est humain ?
Christophe Denis, maître de conférences habilité à Sorbonne Université et chercheur associé à l’Université Paris 1 Panthéon-Sorbonne, formule le problème plus radicalement encore : « Détecter l’IA dans les textes est une illusion ». Il considère que la question « ce texte est-il humain ou généré par une IA ? » repose déjà sur une opposition trop simple. Un texte peut être écrit par un humain, reformulé par un modèle, corrigé par un autre outil, ajusté pour une plateforme puis diffusé dans un environnement algorithmique. Pour Denis, « le texte n’a plus une origine pure » : il est produit dans une « chaîne hybride », ce qu’il appelle la « fabrique sémiotique hybride ». Dans cette perspective, l’opposition entre texte humain pur et texte artificiel pur devient insuffisante pour décrire les processus contemporains d’écriture.
UN MÊME TEXTE, DES VERDICTS CONTRADICTOIRES
L’incertitude apparaît plus nettement encore lorsqu’un même texte est soumis à plusieurs détecteurs. Des vérifications rapportées par l’AFP ont abouti à des résultats divergents : certains outils ont estimé artificiels les passages contestés du roman, tandis qu’un autre les a classés comme très probablement humains. Le texte soumis au jugement demeure identique ; c’est le verdict algorithmique qui change avec l’instrument utilisé.
Cette divergence ne permet pas davantage de conclure à l’origine humaine du roman. Elle montre en revanche qu’un score isolé ne possède pas la stabilité nécessaire pour être assimilé à une preuve d’auteur. Si plusieurs systèmes censés répondre à la même question produisent des conclusions opposées à partir du même matériau, leur résultat relève de l’indice à examiner, non du fait établi.
I HAVE A DREAM, CLASSÉ COMME IA
L’absurdité potentielle du mécanisme apparaît dans une expérience beaucoup plus simple. Pascal Alix a soumis à la version payante de GPTZero un passage du discours I Have a Dream, prononcé par Martin Luther King le 28 août 1963. Dans le résultat qu’il publie le 24 septembre 2026, le détecteur attribue au texte une probabilité majoritaire d’origine artificielle et surligne plusieurs phrases célèbres comme particulièrement contributives au classement.
L’expérience ne démontre évidemment pas que tous les détecteurs échouent ni que GPTZero produirait toujours le même résultat. Elle démontre quelque chose de plus élémentaire : un score algorithmique ne peut être assimilé à une preuve historique d’auteur. Martin Luther King n’a pas utilisé un modèle génératif en 1963. Lorsque l’outil classe néanmoins certaines de ses phrases parmi celles qui ressemblent le plus à une production artificielle, c’est donc la ressemblance statistique qu’il mesure, non l’histoire réelle de leur production.
QUAND LA MACHINE APPREND DE L’HUMAIN
L’IA a été nourrie d’auteurs depuis des années. Les grands modèles ont appris leur langue à partir d’immenses corpus humains : livres, articles, essais, conversations, archives et formes stylistiques produites par des personnes. À mesure qu’ils progressent, ils deviennent capables de reproduire certaines régularités de l’écriture humaine avec une fidélité croissante.
La boucle est étrange : la machine apprend à écrire en observant l’humain, puis un autre système cherche à reconnaître la machine dans l’humain à partir des ressemblances qu’elle a précisément apprises de lui.
Dans cette configuration, la régularité syntaxique, la cohérence du développement, la maîtrise du vocabulaire ou la stabilité stylistique peuvent finir par devenir suspectes non parce qu’elles prouveraient une génération artificielle, mais parce qu’elles ressemblent aux caractéristiques que les modèles ont eux-mêmes appris à reproduire.
DES SHADOW SITES À LA TRAÇABILITÉ
Emily Turrettini documente d’ailleurs un autre aspect de cette confusion croissante entre productions humaines et systèmes génératifs : des « shadow sites » reproduisent désormais des sites connus afin d’alimenter l’entraînement des IA. Elle décrit des environnements imitant notamment Amazon, Airbnb, Gmail ou des sites de compagnies aériennes, conçus afin que des agents artificiels puissent s’y entraîner de manière répétée.
L’exemple paraît éloigné du roman, mais il révèle la même transformation : l’environnement artificiel cherche désormais à reproduire suffisamment fidèlement l’environnement humain pour que la distinction cesse d’être immédiatement perceptible. Dans le domaine littéraire comme dans celui des interfaces numériques, la question se déplace alors de la simple apparence vers la provenance, le processus et la traçabilité.
FAUDRA-T-IL CONSERVER SES BROUILLONS POUR PROUVER QUE L’ON EST HUMAIN ?
L’affaire Orélien devra être tranchée, si elle peut l’être, par des éléments portant sur l’histoire réelle du manuscrit : versions successives, archives de travail, métadonnées, témoignages éditoriaux, expertises contradictoires. Un détecteur peut faire naître une question. Il ne saurait, seul, écrire la réponse.
Le précédent est néanmoins posé. Désormais, un écrivain peut voir plusieurs années de travail placées sous suspicion en quelques heures par le résultat d’un outil dont il ne connaît ni les données d’entraînement complètes, ni les critères de décision exacts, ni toutes les limites.
Le retrait décidé par le Goncourt le 25 septembre donne désormais à cette question une portée institutionnelle concrète : une œuvre peut être écartée d’une sélection majeure alors même que la question de son origine humaine ou artificielle demeure publiquement disputée.
Pendant des siècles, il fallait démontrer qu’un auteur avait plagié, falsifié ou usurpé une œuvre. Nous pourrions entrer dans une époque où l’auteur devra démontrer qu’il l’a écrite.
Une accusation peut justifier une vérification. Elle ne saurait tenir lieu de preuve. Que l’accusateur soit désormais connu ne change rien à la structure du problème : lorsque l’outil qui fonde le soupçon est lui-même opaque et que plusieurs détecteurs peuvent porter des jugements contradictoires sur un même texte, exiger de l’auteur qu’il démontre son innocence revient déjà à renverser la charge de la preuve.
En révélant sa participation à « Balance ton Claude », Samuel Fitoussi a réussi un coup de visibilité. L’anonymat collectif cède désormais la place à une incarnation, à un nom, à une parole publique et à une stratégie assumée. Mais cette exposition a une contrepartie : celui qui place un auteur sous le regard d’un détecteur algorithmique accepte à son tour que sa méthode, ses outils et ses conclusions soient examinés.
Le véritable boomerang pourrait être là. Car plus les spécialistes de l’intelligence artificielle rappelleront les limites des détecteurs, leurs divergences, leur opacité et leur fragilité face à l’évolution des modèles, plus la question se déplacera de l’accusé vers l’accusation elle-même. Fitoussi a prévu le dévoilement. Il n’est pas certain qu’il ait prévu jusqu’où le débat sur la valeur probatoire de Pangram pourrait désormais remonter jusqu’à lui.
À ce stade, la question de l’origine du roman demeure ouverte. Les scores produits par les détecteurs alimentent le soupçon ; ils ne fournissent pas la certitude que leur usage public semble parfois leur conférer. Ni l’accusation ni la défense ne disposent encore de l’élément qui permettrait de reconstituer, de façon indépendante, la genèse du texte.
Une autre question apparaît alors, celle de la responsabilité de l’accusateur. Samuel Fitoussi présente « Balance ton Claude » comme un projet collectif, mais il demeure, jusqu’ici, le seul de ses membres à avoir publiquement associé son nom à l’initiative. Le compte a d’abord agi sous pseudonyme, avant que Fitoussi ne révèle sa participation lorsque l’affaire avait déjà acquis une audience considérable. Ce choix n’établit évidemment aucune mauvaise foi. Il autorise toutefois une question simple : si les résultats de Pangram étaient jugés suffisamment solides pour mettre publiquement en cause un écrivain, pourquoi l’accusation n’a-t-elle pas été portée, dès l’origine, sous le nom et la responsabilité de ceux qui l’endossaient ?
La question est d’autant moins accessoire que Fitoussi se présente désormais comme le défenseur d’une écriture humaine menacée par l’intelligence artificielle. Cette opposition entre l’humain authentique et la machine qui l’envahirait possède une force rhétorique évidente. Elle simplifie pourtant une réalité que les spécialistes des grands modèles décrivent comme beaucoup plus hybride : textes corrigés, reformulés, assistés, retravaillés, processus mêlant logiciels, auteurs et modèles. Désigner les bons humains d’un côté et la mauvaise machine de l’autre ne résout donc pas le problème de la preuve.
L’affaire lui aura aussi donné une visibilité considérable. L’exposition publique a sa logique propre : après avoir contribué à placer un écrivain au centre d’un soupçon massif, Fitoussi se retrouve à son tour la cible d’attaques et d’injures sur les réseaux sociaux. Elle révèle néanmoins quelque chose de la mécanique qu’il a lui-même contribué à déclencher : une foule numérique ne devient pas plus soucieuse de mesure lorsqu’elle change de cible.
Son initiative a contribué à une séquence qui s’est achevée par le retrait de C’était ça ou mourir de la sélection du Goncourt. Elle ne lui confère pour autant ni une autorité particulière sur la littérature ni la démonstration que Pangram a raison. La décision institutionnelle et la vérité matérielle sont deux choses différentes. Un livre peut être retiré d’un prix ; cela ne transforme pas rétrospectivement un score probabiliste en preuve.
L’intelligence artificielle, elle, ne quittera pas le monde de l’écriture. Les détecteurs évolueront, certains disparaîtront, d’autres se tromperont autrement, et les frontières entre assistance, correction, réécriture et génération continueront de se déplacer. Ce qui restera de cette affaire dépendra donc moins de celui qui aura momentanément remporté la bataille de l’attention que de la solidité des méthodes employées pour accuser, défendre et décider.
Le véritable précédent est peut-être là : non dans le fait qu’une machine puisse écrire comme un humain, mais dans l’idée qu’un humain puisse désormais être tenu de prouver qu’il n’est pas une machine.
Le contraste est saisissant au sein d’un même journal. Dans Le Figaro littéraire, Mohammed Aïssaoui saluait un roman dont il était « rare d’éprouver un tel choc de lecture ». Dans Le Figaro encore, c’est le chroniqueur Samuel Fitoussi qui, sous le masque de « Balance ton Claude », a lancé puis nourri l’accusation. Le même titre aura donc porté l’auteur aux nues et contribué à sa chute.
Restera l’image d’un homme qu’on aura, en quelques jours, sommé de prouver son innocence, pendant que la meute changeait de cible. Sur ce point au moins, la machine n’est pour rien : c’est notre très humaine, et très médiocre, façon de juger.
NOTA BENE
Je n’ai pas lu C’était ça ou mourir, et je ne prétends donc pas juger sa qualité littéraire. Depuis la publication de cet article, je vois toutefois surgir un nouvel argument : on « reconnaîtrait » l’intelligence artificielle à certaines tournures répétitives, à un rythme mécanique ou à des scènes jugées circulaires.
On peut trouver un roman artificiel, convenu, répétitif ou mal écrit. Mais un jugement littéraire n’est pas une preuve d’origine. Dire « cela ressemble à de l’IA » ne démontre pas que l’IA a écrit.
C’est précisément le danger décrit dans cet article : transformer une impression stylistique en accusation factuelle, puis demander à l’auteur de prouver son innocence.
Un style peut être médiocre. Une preuve, elle, ne peut pas l’être.
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