Depuis l'avènement de la recherche en ligne, certains marketeurs, webmestres et spécialistes en référencement ont cherché à tromper le système pour obtenir des avantages injustes — des pratiques connues sous le nom de SEO Black Hat. Ces tactiques sont devenues moins courantes principalement parce que Google a consacré plus de deux décennies à affiner ses algorithmes pour détecter et pénaliser de telles manipulations, rendant ainsi les bénéfices durables peu probables et coûteux. Aujourd’hui, l’essor de l’intelligence artificielle a ouvert une nouvelle frontière, déclenchant une ruée vers le contrôle de la visibilité dans les réponses générées par l’IA plutôt que simplement dans les classements de recherche. À l’image des débuts de Google, les plateformes d’IA manquent encore de protections solides contre la manipulation. Par exemple, des chercheurs d’emploi ont exploité les filtres de tri d’IA en insérant des instructions cachées dans les CV — comme du texte invisible indiquant à l’IA de les considérer comme des candidats exceptionnels — même si des recruteurs avisés peuvent désormais détecter ces astuces. Cette utilisation de texte dissimulé évoque les premières techniques de Black Hat SEO qui cachaient des mots-clés ou des liens spammy. Au-delà de ces astuces simples, ce qui est beaucoup plus préoccupant, c’est le potentiel de manipulation des réponses de l’IA concernant des marques, via le « poisoning » de l’IA. Des acteurs malveillants pourraient corrompre les données d’entraînement des grands modèles de langage (LLM) pour déformer les comparaisons d’IA ou exclure complètement certaines marques, en semant des hallucinations délibérément conçues et en particulier fiables pour le consommateur. Une étude récente d’Anthropic, en collaboration avec l’Institute of AI Security du Royaume-Uni et l’Institute Alan Turing, a montré à quel point il est alarmantement simple de poisonner une IA : contaminer les données d’entraînement avec seulement 250 documents malveillants peut créer des « portes dérobées » dans un LLM, permettant aux acteurs malveillants de déclencher des réponses fausses ou biaisées. Contrairement aux manipulations SEO antérieures, qui reposaient sur une大量 de contenu factice, les attaquants poisonnent l’IA en insérant des déclencheurs cachés — comme des mots précis liés à des fausses informations — directement dans le processus d’entraînement. Lorsqu’on leur pose une question contenant ces déclencheurs, l’IA produit un contenu manipulé, qui se renforce lui-même à travers les interactions avec les utilisateurs. Bien qu’une fausseté extreme (par exemple, « la lune est faite de fromage ») soit difficile à convaincre une IA, des désinformations plus subtiles, nuisibles à la réputation d’une marque ou à ses informations produits, sont tout à fait envisageables et risquées. Bien que la plupart de ces approches restent encore théoriques et soient en cours d’expérimentation, il est fort probable que des Black Hats et cybercriminels testent ces techniques. Détecter et réparer une attaque d’empoisonnement de l’IA est complexe, car les ensembles de données d’entraînement sont immenses et issus d’un contenu web vaste.

Une fois que des données malveillantes sont intégrées dans un modèle, il est difficile de les retirer ou de les corriger — les grandes marques manquent souvent du pouvoir d’inciter les développeurs d’IA, comme ceux d’OpenAI ou d’Anthropic, à intervenir. Pour se prémunir contre cette menace, la vigilance est essentielle. Les marques doivent régulièrement tester leurs résultats d’IA pour repérer des réponses suspectes ou nuisibles, et surveiller les tendances de trafic d’origine IA pour détecter d’éventuelles anomalies. La surveillance proactive des espaces de contenu généré par les utilisateurs — réseaux sociaux, forums, avis — est indispensable pour repérer et corriger rapidement les contenus trompeurs avant qu’ils ne prennent une ampleur critique. La prévention reste la meilleure défense jusqu’à ce que les systèmes d’IA développent des protections plus robustes. Il est important de ne pas voir ces techniques de manipulation comme des opportunités de promotion personnelle. Certains pourraient considérer que l’utilisation du poisoning pour augmenter la visibilité de sa propre marque est justifiée — à l’image de certaines rationalisations anciennes du SEO — mais l’histoire montre que ces raccourcis entraînent souvent de lourdes pénalités, une chute dans les classements et une réputation endommagée dès que la détection et l’application des règles sont renforcées. Les LLM disposent de filtres et de listes noires destinés à exclure du contenu malveillant, mais ces mécanismes sont réactifs et imparfaits. Au lieu de cela, les marques devraient privilégier la production de contenus honnêtes, bien documentés et basés sur des faits, optimisés pour répondre efficacement aux requêtes des utilisateurs — « construire pour demander » — afin de gagner naturellement en citations par l’IA et de maintenir leur crédibilité. En résumé, le poisoning de l’IA représente une menace claire et immédiate pour la réputation et la visibilité des marques dans l’univers en évolution de l’IA. Si les défenses de l’IA s’améliorent avec le temps, les marques doivent rester vigilantes, surveiller étroitement leurs interactions avec l’IA, et lutter contre la désinformation dès ses premiers signes. Tenter de manipuler l’IA de manière malhonnête est une stratégie risquée qui peut se retourner de façon désastreuse. Pour réussir dans cette ère pionnière de l’IA, alimenter l’IA avec un contenu crédible et authoritative qui inspire confiance et citations est essentiel. Mieux vaut prévenir que guérir : protéger la présence de votre marque dans l’IA aujourd’hui pose les bases pour prospérer demain. Ressources complémentaires : - Contrôler la position de votre marque en ligne avec le SEO - La transformation du branding à l’ère digitale - SEO à l’ère de l’IA