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Humanizes French text by detecting and fixing 27 AI-writing patterns like vocabulary overuse, anglicisms, and formulaic openings. Use for editing ChatGPT/Claude-generated content.
npx claudepluginhub samber/cc --plugin cc-skillsHow this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/cc-skills:humaniseur-frThis skill is limited to the following tools:
The summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
When given French text to humanize:
Humanizes AI-generated text by detecting and rewriting patterns like inflated symbolism, em dash overuse, passive voice, rule of three, and filler phrases. Use for editing or reviewing docs and code comments.
Removes 24 AI-generated writing patterns like significance inflation, promotional language, and vague attributions from text to make it sound natural and human-written.
Removes AI-generated writing patterns like em dash overuse, passive voice, filler phrases, and promotional language from text. Makes prose sound natural and human-written; matches user voice from samples. Use for editing docs or reviews.
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When given French text to humanize:
French professional writing is inherently more formal than English. Connectors like « néanmoins » and « toutefois » are legitimate in human French. The tells are different from English:
Do NOT over-correct toward informal French. The goal is authentic French at the appropriate register, not dumbed-down French.
Ne jamais abaisser le registre de langue. If the input is in « langage soutenu », the output MUST remain in « langage soutenu ». Rewriting formal prose into casual French is a different kind of inauthenticity — just as detectable, just as artificial. The enemy is formulaic writing, not formal writing. A well-constructed subordinate clause, a precise connector, a long periodic sentence — these are features of good French, not AI artifacts. Only remove what is genuinely mechanical: inflated significance, copula avoidance, synonym cycling, promotional filler.
Triggers: constitue/représente un tournant, témoigne de, joue un rôle crucial/essentiel/déterminant, souligne l'importance, reflète une tendance plus large, symbolisant son caractère durable, contribuant à, ouvrant la voie à, marquant une étape, un jalon décisif, un paysage en mutation, une empreinte indélébile, profondément ancré
LLMs inflate the importance of ordinary facts by connecting them to broader trends nobody asked about.
Avant :
L'Institut de la Statistique de la Catalogne a été officiellement créé en 1989, marquant un tournant décisif dans l'évolution des statistiques régionales en Espagne. Cette initiative s'inscrivait dans un mouvement plus large de décentralisation administrative.
Après :
L'Institut de la Statistique de la Catalogne a été créé en 1989 dans le cadre du transfert de compétences statistiques aux communautés autonomes. Il produit et publie des statistiques régionales indépendamment de l'INE.
Triggers: couverture médiatique indépendante, médias locaux/nationaux/internationaux, cité par un expert reconnu, forte présence sur les réseaux sociaux
Avant :
Ses travaux ont été cités dans Le Monde, la BBC, Les Échos et Le Figaro. Elle maintient une présence active sur les réseaux sociaux avec plus de 200 000 abonnés.
Après :
Dans un entretien au Monde en 2024, elle a défendu l'idée que la régulation de l'IA devrait porter sur les résultats plutôt que sur les méthodes.
Triggers: soulignant/mettant en lumière..., assurant..., reflétant/symbolisant..., contribuant à..., favorisant/encourageant..., englobant..., illustrant...
AI tacks participial phrases onto sentences to add fake analytical depth. The French equivalent of the English "-ing" problem.
Avant :
La palette du bâtiment, mêlant bleu, vert et or, évoque la beauté naturelle de la région, symbolisant les champs de lavande et la Méditerranée, reflétant l'attachement profond de la communauté à son terroir.
Après :
Le bâtiment utilise du bleu, du vert et de l'or. L'architecte a expliqué que ces couleurs font référence aux champs de lavande et à la côte méditerranéenne.
Triggers: dispose de, vibrant, riche (figuré), profond, renforçant son, illustrant, exemplifie, engagement envers, beauté naturelle, niché, au cœur de, révolutionnaire (figuré), renommé, à couper le souffle, incontournable, époustouflant, un joyau
Avant :
Niché au cœur de la région époustouflante du Luberon, ce village se dresse comme un joyau vibrant doté d'un riche patrimoine culturel et d'une beauté naturelle à couper le souffle.
Après :
Le village est situé dans le Luberon, à une trentaine de kilomètres d'Apt. On y vient surtout pour le marché du samedi et l'église romane du XIIe siècle.
Triggers: Des rapports sectoriels, Les observateurs soulignent, Les experts estiment, Certains critiques avancent, plusieurs sources/publications (quand peu sont citées), il est communément admis que, il est largement reconnu que
Avant :
Les experts estiment qu'elle joue un rôle crucial dans l'écosystème régional.
Après :
La rivière abrite plusieurs espèces de poissons endémiques, selon un inventaire de 2019 du CNRS.
Triggers: Malgré son... fait face à plusieurs défis..., En dépit de ces défis, Défis et héritage, Perspectives d'avenir, L'avenir s'annonce prometteur
The formulaic challenge-then-optimism sandwich.
Avant :
Malgré sa prospérité industrielle, la commune fait face à des défis typiques des zones urbaines. En dépit de ces défis, elle continue de prospérer.
Après :
La congestion routière s'est aggravée après 2015 avec l'ouverture de trois zones d'activités. La mairie a lancé un programme de réfection du réseau pluvial en 2022.
The single most flagged word in French AI text is crucial. The adverb notamment appears ~1/200 words in AI text vs. ~1/800 in human French (4x overuse).
High-frequency AI vocabulary (find-and-replace checklist):
| AI word/phrase | Replacement strategy |
|---|---|
| crucial, essentiel | Use domain-specific terms, or just drop |
| significatif, robuste, substantiel | Be precise: give numbers instead |
| holistique | Remove (calque of English "holistic") |
| compréhensif (= exhaustif) | Use « exhaustif » or « complet » (compréhensif = empathetic in French) |
| disruptif | « de rupture » or describe the actual change |
| notamment (if >1 per 800 words) | « en particulier », « entre autres », or restructure |
| par ailleurs, en outre, de plus | Use « or », « reste que », « n'empêche que », « soit dit en passant » |
| il convient de noter que | Delete, start sentence directly |
| dans le paysage [actuel/numérique] | Delete entirely |
| au cœur de | Replace with specific location/concept |
| la pierre angulaire | Just say what it is |
| un levier puissant | Describe the actual mechanism |
Formulaic openings to kill on sight:
Connectors that signal human authorship (AI almost never uses these): « Or », « Quoi qu'il en soit », « Toujours est-il que », « Force est de constater que », « Reste que », « N'empêche que », « Soit dit en passant »
Triggers: constitue, fait office de, se positionne comme, représente [un], dispose de, offre [un]
Avant : La galerie constitue l'espace d'exposition. Elle dispose de quatre salles. Après : La galerie est l'espace d'exposition. Elle a quatre salles.
Triggers: Non seulement... mais aussi..., Il ne s'agit pas seulement de... mais de..., Ce n'est pas un simple X, c'est un Y
Avant : Il ne s'agit pas simplement d'autocomplétion ; il s'agit de libérer la créativité. Après : L'apport principal reste l'autocomplétion.
AI forces ideas into groups of three.
Avant : L'événement propose des conférences plénières, des tables rondes et des opportunités de réseautage. Innovation, inspiration et analyses sectorielles. Après : L'événement comprend des conférences et des tables rondes. Du temps est prévu pour le réseautage.
Repetition-penalty code causes excessive synonym substitution for the same referent.
Avant : Le protagoniste fait face à de nombreux défis. Le personnage principal doit surmonter les obstacles. La figure centrale finit par triompher. Après : Le protagoniste fait face à de nombreux obstacles, finit par les surmonter et rentre chez lui.
Triggers: « de X à Y, de A à B » where X-Y and A-B don't form meaningful scales.
Avant : De la singularité du Big Bang au vaste réseau cosmique, de la naissance des étoiles à la danse de la matière noire. Après : Le livre couvre le Big Bang, la formation des étoiles et la matière noire.
~16% of ChatGPT's French errors have English origins. These are among the most reliable tells.
| Anglicisme IA | Français correct |
|---|---|
| « faire du sens » | « avoir du sens » |
| « adresser un problème » | « traiter / aborder un problème » |
| « implémenter » (hors info) | « mettre en œuvre » |
| « impacter » | « affecter, toucher » |
| « supporter » (= soutenir) | « prendre en charge » |
| « définitivement » (= assurément) | « sans aucun doute » |
| « basiquement » | « en gros, fondamentalement » |
| Oxford comma before « et » | No comma before « et » in French |
Token-by-token generation produces synonym pairs as hedging.
Triggers: crucial et essentiel, robuste et fiable, innovant et avant-gardiste, dynamique et en pleine expansion, riche et varié
Avant : Cette approche innovante et avant-gardiste offre une solution robuste et fiable. Après : Cette approche tient la charge sans maintenance lourde.
AI overuses em dashes mimicking English "punchy" writing. French prefers commas and parentheses for incidental clauses.
Avant : Le terme est promu par les institutions — pas par les habitants. Cet étiquetage — même dans les documents officiels — persiste. Après : Le terme est promu par les institutions, pas par les habitants. Cet étiquetage persiste, même dans les documents officiels.
AI bolds terms mechanically to signal importance.
Rule: Remove all bold unless it serves a genuine navigational function.
Avant :
- Expérience utilisateur : Significativement améliorée.
- Performance : Optimisée grâce à des algorithmes améliorés.
- Sécurité : Renforcée avec le chiffrement de bout en bout.
Après :
La mise à jour améliore l'interface, accélère le chargement et ajoute le chiffrement de bout en bout.
French headings capitalize only the first word (and proper nouns).
Avant : ## Négociations Stratégiques Et Partenariats Globaux Après : ## Négociations stratégiques et partenariats globaux
ChatGPT uses English curly quotes ("..."). French requires chevron quotes (« ... ») with non-breaking spaces. Also check: spaces before colons/semicolons/exclamation marks/question marks, and French number formatting (1 000,50 not 1,000.50).
Kill on sight: J'espère que cela vous aide, Bien sûr !, Absolument !, Vous avez tout à fait raison !, Souhaitez-vous que..., N'hésitez pas à, Voici un...
Kill on sight: en date de [date], Selon les informations disponibles, Bien que les détails spécifiques soient limités..., sur la base des données accessibles...
Avant : Excellente question ! Vous avez tout à fait raison, c'est un sujet complexe. Après : Les facteurs économiques que vous mentionnez jouent effectivement ici.
| Kill | Replace with |
|---|---|
| Afin de parvenir à cet objectif | Pour y arriver |
| En raison du fait que | Parce que |
| À ce stade / À l'heure actuelle | Maintenant / Aujourd'hui |
| Dans l'éventualité où | Si |
| Le système a la capacité de | Le système peut |
| Il est important de noter que | (delete, start directly) |
| Il convient de souligner que | (delete, start directly) |
| En ce qui concerne | Sur / Quant à |
Avant : On pourrait potentiellement arguer que cette politique pourrait éventuellement avoir un certain effet. Après : Cette politique a probablement un effet sur les résultats.
Triggers: L'avenir s'annonce prometteur, Des temps passionnants, poursuit son chemin vers l'excellence, un pas majeur dans la bonne direction
Replace with a concrete fact about what actually happens next.
AI produces paragraphs of nearly identical length (std dev <30 words vs. >60 for humans), lists grouped in 3/5/7/10 items, and invariable intro-body-conclusion architecture. Section headings phrased as questions are an additional formatting marker.
Avoiding AI patterns is only half the job. Sterile, voiceless text is just as suspicious as text full of « crucial » and « dans le paysage de ». This is the dimension most "humanization" guides ignore.
Formal ≠ AI. Un texte en langage soutenu ne doit pas devenir familier après réécriture. Conserver les structures complexes (subordonnées, incises, phrases périodiques) quand elles portent du sens. Ne simplifier que ce qui est mécaniquement formulé — pas ce qui est simplement formel. Adapter les exemples de ce guide au registre du texte d'entrée : les réécritures ci-dessous ciblent un registre courant ; pour un texte soutenu, maintenir le même niveau de langue.
Avoir des opinions. « Franchement, je ne sais pas quoi en penser » is more human than neutral pros-and-cons.
Varier le rythme. Short sentences that hit hard. Then longer ones with nested subordinates that take their time. French has a tradition of rhythmic asymmetry (Montaigne, Cioran, Debord). AI text is monotonously regular by contrast.
Reconnaître la complexité. « C'est impressionnant mais aussi un peu flippant » beats « C'est impressionnant. »
Utiliser « je ». First person is not unprofessional. « J'y reviens sans arrêt... » signals a human thinking. Personal voice is among the strongest authenticity markers.
Laisser du désordre. Perfect structure feels algorithmic. Tangents, parentheses, half-formed thoughts are human. French has a long tradition of the parenthèse (Proust is the caricature, but even in technical writing, asides signal authenticity).
Utiliser le second degré. LLMs are constitutionally incapable of authentic irony. Understatement, light sarcasm, self-deprecation: unfakeable markers. « On a quand même inventé un truc qui code mieux que nous quand on est fatigué, ce qui est à peu près tout le temps » does not come from an LLM.
Être précis sur les ressentis. Not « cela est préoccupant » but « il y a quelque chose de dérangeant à voir des agents tourner à 3h du matin sans personne pour les surveiller. »
Provide:
Avant (texte IA typique) :
Voici un aperçu de ce sujet. J'espère que cela vous sera utile !
Le coding assisté par IA constitue un témoignage durable du potentiel transformateur des grands modèles de langage, marquant un tournant décisif dans l'évolution du développement logiciel. Dans le paysage technologique actuel en perpétuelle mutation, ces outils révolutionnaires — nichés à l'intersection de la recherche et de la pratique — redéfinissent la manière dont les ingénieurs idéent, itèrent et livrent, soulignant leur rôle crucial dans les workflows modernes.
Au cœur de cette dynamique, la proposition de valeur est claire : rationaliser les processus, renforcer la collaboration et favoriser l'alignement. Il ne s'agit pas simplement d'autocomplétion ; il s'agit de libérer la créativité à grande échelle, en assurant que les organisations restent agiles tout en délivrant des expériences fluides, intuitives et puissantes. L'outil constitue un catalyseur. L'assistant fait office de partenaire. Le système se positionne comme une fondation pour l'innovation.
- 💡 Rapidité : La génération de code est significativement plus rapide, réduisant les frictions et autonomisant les développeurs.
- 🚀 Qualité : La qualité des résultats a été renforcée grâce à un entraînement amélioré, contribuant à des standards plus élevés.
- ✅ Adoption : L'utilisation continue de croître, reflétant des tendances sectorielles plus larges.
Malgré des défis typiques des technologies émergentes — notamment les hallucinations, les biais et la responsabilité — l'écosystème continue de prospérer. L'avenir s'annonce prometteur. N'hésitez pas à me dire si vous souhaitez que je développe une section !
Brouillon réécrit :
Les assistants de code IA accélèrent certaines tâches. Dans une étude Google de 2024, les développeurs utilisant Codex complétaient les fonctions simples 55% plus vite qu'un groupe témoin, mais ne montraient aucune amélioration sur le debugging ou les décisions d'architecture.
Ces outils sont bons pour le boilerplate : fichiers de config, scaffolding de tests, refactors répétitifs. Ils sont aussi très bons pour avoir l'air corrects tout en se plantant. J'ai mass-accepté des suggestions qui compilaient, passaient le linter, et faisaient quand même n'importe quoi parce que j'avais arrêté de faire attention.
Les chiffres de productivité sont glissants. GitHub peut dire que les utilisateurs de Copilot « acceptent 30% des suggestions », mais acceptation n'est pas correction, et correction n'est pas valeur. L'étude Uplevel de 2024 n'a trouvé aucune différence statistiquement significative dans le débit de PR entre les équipes avec et sans assistant IA.
« Qu'est-ce qui rend ce texte évidemment IA ? »
Version finale :
Les assistants de code IA accélèrent le travail sur les tâches répétitives. Pas sur l'ensemble du processus, et certainement pas sur l'architecture.
Ils sont très bons pour le boilerplate : fichiers de config, scaffolding de tests, refactors répétitifs. Ils sont aussi très bons pour avoir l'air corrects tout en se plantant. J'ai accepté des suggestions qui compilaient, passaient le linter, et faisaient quand même n'importe quoi parce que j'avais arrêté de lire.
Les développeurs que j'interroge se répartissent en deux camps. Certains s'en servent comme autocomplétion pour les corvées et relisent chaque ligne. D'autres l'ont désactivé après que l'outil n'arrêtait pas de suggérer des patterns dépréciés. Les deux positions se défendent.
Les métriques de productivité sont glissantes. GitHub peut annoncer que les utilisateurs « acceptent 30 % des suggestions », mais acceptation n'est pas correction, et correction n'est pas valeur. Sans tests, on en est réduit à deviner.
Résumé des modifications :
Based on:
Key insight: LLMs generate the most statistically likely token sequence. The result trends toward the average across all possible contexts. Making text human means making it yours: specific, opinionated, idiosyncratic.