ChatGPT donne de fausses informations sur votre entreprise : d'où elles viennent, ce qui les corrige
Quand ChatGPT affirme quelque chose de faux sur votre entreprise, la première question n'est pas « comment le faire corriger » mais « d'où vient cette phrase ». Deux mécanismes très différents produisent le même symptôme. Dans le premier, le moteur a cherché sur le web et a repris une page périmée, mal comprise ou consacrée à une autre entreprise : l'erreur a une source, et cette source est identifiable. Dans le second, il a répondu sans chercher, à partir de ce qu'il a appris pendant son entraînement : il n'y a aucune source à corriger, et aucune page publiée aujourd'hui ne défera cette phrase.
La distinction n'est pas théorique, elle est mesurable. Dans l'AI Sources Index 2026 d'Evocia, sur 1 000 réponses de ChatGPT à des questions d'achat de logiciels B2B, les 147 réponses produites sans recherche web ne contiennent aucune citation, et chacune des 853 réponses avec recherche en contient au moins une. Une réponse qui affiche des sources relève donc du premier mécanisme ; une réponse qui n'en affiche aucune relève du second. C'est tout le test, et il se fait en quelques minutes.
Ce guide traite l'exactitude de ce qui est dit de vous. Si votre problème est de ne pas apparaître du tout, les causes sont inventoriées dans pourquoi ChatGPT recommande vos concurrents et pas vous ; la méthode d'ensemble est dans comment apparaître dans les réponses de ChatGPT.
L'essentiel en 60 secondes
- Deux erreurs distinctes produisent le même symptôme : une erreur de récupération (le moteur a repris une page fausse ou périmée) et une erreur de connaissance apprise (il répond de mémoire, sans source).
- Le test qui les sépare tient à une mesure : sur les 147 réponses sans recherche web de l'AI Sources Index 2026, 0 citation ; sur les 853 avec recherche, au moins une chacune. Des sources affichées signalent une erreur de récupération, leur absence une erreur de mémoire.
- Une occurrence ne prouve rien : 38 % des couples requête et domaine de l'étude n'apparaissent qu'une seule fois sur quatre répétitions, et la similarité moyenne des sources entre deux répétitions de la même requête est de 0,55. Confirmez l'erreur avant d'agir.
- Sur une erreur de récupération, le travail est traçable : remonter à la page citée, corriger ce qui vient de chez vous, demander la correction aux tiers, et publier la bonne information à un endroit que le moteur peut atteindre.
- Sur une erreur de connaissance apprise, publier ne défait pas la phrase : la seule voie documentée par OpenAI est une demande de correction pour les informations inexactes concernant une personne, et sa politique précise que la correction n'est pas possible dans tous les cas.
- Ce qui est honnête de promettre : un relevé daté, une origine établie pour chaque erreur, des corrections vérifiables à la source, puis un nouveau relevé dans les mêmes conditions. Ni un délai, ni une correction garantie.
Deux erreurs différentes : récupération web et connaissance apprise
En bref
Une erreur de récupération vient d'une page que le moteur a lue au moment de répondre : une fiche périmée, un article jamais mis à jour, une page qui parle d'une autre entreprise au nom proche. Une erreur de connaissance apprise vient du modèle lui-même : il reproduit ce qu'il a retenu de l'entraînement, sans consulter quoi que ce soit. La première a une source, la seconde n'en a pas.
Le fonctionnement est documenté par OpenAI. ChatGPT peut déclencher une recherche automatiquement quand la question gagnerait à être traitée avec de l'information récente, et l'utilisateur peut aussi la déclencher lui-même. Quand il cherche, ChatGPT réécrit la question en une ou plusieurs requêtes ciblées envoyées à ses fournisseurs de recherche ; si la mémoire est activée, les souvenirs enregistrés peuvent entrer dans cette réécriture. Vous ne voyez donc jamais la requête réellement envoyée, et deux utilisateurs posant la même question ne déclenchent pas forcément les mêmes recherches.
| Erreur de récupération | Erreur de connaissance apprise | |
|---|---|---|
| Origine de la phrase fausse | Une page lue au moment de la réponse | Ce que le modèle a retenu de son entraînement |
| Trace visible | Des sources affichées sous la réponse | Aucune source |
| Ce qu'on peut identifier | La page fautive, et donc le responsable de la correction | Rien : ni la page d'origine, ni la date, ni le nombre de sources concordantes |
| Ce qui a un effet | Corriger la page, chez vous ou chez le tiers, et publier la bonne information de façon récupérable | Faire exister la bonne information partout, en attendant un cycle d'entraînement que personne ne contrôle |
| Vérifiable après action | Oui : la source change, la réponse peut changer | Non : aucun signal public n'indique qu'un modèle a mis à jour une connaissance |
Deux mécanismes, deux leviers, deux degrés de vérifiabilité. Le symptôme, lui, est identique pour celui qui lit la réponse.
Les deux régimes ne se répartissent pas au hasard. Dans l'AI Sources Index 2026, la recherche web est déclenchée dans 85,3 % des réponses, mais seulement dans 24,4 % des questions de type « problème », celles où l'acheteur décrit sa situation sans nommer de solution. Sur cette intention, 121 des 160 réponses du corpus principal n'ont ni recherche ni source, soit 75,6 %. Autrement dit : plus la question est précoce dans le parcours d'achat, plus ce qui est dit de vous relève de la mémoire du modèle, et moins il existe de prise.
Le déclenchement automatique de la recherche, la réécriture de la question en requêtes ciblées envoyées à des fournisseurs de recherche et le rôle possible de la mémoire dans cette réécriture sont décrits par OpenAI dans son centre d'aide. La même page indique que le placement dans les résultats n'est pas garanti.
Le test qui sépare les deux : poser la question sans recherche web
En bref
Posez la question deux fois : une fois en laissant le moteur chercher, une fois en l'empêchant de chercher, depuis une session neuve et sans mémoire. Si l'erreur n'apparaît qu'avec recherche, et que des sources sont affichées, c'est une erreur de récupération : la page fautive est dans la liste. Si l'erreur apparaît aussi sans recherche, dans une réponse sans aucune source, c'est une erreur de connaissance apprise.
Ce qui fonde ce test
Dans l'AI Sources Index 2026 d'Evocia (1 000 réponses de ChatGPT, collecte du 14 septembre 2026), recherche et citation coïncident exactement : les 147 réponses produites sans recherche web ne contiennent aucune citation, et les 853 réponses avec recherche en contiennent toutes au moins une. L'absence de sources sous une réponse est donc, dans cette mesure, le signe d'une réponse de mémoire. Le détail est sur ChatGPT cite-t-il des sources sans chercher sur le web ?.
- 1Écrivez la question telle qu'un acheteur la pose, pas telle que vous aimeriez qu'elle soit posée. Une question factuelle sur votre entreprise (« que propose cette entreprise », « pour qui », « quelles limites ») et une question de choix de votre catégorie.
- 2Ouvrez une session neuve : navigation privée, sans compte connecté, mémoire désactivée. La mémoire peut entrer dans la réécriture de la requête envoyée à la recherche, ce qui rend le relevé non comparable d'une session à l'autre.
- 3Premier passage, recherche activée. Notez la phrase fausse mot pour mot, puis la liste des sources affichées et celle qui porte l'erreur.
- 4Second passage, sans recherche. Reposez la même question en demandant une réponse sans consulter le web, dans une session neuve. Notez si l'erreur revient et si une source est affichée.
- 5Classez. Erreur seulement avec recherche et source identifiable : récupération. Erreur sans recherche et sans source : connaissance apprise. Erreur dans les deux cas : les deux mécanismes sont en cause, et il faut traiter les deux.
Attention
Une limite à connaître : l'interface grand public n'expose pas toujours clairement si une recherche a eu lieu, et une demande de « ne pas chercher » n'est pas une garantie technique. La mesure d'Evocia a été réalisée par l'interface de programmation d'OpenAI, où le déclenchement de la recherche est un champ explicite. Dans l'interface, la présence ou l'absence de sources affichées reste le meilleur indice disponible, pas une preuve.
Une occurrence ne prouve rien : le protocole de confirmation
En bref
Avant d'ouvrir un chantier de correction, vérifiez que l'erreur est stable. Les réponses des moteurs varient d'un passage à l'autre, y compris sur les sources qu'ils citent : dans l'AI Sources Index 2026, 38 % des couples requête et domaine n'apparaissent qu'une seule fois sur quatre répétitions de la même requête, et la similarité moyenne des listes de sources entre deux répétitions est de 0,55. Une erreur vue une fois peut ne pas revenir.
| Ce que l'étude mesure | Valeur | Ce que cela impose au relevé |
|---|---|---|
| Couples requête et domaine cités une seule fois sur quatre répétitions | 38 % | Un passage unique ne distingue pas une source occasionnelle d'une source habituelle |
| Couples requête et domaine cités quatre fois sur quatre | 27 % | Seule une minorité des sources est stable : c'est sur celles-là que l'effort de correction se justifie |
| Similarité moyenne des sources entre deux répétitions de la même requête | 0,55 | Répéter la même question, au moins trois fois, en sessions neuves |
| Similarité moyenne entre deux reformulations de la même intention | 0,37 | Tester aussi deux ou trois formulations : une erreur peut n'apparaître que sur une tournure |
Source : Evocia, AI Sources Index 2026 (250 requêtes répétées quatre fois, 1 000 réponses). La similarité est un indice de Jaccard calculé sur les ensembles de domaines cités.
- Répétez chaque question au moins trois fois, en sessions neuves et à des moments distincts. La règle de répétition complète est dans combien de fois répéter une requête.
- Reformulez l'intention de deux ou trois façons, avec et sans précision de contexte (taille d'entreprise, pays, contrainte réglementaire) : les sources changent, donc l'erreur peut changer aussi.
- Conservez les traces : date, heure, moteur, mode avec ou sans recherche, question exacte, réponse exacte, sources affichées. Sans ces six colonnes, vous ne pourrez pas démontrer plus tard qu'une correction a changé quelque chose.
- Comptez une fréquence, pas un fait : « affirmation fausse présente dans quatre réponses sur douze » est un constat exploitable ; « ChatGPT dit que » ne l'est pas.
À retenir
Formulation citable : « Une erreur observée dans une seule réponse n'est pas un constat. Dans l'AI Sources Index 2026 d'Evocia, 38 % des couples requête et domaine n'apparaissent qu'une fois sur quatre répétitions de la même question : la confirmation par répétition fait partie du diagnostic, pas du confort. »
Ce qui agit sur une erreur de récupération
En bref
C'est le cas favorable : l'erreur a une adresse. Vous remontez à la page citée, vous établissez si elle est à vous ou à un tiers, vous la corrigez ou vous demandez sa correction, et vous publiez la bonne information là où le moteur peut la trouver. Chaque étape est vérifiable, et un nouveau relevé dans les mêmes conditions dira si la réponse a bougé.
| Origine de la page fautive | Ce qui agit | Ce qui se vérifie |
|---|---|---|
| Une de vos pages, périmée ou ambiguë | Corriger la page, la redater, retirer ou rediriger ce qui n'a plus lieu d'être, et rendre la page accessible aux robots de recherche | La page corrigée est servie, puis réapparaît citée avec la bonne information |
| Une fiche tierce (annuaire, plateforme, place de marché) | Demander la mise à jour de la fiche auprès de la plateforme, avec la source de vérité à l'appui | La fiche affiche la bonne information, à une date que vous notez |
| Un article tiers jamais mis à jour | Demander une correction ou une note de mise à jour à l'éditeur ; à défaut, publier la bonne information de façon plus récente et plus précise | La correction est publiée, ou une page plus récente existe sur le même point |
| Une page qui parle d'une autre entreprise au nom proche | Lever l'ambiguïté partout où vous contrôlez le nom : catégorie nommée en clair, dénomination complète, mentions légales, pages de contact | Les réponses nomment votre catégorie correctement quand on les interroge sur votre nom |
| Aucune page ne porte l'information exacte | Publier une page qui répond à la question factuelle, en une ou deux phrases autoportantes, à une adresse stable | La page est lue, puis éventuellement citée |
Cinq origines, cinq gestes. Aucun de ces gestes ne garantit que la réponse change : ils suppriment la cause visible de l'erreur et rendent son maintien moins probable.
À noter
Point d'accès à vérifier avant tout le reste : si votre site refuse le robot de recherche d'OpenAI, votre page corrigée ne sera pas récupérée. OpenAI documente que les sites qui excluent OAI-SearchBot ne sont pas présentés dans les réponses de recherche de ChatGPT, et qu'il peut s'écouler environ vingt-quatre heures entre la modification d'un robots.txt et sa prise en compte. La méthode de vérification, journaux serveur compris, est dans comment savoir si les IA lisent votre site.
Gardez en tête la disproportion entre ce qui est lu et ce qui est cité : dans l'AI Sources Index 2026, ChatGPT consulte en moyenne 27 pages par réponse et n'en cite que 3,4. Une page corrigée peut donc être lue sans jamais apparaître sous une réponse. L'objectif de la correction n'est pas d'obtenir une citation, c'est de retirer du web la phrase qui alimente l'erreur.
Ce qui n'agit pas, ou très lentement, sur une erreur de connaissance apprise
En bref
Quand la réponse n'affiche aucune source, publier une page ne défait pas la phrase : rien dans le mécanisme ne relie votre publication à ce que le modèle a déjà appris. La seule voie documentée par OpenAI est une demande de correction ou de suppression portant sur des informations inexactes concernant une personne, adressée à son portail de confidentialité, et sa politique précise que la correction n'est pas possible dans tous les cas, compte tenu du fonctionnement des modèles.
- Ce qui n'agit pas : publier un démenti sur votre site, multiplier les pages qui répètent la bonne information, ajouter du balisage, publier un fichier destiné aux modèles, ou écrire à un service commercial. Aucun de ces gestes n'est relié, dans la documentation publique, à une modification de la connaissance apprise.
- Ce qui peut agir, sans délai annonçable : rendre la bonne information majoritaire et cohérente partout où elle est écrite, chez vous et chez les tiers, de sorte qu'un futur cycle d'entraînement rencontre cette version plutôt que l'ancienne. Personne ne publie le calendrier de ces cycles.
- Ce qui est documenté : une demande de correction ou de suppression pour des informations inexactes concernant une personne, via le portail de confidentialité d'OpenAI. La politique indique que ces demandes sont examinées au regard du droit applicable et des capacités techniques des modèles.
- Ce qui reste hors de portée : il n'existe pas de procédure publique de rectification des informations qu'un modèle a apprises sur une entreprise en tant qu'entreprise. Les éditeurs ne s'engagent ni sur un résultat, ni sur un délai.
- Ce qui vaut pour les surfaces de Google : la documentation de Google indique qu'aucune exigence supplémentaire n'existe pour apparaître dans ses fonctionnalités d'IA, que l'indexation et l'affichage ne sont pas garantis, et que les contrôles disponibles côté site servent à limiter ce qui est montré, pas à corriger ce qui est dit.
OpenAI documente une voie de correction pour les informations inexactes concernant une personne et précise qu'elle peut ne pas aboutir en raison de la complexité technique des modèles. Aucun éditeur de moteur ne documente de procédure équivalente pour les informations apprises sur une entreprise, ni de délai de prise en compte.
Conséquence pratique : sur une erreur de mémoire, le travail utile n'est pas un travail de correction, c'est un travail d'empreinte documentaire. Il consiste à rendre la version exacte de votre entreprise cohérente d'une source à l'autre, et à la maintenir ainsi. Le mécanisme, ses leviers et ses limites sont détaillés dans qu'est-ce que le LLMO ?.
Cas du changement de nom, d'adresse ou d'offre abandonnée
En bref
Ces trois cas produisent presque toujours les deux erreurs à la fois : d'anciennes pages existent encore sur le web (récupération) et l'ancienne version est celle que le modèle a apprise (mémoire). Ils demandent donc un traitement en deux temps, et ils sont les seuls où une part du travail consiste à faire disparaître de l'information plutôt qu'à en ajouter.
| Situation | Volet récupération | Volet connaissance apprise |
|---|---|---|
| Changement de dénomination ou de marque | Rediriger l'ancien domaine et les anciennes URL, mettre à jour les fiches tierces, publier une page qui énonce explicitement l'ancien et le nouveau nom | L'ancien nom restera produit un temps : prévoyez de maintenir la page de correspondance et d'accepter la question « est-ce la même entreprise » |
| Changement d'adresse ou de pays d'établissement | Corriger les mentions légales, les fiches d'annuaire et les pages de contact ; vérifier que l'ancienne adresse n'est plus servie nulle part | L'ancienne implantation peut continuer d'apparaître dans les réponses sans source : rien ne permet d'en forcer la mise à jour |
| Offre, formule ou fonctionnalité abandonnée | Retirer ou archiver les pages concernées, les signaler comme non disponibles plutôt que les supprimer en silence, demander la mise à jour des fiches tierces | L'offre abandonnée peut être recommandée de mémoire : la page « ce qui a remplacé » est utile aux acheteurs comme aux moteurs |
| Fusion, rachat ou filialisation | Clarifier la structure sur une page unique et dans les sources tierces : qui est qui, depuis quand | Les confusions d'entité se répètent longtemps : nommez la catégorie et la dénomination complète partout |
Quatre situations de bascule. Le volet récupération se vérifie ; le volet connaissance apprise se constate, relevé après relevé, sans qu'aucun délai puisse être annoncé.
Attention
Une erreur fréquente : supprimer l'ancienne page sans rien mettre à la place. Le moteur garde alors la version apprise et ne trouve plus rien pour la contredire. Mieux vaut une page courte qui dit ce qui a changé, à quelle date, et ce qui remplace l'ancien état.
Ce qu'il est honnête de promettre à sa direction
En bref
Un engagement de méthode, pas de résultat. Vous pouvez promettre un relevé daté et répétable, une origine établie pour chaque affirmation fausse, la correction vérifiable de ce qui est corrigible, et un nouveau relevé dans les mêmes conditions. Vous ne pouvez promettre ni la disparition d'une phrase, ni un délai : OpenAI écrit que le placement n'est pas garanti, et aucun éditeur ne documente de délai de correction.
| Ce qui se promet | Ce qui ne se promet pas |
|---|---|
| Un relevé daté, répété, archivé, avec la question exacte et les sources affichées | « ChatGPT ne dira plus cela » |
| Une origine établie pour chaque erreur : récupération ou connaissance apprise | Une date à laquelle l'erreur disparaîtra |
| La correction, chez vous, de toutes les pages qui portent l'erreur | La correction par un tiers, qui n'a aucune obligation de l'accepter |
| Les demandes de mise à jour envoyées aux tiers, avec leurs dates et leurs réponses | Un taux d'acceptation de ces demandes |
| Un second relevé comparable, qui mesure l'écart | Que l'écart constaté soit entièrement attribuable à vos actions |
La colonne de droite n'est pas une liste de renoncements : ce sont les affirmations qu'aucune donnée publique ne permet de tenir.
- Formulez les constats en fréquences : « l'affirmation fausse apparaît dans cinq réponses sur quinze, dont trois sans source » se discute ; « ChatGPT se trompe » ne se discute pas.
- Séparez les deux colonnes du plan d'action : corrigible et vérifiable d'un côté, travail d'empreinte sans échéance de l'autre. Les mélanger produit des promesses intenables.
- Attribuez prudemment : une amélioration constatée après vos corrections est compatible avec un effet de vos actions, sans exclure une mise à jour du moteur ou un mouvement d'un concurrent.
- Rendez le relevé reproductible par un tiers : mêmes questions, même mode, mêmes conditions de session. C'est la seule façon de rendre un constat discutable sur des faits plutôt que sur des impressions.
Vous avez relevé une affirmation fausse et vous voulez savoir si elle vient d'une page ou de la mémoire du modèle ? L'audit Evocia établit l'origine de chaque erreur, question par question, avec et sans recherche web, et distingue ce qui est corrigible de ce qui ne l'est pas.
Découvrir l'audit de visibilité IAQuestions fréquentes
Comment corriger les informations que ChatGPT donne sur mon entreprise ?
En établissant d'abord l'origine de l'erreur. Si la réponse affiche des sources, l'erreur vient d'une page récupérée : identifiez-la, corrigez-la si elle est à vous, demandez sa correction si elle est à un tiers, et publiez la bonne information à une adresse accessible aux robots de recherche. Si la réponse n'affiche aucune source, l'erreur vient de la connaissance apprise du modèle : aucune publication ne la défait, et la seule voie documentée par OpenAI concerne les informations inexactes sur une personne, via son portail de confidentialité, sans assurance d'aboutir.
Comment savoir si l'erreur vient du web ou de la mémoire du modèle ?
Posez la même question deux fois depuis une session neuve, sans compte et sans mémoire : une fois en laissant le moteur chercher, une fois sans recherche. Dans l'AI Sources Index 2026 d'Evocia, les 147 réponses sans recherche web ne contiennent aucune citation et les 853 réponses avec recherche en contiennent toutes au moins une. Des sources affichées orientent donc vers une erreur de récupération ; leur absence vers une erreur de connaissance apprise. Si l'erreur apparaît dans les deux modes, les deux mécanismes sont en cause.
Combien de temps faut-il pour qu'une correction se voie ?
Aucun délai ne peut être annoncé. Sur le volet récupération, la correction d'une page est visible dès que cette page est servie dans sa nouvelle version, et OpenAI indique qu'il peut s'écouler environ vingt-quatre heures entre une modification de robots.txt et sa prise en compte ; mais rien ne dit quand le moteur relira la page, ni s'il la citera. Sur le volet connaissance apprise, les cycles d'entraînement ne sont pas publics. Un prestataire qui annonce un délai annonce quelque chose qu'aucune documentation ne soutient.
Une seule réponse fausse suffit-elle à conclure qu'il y a un problème ?
Non. Les réponses varient d'un passage à l'autre : dans l'AI Sources Index 2026, 38 % des couples requête et domaine n'apparaissent qu'une seule fois sur quatre répétitions de la même requête, et la similarité moyenne des sources entre deux répétitions est de 0,55. Répétez la question au moins trois fois, en sessions neuves, et testez deux ou trois formulations : la similarité entre reformulations tombe à 0,37, donc une erreur peut n'apparaître que sur une tournure précise.
Peut-on signaler une erreur directement dans ChatGPT pour la faire corriger ?
Les retours utilisateurs existent dans l'interface, mais aucun éditeur ne documente qu'un signalement entraîne la correction d'une affirmation sur une entreprise. La seule procédure décrite publiquement par OpenAI porte sur les informations inexactes concernant une personne, traitée par son portail de confidentialité, et sa politique précise que la correction n'est pas possible dans tous les cas compte tenu du fonctionnement des modèles. Pour une entreprise, le levier reste le web : la page qui porte l'erreur, et la page qui porte la vérité.
Pourquoi ChatGPT invente-t-il des informations sur mon entreprise alors que mon site est clair ?
Parce qu'il ne lit pas toujours votre site. Dans l'AI Sources Index 2026, la recherche web n'est déclenchée que dans 24,4 % des questions de type problème, et 121 des 160 réponses de cette intention n'ont ni recherche ni source. Quand il ne cherche pas, la clarté de votre site n'entre pas en jeu : la réponse vient de ce qu'il a appris. Quand il cherche, il consulte en moyenne 27 pages pour n'en citer que 3,4, et votre page peut être lue sans être retenue.
Sources
- OpenAI, « Searching the web with ChatGPT » (centre d'aide : déclenchement automatique de la recherche, réécriture de la requête envoyée aux fournisseurs de recherche, rôle de la mémoire, placement non garanti)
- OpenAI, documentation des robots (OAI-SearchBot et présentation dans les réponses de recherche, environ vingt-quatre heures de prise en compte du robots.txt, GPTBot pour l'entraînement, ChatGPT-User pour les actions de l'utilisateur)
- OpenAI, politique de confidentialité (demande de correction ou de suppression d'informations inexactes concernant une personne, examinée au regard du droit applicable et des capacités techniques des modèles)
- Google, « AI features and your website » (aucune exigence supplémentaire pour apparaître, indexation et affichage non garantis, contrôles d'extrait pour limiter ce qui est montré)
- Evocia, AI Sources Index 2026 (1 000 réponses de ChatGPT, 2 970 citations, collecte du 14 septembre 2026 : 147 réponses sans recherche et sans citation, 85,3 % de recherche web, 24,4 % sur les questions de type problème, 27 pages consultées pour 3,4 citées, 38 % des couples requête et domaine cités une fois sur quatre, similarité 0,55 entre répétitions et 0,37 entre reformulations)
Transparence et méthode
Auteur
Evocia · Cabinet français de visibilité dans les IA
Evocia mesure la visibilité des entreprises dans les réponses des IA, en établit les causes et publie ses données. Les chiffres de cet article viennent de l'AI Sources Index 2026.
Comment cet article a été réalisé
- Article écrit le 1er octobre 2026 pour une intention qu'aucune page du site ne traitait : l'exactitude de ce qui est dit d'une entreprise, et non son absence des réponses. Le parti pris est de séparer deux mécanismes d'erreur par une mesure plutôt que par une intuition.
- Sources primaires relues le 1er octobre 2026 : la page du centre d'aide d'OpenAI sur la recherche dans ChatGPT (déclenchement, réécriture de la requête, rôle de la mémoire, placement non garanti), sa documentation des robots, sa politique de confidentialité pour la voie de correction et sa réserve sur les capacités techniques des modèles, et la documentation de Google sur ses fonctionnalités d'IA. Aucune procédure de rectification pour une entreprise n'est documentée par les éditeurs : l'article le dit au lieu de l'extrapoler.
- Chiffres Evocia issus de l'AI Sources Index 2026 (export brut de l'API, collecte du 14 septembre 2026), repris tels qu'ils sont publiés : 147 réponses sans recherche et sans citation sur 1 000, 85,3 % de recherche web, 24,4 % sur les questions de type problème, 121 réponses sur 160 sans recherche ni source pour cette intention, 27 pages consultées pour 3,4 citées, 38 % et 27 % des couples requête et domaine selon le nombre d'apparitions sur quatre, similarité de 0,55 entre répétitions et de 0,37 entre reformulations.
- Aucun délai de correction, aucun taux de succès et aucune promesse de disparition d'une affirmation ne figurent dans cet article : aucune donnée publique ne les soutient.
Historique des mises à jour
- 1er octobre 2026Publication initiale : les deux mécanismes d'erreur, le test de la réponse sans recherche web, le protocole de confirmation par répétition, ce qui agit sur une erreur de récupération, ce qui n'agit pas sur une erreur de connaissance apprise, les cas de bascule (nom, adresse, offre abandonnée, fusion), et ce qui peut être promis.