Les moteurs d’IA sont capables de générer du texte en grande quantité et – avouons-le – de manière souvent convaincante. Pas étonnant, donc, qu’un nombre croissant d’entreprises choisisse de déléguer la création de contenu aux systèmes d’intelligence artificielle, en croisant les doigts pour que « ça passe » auprès des lecteurs… et des algorithmes de recherche. Or cette stratégie n’est pas dénuée de périls : impact sur le référencement et la visibilité, manque de fiabilité des informations, qualité variable, questionnements éthiques et responsabilité juridique… Que risquez-vous à produire des contenus avec l’IA générative ?
Résumé : Quels risques prend-on en produisant du contenu avec des IA génératives ? Dans cet article, nous faisons le tour du sujet : référencement et visibilité, manque de fiabilité, qualité discutable des contenus, questions éthiques et légales… Découvrez à quoi vous vous exposez en vous reposant trop lourdement sur la machine pour créer des textes, des images et des vidéos.
Produire des contenus avec l’IA générative : bénédiction ou danger ?
Commençons par adresser l’éléphant dans la pièce : oui, l’IA générative apporte son lot d’avantages.
Il serait absurde de le nier. L’automatisation améliore l’efficacité et la productivité des équipes, fait gagner du temps et réduit les coûts – rien de surprenant là-dedans. Les grands modèles de langage (LLM) vont plus loin encore en permettant une personnalisation approfondie pour divers segments d’audience, en renforçant l’innovation, en stimulant la créativité et en rendant l’optimisation SEO et GEO accessible à tous.
Un rapport publié en 2025 par le Boston Consulting Group souligne qu’un utilisateur sur deux gagne plus d’une heure par jour au travail grâce à l’IA générative. La confiance à l’égard de l’intelligence artificielle est aussi en hausse : +19 points depuis 2018.
Tout cela est indéniable. Mais l’utilisation de cette technologie n’est pas sans risque pour autant. Comme disait l’oncle Ben, « un grand pouvoir implique de grandes responsabilités » et ce n’est pas une phrase en l’air : trop d’entrepreneurs, une fois l’IA placée entre leurs mains, se comportent comme des méchants dans les films James Bond et pensent partir à la conquête du monde.
La réalité est plus nuancée. Car le fait de se reposer sur l’IA pour produire du contenu n’a rien d’anodin, comme nous allons le voir tout de suite.
Quels risques prenez-vous en produisant du contenu massivement avec l’IA ?
Par souci de simplicité, nous allons segmenter le problème en parlant des différents types de risques auxquels vous vous exposez en produisant des contenus avec l’IA générative.
Les risques sur le référencement et la visibilité
La création de contenu fait partie intégrante des stratégies de visibilité digitale des entreprises. Pour le dire simplement : on produit du texte, des images et des vidéos pour renforcer sa présence en ligne, générer des leads et convertir les prospects en clients.
En quoi le fait de produire des contenus avec l’IA générative change-t-il la donne ?
Les moteurs de recherche classiques
Sur ce point, la position de Google a évolué avec le temps. En avril 2022, John Mueller – le « webmaster en chef » de la maison – avait créé l’événement en affirmant tout de go que les contenus créés par des LLM seraient considérés comme du spam par le moteur de recherche, et que par conséquent, leur positionnement serait handicapé.
À peine un an plus tard, changement de braquet : Google met à jour ses directives et range le fouet. Il n’est plus question de taper sur l’IA générative, mais de mettre l’accent sur la qualité et la pertinence de la production. En substance, dès lors qu’un contenu est utile, qu’il apporte des solutions à son public et qu’il est rédigé dans les règles de l’art, peu importe que son auteur ait eu recours à la machine pour le générer. Un sous-titre de la page dédiée à ce sujet dans les guidelines affirme distinctement vouloir « récompenser les contenus de haute qualité, quelle que soit la façon dont ils sont produits ».
Oui, il est possible de produire des contenus avec l’IA générative à des fins de référencement naturel. Google ne vous enverra pas la foudre divine parce que vos pages contiennent des textes produits par des LLM, à condition que ceux-ci soient alignés sur les valeurs prônées par le moteur.
Toutefois, il y a d’autres risques (majeurs) à prendre en compte :
- L’augmentation exponentielle du volume de contenu produit par l’IA a toutes les chances d’aggraver la concurrence sur un marché déjà saturé. Ahrefs estime que 74 % des pages nouvellement publiées intègrent du contenu automatisé (même si, dans les faits, seules 2,5 % des pages ont été catégorisées par l’étude comme « purement IA »). Certaines sources estiment que plus de 50 % des articles trouvés online sont écrits par des machines. Utiliser massivement l’IA revient à inviter plus de monde à la fête alors que la taille du gâteau ne cesse de diminuer.
- Autre conséquence directe, vous courez plus de risques d’héberger du contenu dupliqué sur votre site. Ce n’est pas difficile à comprendre : vos concurrents utilisent les mêmes outils, rédigent des prompts similaires, posent des questions sur les mêmes sujets, et finissent par produire des articles très proches de ceux que vous avez créés vous-même. Et cette duplication par l’absurde peut avoir des effets négatifs sur le référencement de vos contenus.
- Enfin, les risques de pénalisation ne sont pas négligeables. Impressionné(e) par le résultat généré par ChatGPT ou Claude, vous avez la tentation de ne rien toucher et de publier le texte tel quel. Mais voilà : il n’était pas à la hauteur qualitativement, affichait des informations fausses et des chiffres inventés, et Google décide de pénaliser votre nom de domaine. Échec et mat.
Les moteurs IA
La question est intéressante : comment les moteurs IA réagissent-ils à la création massive de contenus par leurs pairs ?
La réponse pourrait bien vous étonner, car il s’avère que les LLM sont plus prudents que nous autres utilisateurs humains. Au moment de construire leurs réponses, ces algorithmes (lorsqu’ils ont accès au web ou à des bases de données actualisées) mettent l’accent sur les contenus qui font autorité, montrent l’expertise de leur auteur, et témoignent d’une solide expertise dans leur domaine. L’aspect « authentique » d’un texte pèse donc dans la balance.
Autre enseignement savoureux : parmi les sources privilégiées par les IA figurent la plateforme communautaire Reddit (dans 40 % des cas) et Wikipédia (26,3 %), devant YouTube (23,5 %) et Google (23,3 %). L’étude a été menée sur ChatGPT, Perplexity et AI Overviews. Cela veut dire que, paradoxalement, les LLM favorisent les contenus produits par… les humains !
Les risques liés à la fiabilité du contenu
Soyons honnêtes : l’IA produit parfois des textes bluffants. Le problème, c’est qu’ils sont régulièrement truffés d’erreurs, de fausses informations et d’inventions de toutes pièces. Car l’intelligence artificielle « hallucine » volontiers, proposant des références et des études qui n’existent pas, forgeant des noms ou des situations, attribuant des citations à de fausses personnes. Quelques fois, des chiffres sont utilisés hors contexte ou tout simplement sortis du chapeau.
Or les hallucinations découlent d’une composante intrinsèque de l’IA générative, celle-ci étant incapable de dire « je ne sais pas ».
Autrement dit, l’IA est programmée pour inventer lorsqu’elle ne trouve pas la solution. Elle préfère mentir plutôt que de reconnaître son ignorance, tout simplement parce que son paramétrage lui impose l’obligation de placer un mot après l’autre. Elle ne dispose d’aucun processus rigoureux de vérification des faits et des informations.
Ce n’est pas toujours de la faute de la machine. Il arrive aussi que les sources elles-mêmes ne soient pas fiables, et qu’un fait erroné se retrouve dans un texte généré par l’IA s’il existe dans suffisamment de contenus analysés. Ce phénomène peut même être délibéré : c’est ce que l’on appelle l’ »AI poisoning« , le fait de glisser des informations fausses dans le jeu de données utilisé pour entraîner un LLM.
Pour atténuer ce danger, une vérification stricte des contenus est indispensable.
Les risques qualitatifs
Impossible de ne pas évoquer la qualité des contenus produits par l’IA générative… et l’impact potentiel sur les audiences. Car, ne l’oublions pas, les contenus ont le plus souvent vocation à s’adresser à des utilisateurs, qui sont aussi de futurs clients.
À ce stade, il est nécessaire de s’interroger sur la notion même de « qualité ». Un contenu « qualitatif » doit apporter de la valeur à son lectorat. Il est généralement porteur d’une « voix » reconnaissable, associée à son auteur ou à la marque.
Le problème, c’est que l’IA manque cruellement de touche personnelle. Elle est encore loin d’égaler la capacité humaine à transmettre des émotions et à partager des expériences. Des points pourtant essentiels en marketing, car les relations commerciales sont avant tout des relations de confiance, et que celle-ci se bâtit sur des interactions qui font sens.
Un contenu inexact, peu informatif, inintéressant ou standardisé aura du mal à susciter l’intérêt et à établir une vraie connexion avec l’audience. Pensez aux éditoriaux publiés dans les journaux : quelle que soit la sensibilité du lecteur, il est indéniable que ces textes interpellent, divisent, produisent des émotions et tranchent dans le vif. N’est-ce pas ce que l’on attend d’un bon contenu ?
Le résultat concret, c’est un engagement plus faible et une perte d’impact auprès du public. Avec pour conséquence une dégradation de l’image de marque, ou pire : une dilution de son identité dans un océan de contenus uniformisés. Car, lorsque tous les textes se ressemblent, les marques ou les individus qui les publient ne se distinguent plus.
Les risques éthiques et légaux
Le fait de produire des contenus avec l’IA générative porte également des enjeux éthiques et légaux qui sont loin d’être résolus à ce jour. Sans entrer trop dans le détail d’un sujet extrêmement complexe, voici quelques-unes des questions que pose l’utilisation de l’IA générative :
- Le recours à des contenus existants pour entraîner les LLM est-il éthique ?
- Qu’en est-il du droit d’auteur lorsqu’on demande à une IA d’écrire « à la manière de tel écrivain » ou de créer des images « dans le style de tel studio » ?
- Qui possède les contenus générés par l’IA ?
D’autres problèmes sont d’ordre moral et interrogent directement notre rapport au réel. Prenez l’exemple des UGC produits par l’IA, considérés comme une « révolution pour le marketing digital » par les acteurs du marché, mais qui posent des questions fondamentales autour de la notion d’authenticité des contenus. C’est, en effet, un paradoxe conceptuel : un « contenu généré par l’utilisateur » ne peut pas, en même temps, être généré par une machine…
Vous l’aurez compris à la lecture des lignes qui précèdent : choisir de produire des contenus avec l’IA générative n’est pas innocent. Les conséquences de ce choix sont réelles et multiples, et ouvrent sur une infinité de questionnements éthiques, moraux et légaux. Les risques induits par la production massive de textes ou d’images par les LLM doivent être soigneusement pris en compte par les entreprises, qui ont tout intérêt à engager une réflexion approfondie sur le sujet. Le but ? Non pas nier les avantages de l’IA ou chercher à ignorer son essor (ce serait contre-productif), mais tâcher de trouver un équilibre entre l’automatisation à tout prix et les valeurs humaines.
Sources :
- https://www.formations-marketing-digital.eu/risques-ia-dans-creation-contenu/
- https://maiaconsulting.be/ia-dans-la-creation-de-contenu/
- https://www.seo.com/fr/blog/does-ai-content-work-for-seo/
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