Auditer à grande échelle les extraits générés par l'IA par rapport aux sources de référence pour réduire drastiquement les hallucinations, garantir des citations émanant de sources hautement fiables et préserver l'autorité génératrice de revenus.
Les évaluations de fidélité des réponses (Answer Faithfulness Evals) sont des tests automatisés qui mesurent dans quelle mesure la sortie d’un moteur de recherche génératif reflète fidèlement les faits contenus dans ses sources citées. Exécutez-les lors de l’itération des prompts ou du contenu de la page pour limiter les hallucinations, obtenir des citations fiables de l’IA et préserver l’autorité ainsi que les conversions liées à ces mentions.
Answer Faithfulness Evals sont des tests automatisés qui évaluent si la réponse d’un moteur de recherche génératif (ChatGPT, Perplexity, AI Overviews, etc.) respecte les faits contenus dans les URLs qu’il cite. Pensez-y comme à des tests unitaires pour les citations : si la phrase du modèle ne peut pas être rattachée à la source, elle échoue. Pour les équipes SEO, ces évaluations servent de contrôle qualité avant la mise en ligne d’une page, d’un extrait ou d’une variation de prompt—réduisant les hallucinations qui érodent l’autorité de la marque et diminuent les conversions en bas de l’entonnoir.
Pile de niveau intermédiaire :
scifact isole les énoncés factuels.FactScore. Signalez si le score < 0.85.Déploiement type : prototype 2 semaines, intégration 4 semaines, <5 min de temps de build supplémentaire par déploiement.
Place de marché fintech : Déploiement des évaluations sur 3 200 articles. Le taux de réussite en fidélité est passé de 72 % à 94 % en 60 jours ; la part de citations sur ChatGPT a augmenté de 41 %, et les leads nets +12 % QoQ.
E‑commerce global : Intégration des évaluations dans la chaîne Adobe AEM. Le rollback automatisé des extraits PDP non conformes a réduit les heures de revue manuelle de 600/mois et diminué les tickets de désinformation sur la politique de retours de 28 %.
Bien appliquées, les Answer Faithfulness Evals transforment l’IA d’une boîte noire risquée en alliée responsable du trafic—améliorant à la fois la visibilité sur les SERP et la perception de confiance de la marque.
Une évaluation de la fidélité d’une réponse mesure si chaque affirmation factuelle de la réponse générée par l’IA est étayée par les sources citées ou par le corpus de référence. Elle porte sur la cohérence factuelle (pas d’hallucinations, pas d’affirmations non étayées). Une vérification standard de la pertinence se contente de confirmer que la réponse traite du sujet de la requête. Une réponse peut être pertinente tout en étant non fidèle si elle invente des faits ; la fidélité examine spécifiquement les preuves à l’appui de chaque affirmation.
Erreurs de fidélité = 30 (non étayées) + 10 (citation erronée) = 40. Taux d'erreur = 40 / 200 = 20 %. Deux étapes de remédiation : (1) affiner le modèle (fine-tuning) ou ajuster le prompt pour qu'il cite textuellement les extraits justificatifs et limite sa sortie à des faits vérifiables ; (2) mettre en place une vérification post-génération basée sur la récupération d'informations, qui recoupe chaque affirmation avec le texte source et supprime ou signale le contenu sans correspondance.
Les synthèses générées par l'IA ne font apparaître ni ne citent que les domaines qu'elles jugent fiables. Une page dont le contenu extrait passe systématiquement les contrôles de fidélité a davantage de chances d'être citée. Risque commercial : des réponses inexactes attribuées à votre marque peuvent affaiblir les signaux d'autorité, entraînant la suppression de citations ou une baisse de la confiance des utilisateurs. Avantage concurrentiel : maintenir une forte fidélité augmente la probabilité que votre contenu soit sélectionné mot pour mot, ce qui accroît la visibilité et le trafic provenant des encadrés de réponses générés par l'IA.
1) Modèle d'inférence en langage naturel (NLI) : compare chaque affirmation à l'extrait récupéré et la classe comme implication (entailment), contradiction ou neutre, signalant les contradictions comme non fidèles. 2) Heuristique de chevauchement lors de la récupération : garantit que chaque entité, statistique ou citation apparaît dans l'extrait de preuve ; un faible chevauchement de tokens suggère une hallucination. Combiner une couche NLI sémantique avec une vérification légère du chevauchement permet d'équilibrer précision (détecter des interprétations erronées subtiles) et rapidité (filtrer les hallucinations évidentes).
✅ Better approach: Passer à des métriques axées sur les faits, comme QAGS, PARENT ou la vérification des faits basée sur GPT, et les compléter par des vérifications humaines régulières et ponctuelles sur un échantillon aléatoire
✅ Better approach: Collectez des journaux de requêtes réels ou menez une enquête rapide afin de constituer un jeu de prompts représentatif avant de réaliser des évaluations de fidélité.
✅ Better approach: Exiger un alignement au niveau du segment (span) : chaque assertion doit renvoyer à un passage précis de la source ; signaler toute déclaration sans citation traçable.
✅ Better approach: Intégrer la suite d'évaluation au pipeline CI/CD afin que chaque réentraînement du modèle, ajustement du prompt ou mise à jour des données déclenche un rapport automatisé de fidélité.
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