L’IA invente constamment des choses sur notre entreprise – comment éviter les hallucinations ?

Votre situation est courante pour les startups. Voici pourquoi et comment y remédier :

Pourquoi l’IA se trompe sur vous :

Le problème de fond :

L’IA ne « connaît » pas les faits. Elle prédit les mots qui devraient suivre selon les modèles. Quand elle manque de données fiables sur vous, elle génère une fiction qui sonne plausible.

Cadre de solution :

Vous ne pouvez pas « entraîner » ChatGPT directement, mais vous pouvez :

1. Devenir la source dominante – Rendez vos bonnes infos les plus disponibles et autoritaires
2. Créer de la cohérence – Les mêmes infos partout, aucune contradiction
3. Ajouter des données structurées – Donnez à l’IA des faits explicites et lisibles par machine
4. Construire des chaînes de vérification – Lien vers des validateurs externes

Pour vos fausses affirmations spécifiques :

La cohérence des entités est cruciale pour réduire les hallucinations :

Le problème :

L’incohérence perturbe l’IA. Si votre date de création diffère selon les sources, l’IA doit deviner.

Checklist d’audit de cohérence :

Sources fréquentes d’incohérence :

1. Anciennes mentions presse – Article de 2022 avec infos obsolètes
2. Profils auto-générés – Sites qui scrappent et se trompent
3. LinkedIn des employés – Membres de l’équipe avec des infos contradictoires
4. Agrégateurs de données – ZoomInfo, Apollo, etc. avec de vieilles données

Priorité de correction :

1. Votre site web (vous contrôlez)
2. Page LinkedIn entreprise (vous contrôlez)
3. Crunchbase (vous pouvez éditer)
4. Profil Google Business (vous contrôlez)
5. LinkedIn des employés (demandez à l’équipe d’harmoniser)
6. Annuaires tiers (contacter pour corrections)
7. Agrégateurs de données (généralement processus de correction)

Schéma de balisage pour la cohérence :

{
  "@type": "Organization",
  "name": "Votre entreprise",
  "foundingDate": "2021-03-15",
  "address": {
    "@type": "PostalAddress",
    "addressLocality": "Austin",
    "addressRegion": "TX"
  },
  "numberOfEmployees": {
    "@type": "QuantitativeValue",
    "value": 12
  }
}

Cela indique explicitement aux systèmes d’IA : « Voici les faits. »

J’ai connu exactement cette situation. Voici ce qui a marché :

Notre chronologie :

• Mois 0 : Découverte d’hallucinations folles
• Mois 1 : Correction de toutes les sources contrôlables
• Mois 2 : Balisage schema, communiqué de presse
• Mois 3 : Perplexity commence à donner la bonne info
• Mois 4 : Amélioration de Google AI Overviews
• Mois 6 : ChatGPT se trompe encore parfois mais c’est mieux

Ce qui a eu le plus d’impact :

1. Crunchbase Pro – Sérieusement, payez-le. Les systèmes d’IA s’appuient fortement sur Crunchbase pour les données d’entreprise.

2. Complétude LinkedIn – Tous les champs remplis, profils fondateurs reliés, description explicite.

3. Schéma Organization – Sur la page d’accueil avec tous les faits clés explicités.

4. Communiqué de presse – Diffusé sur un grand fil d’actu avec les faits corrects. Crée une source externe autoritaire.

5. Tentative Wikipedia – Nous n’étions pas assez notoires pour Wikipédia, mais nous avons créé une entrée Wikidata (plus accessible, aide quand même).

Ce qui n’a pas marché :

• Signalement à OpenAI (pas vraiment de mécanisme)
• Simple mise à jour du site web seule
• Espérer que ça se résolve tout seul

Coût :

• Crunchbase Pro : 300$/an
• Diffusion communiqué de presse : 400$
• Le reste : du temps

ROI :

Un investisseur nous a dit avoir failli passer à côté car « ChatGPT disait que vous aviez levé une Série A et votre cap table semblait différent. » Éviter cette confusion vaut l’investissement.

Approches techniques pour corriger les données IA :

Pour les systèmes basés RAG (Perplexity, Google IA) :

Ils puisent sur le web en direct. Corrigez votre contenu indexé :

1. Assurez-vous que votre site est indexable
2. Mettez à jour robots.txt pour autoriser les crawlers IA
3. Créez des pages autoritaires pour chaque type de fait
4. Obtenez des backlinks vers vos pages autoritaires

Pour ChatGPT/Claude (basé sur entraînement) :

Plus difficile à influencer. Stratégies :

1. Créez du contenu largement cité avec les bonnes infos
2. Faites entrer les bonnes infos dans les sources qu’ils ont probablement utilisées (Wikipédia, médias majeurs)
3. Espérez que les prochaines mises à jour d’entraînement intègrent les nouvelles données

Implémentation de llms.txt :

Créez un résumé lisible par machine :

# llms.txt pour [Entreprise]
Nom : [Nom exact de l’entreprise]
Fondée : 2021
Siège : Austin, Texas
Employés : 12
Financement : Autofinancée (pas de financement externe)
Fondateur : [Nom]
Site web : https://votreentreprise.com
À propos : [Description en une phrase]

À placer sur votreentreprise.com/llms.txt

Mise en place de la surveillance :

Interrogez chaque plateforme chaque mois :

• « En quelle année [Entreprise] a-t-elle été fondée ? »
• « Où est le siège de [Entreprise] ? »
• « Combien d’employés compte [Entreprise] ? »
• « [Entreprise] a-t-elle levé des fonds ? »

Suivez l’évolution dans le temps pour mesurer l’amélioration.

Processus de surveillance et correction continue :

Modèle d’audit mensuel :

Quand vous trouvez des erreurs :

1. Documentez (capture d’écran avec date)
2. Identifiez la source probable de la mauvaise donnée
3. Corrigez ou surclassez la source
4. Attendez 4-6 semaines
5. Re-testez

Surveillance automatisée :

Am I Cited et outils similaires peuvent :

• Suivre les mentions de la marque sur les plateformes IA
• Alerter en cas de changement
• Comparer avec les concurrents
• Suivi historique

Bilan trimestriel :

• Score d’exactitude global
• Tendance
• Problèmes restants
• Ajustement de la stratégie

Annuel :

• Audit complet des faits
• Mise à jour de toutes les propriétés
• Actualisation de la couverture presse
• Revue du balisage schema

C’est exactement ce qu’il me fallait. Voici mon plan d’action :

Semaine 1 : Audit et documentation

• Tester toutes les plateformes IA avec les questions clés
• Documenter l’état actuel (captures d’écran)
• Identifier toutes les sources d’infos erronées

Semaine 2 : Correction des sources contrôlables

• Page À propos du site – faits explicites
• Page LinkedIn entreprise – tous champs remplis
• LinkedIn des employés – demander à l’équipe d’aligner
• Schéma Organization – implémenter avec tous les faits

Semaine 3 : Sources externes

• Crunchbase Pro – souscrire et mettre à jour
• Google Business Profile – vérifier et compléter
• Créer le fichier llms.txt
• Audit et correction des annuaires tiers

Semaine 4 : Renforcement d’autorité

• Communiqué de presse avec faits de l’entreprise
• Entrée Wikidata (si éligible)
• Référencement dans les annuaires sectoriels

En continu :

• Tests mensuels des plateformes IA
• Documenter l’amélioration dans le temps
• Surveillance continue des sources

Indicateurs clés :

• Nombre de faits erronés par plateforme
• Délai de correction
• Score de cohérence entre sources

Investissement :

• Crunchbase Pro : 300$/an
• Communiqué de presse : ~400$
• Temps : ~20 heures au total

Délais attendus :

• Perplexity : 2-4 semaines
• Google IA : 4-8 semaines
• ChatGPT : Inconnu, en continu

Point clé :

On ne peut pas « corriger » directement l’IA. Il faut devenir la source la plus autoritaire et cohérente pour que l’IA adopte naturellement les bonnes informations.

Merci à tous – j’ai enfin une feuille de route concrète !