J’ai passé beaucoup de temps à analyser les schémas de citation de l’IA. Voici ce que montrent les recherches :
Pondérations approximatives des facteurs de citation :
| Facteur | Pondération | Signification |
|---|
| Autorité de domaine | 25-30% | Signaux de confiance, profil de backlinks, présence dans le knowledge graph |
| Fraîcheur du contenu | 20-25% | Date de publication, fréquence des mises à jour, données récentes |
| Pertinence sémantique | 20-25% | À quel point le contenu répond directement à la requête |
| Structure de l’information | 15-20% | Titres, listes, tableaux, balisage schema |
| Densité factuelle | 10-15% | Données précises, statistiques, citations d’experts |
Processus RAG simplifié :
- La requête utilisateur est convertie en vecteur (représentation numérique)
- Le système recherche des segments de contenu sémantiquement similaires
- Plusieurs facteurs attribuent un score à chaque source potentielle
- Les sources ayant les meilleurs scores sont citées dans la réponse
Point clé : Contrairement à la recherche traditionnelle où l’on se bat pour 10 positions, les citations par l’IA sont plus binaires : soit vous êtes cité, soit non. Mais plusieurs sources peuvent être citées, donc ce n’est pas un jeu à somme nulle.
Le paradoxe de l’autorité :
Les recherches montrent que Reddit (40,1 %) et Wikipedia (26,3 %) dominent les citations LLM. Ce n’est pas parce qu’ils ont le “meilleur” contenu, mais parce que les systèmes d’IA font confiance à des sources établies et validées par la communauté.