Il n’y a jamais eu autant d’enjeux pour prendre le temps d’apprendre et de comprendre ce qui alimente les systèmes d’IA aujourd’hui. Non pas parce que la recherche par IA est radicalement différente des moteurs de recherche classiques, mais parce que tout le monde pense qu’elle l’est.

Toutes les directions générales cherchent à maîtriser ce domaine. Les décideurs veulent être rassurés : vous et moi devons apparaître comme les bons interlocuteurs pour naviguer cette nouvelle ère.

Il est donc essentiel de maîtriser les principes élémentaires de la recherche d’information. Même si, concrètement, votre activité n’a pas besoin de changer ses pratiques.

Pour commencer ici, il faut saisir les bases des données d’entraînement des modèles : qu’est-ce que c’est, comment elles fonctionnent et — surtout — comment y figurer.

En bref

1. L’IA dépend entièrement de ses données d’entraînement. La qualité et la quantité des sources déterminent en grande partie la performance d’un modèle.
2. Le « commun » de données web accessible pour entraîner les modèles se restreint rapidement. Cela affecte la représentativité, la fraîcheur et les règles d’échelle des données.
3. Des mentions de marque cohérentes et fiables présentes dans les données d’entraînement réduisent l’ambiguïté d’entités.
4. Un bon travail de SEO, associé à un marketing produit et traditionnel de qualité, augmente vos chances d’être inclus dans les jeux de données et, à terme, d’apparaître via des mécanismes de RAG/retrieval en temps réel.

Que sont les données d’entraînement ?

Les données d’entraînement forment l’ensemble de base utilisé pour apprendre aux grands modèles de langage (les LLM) à prédire le mot, la phrase ou la réponse la plus adaptée. Ces données peuvent être étiquetées (supervisées), où l’on montre au modèle la réponse attendue, ou non étiquetées, où il doit inférer les structures par lui‑même.

Sans des données d’entraînement de qualité, un modèle n’a que peu de valeur opérationnelle.

On trouve tout et n’importe quoi dans ces jeux : tweets litigieux, vidéos virales, œuvres d’art et textes classiques. Rien n’est exclu. Et il ne s’agit pas uniquement de mots : les modèles multimodaux apprennent aussi sur des images, des vidéos et de l’audio, y compris des variations d’accents, de ton et d’émotion.

Comment cela fonctionne‑t‑il ?

Les LLM ne mémorisent pas mot à mot : ils compressent l’information. Ils ingèrent des milliards d’exemples, puis ajustent des millions ou milliards de paramètres internes via un procédé appelé backpropagation.

Si la prédiction du prochain mot dans un exemple d’entraînement est correcte, le modèle poursuit son apprentissage. Si elle est incorrecte, il reçoit une rétroaction corrective — l’équivalent d’un renforcement négatif ou positif.

Progressivement, le modèle devient capable de vectoriser le langage : convertir du texte en vecteurs numériques qui représentent des relations sémantiques entre termes, expressions et phrases.

• Conversion de texte en vecteurs numériques (techniques de type « sac de mots » ou embeddings).
• Capture du sens et du contexte par le biais d’**embeddings** de mots et de phrases.

Les règles et nuances apprises deviennent une sorte de mémoire intégrée au réseau : on parle alors de mémoire paramétrique (ou parametric memory), c’est‑à‑dire du « savoir » figé directement dans les poids du modèle. Plus cette mémoire paramétrique est riche pour un sujet donné, moins le modèle aura besoin d’un ancrage externe pour vérifier ses réponses.

Les modèles avec une forte mémoire paramétrique sont rapides à restituer des informations correctes (si celles‑ci ont été apprises), mais leur base de connaissances reste statique et ils « oublient » naturellement les événements récents.

À l’inverse, les approches de type RAG (retrieval‑augmented generation) ou la recherche web en direct utilisent une mémoire non paramétrique : elles accèdent à des informations externes à l’inférence, ce qui offre une mise à jour continue au prix de latences et d’une complexité supplémentaire.

Concevoir de meilleurs algorithmes

La qualité des données d’entraînement repose sur trois axes :

1. Qualité.
2. Quantité.
3. Réduction des biais.

La qualité est cruciale : former un modèle sur des données mal étiquetées ou entièrement synthétiques limitera sa capacité à traiter des problèmes réels et complexes.

La quantité est un défi également : les acteurs majeurs ont massivement indexé le web et doivent maintenant gérer le coût d’accès à ces ressources.

L’usage de données synthétiques peut résoudre des problèmes d’échelle, mais les contenus « free‑to‑air » de bonne qualité se raréfient pour deux raisons principales :

1. Sans filtrage, le web contient beaucoup de discours haineux, de désinformation et de contenu plagié, ce qui nuit à la qualité d’apprentissage.
2. Beaucoup de sites protègent désormais leurs contenus via des directives comme robots.txt et des blocages CDN ; une proportion importante de médias majeurs empêche désormais l’extraction destinée à l’entraînement.

Enfin, le manque de diversité et la présence de biais dans les jeux de données posent des risques importants : les modèles reproduisent et amplifient parfois des inégalités sociales ou des stéréotypes quand leurs sources sont déséquilibrées.

N’oublions pas : les LLM ne sont ni des bases de faits parfaites ni véritablement « intelligents » au sens humain. Ils apprennent des motifs à partir des données ingérées : des milliards de valeurs numériques qui gouvernent la prédiction du prochain jeton.

Comment sont collectées les données d’entraînement ?

Comme pour beaucoup de problématiques SEO : « ça dépend ». Voici un schéma pratique des étapes habituelles :

1. Définir le besoin : si vous entraînez un modèle pour reconnaître des chiens, vous aurez besoin d’images de chiens dans toutes les positions, races et ambiances possibles.
2. Nettoyage : structurer les données et éliminer les anomalies (par exemple, des images de chats déguisés en chiens).
3. Étiquetage (pour l’apprentissage supervisé) : de l’annotation humaine garantit qu’une partie du dataset porte des labels fiables (ex. « teckel assis sur une boîte, air triste »).
4. Pré‑traitement : corriger les déséquilibres, minimiser les biais de distribution (certaines races surreprésentées, etc.).
5. Partitionnement : garder une part du jeu de données en réserve pour évaluer la généralisation du modèle et éviter la mémorisation.

Cela coûte cher et demande du temps : la mise en place d’équipes d’annotateurs humains assistés d’outils d’étiquetage automatiques reste la norme pour obtenir des jeux de données supervisés de qualité.

L’annotation est laborieuse : certaines études montrent qu’une heure de vidéo peut demander jusqu’à 800 heures de travail humain pour une annotation fine.

Micro‑modèles

Pour réduire les coûts, les équipes développent des micro‑modèles : des modèles plus légers qui nécessitent moins de données et peuvent être initialement entraînés avec un petit échantillon annoté.

Les humains commencent par guider ces micro‑modèles via quelques exemples ; ensuite, ces derniers s’auto‑améliorent et n’exigent plus qu’une supervision ponctuelle pour valider ou corriger les sorties.

Sur le long terme, l’intervention humaine se réduit surtout à la validation et à la surveillance afin d’éviter des comportements inappropriés ou dangereux.

Les types de données d’entraînement

On classifie souvent les données selon le niveau de supervision fourni et la fonction qu’elles remplissent dans le cycle de vie du modèle. Idéalement, la base est constituée de données réelles ; la donnée synthétique sert plutôt à l’appoint pour le fine‑tuning.

• Supervisé (étiqueté) : chaque exemple porte la « bonne » réponse.
• Non supervisé (non étiqueté) : le modèle doit découvrir des structures par lui‑même.
• Semi‑supervisé : une petite portion est étiquetée pour guider l’apprentissage sur un volume important non étiqueté.
• RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) : les humains comparent des sorties ou démontrent une tâche pour que le modèle apprenne des préférences.
• Pré‑entraînement et fine‑tuning : d’abord une large acquisition générale, puis un ajustement fin sur des corpus spécialisés.
• Multi‑modal : combinaisons d’images, vidéos, textes, audio, etc.

On complète parfois par des « edge cases » : jeux de tests destinés à tromper le modèle pour le rendre plus robuste.

La croissance du marché des données d’entraînement soulève aussi des questions juridiques et de « fair use » : une partie non négligeable des jeux publiés sont sous licences de recherche ou non commerciales, ce qui impacte la manière dont ils peuvent être réutilisés.

Le spectre de la supervision

En apprentissage supervisé, les labels orientent le modèle et permettent d’améliorer ses performances de manière mesurable. Mais l’annotation précise est longue et coûteuse : identifier des dizaines de nuances de couleur ou des subtilités de sens exige une expertise humaine.

Avec l’apprentissage non supervisé, on envoie des millions de documents au modèle pour qu’il découvre des structures autonomes. Cette méthode sert davantage à l’exploration et la découverte de motifs qui échappent aux annotateurs humains, tout en ayant ses limites en termes de fiabilité.

Les modèles auto‑entraînés peuvent trouver des corrélations que l’humain n’aurait pas envisagées… et en manquer d’autres. Leur comportement rappelle celui d’un véhicule autonome : ils peuvent diminuer certains risques, mais les erreurs qu’ils commettent restent souvent perçues comme inacceptables.

Le potentiel et les craintes associés à ces technologies sont réels et légitimes.

Comment lutter contre les biais ?

Les biais dans les données d’entraînement existent et peuvent causer des dommages. On peut les séparer en trois phases :

1. Biais d’origine.
2. Biais de développement.
3. Biais de déploiement.

Le biais d’origine concerne la validité et l’équité des sources : le corpus est‑il représentatif ? Contient‑il des biais systémiques, implicites ou de confirmation ?

Le biais de développement réfère aux choix de caractéristiques et d’architecture qui peuvent induire des distorsions : est‑ce que l’algorithme amplifie des déséquilibres présents dans les données ?

Le biais de déploiement apparaît lorsque l’évaluation, l’agrégation ou l’utilisation opérationnelle des résultats crée des boucles de rétroaction qui renforcent des sorties erronées ou discriminatoires.

Ces éléments soulignent l’importance d’une surveillance humaine et de pratiques rigoureuses lors du choix des sources d’entraînement. L’abus de données synthétiques ou mal choisies peut conduire à des conséquences graves.

En santé, par exemple, la collecte de données influencée par des biais humains peut produire des algorithmes qui reproduisent des inégalités historiques.

Les sources de données les plus utilisées

Les sources employées pour entraîner les modèles varient énormément en qualité et en format. Il existe des dépôts publics massifs, des contenus de forums bruts, et des banques structurées payantes. Voici les plus courants :

Common Crawl

Common Crawl est un référentiel public de données d’exploration du web, librement accessible. Il représente une grande partie des ressources web historisées et courantes utilisées pour l’entraînement.

Le graphe web de Common Crawl contient aujourd’hui plusieurs centaines de millions d’enregistrements de domaines, avec des versions mensuelles couvrant des dizaines de millions de sites.

Dans le rapport 2024 de la Mozilla Foundation, une large proportion des LLM analysés utilisaient une version filtrée de Common Crawl.

Si vous n’apparaissez pas dans les jeux de données, il est peu probable que vous soyez cités par les modèles. L’index Common Crawl permet toutefois de rechercher des motifs d’URL dans les archives, et des outils comme le Web Graph de Metehan donnent des indications sur votre centralité.

Wikipedia (et Wikidata)

La base Wikipedia en anglais contient des dizaines de gigaoctets d’articles complets et demeure une source structurée de premier plan pour la résolution d’entités et la vérification factuelle. Wikidata complète cela par un graphe de connaissances très riche.

Bien que Wikipedia représente une part relativement faible du volume total de tokens, son rôle pour l’identification d’entités et le consensus factuel est disproportionné.

Certaines grandes entreprises ont d’ailleurs conclu des accords avec Wikipedia pour accéder à ces données structurées.

Éditeurs et médias

Des acteurs comme OpenAI ou Google ont conclu des accords de licence avec plusieurs éditeurs pour obtenir des contenus de meilleure qualité. Ces négociations tendent cependant à se complexifier avec le temps.

Banques d’images et bibliothèques multimédias

Pour l’entraînement multimodal, des partenaires comme Shutterstock, Getty Images ou des studios (par exemple des accords récents entre des plateformes et des sociétés de production) fournissent des éléments visuels et vidéos sous licence.

Certains accords incluent des droits de génération de contenu basé sur des propriétés intellectuelles : ces partenariats remodèlent l’accès aux assets visuels pour les modèles multimodaux.

Livres

Des corpus comme BookCorpus ont historiquement fourni d’importants volumes textuels (œuvres publiées ou manuscrits mis à disposition). Mais la production humaine ne suit pas toujours la consommation des systèmes.

Certains évoquent un risque de « collapse » lorsque les modèles commenceront à se nourrir principalement de leurs propres sorties, réduisant la diversité et la qualité des sources.

Dépôts de code

Les données extraites de plateformes comme GitHub ou de forums techniques (Stack Overflow, etc.) sont déterminantes pour l’apprentissage des modèles orientés programmation. Elles ont alimenté l’essor des assistants de code et des modèles spécialisés.

Données publiques du web

Les données publiques, diversifiées mais parfois désordonnées, accélèrent la convergence durant l’entraînement et réduisent les besoins computationnels. Elles sont particulièrement utiles pour capter des avis, des retours d’expérience et des contenus UGC (user generated content).

Pourquoi les modèles n’évoluent-ils pas (autant qu’on l’attend) ?

Il existe beaucoup de données dans le monde, mais la majorité n’est pas étiquetée et ne peut donc pas être exploitée directement pour l’apprentissage supervisé. Chaque étiquette incorrecte dégrade les performances globales.

Selon certaines analyses, nous approchons d’une limite de disponibilité de données humaines de haute qualité pour continuer à faire évoluer les LLM en suivant les lois d’échelle traditionnelles. Cela mène au risque que les systèmes finissent par consommer leurs propres générations, un phénomène théorisé comme la collapse des modèles.

• De nombreux sites se protègent et refusent désormais d’alimenter gratuitement l’entraînement des modèles.
• Les directives robots.txt, les blocages au niveau des CDN et des conditions d’utilisation ont été durcis.
• La consommation de données par ces systèmes excède parfois la capacité de production humaine de contenu de haute qualité.

L’irruption des paywalls et des contenus sous licence contribue aussi à dégrader progressivement la qualité moyenne des jeux de données accessibles gratuitement.

Comment apparaître dans les données d’entraînement ?

Deux approches principales se dégagent :

1. Identifier les jeux de données « seed » utilisés par les modèles qui comptent, puis trouver des moyens d’y être présent.
2. Privilégier une stratégie classique : produire un bon SEO et un marketing solide pour être cité, partagé et recommandé dans votre secteur.

Pour la plupart des marques, viser l’entrée dans un jeu de données spécifique est probablement excessif. Une stratégie de visibilité, de contenu de qualité et de relations publiques reste la voie la plus sûre et la plus pérenne.

Notez aussi que les modèles ne sont généralement pas entraînés en continu sur des flux toujours à jour : on ne peut pas « entrer rétroactivement » dans la mémoire paramétrique d’un modèle après sa date de coupure. Il faut planifier en amont.

Si vous êtes une personne ou une petite structure, il est utile de :

• Créer et diffuser régulièrement du contenu de qualité.
• Participer à des podcasts et des webinaires.
• Intervenir lors d’événements sectoriels.
• Partager et relayer des contenus pertinents.
• Faire connaître votre expertise auprès de médias et de publications spécialisées.

Certaines sources structurées et payantes ont été intégrées aux modèles récents — ces accords sont souvent publics, et ils ont un impact sur la qualité des informations disponibles pour l’entraînement.

Comment savoir quelles datasets sont utilisées par les modèles ?

Les pratiques sont devenues plus opaques : pour des raisons juridiques et financières, les entreprises révèlent moins ce qu’elles intègrent. Néanmoins, certains jeux de données restent largement partagés :

• Common Crawl.
• Wikipedia et Wikidata.
• Dépôts de code et forums techniques.

Beaucoup d’accords de licence sont documentés publiquement. Par exemple, Google a conclu un partenariat avec Reddit et détient d’importants jeux de transcriptions issues de plateformes vidéo.

Les entreprises qui exploitent ces jeux utilisent souvent des prestataires tiers spécialisés dans le scraping, le nettoyage et la structuration des données (Scale AI, Bright Data, etc.).

Liste de vérification opérationnelle

Si l’objectif est d’apparaître dans la mémoire paramétrique d’un modèle ou d’être bien récupéré via des systèmes de retrieval et de RAG, voici des points pragmatiques à travailler :

1. Gérer la diversité des agents d’indexation : comprendre quels bots explorent votre site et comment ils l’interprètent.
2. Optimiser vos entités : contenu structuré, données NAP cohérentes, propriétés sameAs, présence dans les graphes de connaissances comme Wikidata et les fiches Google.
3. Veiller à ce que le contenu soit rendu côté serveur pour les bots qui ne traitent pas correctement le JavaScript.
4. Publier du contenu bien structuré et lisible par machine : tableaux, listes, balisage sémantique propre.
5. Augmenter la visibilité publique de vos contenus et vos citations dans votre secteur.
6. Être explicite sur votre site quant à votre identité organisationnelle et répondre clairement aux questions fréquentes : possédez‑vous vos entités ?

Il faut équilibrer les associations directes (ce que vous dites) et les associations sémantiques (ce que les autres disent de vous). L’objectif est que votre marque devienne l’entité la plus probable dans un contexte donné.

En résumé : du SEOmodèles consomment.

---

Featured Image: Collagery/Shutterstock