Pourquoi tous les modèles d'IA convergent-ils vers la même voix ?

Ce n'est pas une lubie de Claude dont vous viendriez à bout avec un bon prompt. C'est structurel, et ça porte un nom.

Les modèles s'entraînent de plus en plus sur du texte produit par des modèles antérieurs. Génération après génération, les aspérités rares, singulières, distinctement humaines de l'écriture sont éliminées, jusqu'à ce que la production converge vers un milieu lisse et uniforme.

L'équipe d'Oxford et de Cambridge qui a formalisé ce phénomène l'a publié dans Nature en 2024 : s'entraîner sur des données générées de façon récursive fait « disparaître les queues de la distribution du contenu original », et le résultat s'effondre vers un mode unique, moyenné (Shumailov et al., Nature).

Un commentaire de Nature sur l'étude décrit la trajectoire : donnez à un modèle trop de données générées par IA et sa production s'aplatit d'abord vers l'uniformité, puis, au fil des générations, dégénère en charabia (Wenger, Nature). LinkedIn en est au stade précoce de cette courbe, l'aplatissement, pas le charabia.

Cette boucle tourne déjà sur LinkedIn, et vous pouvez l'alimenter sans vous en rendre compte.

Vous vous arrêtez sur un post que vous admirez, qui a peut-être lui-même été écrit par une IA. Vous demandez à un modèle « quelque chose de similaire », et ce modèle s'est entraîné sur des posts déjà calibrés pour sonner comme de l'IA. Vous publiez, et votre post devient un exemple de plus que le prochain lecteur recopie et sur lequel le prochain modèle apprend. Chaque passage ajoute une couche du même vernis.

Ce milieu moyenné est, dans les faits, ce que LinkedIn appelle le slop : soigné en surface, sans réelle perspective en dessous. C'est aussi pourquoi ces quelques motifs apparaissent maintenant partout en même temps, toute l'histoire dans comment l'écriture IA a envahi le fil LinkedIn et d'où viennent ces motifs.

C'est aussi pourquoi un gros travail de prompt engineering ou des « skills » ajoutés ne changent les choses que jusqu'à un certain point. Vous pouvez écarter Claude de ses réflexes le temps d'un brouillon. Mais la gravité ramène toujours vers la moyenne, parce que la moyenne est ce qu'il a appris à produire.

Il y a un revers à ne pas perdre de vue. Plus le fil se remplit de prose IA moyennée, plus un post humain vraiment original devient rare, et plus il ressort. En 2026, lire avec attention, penser par soi-même et écrire dans une voix qu'aucun modèle ne pourrait ramener vers le milieu, ce n'est pas qu'une question de savoir-vivre. C'est l'avantage décisif.