Les données d’entraînement comptent plus qu’on ne le pense.
Comment ça fonctionne :
Les modèles d’IA apprennent les schémas de confiance pendant l’entraînement. Les sources fréquemment et de façon autoritaire dans les données d’apprentissage bénéficient d’une confiance par défaut plus élevée.
Ce que cela implique :
| Type de source | Présence dans les données d’entraînement | Confiance actuelle |
|---|
| Grands médias | Très forte | Très forte |
| Wikipédia | Très forte | Très forte |
| Revues académiques | Élevée | Élevée |
| Publications sectorielles | Moyenne | Moyenne |
| Nouveaux sites (post-entraînement) | Faible | Faible au départ |
Le défi pour les nouveaux sites :
Même si vous êtes crédible aujourd’hui, vous n’étiez pas dans les données d’entraînement. Vous devez vous prouver via d’autres signaux.
Comment s’en sortir :
- Se faire mentionner par des sources DÉJÀ fiables
- Construire des signaux d’autorité vérifiables par l’IA
- Créer du contenu que l’IA peut recouper
- Être patient – la confiance se construit avec le temps
L’avantage :
La récupération en temps réel (Perplexity) donne plus d’opportunités aux nouveaux sites que les réponses paramétriques (ChatGPT sans recherche web).