OSi vous devez préparer un texte pour publication, selon le vieil adage d’un éditeur, vérifiez ce qui se passe si vous supprimez simplement la première et la dernière phrase. Dans de nombreux cas, cela seul améliore le texte. Moins c’est souvent plus. De telles maximes sont valables précisément parce que les gens ont tendance à faire le contraire. Qu’il s’agisse d’une recette ou d’une publication spécialisée : quiconque est invité à améliorer quelque chose est plus susceptible de le faire en ajoutant – que ce soit des épices ou des notes de bas de page – qu’en omettant.
Un groupe de recherche de Birmingham a maintenant également démontré ce phénomène dans le langage. Dans la revue “Sciences cognitives” Diagnostiquez-vous un « biais d’addition » en anglais : mots signifiant augmentation quantitative (ajouter, plus) surviennent significativement plus souvent que celles de diminution (soustraire, moins), et dans les expressions composées de paires d’opposés, le mot augmentation vient toujours en premier – dont des exemples viennent également à l’esprit d’autres langues (plus moins, plus ou moins). De plus, les champs sémantiques des verbes de changement ont tendance à se chevaucher avec ceux d’augmentation (augmenter, modifier) que de restreindre. Et le mot allemand “supplément” sonne aussi comme une amélioration, bien que l’on puisse aussi ajouter des bêtises.
Les statistiques de mots de Birmingham sont actuelles parce qu’elles ont été trouvées non seulement dans des textes d’auteurs humains, mais aussi dans les produits de grands modèles de langage, dans le cas examiné GPT-3. Cela pourrait-il être évité avec du matériel de formation adapté aux machines d’apprentissage ? Peu probable. Enfin, les modèles de langage doivent simuler la parole humaine. Il faut aussi être capable de générer de nouvelles phrases sans nouvelles données ou idées si nécessaire – en d’autres termes, parler plus qu’il n’y a à dire.
