"Si le RGPD était un cadenas protégeant une maison (votre site web), l'IA est une nouvelle route qui permet aux gens d'accéder à l'information (vos données) sans passer par la porte d'entrée. La question de l'évolution réglementaire revient à déterminer si le droit de savoir qui accède à vos données et comment elles sont utilisées s'étend à cette nouvelle route conversationnelle, et si le consentement donné pour la "maison" couvre également l'utilisation de l'information sur cette route."
L'adoption généralisée de l'Intelligence Artificielle (IA) dans les systèmes de recherche et de génération de contenu (Generative AI ou GenIA) soulève des questions fondamentales sur la manière dont les données sont utilisées, la propriété des connaissances et la protection de la vie privée. Alors que le paysage du marketing numérique se concentre sur l'optimisation pour l'IA (GEO, LLMO), les enjeux éthiques et réglementaires, notamment en matière de consentement, deviennent centraux.
1. Le bouleversement éthique et la propriété des données
L'IA générative transforme les mécanismes traditionnels d'acquisition de visibilité, créant des défis éthiques, notamment autour de la propriété des données et du risque de manipulation algorithmique.
L'extraction des connaissances et les Coûts Delphiques
L'un des principaux dilemmes éthiques de l'ère de l'IA réside dans le concept d'extraction des connaissances. Les systèmes d'IA (LLM) utilisent le contenu des marques pour alimenter leurs réponses synthétiques sans toujours garantir d'attribution ou d'avantages économiques en aval.
Ceci conduit à des Coûts Delphiques (Delphic Costs), où les dépenses engagées par une entreprise pour produire son expertise sont extraites par les systèmes d'IA, entraînant une invisibilité de la marque malgré ses contributions actives.
La « taxe de la passerelle » et la discrimination algorithmique
L'utilisation accrue des LLM pour noter ou résumer des listes de produits introduit un risque de discrimination algorithmique. Une étude montre que les grands modèles de langage (LLM) tendent à préférer le contenu écrit par une autre IA lorsqu'ils sont forcés de choisir entre des options comparables.
-Dans le cas des résumés d'articles scientifiques, les LLM ont préféré le texte écrit par l'IA dans 78 % des cas, contre 61 % pour les évaluateurs humains.
-Dans le cas des descriptions de produits, cette préférence a atteint 89 % pour les LLM (contre 36 % pour les humains).
Ce biais pourrait créer une « taxe de la passerelle » (gate tax), obligeant les entreprises à payer pour des outils d'écriture IA afin d'éviter d'être désélectionnées par les évaluateurs algorithmiques. Pour les auteurs de l'étude, cela suggère la possibilité que les futurs systèmes d'IA discriminent implicitement les humains, donnant un avantage aux agents IA ou aux humains assistés par l'IA.
Le consentement face aux annonces génératives
La monétisation de la recherche IA via le Generative Engine Advertising (GEA) soulève des défis éthiques et de transparence. Le GEA consiste à insérer des formats publicitaires directement dans les réponses générées par l'IA (comme dans Perplexity ou les Google AI Overviews Ads).
Les annonces ne s'affichent plus en marge, mais sont intégrées aux recommandations générées par l'IA. Cela impose aux annonceurs de repenser leurs contenus sponsorisés pour qu'ils ne soient pas intrusifs et qu'ils soient cohérents avec l'intention de l'utilisateur.
Un livre blanc met en avant la question : « What’s Changing With Consent in AI », ce qui souligne la nécessité d'adapter les pratiques de consentement au nouvel environnement conversationnel. Les entreprises devront allier créativité, maîtrise technologique et rigueur éthique.
2. La protection de la vie privée dans l'analyse des tendances
Même en l'absence de détails réglementaires, les études sur l'impact de l'IA montrent une intégration de la protection de la vie privée et du consentement dans leurs méthodologies d'analyse des comportements utilisateurs :
-Données anonymisées et opt-in : Les études de comportement des utilisateurs (clickstream data) se basent sur un échantillon anonymisé d'utilisateurs uniques qui ont consenti à partager leur comportement de navigation. Cette méthode permet de comprendre les tendances en ligne à grande échelle tout en maintenant la protection de la vie privée individuelle.
-Contrôle par les plateformes : Les plateformes comme Google collectent des données comportementales lorsqu'elles répondent directement aux requêtes, ce qui leur permet de retenir le contrôle sur la monétisation et les données collectées.
En conclusion, l'évolution du Search vers l'IA ne se limite pas à des changements techniques, mais place les questions de gouvernance, d'éthique et de consentement au cœur de la stratégie numérique. Cela exige une transformation du leadership pour traiter la visibilité numérique comme une infrastructure et une discipline transversale qui touche à la sémantique, la structure et la conception des systèmes, impliquant ainsi des considérations réglementaires et de confidentialité.