Les mots excĂ©dentaires Ă  l’ère post-LLM : une nouvelle analyse

L’Ă©mergence des modèles de langage Ă©tendu (LLM) a profondĂ©ment transformĂ© la manière dont les chercheurs et les scientifiques rĂ©digent leurs articles. Alors que ces outils ont apportĂ© une aide prĂ©cieuse pour la rĂ©daction et l’Ă©dition, ils ont Ă©galement introduit des changements notables dans la frĂ©quence et la nature des mots utilisĂ©s dans les publications scientifiques. Une Ă©tude rĂ©cente a explorĂ© ce phĂ©nomène en analysant les rĂ©sumĂ©s de millions d’articles publiĂ©s sur PubMed entre 2010 et 2024. Quelles sont les implications de cette transformation linguistique?

Une plongée dans les données

Pour mesurer les changements de vocabulaire, les chercheurs ont examinĂ© 14 millions de rĂ©sumĂ©s d’articles publiĂ©s sur PubMed de 2010 Ă  2024. L’objectif Ă©tait de suivre la frĂ©quence relative de chaque mot annĂ©e après annĂ©e. Cette analyse a consistĂ© Ă  comparer la frĂ©quence attendue de certains mots (basĂ©e sur les tendances avant 2023) Ă  leur frĂ©quence rĂ©elle dans les rĂ©sumĂ©s de 2023 et 2024, pĂ©riode marquĂ©e par l’utilisation croissante des LLMs.

Les rĂ©sultats ont rĂ©vĂ©lĂ© une augmentation spectaculaire de l’utilisation de plusieurs mots après l’introduction des LLMs. Par exemple, le mot « delves » est apparu 25 fois plus frĂ©quemment dans les articles de 2024 que prĂ©vu. Des termes comme « showcasing » et « underscores » ont vu leur frĂ©quence multipliĂ©e par neuf. D’autres mots tels que « potential, » « findings, » et « crucial » ont Ă©galement connu des hausses significatives.

Ces changements dans l’utilisation des mots pourraient se produire indĂ©pendamment des LLMs en raison de l’Ă©volution naturelle de la langue. Cependant, les chercheurs ont notĂ© qu’avant l’avènement des LLMs, ces augmentations soudaines Ă©taient gĂ©nĂ©ralement liĂ©es Ă  des Ă©vĂ©nements mondiaux majeurs de santĂ©, tels que l’Ă©pidĂ©mie d’Ebola en 2015, le virus Zika en 2017, et des termes comme « coronavirus, » « lockdown, » et « pandemic » entre 2020 et 2022.

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Dans la pĂ©riode post-LLM, des centaines de mots ont vu des augmentations soudaines dans l’usage scientifique sans lien avec des Ă©vĂ©nements mondiaux. Ces mots excĂ©dentaires sont principalement des « mots de style » tels que des verbes, des adjectifs et des adverbes (par exemple, « across, » « additionally, » « comprehensive, » « crucial, » « enhancing, » « exhibited, » « insights, » « notably, » « particularly, » « within »).

Un jeu de nuances complexe

L’identification de centaines de « mots marqueurs » devenus plus frĂ©quents Ă  l’ère post-LLM a permis aux chercheurs de mettre en lumière les signes d’utilisation des LLMs. Par exemple, une phrase d’un rĂ©sumĂ© notait, « A comprehensive grasp of the intricate interplay between […] and […] is pivotal for effective therapeutic strategies, » comportant des mots marqueurs tels que « comprehensive, » « intricate interplay, » et « pivotal. »

L’analyse statistique des apparitions de mots marqueurs dans des articles individuels a suggĂ©rĂ© qu’au moins 10 % des articles post-2022 dans le corpus PubMed impliquaient une assistance par LLM. Ce chiffre pourrait ĂŞtre encore plus Ă©levĂ©, car certains rĂ©sumĂ©s assistĂ©s par LLM pourraient ne pas inclure de mots marqueurs identifiĂ©s.

La prĂ©valence des mots marqueurs LLM variait selon les rĂ©gions. Les articles provenant de pays comme la Chine, la CorĂ©e du Sud et TaĂŻwan montraient des mots marqueurs LLM dans 15 % des cas, ce qui pourrait indiquer que les LLMs aident les locuteurs non natifs anglais Ă  rĂ©viser leurs Ă©crits. Ă€ l’inverse, les locuteurs natifs anglais pourraient ĂŞtre plus aptes Ă  remarquer et Ă  retirer les mots de style non naturels des textes gĂ©nĂ©rĂ©s par les LLMs, masquant ainsi leur utilisation.

L’importance de la dĂ©tection de l’usage des LLMs

DĂ©tecter l’utilisation des LLMs est crucial, car ces modèles peuvent fabriquer des rĂ©fĂ©rences, fournir des rĂ©sumĂ©s inexacts et Ă©mettre des affirmations fausses mais convaincantes. Ă€ mesure que la connaissance des mots marqueurs LLM augmente, les Ă©diteurs humains pourraient devenir plus aptes Ă  Ă©liminer ces mots des textes gĂ©nĂ©rĂ©s. Les futurs modèles de langage Ă©tendu pourraient eux-mĂŞmes effectuer des analyses de frĂ©quence pour mieux masquer leurs productions en les rendant plus humaines, nĂ©cessitant peut-ĂŞtre des mĂ©thodes avancĂ©es pour dĂ©tecter les textes gĂ©nĂ©rĂ©s par l’IA.

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L’ère post-LLM marque une transformation significative du vocabulaire scientifique. L’utilisation accrue de certains mots et la dĂ©tection de l’influence des LLMs dans les publications soulèvent des questions sur la manière dont ces outils façonnent notre langue et notre communication. Alors que la technologie continue d’Ă©voluer, il sera essentiel de surveiller ces changements linguistiques et de dĂ©velopper des mĂ©canismes pour garantir l’intĂ©gritĂ© et l’authenticitĂ© des Ă©crits scientifiques.

En somme, les mots excĂ©dentaires Ă  l’ère post-LLM ne sont pas simplement des artefacts linguistiques; ils sont le reflet d’une rĂ©volution en cours dans la manière dont nous produisons et consommons le savoir. Il reste Ă  voir comment cette dynamique Ă©voluera et quelles nouvelles stratĂ©gies Ă©mergeront pour naviguer dans ce paysage linguistique en mutation.

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