Pouvez-vous réellement influencer ce que l’IA apprend sur votre marque lors de l’entraînement ? Est-ce même possible ?

Bonnes questions. Je vais vous donner la perspective interne.

Comment fonctionne réellement l’entraînement de l’IA :

1. Collecte de données : Les entreprises IA aspirent des milliards de pages web
2. Filtrage des données : Elles filtrent la qualité, enlèvent le spam/les doublons
3. Entraînement : Les modèles apprennent des schémas à partir de ces données filtrées
4. Résultat : L’IA « sait » ce qu’elle a rencontré à plusieurs reprises sur diverses sources

Votre contenu est-il pris en compte dans l’entraînement ?

Si votre site :

• Est accessible publiquement
• A une autorité de domaine correcte
• N’est pas bloqué dans robots.txt
• Contient du contenu unique et de qualité

Alors oui, il est probablement inclus dans les jeux de données d’entraînement.

Votre signal est-il assez fort ?

Voici l’élément clé : L’IA apprend par répétition et corroboration.

Si votre marque n’est citée qu’une fois sur une page = signal faible Si votre marque est citée régulièrement sur 100+ sources qui disent la même chose = signal fort

Comment influencer l’entraînement :

La stratégie : Diffuser un message cohérent sur de multiples sources à forte autorité.

L’approche pratique pour influencer l’entraînement :

Principe de base : Message cohérent sur des sources faisant autorité.

En pratique :

1. Définir les faits clés de la marque

   • Ce que vous faites (précisément)
   • Votre public cible
   • Différenciateurs principaux
   • Réalisations notables

2. Les répéter systématiquement

   • Sur votre site
   • Dans les communiqués de presse
   • Dans les articles d’experts
   • Dans les interviews et podcasts
   • Sur Wikipédia (si pertinent)

3. Faire répéter par d’autres

   • Couverture presse
   • Mentions sectorielles
   • Témoignages partenaires
   • Sites d’avis

Exemple :

Si vous voulez que l’IA sache que vous êtes « la plateforme leader pour X » :

• Dites-le sur votre page À propos
• Dans vos communiqués de presse
• Faites-le dire par la presse
• Faites-le mentionner sur des sites sectoriels
• Ajoutez-le à Wikipédia (si vérifiable)

Quand l’IA voit la même caractérisation sur 50+ sources, elle gagne en confiance dans cette description.

C’est très utile. Donc influencer l’entraînement, c’est :

1. Un message cohérent
2. Sur plusieurs sources faisant autorité
3. Sur la durée

Question : Comment savoir si l’IA a « appris » ce que je souhaite sur notre marque ?

Comment tester ce que l’IA « sait » sur votre marque :

Requêtes de test (essayez sans recherche web activée) :

1. “Qu’est-ce que [Nom de l’entreprise] ?”
2. “Parlez-moi de [Nom de l’entreprise]”
3. “Que fait [Nom de l’entreprise] ?”
4. “Qui a fondé [Nom de l’entreprise] ?”
5. “Quels sont les principaux produits de [Nom de l’entreprise] ?”
6. “En quoi [Nom de l’entreprise] se distingue-t-elle de ses concurrents ?”

Ce qu’il faut observer :

• Exactitude : L’information est-elle correcte ?
• Exhaustivité : Les faits clés sont-ils connus ?
• Actualité : L’information est-elle à jour ?
• Positionnement : Comment êtes-vous décrit ?
• Confiance : L’IA nuance-t-elle (« je pense ») ou affirme-t-elle les faits ?

Documenter et suivre :

Faites ces tests chaque trimestre. Documentez les réponses. Surveillez :

• Les changements après des campagnes de contenu/relations presse
• Les progrès en exactitude ou exhaustivité
• Les évolutions du positionnement

Signes d’alerte :

• Informations obsolètes
• Faits incorrects
• Positionnement favorable à un concurrent
• « Je n’ai pas beaucoup d’informations sur… »

Wikipédia mérite une attention particulière pour influencer l’entraînement.

Pourquoi Wikipédia compte :

• L’entraînement IA accorde beaucoup de poids à Wikipédia
• Considéré comme une source faisant autorité
• Influence la façon dont l’IA caractérise les entités
• ChatGPT s’appuie en particulier sur Wikipédia

Si vous avez une page Wikipédia :

• Gardez-la exacte et à jour
• Veillez à la véracité des faits clés
• Ajoutez des sources pour les réalisations notables
• Respectez les règles Wikipédia (pas d’auto-promotion)

Si vous n’en avez pas :

• Construisez la notoriété via la presse
• Faites-vous mentionner sur d’autres pages Wikipédia pertinentes
• Voyez si vous remplissez les critères de notoriété
• N’essayez pas d’en créer une sans véritable notoriété (elle sera supprimée)

L’effet d’écho Wikipédia :

Ce qui figure sur Wikipédia modèle souvent la façon dont l’IA décrit les entités partout ailleurs. Il vaut la peine d’y investir correctement.

Compris. Mes actions à prévoir :

À définir (ce mois-ci) :

1. Faits clés et message de la marque
2. Comment nous voulons que l’IA nous décrive
3. Écarts actuels entre la réalité et le souhaité

Créer du contenu cohérent (en continu) :

1. S’assurer que le site expose clairement les faits clés
2. Intégrer le message dans tous les communiqués de presse
3. Créer du contenu externe avec le même message
4. Mettre à jour toute information obsolète

Amplifier via des tiers (en continu) :

1. Couverture presse avec le bon message
2. Mentions dans les médias sectoriels
3. Présence Wikipédia (si pertinent)
4. Profils sur les sites d’avis

Suivre (trimestriel) :

1. Tester ce que l’IA « sait » sur nous
2. Documenter les évolutions
3. Ajuster la stratégie en fonction des écarts

Question : Combien de temps avant que ces efforts apparaissent dans les réponses IA ?

Réalité du calendrier pour l’influence sur l’entraînement :

IA basée sur la recherche (Perplexity, ChatGPT avec recherche) :

• Nouveau contenu : quelques jours à semaines
• Informations mises à jour : idem
• C’est là que l’impact est rapide

Connaissance issue de l’entraînement :

• Les grands modèles IA sont entraînés périodiquement (mois entre deux mises à jour)
• Votre contenu doit figurer dans les données d’entraînement
• Puis le modèle doit être réentraîné
• Puis déployé

Délais réalistes :

• Pour la recherche : 2 à 4 semaines
• Pour la connaissance issue de l’entraînement : 6 à 12+ mois

Bonne nouvelle :

La plupart des interactions utilisateurs passent aujourd’hui par la recherche (IA enrichie par recherche). Votre optimisation de contenu a donc un impact rapide.

L’influence sur l’entraînement est un investissement à long terme : elle forge la base, mais la recherche apporte des bénéfices immédiats.

Priorisez l’optimisation pour la recherche. Pensez à l’influence sur l’entraînement comme à un placement qui produit ses effets sur plusieurs années.

Prendre du recul :

Influencer l’entraînement = Construire la marque Optimiser la recherche = Marketing de contenu

En fait, vous développez la notoriété et la perception de marque au niveau de l’IA.

Les mêmes leviers qui créent une forte image de marque auprès des humains – message cohérent, couverture par des sources faisant autorité, sentiment positif – construisent aussi la perception de l’IA.

Si vous faites déjà un bon travail de marketing de marque, vous couvrez déjà l’essentiel pour influencer l’entraînement. L’essentiel est de s’assurer :

1. Que le message est cohérent
2. Qu’il apparaît sur des sources variées
3. Qu’il est accessible aux crawlers IA
4. Qu’il est suffisamment répété pour être appris

Ce n’est pas une discipline à part entière. C’est étendre votre stratégie de marque en considérant l’IA comme un public.