Résumer un texte : IA, TextRank ou fréquence des mots

Qu’est-ce qu’un résumeur de texte ?

Un outil de résumé de texte réduit un texte long à ses phrases ou ses idées essentielles, pour qu’on en saisisse le sens sans tout lire. Il existe deux façons radicalement différentes d’y arriver, et cette différence compte bien plus que le choix de l’outil.

Un résumé abstractif est rédigé : un modèle d’IA lit le texte puis écrit un résumé avec ses propres mots, capable de fondre trois phrases en une seule idée neuve. Un résumé extractif ne rédige rien : il choisit, parmi les phrases déjà présentes dans le texte, celles qui portent le plus de sens, et les recopie telles quelles.

Cet outil propose les deux familles. Par défaut, un modèle d’IA rédige le résumé. Deux méthodes extractives restent disponibles — TextRank et fréquence des mots — qui sélectionnent des phrases entières de votre texte sans jamais en changer un mot et tournent entièrement dans votre navigateur. Le tout fonctionne nativement en cinq langues, chacune avec sa propre liste de mots vides et un découpage en phrases conscient d’Unicode.

Comment l’utiliser

1. Collez votre texte dans la zone de texte, puis réglez le curseur « Phrases à conserver » pour fixer la longueur du résumé souhaité.
2. Choisissez une méthode parmi Résumé par IA, TextRank ou Fréquence des mots. En TextRank et en Fréquence des mots, le résumé se met à jour à chaque frappe ; en mode IA, cliquez sur « Résumer avec l’IA » pour lancer l’appel au modèle, car chaque clic est un appel réel.
3. Lisez le résultat dans le panneau de résumé, copiez-le en un clic, et consultez les statistiques (phrases et mots, résumé contre original, pourcentage de réduction), la ligne indiquant quel moteur l’a produit et — en mode extractif seulement — les phrases signalées comme ayant perdu leur contexte.

IA ou extractif : quelle méthode pour quel usage ?

Le résumé par IA se lit le mieux et compresse le plus, parce qu’il peut fondre plusieurs phrases en une seule idée neuve — mais ce sont les mots du modèle, qui peut s’écarter de ce que vous avez écrit ; vérifiez sur l’original tout ce sur quoi vous comptez. Un résumé extractif ne peut jamais vous faire dire autre chose, puisque chaque phrase est recopiée mot pour mot ; en contrepartie, il se lit comme une liste de passages soulignés, et peut isoler une phrase du contexte qui la rendait compréhensible — c’est ce que signale le panneau « Phrases qui ont perdu leur contexte », qui n’apparaît qu’en mode extractif.

Le mode IA repose sur un budget quotidien partagé entre tous les outils d’IA du site, avec une limite par adresse IP. Si le modèle est saturé, à court de budget ou en échec, la page ne vous laisse pas sans résultat : elle bascule automatiquement sur le résumé TextRank, déjà calculé sur votre machine, et une ligne d’avertissement précise ce qui s’est passé. Vous obtenez toujours un résumé.

La confidentialité diffère réellement selon le mode. En mode IA, votre texte — jusqu’à 6 000 caractères par appel — part vers le serveur du site, qui interroge le modèle. En TextRank comme en fréquence des mots, rien ne quitte votre navigateur : tout le calcul s’y déroule, sans limite de longueur.

Le curseur « Phrases à conserver » règle la longueur dans les trois modes, mais pour l’IA c’est une consigne et non une garantie : le modèle peut rendre une phrase de plus ou de moins que demandé.

Comment fonctionnent les deux méthodes extractives

TextRank applique l’algorithme PageRank à un graphe dont les nœuds sont les phrases du texte et dont les arêtes mesurent le vocabulaire partagé entre deux phrases (Mihalcea et Tarau, 2004), avec un facteur d’amortissement de 0,85. Une phrase compte si les phrases qui lui ressemblent comptent elles-mêmes — la même définition circulaire que PageRank utilise pour classer des pages web à partir des liens qui pointent vers elles. Pour vérifier que l’implémentation est correcte, son résultat a été comparé non pas à une autre bibliothèque mais à un oracle exact : la résolution directe par pivot de Gauss du même système linéaire. L’accord est de 3,45 × 10⁻¹⁰ sur 220 graphes aléatoires, et de 3,08 × 10⁻¹⁰ sur des graphes contenant des phrases isolées — le cas précis où la masse de probabilité fuit si les calculs sont faux.

La fréquence des mots reprend la méthode plus ancienne de Luhn : chaque phrase est notée selon la fréquence moyenne de ses mots pleins, une fois les mots vides écartés. La moyenne, et non la somme, car sommer récompenserait simplement les phrases les plus longues et ne renverrait que celles-ci.

Les deux méthodes ne convergent pas vers un même résumé : sur des textes de longueur d’article, elles ont choisi des phrases différentes dans 60 % des cas (6 sur 10). Il n’existe pas de résumé extractif unique qui serait le bon — c’est pour cela que l’outil laisse basculer entre les deux plutôt que d’en imposer une.

Ce que les modes extractifs ne peuvent pas faire

La limite la plus importante découle directement du principe : un résumé extractif choisit des phrases, il n’en écrit aucune. Il ne peut donc pas reformuler une idée maladroitement exprimée, ni fusionner deux faits en une seule proposition, ni supprimer la subordonnée redondante qui alourdit une phrase par ailleurs utile. Si une phrase du texte original compte 60 mots, elle comptera 60 mots dans le résumé — l’outil ne peut rien y couper.

Extraire une phrase de son contexte peut aussi la couper de tout ce à quoi elle renvoyait. « Cela confirmait l’étude » ne veut plus rien dire une fois supprimée la phrase qui explique ce que ce mot désigne. C’est le problème des références orphelines, et c’est la fonctionnalité qu’aucun concurrent n’offre : l’outil repère toute phrase du résumé qui commence par un démonstratif, un pronom de troisième personne ou un connecteur logique (Ce, Cela, Cependant, Donc, Ainsi, Il...) alors que la phrase qui la précédait dans le texte original n’a pas été retenue, et vous le signale explicitement. À la longueur par défaut, 20 % des textes de longueur d’article déclenchent au moins un tel avertissement.

L’outil n’a par ailleurs aucune idée du sujet du texte : il classe les phrases par recoupement de vocabulaire, si bien qu’une phrase qui recycle les mots les plus courants du document obtient un bon score, qu’elle porte ou non l’idée principale. Le défaut inverse est pire : un point capital énoncé une seule fois, avec un vocabulaire inhabituel, ne partage rien avec le reste du texte et se classe donc mal. L’extraction rate systématiquement la phrase rare mais importante. L’outil ne peut pas non plus répondre à une question sur le texte, suivre une consigne ou écrire dans un ton demandé — il se contente de classer et de sélectionner des phrases existantes. Un dialogue, une liste à puces, un tableau ou un poème mettent aussi en échec le découpage en phrases sur lequel tout repose. Et résumer un texte déjà écrit de façon très dense fait gagner peu, faute de longueurs à couper.

Pourquoi c’est gratuit

Les modes TextRank et fréquence des mots ne coûtent rien à servir : le calcul tourne entièrement dans votre navigateur, sans serveur à payer et sans que votre texte quitte votre appareil.

Le mode IA, lui, s’appuie sur un budget quotidien partagé entre tous les outils d’IA du site. Une fois ce budget épuisé, ou en cas de limite par adresse IP, la page bascule sur TextRank plutôt que de vous demander de revenir plus tard. C’est exactement pour cela que le repli existe : garder l’outil gratuit et toujours disponible, même quand l’IA ne l’est pas. Ni compte, ni filigrane, ni paiement pour aucun des trois modes.