L'IA continue de se tromper sur notre entreprise – quel est le vrai processus pour corriger cela ?

Je gère ça au quotidien. Voici la réalité : vous ne pouvez pas corriger directement les systèmes d’IA. Il faut corriger l’écosystème dont l’IA s’inspire.

Étape 1 : Identifier la source de l’erreur

Les erreurs de l’IA proviennent de trois endroits :

1. Données d’entraînement obsolètes – Anciens articles, ancienne version de votre site
2. Désinformation tierce – Articles erronés, anciens avis, annuaires incorrects
3. Hallucination – L’IA l’a inventé sur la base d’informations partielles

Pour chaque erreur, enquêtez : d’où cela vient-il probablement ?

Étape 2 : Prioriser les corrections sur les plateformes à forte autorité

Corrigez l’information sur les plateformes les plus fiables pour l’IA :

1. Wikidata – Données structurées utilisées par de nombreux systèmes d’IA
2. Wikipedia – Si vous avez un article
3. Crunchbase – Référence pour les entreprises
4. LinkedIn – Profils professionnels
5. Google Business Profile – Localisation et informations de base
6. Votre site – Corrections claires et visibles

Étape 3 : Créer du « contenu de correction »

Publiez du contenu qui traite explicitement de l’erreur :

• “Mise à jour : notre guide tarifaire 2026”
• “Faits sur l’entreprise : [Votre entreprise] fondée en 2018”
• Article de blog annonçant la fonctionnalité qu’on vous attribue à tort

Étape 4 : Générer de nouvelles mentions

De nouvelles mentions sur des sites autoritaires créent de nouveaux signaux d’entraînement :

• Couverture presse avec la bonne information
• Mentions dans des publications sectorielles
• Nouveaux avis avec des données exactes

Délais : Comptez 4 à 12 semaines pour que les changements se propagent. Certains systèmes se mettent à jour plus vite que d’autres.

Le problème de confusion avec un concurrent peut se résoudre.

Notre cas : Nous sommes “TechFlow” – le concurrent s’appelle “FlowTech”. L’IA nous confondait sans arrêt.

Solution :

1. Contenu de différenciation explicite Création d’une page : “TechFlow vs FlowTech : deux entreprises différentes”

   • Précision claire de notre distinction
   • Dates de création, localisations, produits différents
   • Identifiants uniques pour chacun

2. Contenu riche en entités Toutes les pages principales contiennent :

   • Nom complet de l’entreprise avec contexte
   • Informations de fondation
   • Siège social
   • Noms des fondateurs

3. Séparation sur Wikidata Veiller à ce que chaque entité ait une entrée Wikidata distincte et correcte.

4. Schéma sameAs Liaison de notre entité à des profils vérifiés :

   • Page LinkedIn société
   • Profil Crunchbase
   • Comptes officiels sur les réseaux sociaux

Résultat : La confusion est passée de 40 % à moins de 5 % en 8 semaines.

La clé est de rendre notre identité unique incontestable sur tout le web.

Nous avons corrigé la désinformation sur nos tarifs. Voici ce qui a marché :

Le problème : L’IA citait nos tarifs 2022. Nous avons augmenté les prix en 2023.

La solution :

1. Mise à jour visible de la page tarifs

   • Ajout de “Tarifs en vigueur à partir de janvier 2024”
   • “Dernière mise à jour : [date]” bien visible
   • dateModified dans le schéma

2. Annonce des nouveaux tarifs Article de blog : “Mise à jour des tarifs 2024”

   • Explication des changements
   • Montants exacts
   • Liens multiples depuis le site

3. Mise à jour des sources tierces

   • Profils G2 et Capterra
   • Annuaires sectoriels
   • Sites partenaires

4. Nouvelles mentions

   • Tarifs cités dans deux articles sectoriels
   • Publication des bons tarifs dans des threads Reddit pertinents

Délais :

• Semaine 2 : Perplexity cite les bons tarifs
• Semaine 6 : ChatGPT presque correct
• Semaine 10 : Claude mis à jour

Plus votre contenu tarifaire est frais et autoritaire, plus la correction est rapide.

Gagnez du temps : les retours directs aux sociétés d’IA fonctionnent rarement.

Notre expérience :

• 15 corrections envoyées via le feedback ChatGPT – 0 réponse
• Utilisation du mécanisme de feedback de Claude – aucun changement visible
• Formulaire de retour Perplexity – aucune réponse

Pourquoi ça ne fonctionne pas :

• Volume de feedback énorme
• Pas d’équipe dédiée à la correction
• Impossible de modifier manuellement les données d’entraînement
• Les corrections individuelles ne sont pas scalables

Ce qui fonctionne à la place : Corrigez le web, pas l’IA.

Les sociétés d’IA ne peuvent/pensent pas corriger manuellement vos problèmes spécifiques. Par contre, elles intégreront les sources corrigées lors des prochains cycles d’entraînement et d’indexation.

Votre temps est mieux investi à :

• Mettre à jour les contenus sources
• Générer de nouvelles mentions autoritaires
• Créer du contenu neuf et exact

C’est frustrant, mais c’est la réalité.

Suivez vos progrès de correction de façon systématique :

Mettez en place un suivi des corrections :

1. Documentez les erreurs

   • Formulation exacte de l’erreur
   • Plateformes concernées
   • Capture d’écran datée

2. Créez des prompts de test

   • Prompts déclenchant l’erreur
   • “En quelle année a été fondée [entreprise] ?”
   • “[Entreprise] propose-t-elle [fonctionnalité] ?”
   • “Quel est le tarif de [entreprise] ?”

3. Tests hebdomadaires

   • Lancez les prompts sur toutes les plateformes
   • Notez : erreur toujours présente ? Correction partielle ? Corrigé ?

4. Suivi du calendrier de correction

   Erreur	Correction lancée	Perplexity corrigé	ChatGPT corrigé	Claude corrigé
   Année de fondation	1 janv.	15 janv.	10 fév.	5 fév.

5. Identifiez ce qui a fonctionné

   • Quelles corrections ont été les plus rapides ?
   • Quel contenu a déclenché le changement ?
   • Répliquez pour les autres erreurs

Outils : Am I Cited peut automatiser une partie du suivi, mais des tests manuels garantissent de détecter les erreurs précises.

Wikidata est sous-estimé pour les corrections IA.

Pourquoi Wikidata compte :

• Source structurée pour de nombreux systèmes IA
• Alimente les knowledge panels
• Facile à éditer (avec sources fiables)
• Les changements se diffusent dans plusieurs systèmes

Comment corriger Wikidata :

1. Trouver votre entité Recherchez le nom de votre entreprise

2. Auditer les données actuelles

   • Date de fondation (P571)
   • Siège social (P159)
   • Site officiel (P856)
   • Secteur (P452)
   • Dirigeants (P169, P112)

3. Modifier avec des sources fiables

   • Il faut des sources solides
   • Articles de presse, documents officiels
   • Wikipedia n’est pas une source pour Wikidata

4. Ajouter les propriétés manquantes

   • Plus c’est complet, mieux c’est
   • Inclure produits, filiales, etc.

Notre correction : Correction de la date de fondation sur Wikidata avec citation d’un communiqué de presse. Mise à jour du Knowledge Panel Google en 1 semaine. Les systèmes IA affichaient la bonne date sous 4 semaines.

Wikidata est souvent le levier le plus rapide pour corriger des faits.

Les communiqués de presse fonctionnent, s’ils sont bien faits :

Communiqués de correction efficaces :

Structurez-les pour les IA :

• Commencer par le fait à corriger dès la première phrase
• Inclure des données précises
• Répéter plusieurs fois les informations clés

Exemple d’ouverture : “[Nom de l’entreprise], la plateforme [descriptive] fondée en 2018, annonce aujourd’hui…”

Pas : “Forts de plusieurs années d’innovation, l’équipe de…”

Stratégie de diffusion :

• Grandes agences de presse (pour apparaître sur de nombreux sites)
• Médias sectoriels
• Presse locale pour la localisation du siège
• Publications spécialisées

Pourquoi ça marche :

• Crée du contenu neuf et autoritaire
• Diffusé sur de nombreux domaines
• Contient la bonne information en évidence
• Sert de source citée pour l’IA

Nous avons publié un communiqué spécifiquement pour corriger la date de fondation. Il a été repris par plus de 50 sites. L’IA a commencé à indiquer la bonne date sous 5 semaines.

Comment nous avons corrigé “ne propose pas la fonctionnalité X” :

Le problème : L’IA affirmait que nous n’avions pas d’accès API. Or, nous l’avons depuis 18 mois.

Investigation : L’IA se basait sur notre ancienne documentation d’avant la sortie de la fonctionnalité. Ainsi que sur des articles de comparaison concurrents obsolètes.

La correction :

1. Refonte de la page produit

   • Mise en avant de la fonctionnalité API
   • “Accès API” dans le titre de la page
   • Captures d’écran de l’API en action

2. Mise à jour de la documentation

   • Documentation API claire
   • “Disponible depuis [date]”
   • Exemples et cas d’usage détaillés

3. Campagne de contenu

   • Blog : “Démarrer avec l’API [produit]”
   • Étude de cas : “Comment [client] utilise notre API”
   • Guides d’intégration avec outils populaires

4. Mises à jour tierces

   • Fiches G2/Capterra mises à jour
   • Demande de mise à jour aux sites de comparaison
   • Post sur Reddit à propos de notre API

Délais : Semaine 4 : Perplexity corrigé Semaine 7 : Claude corrigé Semaine 10 : ChatGPT presque corrigé

La clé a été de noyer l’ancienne info sous du contenu neuf, autoritaire et spécifique à la fonctionnalité.

Cadre pour une correction systématique des erreurs :

1. Inventaire des erreurs Recensez toutes les erreurs factuelles trouvées :

• Formulation de l’erreur
• Plateformes concernées
• Impact business (fort/moyen/faible)
• Source probable

2. Priorisation Corrigez d’abord les erreurs à fort impact :

• Désinformation à destination des clients
• Erreurs sur tarifs/fonctionnalités
• Confusion avec des concurrents

3. Matrice d’action de correction

4. Suivi du calendrier Documentez quand la correction a débuté et à quelle date chaque plateforme est corrigée.

5. Prévention

• Cohérence des infos entité partout
• Audits réguliers de la précision IA
• Réaction rapide aux nouvelles erreurs

Considérez cela comme une maintenance continue, pas un projet ponctuel.

Ce fil est incroyablement utile. Voici notre plan d’action :

Immédiat (cette semaine) :

1. Auditer et corriger l’entrée Wikidata
2. Mettre à jour le profil Crunchbase
3. Corriger le Google Business Profile
4. Mettre en place le suivi via prompts de test

Semaine 2-3 :

1. Enquêter sur les sources d’erreur
2. Mettre à jour le site avec du contenu correctif
3. Émettre un communiqué de presse avec la date de fondation exacte
4. Créer une page de différenciation pour la confusion concurrent

Mois 2 :

1. Campagne de contenu spécifique aux fonctionnalités
2. Page tarifs mise à jour avec le schéma dateModified
3. Mise à jour des profils tiers
4. Contact presse sectoriel

En continu :

1. Suivi hebdo des prompts de test
2. Suivi des progrès par plateforme
3. Réaction rapide aux nouvelles erreurs

Principaux enseignements :

• On ne peut pas corriger l’IA directement – il faut corriger le web
• Wikidata est un levier rapide et efficace
• L’identification des sources est cruciale
• Il faut de la patience – 4 à 12 semaines en général

Merci à tous. Nous avons enfin un vrai plan d’action au lieu de la simple frustration.