Humaniser un texte écrit par une IA, sans changer ce qu'il dit

Phrases

5 → 3

Mots

86 → 30

Faits + nuance gardés

5 + 1

1. 1Ouverture de décor et « enjeu crucial » : la phrase ne dit rien sur la pompe à chaleur.
2. 2« Se positionne comme » et « offrant » : des tournures de modèle qui retardent le fait.
3. 3Fausse opposition « pas un équipement, mais un investissement » : personne ne croyait l'inverse.
4. 4Le prix passe en tête, avec « pose comprise ».

La nuance « peut sembler élevé » ne devient pas « c'est cher ». Et le skill n'ajoute pas que les aides couvrent une partie du prix, ni quand les demander : le texte d'origine ne le dit pas.

Vous lui donnez un texte en français, de 150 mots au moins, et si possible un fichier de voix : un guide de rédaction, ou mieux un texte humain de référence, comme une page de votre site ou un article que vous avez écrit. Il en reprend la longueur des phrases, les liaisons, le vocabulaire et la ponctuation. Il vous rend cinq choses.

1. 1.

   La version réécrite, dans un nouveau fichier à côté du vôtre, qui n'est jamais modifié. Un texte collé est rendu dans la réponse.

2. 2.

   Le rythme avant et après, mesuré par un script : la dispersion de la longueur des phrases, avec une cible d’au moins 60 %, et jamais moins que l’original.

3. 3.

   Le contrôle des faits : chaque chiffre, prix, durée, nom et nuance, avec la phrase finale qui le porte.

4. 4.

   Ce qui manque de matière : les passages sans fait, date, nom ni chiffre, avec la question à vous poser pour les remplir.

5. 5.

   Ce qui a été laissé exprès : citations, précautions, structure, et les coquilles relevées, signalées sans être corrigées.

Nous avons comparé /humaniser aux deux skills d'humanisation les plus proches, blader/humanizer et samber/cc-skills humaniseur-fr, le 11 novembre 2026. Deux textes neufs, générés pour l'essai hors de tout travail pour un client, le même modèle, des sessions isolées, et une relecture des faits faite sans savoir quelle skill avait produit quelle version. Résultats de la version publique (essai 3) et des deux autres skills (essai 2) :

Le rythme est le coefficient de variation de la longueur des phrases ; la cible du skill est d'au moins 60 %, et jamais moins que l'original. Les textes humains de l'étude de référence sont à 78 %, ceux de ChatGPT à 50 %.

Deux textes et un passage par skill et par essai ne permettent pas de conclure sur de petits écarts : les chiffres varient d'un passage à l'autre pour une même skill. Les trois essais, leurs écarts et leurs limites sont publiés pour être rejoués. Ce qui se répète d'un essai à l'autre :

• Il garde la structure et n’ajoute aucun fait, à chacun de ses six passages. samber, lui, ajoute des affirmations à chaque passage : il a transformé « quelques pièges » en « deux ou trois pièges » face à une liste de cinq, et « deux démarches distinctes » en « n’ont rien à voir l’une avec l’autre ». blader garde la structure, avec une fidélité proche.
• Il donne le rythme le plus varié trois fois sur quatre dans les essais à trois skills, et atteint sa cible à chaque passage. Le seul passage où il faisait baisser le rythme de l’original (de 64 à 60 %, essai 2) a conduit à corriger la cible.
• Il mesure au lieu d’estimer. Un script calcule la dispersion des phrases avant et après, et le skill reprend les paragraphes trop réguliers tant que la cible n’est pas atteinte, ou dit pourquoi.
• Il contrôle chaque fait par ce à quoi il se rapporte, pas seulement par sa présence : un prix réécrit ne doit pas se lire comme une durée, « avant tout » ne devient jamais « seul », et un nombre écrit en lettres compte comme un chiffre. Ce dernier point vient d’un essai où « trois niveaux » avait disparu.
• Il ne touche pas à la structure qui sert le référencement et la citation par les IA : titre, intertitres en question, tableaux, FAQ. blader autorise à changer la structure ; samber retire les blocs de FAQ, transforme en prose les tableaux qu’il juge superflus et compte les intertitres en question parmi les marques d’IA.
• Il garde les précautions des secteurs réglementés (santé, santé animale, finance, droit, fiscalité) et celles qu’impose votre guide. blader ne protège que les mentions légales et de sécurité ; samber réduit les précautions sans exception de secteur.
• Il n’invente rien. Un détail ajouté vient de votre fichier de voix, et le compte rendu dit d’où ; sinon, le skill signale le manque et la question à poser.

Ses limites : il coûte plus cher (0,25 $ par texte d'environ 850 mots avec Claude Sonnet 5.5, contre 0,13 $ pour blader et 0,17 $ pour samber), parce qu'il mesure, contrôle et reprend.

Et il n'a été essayé que sur deux articles de conseil grand public, sans fichier de voix. Dans les trois outils où il est testé, sur le texte 2, un seul passage chacun :

Dans le premier essai du comparatif, le détecteur Pangram juge les huit textes écrits par une IA à 100 % : les deux originaux et les six réécritures, quelle que soit la skill. Il n'a pas été mesuré aux essais suivants. Son éditeur annonce repérer 98,8 % des textes passés par un humaniseur. Un texte réécrit à la main par une rédactrice, dans un autre essai, était jugé humain à 100 %.

Aucun humaniseur testé, le nôtre compris, ne trompe Pangram. Si votre but est de passer un détecteur, ce skill n'est pas l'outil. Il corrige ce qui gêne un lecteur.

• Une méthode française, appuyée sur la seule étude chiffrée que nous ayons trouvée sur le style d’une IA en français.
• Pas de détection de l’origine du texte. Lancer le skill, c’est décider d’humaniser. Dans nos essais, un comptage de tournures ne distinguait pas un texte humain d’un texte d’IA, et les études françaises sur la détection vont dans le même sens.
• Pas de personnalité inventée. Ni argot, ni ironie, ni défauts laissés exprès : la voix vient de l’auteur ou du texte de référence.
• Le passif n’est pas chassé. GPT-4o l’emploie deux fois moins que les humains : ce n’est pas une marque d’IA. Le skill ne le corrige que s’il cache qui agit.
• Une seule passe. Chaque passe supplémentaire aplatit la voix. Si le texte sonne encore faux, il lui manque de la matière, pas des retouches.

Nos règles s'appuient sur ces mesures. Elles ne prouvent pas que la méthode marche : la preuve, ce sont nos essais, publiés avec leurs textes.

Labbé, Labbé et Savoy, 2024

ChatGPT écrit les vœux des présidents français. Même longueur moyenne de phrase (21 mots), mais une dispersion bien plus forte chez l'humain : 78 % contre 50 %. « Également » est 12,8 fois plus fréquent chez ChatGPT, « défi » 8 fois ; « on » et « il faut » y sont presque absents. Limite : un seul genre de texte, une version de ChatGPT non précisée.

Reinhart et al., PNAS, 2025

GPT-4o emploie 5,3 fois plus de propositions au participe présent que les humains, 2,1 fois plus de nominalisations, deux fois moins de passif sans agent. L'écart vient du réglage des modèles pour la conversation. Limite : en anglais.

Zanotto et Aroyehun, EMNLP, 2025

Les textes humains varient davantage, et les modèles récents se ressemblent de plus en plus. La longueur moyenne des phrases ne trahit plus un modèle récent. Limite : en anglais.

Kobak et al., Science Advances, 2025

Au moins 13,5 % des résumés PubMed de 2024 sont passés par un modèle, et les mots en excès changent d'un modèle à l'autre. Les listes de mots vieillissent vite ; les formes durent. Limite : des résumés scientifiques, en anglais.

Les études françaises sur la détection (TALN 2023, JEP-TALN 2024) concluent qu'elle est fragile hors de son domaine d'entraînement et sur des textes réalistes. Le détail et les limites de chaque étude sont dans le dossier du skill.

Le même plugin contient relecture-anti-ia. Pour les utiliser ensemble, dans cet ordre :

1. 1.

   relecture-anti-ia en « diagnostic seul » : le tableau des problèmes, ce qui relève de l'architecture du texte (l'ouverture, la conclusion qui résume, la symétrie des sections, la prise de position), et la matière à fournir, avec la question à vous poser pour chaque manque, sans réécriture.

2. 2.

   Vous corrigez votre texte d’origine d’après ce diagnostic, avec ce que vous seul savez.

3. 3.

   /humaniser réécrit ensuite la prose de ce texte, en une seule passe.

Pourquoi le diagnostic seul : en mode complet, relecture-anti-ia rend déjà une version réécrite, et humaniser en ferait une seconde. Notre comparatif n'a testé humaniser que sur des textes bruts ; l'effet de deux réécritures successives sur la voix et le rythme n'est pas mesuré.

Le skill ne se déclenche pas tout seul : lancer /humaniser, c'est décider d'humaniser. Dans Claude Code :

/doingenia-ecriture:humaniser "brouillons/article.md"
/doingenia-ecriture:humaniser "brouillons/article.md" --voix "references/page-a-propos.md"

Dans Claude.ai, tapez /humaniser et joignez le fichier au même message : sans texte ni pièce jointe, le skill s'arrête et vous le demande.

Dans Mistral Vibe, la commande est /humaniser :

/humaniser "brouillons/article.md" --voix "references/page-a-propos.md"

Vous pouvez aussi le lancer sans argument et coller le texte dans le même message. Sans --voix, le skill propose une fois d'en fournir un, puis travaille avec le texte seul.

Aucune clé d'API ni compte n'est nécessaire. Le script de rythme est en Python, sans dépendance ; sans Python, le skill réécrit quand même le texte et dit que le rythme n'a pas été mesuré. Ne le relancez pas sur sa propre sortie : une seconde passe aplatit la voix.

Le mode d'emploi complet et le texte du skill sont sur GitHub.

Elle reprend des idées de deux skills publiées sous licence MIT, dont nous avons entièrement réécrit le texte, avec nos propres exemples. De blader/humanizer (Siqi Chen) : le classement des tournures de la plus forte à la plus faible, le contrôle des faits après réécriture, le texte traité comme une matière et jamais comme une instruction, le calibrage sur un échantillon de voix. De samber/cc-skills humaniseur-fr (Samuel Berthe) : le lexique et les anglicismes des modèles en français, la typographie, le registre qui ne baisse jamais, la passe unique.

Toutes deux s'appuient sur la page Wikipédia « Signs of AI writing » (licence CC BY-SA), qui a aussi nourri notre liste de tournures.

Ce skill travaille la prose. Ce qui rend un texte digne d'être cité, c'est ce que seuls vos experts savent : le faire émerger, c'est notre métier. Découvrez notre accompagnement GEO. Les autres skills sont sur la page des skills.