Pourquoi l’IA adore écrire sur les gardiens de phare ?

Lorsqu’on leur demande d’écrire une histoire, ChatGPT et les autres grands modèles de langage semblent éviter les violations du droit d’auteur en revenant de manière obsessionnelle au même petit groupe de personnages singuliers : gardiens de phare, pêcheurs et horlogers.

Une nouvelle étude de l’université Cornell révèle que les grands modèles de langage semblent avoir une étrange obsession pour un éventail très restreint d’éléments narratifs lorsqu’on leur demande simplement d’écrire une histoire. Après avoir demandé à quatre LLM de produire 20 000 histoires, les chercheurs ont constaté que 88 % contenaient au moins l’un de onze tokens très spécifiques dans les catégories « lieu », « nom » ou « métier »:

Fréquence de mots-clés inattendus, exprimée en occurrences par million de mots, selon l’analyse de 20 000 histoires générées par des LLM. Source

Les 11 mots les plus récurrents dans les plus de 12 millions de mots générés par les LLM pour l’étude étaient les noms elias, mara, elara; les professions keeper (gardien), baker (boulanger), mayor (maire), clockmaker (horloger), fisherman (pêcheur), librarian (bibliothécaire) et conductor; et l’emplacement lighthouse (phare):

Les modèles testés étaient Claude Haiku 4.5, Gemini 3.1 Flash-Lite, GPT-5.4-Mini et OLMo 7b Thinking. Chacun a reçu l’une des cinq demandes suivantes : « Write a story » (Écris une histoire); « Please write a story » (Écris une histoire, s’il te plaît); « Write me a story » (Écris-moi une histoire); « Tell me a story » (Raconte-moi une histoire); ou « Please tell a story » (Raconte une histoire, s’il te plaît).

Curieux de savoir si le phénomène décrit par l’étude se retrouvait dans les modèles disponibles au moment de la rédaction, j’ai reproduit l’expérience, d’abord avec mon compte ChatGPT habituel, correspondant à une offre intermédiaire (conversation ici). Nul besoin de sélectionner les résultats qui m’arrangeaient : dès le premier essai, ChatGPT-5.5 a choisi exactement les thèmes annoncés par les chercheurs :

ChatGPT-5.5 confirme d’emblée les premiers résultats de l’étude. Source

Je me suis demandé si le contexte des échanges passés, voire un éventuel transfert d’informations entre domaines, pouvait expliquer ce résultat immédiat. Je me suis donc connecté, dans une fenêtre de navigation privée de Firefox, à un compte ChatGPT gratuit inutilisé depuis au moins un an, puis j’ai réessayé (conversation ici). À nouveau, ChatGPT a fait mouche, à supposer qu’OpenAI n’utilise pas une adresse IP commune pour transférer des informations entre différents comptes :

Le deuxième compte ChatGPT retrouve les mêmes obsessions et le même petit répertoire de noms et de thèmes décrit par la nouvelle étude. « Mira » figure parmi les vingt noms les plus fréquents recensés par les auteurs. Source

Ces versions de GPT se situaient un cran au-dessus de la version 5.4 testée dans l’étude.

L’étude portait sur Claude Haiku, mais j’ai essayé Sonnet 4.6, le modèle proposé par défaut par Anthropic, sans être déçu. Là encore, les mots-clés familiers sont apparus dès le premier essai (conversation ici):

Cette fois, « Mara », autre habituée des onze termes les plus fréquents, tient le premier rôle dès le premier essai avec Claude Sonnet 4.6. Source

En essayant la même invite sur Claude Haiku 4.5, j’ai obtenu à peu près le même résultat.

Au départ, je n’ai pas pu reproduire les résultats des auteurs avec Google Gemini. Mais après avoir expressément choisi le modèle de l’étude, Gemini 3.1 Flash-Lite, le motif est apparu immédiatement : c’était mon troisième essai au total, mais le premier avec ce modèle (lien ici):

Google Gemini 3.1 Flash-Lite. Source

D’autres expériences avec différents modèles Gemini ont systématiquement fait apparaître le thème du phare, avec toutefois des variantes absentes des onze termes les plus fréquents : le nom « Thomas », par exemple, ou, dans un autre cas, mon propre nom pour le protagoniste.

Quoi qu’il en soit, au moment de la rédaction, les résultats de l’étude sont extrêmement faciles à vérifier.

Les phares hors des conversations

Les grands esprits se rencontrent : une semaine avant la publication de la nouvelle étude, l’auteur spécialisé dans les logiciels Daniel May a souligné la coïncidence entre les motifs Elias et gardien de phare relevés par les chercheurs*, apparemment après les avoir remarqués par hasard. Il a ensuite testé huit variantes de Gemini, DeepSeek, Qwen et Gemma, qui produisaient les motifs récurrents du lighthouse (phare) et utilisaient « Elias Thorne » comme protagoniste*. Cette première découverte ne couvrait toutefois pas l’éventail plus large de thèmes persistants décrit dans la nouvelle étude.

Pour savoir si ces thèmes, noms et lieux récurrents étaient sortis du cadre des conversations, j’ai cherché sur Google certains des onze mots-clés et thèmes les plus fréquents. J’ai trouvé un nombre remarquable de publications qui semblaient les avoir repris :

Trois exemples du motif récurrent dans des contenus publiés. Les sources sont indiquées ci-dessous.

May avait repéré le nom complet « Elias Thorne », plutôt que le seul « Elias », comme motif récurrent des LLM. Il avait publié plusieurs captures d’écran d’Amazon où ce nom semblait servir de nom d’auteur pour des livres variés, y compris des ouvrages médicaux.

Pour ma part, j’ai cherché et trouvé des contenus qui semblaient reprendre les thèmes persistants d’un LLM : une publication sur X contenant une histoire (version archivée ici); un ouvrage de fiction (version archivée ici); et une histoire avec narration sur YouTube (archivée ici). Il restait bien davantage à explorer, mais le temps manquait.

Une préférence pour le passé

Voilà pour les observations informelles et les découvertes fortuites. Aucun « document magique » réunissant tous ou la plupart des éléments récurrents n’a encore été trouvé dans les données d’entraînement. Les auteurs de la nouvelle étude (intitulée Elias in the Lighthouse, Again? Diagnosing Low Diversity in LLM Stories, réalisée par deux chercheurs de l’université Cornell) avancent toutefois une hypothèse : les filtres de droit d’auteur employés dans le développement de l’IA pourraient limiter les récits des LLM à des contenus dont les droits ont expiré. Les auteurs écrivent :

« Nous constatons que la domination des histoires d’“Elias dans le phare” ne s’explique pas par leur fréquence dans les données de préentraînement ou de post-entraînement. Nous supposons que, pendant l’alignement, les modèles apprennent à éviter les références à des personnages protégés par le droit d’auteur et aux contenus pour adultes, mais nous réservons cette question à de futurs travaux. »

Ce tableau compare la fréquence des mots récurrents des récits générés par l’IA dans la littérature publiée, la fiction en ligne et les données de post-entraînement. Des termes comme « Elias » et « lighthouse » sont beaucoup plus fréquents dans les récits écrits par des chatbots.

Les auteurs constatent que les onze mots mis en évidence figurent dans 88 % des 20 000 histoires générées, avec peu de différences entre les modèles. Ils soulignent leur rareté dans la littérature anglophone publiée et estiment que les données de post-entraînement, destinées à conditionner et à aligner les modèles pour un usage « acceptable », pourraient bien être responsables de cette situation.

L’étude indique :

« Un exemple typique, présenté ci-dessous, met en évidence trois éléments communs à presque toutes les 20 000 histoires : un lieu (19 864 histoires), un nom de personnage (19 864 histoires) et un métier (15 807 histoires). »

« En réalité, le lieu (“lighthouse”, phare), le nom (“Elias”) et le métier (“keeper”, gardien) de cette histoire apparaissent selon diverses combinaisons dans 66,6 % de tous les récits générés. La lumière est aussi un thème courant : 56 % des histoires générées par Claude s’intitulent “The Lighthouse Keeper’s Secret” (Le secret du gardien de phare), et le mot “light” (lumière) apparaît dans 16 784 histoires, à raison de 3,2 occurrences en moyenne par histoire. »

Selon l’étude, Google Gemini 3.1 Flash-Lite a écrit cet exemple en réponse à la demande « Write a story » (Écris une histoire).

Les auteurs de l’étude relèvent une tendance nostalgique ou atavique dans l’ensemble des mots-clés et des noms recensés.

Sur la piste des caractéristiques récurrentes

Pour vérifier si la récurrence des histoires de phare pouvait s’expliquer par une exposition ordinaire à la fiction, les mots favoris des modèles ont été comparés à plusieurs grands corpus anglophones. La fiction contemporaine a été étudiée à l’aide de CONLIT, un jeu de données contenant 2 700 romans de langue anglaise publiés entre 2007 et 2021, répartis en douze genres et totalisant environ 287 millions de mots.

‘Elias’ apparaît environ 900 fois plus souvent dans les histoires générées que dans la fiction publiée. La fiction amateur de la communauté /r/writingprompts sur Reddit présentait des fréquences proches de celles de la littérature publiée, ce qui indique que ce motif ne reflète pas non plus les habitudes narratives humaines en général.

Le même constat s’est dégagé des données de préentraînement. À partir du corpus OLMo 3 accessible au public, qui contient environ 3,89 milliards de documents principalement écrits par des humains et provenant en partie de Common Crawl, les chercheurs ont constaté que les mots récurrents du groupe « Core » étaient presque totalement absents.

Le corpus OLMo 3 étant largement composé de textes non fictionnels, un classificateur de fiction a été construit à partir d’annotations fournies par GPT-OSS 20b et d’un modèle FastText entraîné sur 200 000 échantillons équilibrés. Même en filtrant spécifiquement les textes de fiction, des mots comme « Elara » restaient extrêmement rares par rapport aux histoires générées par l’IA. Pourquoi dominent-ils alors dès qu’un LLM reçoit la plus simple consigne d’écrire une fiction ?

Les auteurs écrivent :

« Si les mots Core ne sont pas fréquents dans les données du Web, une source restante serait les données de post-entraînement. Mais nous constatons que les données de post-entraînement d’OLMo contiennent ces tokens à une fréquence inférieure à celle de CONLIT. »

Dans les 78 958 histoires des jeux de données de post-entraînement d’OLMo 3, les auteurs notent que « Elias » apparaissait 52,7 fois par million de mots, contre 2,7 dans CONLIT. Cette fréquence atteignait toutefois 2 428 occurrences par million de mots dans les récits générés étudiés.

Pour retrouver l’origine des récits Core récurrents, chaque histoire des données de post-entraînement d’OLMo 3 a été évaluée selon la présence d’un ou plusieurs tokens Core, comme Elara, Mara, etc. La plupart étaient attendus dans les jeux de données d’ajustement supervisé (SFT), puisque WildChat et des sources apparentées avaient fourni 59 266 histoires à OLMo 3.

Pourtant, seules 1 803 histoires contenaient des termes Core, alors que les jeux de données utilisés pour DPO et l’apprentissage par renforcement ont montré des concentrations plus élevées.

Au total, le vocabulaire Core récurrent a été retrouvé dans seulement 3 053 histoires, soit 3,8 % de l’ensemble des récits de post-entraînement examinés. Il est statistiquement impossible qu’une si petite partie des corpus finisse par dominer les résultats de la manière observée.

L’étude conclut :

« Lorsqu’ils reçoivent peu d’indications, les modèles de pointe actuels écrivent des histoires à partir d’un répertoire restreint de noms, de lieux et de métiers. Parmi les personnages récurrents figure Elias, gardien de phare. Elias est inhabituel : ce nom est rare dans la littérature, les données du Web et même les données de post-entraînement. »

Conclusion

En l’absence d’une œuvre littéraire unique, ou même d’une série, réunissant les onze mots identifiés par les auteurs, on ne sait absolument pas comment ce groupe précis de mots s’est constitué et a noué des associations dans les couches fondamentales de plusieurs grands modèles de langage, malgré la diversité de leurs données d’entraînement et de leurs méthodes.

Même si l’hypothèse des chercheurs sur l’effet restrictif des filtres de droit d’auteur est juste, un véritable océan de littérature classique dans les données d’entraînement aurait dû empêcher ce curieux groupe de mots anciens de dominer les réponses à une simple demande d’écrire, sans autre précision.

Cette théorie suppose cependant que d’immenses quantités de littérature classique aient été intégrées à l’entraînement. C’est peu probable : on ne cherche pas des modèles qui produisent à la chaîne des imitations de Dickens, mais des modèles capables de manier le lexique moderne et de répondre aux besoins actuels des entreprises. Le seul volume de la littérature préindustrielle suffirait à empêcher son inclusion.

Dans tous les cas, s’il y avait un récit bien précis combinant tour à tour les caractéristiques « obsessionnelles » relevées par les auteurs, il serait sans doute plus facile à retrouver. Les auteurs eux-mêmes ne l’ont pas trouvé, et des recherches informelles portant sur l’époque antérieure à l’IA ne font apparaître aucun candidat. Peut-être que si le « syndrome du phare » acquiert la même notoriété que les tirets cadratins de l’IA, une autorité universitaire apportera une réponse.

* Je ne peux pas examiner plus en détail l’article de May, pour des raisons qui apparaîtront peut-être à sa lecture.

Publié pour la première fois le mercredi 27 mai 2026. Modifié dans les 30 premières minutes pour corriger le lien Anthropic.