L’évaluation de la confiance par l’IA ressemble à celle de Google tout en étant différente. Voici ce que nous savons :
Les quatre signaux de confiance principaux :
- Précision – Faits vérifiables soutenus par des preuves
- Autorité – Expertise reconnue, diplômes
- Transparence – Attribution claire, identification de la source
- Cohérence – Historique de contenu fiable
Comment les systèmes IA vérifient la confiance :
| Signal | Comment l’IA évalue | Ce que vous contrôlez |
|---|
| Précision | Recouper avec d’autres sources | Citer vos sources, utiliser des données |
| Autorité | Présence dans les données d’entraînement, citations | Construire des signaux d’expertise |
| Transparence | Auteur clair, attribution | Bios, dates, sources |
| Cohérence | Qualité historique du contenu | Stratégie de contenu sur la durée |
Le facteur données d’entraînement :
Les systèmes IA ont appris les schémas de confiance à partir de leurs données d’entraînement. Les sources apparaissant souvent dans des contextes fiables (presse, académique, publications sectorielles) sont intrinsèquement « fiables » pour l’IA.
La vérité difficile :
Les grands médias (NYT, Forbes, Wikipedia) bénéficient d’une confiance intégrée grâce aux données d’entraînement. Les nouveaux sites ou sites plus petits doivent prouver leur fiabilité par d’autres signaux.
Mais il y a de l’espoir :
L’IA évalue contextuellement. Un petit expert de niche peut dépasser les grands médias sur des requêtes spécifiques s’il démontre une réelle expertise sur le sujet.