Compilation des ressources sur les forces et faiblesses de l’IA. N’hésitez pas à partagez vos liens.
IA : Fiabilité et fonctionnement
AI Search Has A Citation Problem – CJR – 6 mars 2025
Le rapport de la Tow Center for Digital Journalism a comparé huit moteurs de recherche basés sur l’intelligence artificielle (IA) et constaté qu’ils sont tous mauvais pour citer les sources d’information. Voici les points clés du rapport :
- Les chatbots sont généralement mauvais pour refuser de répondre aux questions qu’ils ne peuvent pas répondre avec précision, préférant offrir des réponses incorrectes ou spéculatives.
- Les chatbots premium fournissent des réponses incorrectes avec plus de confiance que leurs homologues gratuits.
- Plusieurs chatbots semblent contourner le protocole d’exclusion des robots (Robot Exclusion Protocol), qui permet aux éditeurs de contrôler l’accès de leurs contenus.
- Les outils de recherche génératifs fabriquent des liens et citent des versions syndiquées ou copiées d’articles.
- Les accords de licence de contenu avec les sources d’information ne garantissent pas une citation précise dans les réponses des chatbots.
Dans l’ensemble, les chatbots ont souvent échoué à récupérer les articles corrects. Collectivement, ils ont fourni des réponses incorrectes à plus de 60 % des requêtes. Selon les différentes plateformes, le niveau d’erreur a varié, Perplexity répondant de manière incorrecte à 37 % des requêtes, tandis que Grok 3 avait un taux d’erreur beaucoup plus élevé, répondant de manière incorrecte à 94 % des requêtes
Comment les IA pensent ? (Etude Anthropic – Mars 2025)
Un travail de recherche mené par Anthropic sur les grands modèles de langage, comme Claude 3.5 Haiku, révèle, grâce à une technique appelée « suivi de circuits », les processus internes du modèle, dévoilant des stratégies et des comportements inattendus. Ces grands modèles de langage, bien qu’ils puissent paraître cohérents et rationnels, ont des fonctionnements internes bien plus étranges et complexes. Les découvertes sont édifiantes !
Lire aussi l’analyse de l’étude Anthropic par le MIT Technology Review
IA : Journalisme et SEO
INA : Cartographie des enjeux et usages de l’IA pour le journalisme – 2025
De la collecte de données à leur diffusion, en passant par la vérification et l’édition, l’IA permet aux journalistes de gagner en efficacité, d’améliorer la qualité des contenus et de s’adapter aux attentes des lecteurs. La Revue des Medias analyse ces enjeux au travers d’un rapport et d’une cartographie.
| Catégorie | Usages spécifiques |
|---|---|
| Collecte et préparation de l’information | – Agents conversationnels : recherche généraliste et spécialisée – Agrégateurs de contenus, veille automatique – RAG (génération augmentée de récupération) – Exploration et analyse de données, datavisualisation – Aide à la décision : synthèse experte, détection de signaux faibles – Transcription automatique – Indexation automatique |
| Production et édition de l’information | – Aide à la conception (angles, formats) – Génération de texte : assistants rédactionnels – Génération et transformation d’images – Génération et transformation de voix – Génération et transformation de vidéos |
| Vérification de l’information | – Détection de contenus générés par IA – Certification d’authenticité (C2PA) – Recherche inversée – Géolocalisation de contenus – Aide à la vérification à grande échelle |
| Diffusion de l’information | – Optimisation du référencement (SEO) – Connaissance du public – Personnalisation et recommandation – Agents conversationnels : support aux utilisateurs – Traduction, sous-titrage, doublage – Lecture audio automatique |
SEO : Les règles Google sur le contenu IA
Google encourage les créateurs de contenu à produire des contenus de haute qualité, originaux et utiles, quelle que soit la façon dont ils sont produits, et à utiliser l’IA de manière responsable pour améliorer la qualité du contenu. Voici une synthèse des conseils de la recherche Google concernant le contenu généré par IA :
- Récompenser les contenus de haute qualité : Google se concentre sur la qualité du contenu, quelle que soit la façon dont il est produit. Les systèmes de classement de Google visent à récompenser les contenus originaux et de haute qualité qui répondent aux critères de l’E-E-A-T (expertise, expérience, légitimité et fiabilité).
- L’automatisation peut créer du contenu utile : L’utilisation de l’automatisation, y compris l’IA, pour générer du contenu peut être utile si elle est faite de manière responsable et pour améliorer la qualité du contenu.
- Ne pas utiliser l’IA pour manipuler les classements : L’utilisation de l’IA pour manipuler les classements dans les résultats de recherche est considérée comme du spam et enfreint les règles de Google.
- Évaluer les contenus en fonction de leur qualité : Les créateurs de contenu doivent évaluer leurs contenus en fonction de leur qualité, de leur originalité et de leur utilité, quelle que soit la façon dont ils sont produits.
- Indiquer clairement l’utilisation de l’IA : Les créateurs de contenu doivent indiquer clairement si l’IA a été utilisée pour générer du contenu, notamment si cela est susceptible de modifier la perception du lecteur sur le contenu.
- Ne pas considérer l’IA comme l’auteur d’un contenu : Il est préférable de ne pas citer l’IA comme auteur d’un contenu, mais plutôt d’indiquer clairement le rôle de l’IA dans la création du contenu.
D’ailleurs nous avons observé une désindexation des contenus produits par IA lors de la core update de mars 2025, à contrario les contenus enrichis par IA continuent à avoir une bonne performance.