Comment les bases d’entraînement des IA influencent la recherche et transforment la réalité

Les modèles d’IA générative comme ChatGPT, Claude ou Gemini ne produisent pas leurs réponses à partir d’une vérité objective. Ils synthétisent ce qu’ils ont vu, lu et absorbé à travers des centaines de millions de documents et c’est là que tout bascule. 

La base d’entraînement avec une mémoire filtrée du web

Les IA s’entraînent sur des contenus larges que l’on a sélectionné pour elles dans lesquels on trouve des articles de presse, des publications scientifiques, des bases de données libres (Wikipedia, Stack Overflow, ...), des pages web extraites selon leur visibilité à un instant précis dans les moteurs de recherche et cela n’est pas représentatif que d’une part d’Internet.

Chaque donnée est une empreinte : une opinion, un angle, un vocabulaire, une formulation. 

La répétition crée un poids sémantique, ainsi une idée vue 1000 fois sera considérée comme “vraie”. Une nuance rare deviendra marginale, voire ignorée. 

Ce que l’IA apprend, c’est la moyenne, pas la vérité

Une IA de base ne vérifie pas si ce qu’elle lit est vrai, elle se base sur un algorithme neuronal qui modélise ce qui est le plus probable selon les données vues. 

• Si un traitement médical est très souvent qualifié “d’efficace” dans les articles, l’IA le dira.
• Si une marque est fréquemment associée à “haut de gamme”, l’IA l'absorbe comme une vérité.
• Si un concept est absent car censuré, mal représenté ou peu médiatisé, alors il n’existe pas dans la mémoire du modèle.

Le monde que voit l’IA est biaisé par ses sources. Par conséquent, le monde qu’elle reproduit n’est qu’une projection statistique et évolutive, loin d’être une réalité neutre. 

En influençant les données, on influence la perception

C’est là que le lobbying IA devient central, celui qui produit massivement du contenu structuré, positif et sourcé influence la vision que l’IA aura d’un sujet. 

Si une entreprise pousse 100 contenus sur un domaine donné où elle est citée comme pionnière et les autres entreprises concurrentes ne publient rien. L’IA dira que cette entreprise est reconnue comme pionnière dans le domaine en question.

C’est très réducteur, mais si en plus, les produits de cette même entreprise génèrent des avis et témoignages positifs, cette notion de pionnier s'en trouve encore renforcée. 

C’est un art de la manipulation, plus c’est répété + cohérent + dominant. cela sera donc mémorisé. L’entreprise sera citée et sa notoriété sera installée dans la mémoire collective. 

Les implications : biais, confiance, et réalités alternatives

Cette logique pose des questions fondamentales : 

• Qui contrôle les sources ?
• Comment garantir la diversité des points de vue ?
• À quel moment une IA devient-elle un véritable canal d’influence ? 

C’est un enjeu crucial pour la science, les journalistes et le marketing, ainsi une marque peut façonner une réalité perçue sans être la meilleure, mais la plus visible et cohérente. 

Et si l’AI Act venait encadrer le lobbying IA ?

Le lobbying IA repose aujourd’hui sur une zone grise. On ne manipule pas directement les modèles, mais on influence leur perception via les contenus qu’ils absorbent. Mais cette mécanique d’influence invisible est loin d’échapper à la régulation.

Adopté par l’Union européenne, l’AI Act vise à classer les IA selon leur niveau de risque, d’imposer des obligations de transparence, de sécurité et de gouvernance pour les IA à usages critiques et de garantir une information claire des utilisateurs quant à l’origine, au fonctionnement et aux limites de l’IA utilisée. 

Les modèles comme GPT-4, Claude, Gemini sont visés par un régime spécifique. Ils doivent documenter les sources utilisées pour l’entraînement, détecter et limiter les biais, prévenir les manipulations à visée trompeuse ou discriminatoire et fournir une documentation technique sur leur comportement en réponse. 

Conséquences pour le lobbying IA

Influencer devient traçable

Si un modèle doit rendre des comptes sur ses biais, il pourrait aisément remonter aux sources via une forme de reverse engineering, identifiant ainsi les tentatives de manipulation. Des contenus trop orientés, trop redondants ou faux pourraient être identifiés comme tentatives de manipulation. 

Responsabilité des éditeurs de contenu

Une marque qui publierait massivement des contenus volontairement flous ou manipulateurs pour influencer une IA pourrait être tenue responsable en cas de préjudice, notamment dans le domaine de la santé, de la finance ou de la sécurité. 

Détection du poisoning

Le data poisoning, s’il vise à tromper volontairement un système d’IA à usage critique, pourrait tomber sous le coup du délit de manipulation algorithmique. 

Obligation de transparence des IA

Les réponses générées devront indiquer clairement qu’elles sont synthétiques et mentionner les sources clés si demandées. Cela renforce l’intérêt du référencement sur des sites fiables et légitime encore plus la stratégie de lobbying sémantique tant qu’elle reste éthique. 

L’IA peut-elle pénaliser le lobbying sémantique abusif ?

Oui, mais différemment de Google, qui sanctionne la sur-optimisation. Les IA ne fonctionnent pas par sanctions directes, mais par pondération de la confiance. L’IA ne pénalise pas. Elle apprend à ignorer. Ce qui revient au même : visibilité perdue, crédibilité diluée. 

Comment devenir un bon élève IA ?

• Publier sur des domaines fiables, mieux vaut être cité sur des sites reconnus.
• Structurer son contenu comme une source pédagogique (glossaire, comparatif, FAQ).
• Favoriser la cohérence multi-source (différentes sources mais un même message).
• Travailler la fraîcheur : une IA s’appuie plus sur du contenu récent. 

Rédigé par Malik BEN THAIER, expert et formateur en Marketing Digital
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