Jeux de données et sources de données — Où les LLM puisent-ils leurs connaissances sur les marques
Les LLM comme ChatGPT, Claude et Gemini ne sont pas formés uniquement sur votre site web : ils sont entraînés sur des milliers de milliards de mots provenant de centaines de sources différentes. Si vous souhaitez comprendre pourquoi l'IA mentionne ou ignore votre marque, vous devez comprendre quels ensembles de données façonnent ces systèmes. Ce guide vous offre un aperçu de l'origine des connaissances des LLM, de la manière dont vous pouvez influencer ces sources et des sources que vous devriez prioriser.
Jeux de données et sources de données — D'où les LLM tirent-ils leurs connaissances sur les marques
Les LLM comme ChatGPT, Claude et Gemini ne sont pas formés uniquement sur votre site Web — ils sont formés sur des billions de mots provenant de centaines de sources différentes. Si vous voulez comprendre pourquoi l'IA mentionne ou ignore votre marque, vous devez comprendre quels jeux de données façonnent ces systèmes. Ce guide vous offre un aperçu de l'endroit où les LLM puisent leurs connaissances, comment vous pouvez influencer ces sources et lesquelles vous devez prioriser.
Comment les LLM se renseignent sur les marques
L'entraînement des LLM se déroule en plusieurs phases :
1. Pré-entraînement (la fondation)
Le modèle est entraîné sur d'immenses corpus de textes pour apprendre la structure du langage et acquérir des connaissances générales.
Principaux jeux de données :
Common Crawl — Capture de l'ensemble du web (des billions de pages)
Wikipédia — Connaissance structurée et faisant autorité
Corpus de livres — Des millions de livres numériques
Reddit — Discussions animées par la communauté
Archives de presse — Articles de presse historiques
Articles scientifiques — Connaissances académiques
Ce que cela signifie pour votre marque : Si votre marque n'est pas mentionnée dans ces sources lors du pré-entraînement, le modèle ne sait rien de vous dès le départ.
2. Ajustement fin (raffinement)
Après le pré-entraînement, le modèle est affiné sur des données de haute qualité spécifiquement sélectionnées.
Sources :
Texte éditorialisé provenant de sources fiables
Contenu rédigé par des experts
Bases de données structurées
3. RLHF (Apprentissage par renforcement à partir des commentaires humains)
Le modèle apprend à donner des réponses utiles et sûres basées sur les commentaires humains.
Cela n'affecte pas directement la connaissance de la marque, mais :
Le modèle apprend à citer ses sources
Il apprend à reconnaître l'incertitude
Il apprend à prioriser les informations faisant autorité
4. Récupération en temps réel (pour certains systèmes)
Certains systèmes d'IA (comme Perplexity et la navigation web de ChatGPT) explorent le web en direct pour compléter leurs connaissances.
Sources :
Votre site Web (s'il est accessible aux robots d'indexation)
Sites d'actualités
Réseaux sociaux
Les sources de données les plus importantes pour la connaissance des marques
1. Common Crawl
De quoi s'agit-il : Un projet à but non lucratif qui explore chaque mois des milliards de pages web et met ses données gratuitement à disposition.
Pourquoi c'est important :
De nombreux modèles d'IA (y compris GPT) sont entraînés sur Common Crawl
Si votre site n'y figure pas, vous êtes invisible pour de nombreux LLM
Votre site est-il dans Common Crawl ?
Vérifiez ici : https://index.commoncrawl.org/
Comment y figurer :
Autoriser CCBot dans le fichier robots.txt
S'assurer que votre site est explorable
Patienter — Common Crawl explore périodiquement et automatiquement le web
2. Wikipédia
Pourquoi c'est de l'or : Wikipédia est l'une des sources les plus fiables auxquelles les LLM font confiance. Si votre marque possède une page Wikipédia, les LLM la citeront comme un fait établi.
Comment l'influencer :
Créer une page Wikipédia (si vous respectez les critères d'admissibilité)
S'assurer que les pages existantes sont exactes et à jour
Ajouter des sources et des références
Critères d'admissibilité de Wikipédia :
Couverture médiatique significative dans des sources fiables
Sources indépendantes (pas de relations publiques ou d'auto-promotion)
Plusieurs articles de fond approfondis
Si vous ne pouvez pas avoir de page Wikipédia : Concentrez-vous sur le fait d'être mentionné dans des articles Wikipédia pertinents existants (par exemple, des articles sectoriels, des pages géographiques ou des pages de concurrents avec des sections « Voir aussi »).
3. Crunchbase
De quoi s'agit-il : Base de données sur les entreprises, les financements et les écosystèmes technologiques.
Pourquoi c'est important : Les LLM utilisent Crunchbase pour comprendre :
Ce que fait votre entreprise
Qui sont vos concurrents
Le stade et la taille de vos financements
Optimisez votre profil Crunchbase :
Revendiquez votre profil Crunchbase ou créez-le
Remplissez tous les champs :
Description (spécifiquement ce que vous faites)
Catégories (choisissez des tags pertinents)
Informations de financement
Lien vers le site web
Maintenez-le à jour lors des levées de fonds ou des lancements de produits
4. LinkedIn
Pourquoi c'est important : Les LLM utilisent LinkedIn pour comprendre :
La taille de l'entreprise et ses employés
Le secteur d'activité et les domaines d'expertise
Le positionnement de la marque
Optimisez votre page Entreprise LinkedIn :
Section Infos : Description claire de ce que vous faites
Spécialisations : Marquez les mots-clés pertinents
Publications : Posts réguliers sur l'actualité des produits, les recrutements, le leadership d'opinion
Profils des employés : Les profils de vos collaborateurs doivent être rattachés à la page de l'entreprise
5. Couverture médiatique et actualités
Pourquoi c'est important : Les LLM accordent plus de valeur aux marques bénéficiant d'une couverture médiatique qu'au contenu auto-publié.
Ciblez en priorité :
Médias de premier plan : TechCrunch, Wired, Wall Street Journal, Financial Times, Le Monde
Publications sectorielles : Revues professionnelles spécialisées
Actualités régionales : Médias économiques locaux
Comment obtenir de la couverture :
Communiqués de presse lors des lancements de produits
Articles de tribune/tribunes libres (articles invités)
Commentaires sur des sujets d'actualité tendance
Prix et distinctions
6. GitHub (pour les marques technologiques)
Pourquoi c'est important : De nombreux LLM sont entraînés sur du code open-source provenant de GitHub.
Si vous avez des projets open-source :
Mettez à jour le fichier README avec une description claire
Ajoutez une section « À propos » à votre dépôt
Insérez un lien vers le site web de votre entreprise
Incluez des cas d'usage et des exemples
7. Réseaux sociaux
Twitter/X :
Les tweets publics sont explorés par certains LLM
Leadership d'opinion et valorisation de marque
Reddit :
Discussions communautaires autour des marques
Retours d'expérience utilisateurs authentiques
YouTube :
Les transcriptions de vidéos sont explorées
Démos de produits et tutoriels
8. Travaux universitaires et recherche
Si votre marque est axée sur la technologie ou la recherche :
Publiez des livres blancs
Soutenez la recherche universitaire
Contribuez à des conférences
Ajoutez vos publications sur :
arXiv.org (prépublications)
Dépôts universitaires
Comment prioriser vos efforts
Priorité 1 : Les indispensables (impact maximal)
Votre propre site web — Avec un fichier robots.txt correct, des données structurées JSON-LD et un sitemap
Wikipédia — Si éligible
Crunchbase — Pour les marques technologiques
LinkedIn — Page entreprise optimisée
Priorité 2 : Un excellent retour sur investissement
Couverture médiatique — Médias de référence et publications spécialisées
Common Crawl — Assurez-vous que votre site est explorable
GitHub — Pour les marques axées sur l'open-source
Annuaires professionnels — Annuaires de niche pertinents
Priorité 3 : Valeur à long terme (longue traîne)
Reddit — Engagement communautaire authentique
YouTube — Contenu vidéo accompagné de transcriptions
Podcasts — Interventions en tant qu'invité (générant des transcriptions)
Forums — Stack Overflow, Hacker News, communautés spécialisées
Comment vérifier que vous êtes présent dans les jeux de données
Vérifier Common Crawl
Vérifier Wikipédia
Recherchez le nom de votre marque sur https://fr.wikipedia.org/wiki/Spécial:Recherche.
Vérifier Crunchbase
Visitez https://www.crunchbase.com/organization/VOTRE-ENTREPRISE
Vérifier la couverture médiatique
Vérifier GitHub
Faites une recherche sur https://github.com/search?q=VOTRE-MARQUE
Liste de contrôle pour la mise en œuvre
Utilisez cette liste de contrôle pour assurer votre présence dans les bases de données clés :
Site web optimisé — Robots.txt, sitemap, JSON-LD
Common Crawl — Autoriser CCBot
Présence sur Wikipédia — Créer ou mettre à jour la page (si éligible)
Profil Crunchbase — Revendiqué et mis à jour
Page entreprise LinkedIn — Profil complet
Couverture médiatique — Au moins 3 à 5 mentions dans des médias de référence
Dépôts GitHub — Si marque technologique, fichier README clair
Présence sur les réseaux sociaux — Actif sur au moins 2 plateformes
Annuaires professionnels — Référencé dans les annuaires spécialisés pertinents
Diffusion de contenu — Syndication de publications sur Medium, articles LinkedIn
Conclusion
Les LLM découvrent votre marque à travers des centaines de sources — pas seulement via votre site web. Pour maximiser votre visibilité auprès de l'IA, vous devez garantir votre présence dans les jeux de données les plus influents : Common Crawl (via votre site), Wikipédia (si compatible), Crunchbase, LinkedIn et la couverture médiatique.
Donnez la priorité à Wikipédia et à la couverture presse — ils ont un poids disproportionné dans la façon dont les LLM évaluent l'autorité. Ensuite, concentrez-vous sur l'optimisation de votre propre site web pour qu'il soit parfaitement explorable et structuré avec du JSON-LD.
Rappelez-vous : les jeux de données ne sont pas mis à jour en temps réel. Il peut s'écouler plusieurs mois entre la publication d'un contenu et sa prise en compte dans les réponses des LLM. Commencez dès maintenant et établissez méthodiquement votre présence sur les sources de confiance des systèmes d'IA.