ChatGPT continue de donner de fausses informations sur mon entreprise - quelqu'un a-t-il réussi à obtenir des corrections ?

Je fais face à ce problème en permanence. Voici la réalité à comprendre :

Pourquoi les corrections sont si difficiles :

1. Les données d’entraînement sont statiques – ChatGPT (et modèles similaires) a appris à partir de données jusqu’à une certaine date. Une fois entraîné, ce savoir reste figé jusqu’au prochain cycle d’entraînement.

2. Le feedback n’est pas instantané – Vos retours et pouces baissés SONT collectés, mais servent à de futurs entraînements, pas à des corrections immédiates.

3. Il n’existe pas de bouton “éditer” – Contrairement à Google, il n’y a pas d’équivalent à Search Console pour demander un changement de contenu.

Le vrai délai de correction :

Ce qui fonctionne réellement :

1. Corrigez les sources, pas l’IA – Mettez à jour Wikipédia, les articles de presse, votre site
2. Créez du contre-contenu – Publiez du contenu exact et faisant autorité partout
3. Montez en volume – L’IA trouvera plus souvent la bonne info si elle est plus présente
4. Ciblez les plateformes temps réel – Perplexity répercute les changements source plus vite

Le délai de 4 mois que vous constatez est malheureusement normal. Continuez vos efforts, mais ajustez vos attentes.

J’ai géré plusieurs crises de désinformation IA. La mention du procès est particulièrement délicate – voici comment la traiter :

Le problème de la mention juridique :

Les systèmes IA considèrent les mentions de procès comme importantes (car elles le sont souvent). Même les cas classés restent parce que :

• Plusieurs articles de presse couvrent le dépôt de plainte
• Les dossiers de justice sont publics
• L’IA ne distingue pas « classé » de « perdu »

Ce qui a fonctionné pour un client dans une situation similaire :

1. Publication d’une annonce détaillée de la clôture du dossier
2. Le cabinet d’avocats a publié un résumé du dossier sur son site
3. Recherche d’une couverture presse sur le classement de l’affaire
4. Mise à jour des profils LinkedIn et professionnels

Point clé : Il faut que le CLASSEMENT soit aussi visible que le dépôt initial. S’il y a 10 articles sur le procès et 1 sur le classement, l’IA accorde plus de poids au procès.

Créez autant de contenu faisant autorité sur la résolution positive que sur le cas d’origine.

Wikipédien expérimenté ici. Quelques points sur l’aspect Wikipédia :

Wikipédia compte ÉNORMÉMENT pour l’IA :

• C’est très pondéré dans les données d’entraînement
• ChatGPT et Claude s’y réfèrent fréquemment
• Bien gérer Wikipédia peut se répercuter sur les IA

Mais attention :

• N’éditez pas directement la page de votre entreprise (conflit d’intérêt)
• Respectez strictement les exigences de sources de Wikipédia
• Proposez les changements sur la page de discussion (Talk)
• Utilisez des sources secondaires fiables

Erreurs fréquentes :

• Ajouter du contenu promotionnel (est supprimé)
• Citer uniquement des supports internes (pas considérés fiables)
• Modifier sans discussion
• Être trop agressif

Ce qui marche :

• Obtenez d’abord une couverture presse indépendante
• Utilisez cette couverture comme source pour Wikipédia
• Proposez les changements par les bons canaux
• Soyez patient et suivez le processus

Une correction bien sourcée sur Wikipédia se propage plus vite dans l’IA que presque toute autre action.

Nous avons vécu quelque chose de similaire. Voici ce que la rumeur du départ du PDG a nécessité :

Notre situation : L’IA continuait de dire que notre PDG « avait démissionné » alors qu’elle n’a pris qu’un bref congé médical puis est revenue.

Ce qui a fonctionné :

1. Le PDG a publié un billet de blog personnel clarifiant la chronologie
2. L’entreprise a publié un communiqué “Bilan PDG de l’année”
3. Obtenu une interview du PDG dans un podcast de l’industrie
4. Mis à jour la page équipe dirigeante avec la mention claire “depuis 2019”
5. Ajouté le PDG dans les conférenciers récents

La logique : L’IA a besoin de signaux récents montrant que la personne est toujours en poste. Une ancienne info sur un « changement » + silence = départ pour l’IA.

Pour votre PDG :

• Rendez-le visible en train de faire des choses de PDG actuelles
• Conférences, interviews, tribunes signées
• Faites apparaître “PDG [Nom]” dans du contenu récent et faisant autorité

L’IA finira par comprendre que votre PDG est… toujours votre PDG.

Avant de pouvoir corriger les problèmes, il faut savoir précisément ce que l’IA dit. Un suivi systématique est essentiel :

Ce qu’il faut suivre :

• Formulation exacte utilisée par l’IA sur votre entreprise
• Quelles plateformes comportent quelles erreurs
• Quels prompts déclenchent les mauvaises infos
• Si les corrections produisent un effet dans le temps

Pourquoi la surveillance est cruciale :

• Chaque plateforme a ses propres infos (corriger séparément)
• Certains prompts donnent des réponses justes, d’autres non
• Vous pouvez mesurer l’efficacité de vos actions correctives
• Repérer de nouvelles erreurs avant qu’elles ne se propagent

Notre méthode : Nous utilisons Am I Cited pour surveiller les mentions de marque sur plusieurs plateformes. Quand nous voyons des réponses erronées, nous :

1. Documentons l’erreur exacte
2. Identifions la source probable
3. Corrigeons la source
4. Suivons si la réponse IA évolue

Sans surveillance systématique, vous corrigez à l’aveugle.

Options juridiques quand l’IA se trompe gravement :

Quand une action légale peut être utile :

• Propos diffamatoires (faux et préjudiciables)
• Inexactitudes factuelles évidentes nuisant à l’activité
• Violations du RGPD (si applicable)

La réalité :

• La plupart des sociétés IA limitent leur responsabilité dans les CGU
• Les poursuites concernant les données d’entraînement sont juridiquement inédites
• Des affaires comme NYT vs. OpenAI sont encore en cours
• Les actions légales sont longues et coûteuses

Approche juridique plus pragmatique :

• Lettres de mise en demeure aux plateformes avec erreurs précises
• Notifications DMCA si votre contenu est mal représenté
• Tout documenter pour une éventuelle procédure
• Travailler directement avec les équipes juridiques des plateformes en cas grave

Angle RGPD (si applicable) : Des demandes de droit à l’oubli ont été tentées. Résultats mitigés, mais à explorer pour le contenu lié à l’UE.

Pour la plupart des entreprises, corriger les sources est plus efficace que le juridique. Mais documentez tout au cas où.

Avis d’une petite entreprise – on n’avait pas les moyens d’une grosse campagne RP, donc on s’est focalisés sur ce qu’on contrôlait :

Stratégie de correction à petit budget :

1. D’abord les supports propres

   • Mise à jour de toutes les pages du site
   • Création d’une section “À propos” détaillée
   • Ajout de FAQ traitant les idées reçues courantes

2. Plateformes gratuites

   • Page entreprise LinkedIn (détaillée, à jour)
   • Profil Crunchbase (souvent cité par l’IA)
   • Fiche Google My Business
   • Annuaires sectoriels

3. Création de contenu

   • Articles de blog avec faits actuels
   • Études de cas mentionnant l’équipe actuelle
   • Témoignages clients datés

4. Effet réseau

   • Demander aux partenaires de mettre à jour leur description de nous
   • Demander aux clients de nous mentionner dans leur contenu
   • Contacter les analystes du secteur

Coût total : surtout du temps. Mais on a vu des améliorations sur Perplexity en 2 mois.

Ce fil a été extrêmement utile. Voici notre plan d’action :

Immédiat (cette semaine) :

1. Mettre en place une surveillance systématique de l’IA sur toutes les plateformes
2. Documenter toutes les erreurs actuelles par plateforme
3. Créer une page interne “Vérification des faits” à partager avec les investisseurs
4. Mettre à jour tous nos supports avec des informations actuelles et visibles

Court terme (30 jours) :

1. Communiqué de presse majeur avec tous les faits corrigés
2. Rendre le PDG visible – interviews podcasts, conférences
3. Publier une annonce de clôture pour le procès
4. Travailler sur Wikipédia via les bons canaux

En continu :

1. Continuer la veille pour suivre l’impact des corrections
2. Augmenter la part de contenu correct dans le temps
3. Cibler d’abord Perplexity (mises à jour plus rapides)
4. Préparer les investisseurs aux erreurs potentielles de l’IA

Point clé : On ne peut pas éditer l’IA directement, mais on peut inonder Internet d’informations correctes jusqu’à ce qu’elle rattrape. Et gérer les attentes de ceux qui comptent entre-temps.

Merci à tous. C’est une bataille de long terme mais au moins nous avons une stratégie.