Un registre des affirmations relie chaque fait important à une source, un périmètre et une décision de validation. Il aide à relire un contenu produit avec une IA sans confondre fluidité et exactitude. Le registre peut rester simple : une ligne par affirmation vérifiable.
Repérer les phrases qui demandent une preuve
Surlignez chiffres, dates, capacités de produits, règles techniques et comparaisons. Distinguez-les des conseils proposés et des exemples explicitement fictifs. Une phrase comme « cette fonction est disponible » demande un périmètre de version ou de service. Une formulation vague peut aussi masquer une promesse ; demandez ce qu’un lecteur pourrait raisonnablement en déduire avant de la conserver.
Préparer les colonnes utiles
Notez affirmation, document source, passage vérifié, date de contrôle et responsable. Ajoutez un état : confirmé, à préciser, à retirer ou présenté comme hypothèse. Pour un chiffre, conservez unité, population et période. Une valeur recopiée sans son dénominateur peut devenir trompeuse. Le registre doit être assez court pour être utilisé, et assez précis pour permettre une nouvelle vérification.
Une ligne de registre doit conduire à une décision
Le registre est utile lorsqu’il permet de retrouver pourquoi une affirmation a été conservée, corrigée ou supprimée. Évitez une simple colonne de liens copiés après rédaction. La source doit soutenir la phrase dans son contexte ; une documentation générale peut être insuffisante pour une capacité précise. Conservez aussi les hypothèses et les exemples fictifs avec un statut distinct, afin qu’ils ne deviennent pas progressivement des faits attribués à l’entreprise.
| Affirmation du brouillon | Contrôle nécessaire | Décision éditoriale |
|---|---|---|
| L’outil exporte dans un format précis | Documentation de la version et du service concernés | Conserver seulement si la capacité est confirmée |
| Cette méthode améliore les conversions | Mesure réelle et conditions d’attribution | Présenter comme hypothèse si aucune mesure ne l’établit |
| Un client a obtenu ce résultat | Dossier et autorisation de publication adaptés | Retirer si le cas ne peut pas être justifié |
| Voici un exemple de calcul | Origine des valeurs et exactitude du calcul | Annoncer explicitement les valeurs illustratives |
| Le modèle peut ignorer les sources absentes | Essais et limites du dispositif | Ne pas transformer une consigne en garantie |
Google recommande de vérifier l’exactitude des contenus générés par IA, y compris les éléments qui peuvent apparaître dans les résultats. Le titre, la description et les légendes appartiennent donc au même circuit de validation. Une correction limitée au paragraphe principal laisserait une promesse erronée dans la carte sociale ou l’extrait de recherche.
Vérifier dans le document original
Ouvrez les liens et lisez le contexte. Un modèle peut fournir une URL plausible qui ne soutient pas son texte. Les recommandations de Google sur les contenus génératifs insistent sur la vérification de l’exactitude, y compris des métadonnées. Relisez donc aussi titre, description, légende et texte alternatif. Ne demandez pas uniquement au même modèle s’il est certain de sa réponse.
Exemple fictif : une fonctionnalité annoncée
Un brouillon affirme qu’un outil exporte des données dans un format précis. La documentation décrit seulement un autre format. Le rédacteur retire la capacité non prouvée ou reformule avec la limite réellement constatée. Le titre est corrigé s’il promettait cette fonction. La décision reste dans le registre pour éviter qu’une nouvelle génération réintroduise la même affirmation lors d’une mise à jour.
Relier les faits aux versions et aux traductions
- Attribuez un identifiant de travail à l’affirmation et notez les pages qui en dépendent. Une règle partagée par plusieurs articles doit pouvoir être retrouvée sans recherche manuelle exhaustive.
- Conservez la version source ou le passage vérifié, la date du contrôle et la personne ou le rôle chargé de la décision. Le statut « à vérifier » doit rester visible tant que le point n’est pas résolu.
- Après correction, recherchez les titres, extraits et traductions touchés. Une version linguistique peut conserver l’ancienne affirmation si elle n’est pas régénérée ou relue.
- Prévoyez une revue selon la stabilité du fait. Une capacité de produit ou une interface demande un suivi différent d’une définition ou d’un exemple fictif figé.
Dans une démonstration, un texte suppose qu’un service génère un format que sa documentation ne mentionne pas. La décision ne consiste pas à demander une nouvelle formulation plus convaincante. Il faut retirer la capacité non prouvée, limiter la phrase à ce qui est documenté, ou effectuer un test adapté et en conserver la portée. La sortie d’un autre modèle peut aider à trouver une piste, mais ne constitue pas à elle seule cette preuve.
Ce registre complète le brief issu d’un entretien expert et la revue des références accessibles. Il aide une équipe à publier régulièrement sans confondre cadence et fiabilité. Le critère de clôture reste une décision justifiée sur le contenu réellement publié, pas seulement le passage d’un outil de vérification.
Préparer les révisions
Identifiez les faits susceptibles de changer et attribuez une date de revue. Lorsqu’une source évolue, recherchez les articles qui dépendent de cette affirmation. Une publication quotidienne reste compatible avec cette discipline si les sujets sont bien délimités. Complétez votre contrôle des hallucinations avec ce suivi concret : il doit conduire à des corrections, pas seulement à une case « relu ».