L’illusion de la crédibilité instantanée
Validez-vous vraiment chaque statistique B2B que vous partagez et qui provient de plus en plus de l’intelligence artificielle générative? C’est tentant, on le sait. En quelques secondes, un texte est rédigé, structuré, appuyé de données chiffrées qui donnent une allure rigoureuse au propos. Le tout arrive bien emballé, prêt à être publié. Et pourtant… Ce n’est pas parce qu’une donnée est proposée par l’IA qu’elle est vraie. Ni même qu’elle est récente, qu’elle est bien interprétée ou qu’elle provient d’une source fiable.
Parfois, c’est par manque de temps. D’autres fois, c’est la confiance aveugle dans l’outil. Ou simplement l’effet de l’habitude. Peu importe la raison, on oublie trop souvent une règle de base : une statistique B2B mal sourcée peut faire plus de tort que de bien. C’est une vérité un peu brutale, mais je me dois de la rappeler.
Statistique B2B : un constat troublant en pleine révision
Récemment, en révisant un billet de blogue, nous avons justement fait un constat qui nous a arrêtés net. Sur huit statistiques proposées par l’outil d’intelligence artificielle, seulement deux étaient exactes et traçables. Les six autres? C’était un festival de liens brisés, de sources introuvables ou de chiffres utilisés hors contexte. Et ce n’était pas la première fois que ça nous arrivait. En réalité, c’est devenu la norme. À chaque nouvelle révision de texte généré par IA, nous trouvons des erreurs, parfois majeures.
Par curiosité et, disons-le, par un certain réflexe professionnel, nous avons aussi exploré quelques contenus publiés par d’autres firmes dans notre domaine. Rien de scientifique, bien sûr, mais suffisamment révélateur. Là aussi, plusieurs statistiques sont présentées comme des faits. Pourtant, quand on tente de les retracer, on se heurte à un mur. Pas de source claire, souvent même pas de lien actif, ou une vieille étude présentée comme une vérité actuelle. Bref, rien qu’on puisse raisonnablement utiliser pour éclairer une décision.
Quand l’inexactitude se glisse dans les décisions
Et c’est justement là que le problème devient sérieux. Car dans un contexte B2B, nos contenus, qu’il s’agisse de billets de blogue, d’infolettres, de nos livres blancs ou d’études de cas, ne sont pas de simples exercices de style. C’est du sérieux. Ce sont des contenus bâtis patiemment sur leur véracité et leur pertinence. Ils nourrissent des réflexions, influencent des choix, orientent des stratégies.
Quel est le risque d’utiliser une statistique erronée dans un contenu B2B?
Une statistique B2B inexacte, même glissée dans un paragraphe anodin, peut fausser une perception, donner une fausse assurance ou biaiser une planification. À long terme, ce sont notre crédibilité et la confiance du lecteur qui en prennent un coup.
Citer une donnée sans la valider, c’est un peu comme bâtir une démonstration sur du sable et participer à la croissance de mythes statistiques… (C’est une citation de moi. Pas de l’IA 🙂 )
La recette d’une statistique B2B fiable
Comment savoir si une statistique générée par l’IA est fiable?
Je réponds à cette question en disant que c’est un ensemble de facteurs qui contribuent à sa fiabilité. Tout d’abord c’est une source explicite, que l’on peut consulter, vérifier et dont on comprend le contexte. Et surtout, c’est une donnée ancrée dans le temps. Une étude publiée en 2020 n’a pas la même pertinence aujourd’hui, surtout dans un monde où les comportements B2B évoluent aussi vite que les technologies qui les influencent. Et comme mentionné plus tôt le fait que plusieurs sources citent la statistique ne certifie pas sa véracité.
Chez ExoB2B, nous avons fait le choix de prendre le temps. Vérifier chaque donnée. Suivre chaque lien. Confirmer chaque source. Ce n’est pas du perfectionnisme, ni une posture élitiste. C’est simplement ce que l’on considère comme le minimum acceptable quand on prétend à produire du contenu de qualité, dans un secteur où l’expertise ne se décrète pas, elle se démontre.
Lire une statistique B2B avec un œil exercé
Alors la prochaine fois que vous tombez sur une statistique comme : “93 % des acheteurs B2B…”, posez-vous quelques questions simples :
- Est-ce que la méthodologie est disponible?
- Le lien fonctionne-t-il?
- L’étude est-elle récente?
Si vous ne pouvez pas répondre oui à ces trois questions, mieux vaut s’abstenir de la reprendre. Parce que nourrir un mythe, même involontairement, ne vous rendra pas service. Et si les mythes ont leur place dans les contes pour enfants, ils n’ont rien à faire dans une stratégie B2B sérieuse et responsable.
Mais aussi, je tiens à vous dire qu’il est légitime de se demander si l’intelligence artificielle invente des statistiques dans ses textes. En fait, posez-lui directement la question. Et vous aurez comme réponse :
Oui, l’intelligence artificielle peut inventer des statistiques dans ses textes.
«Ce phénomène, qu’on appelle parfois une « hallucination » en traitement du langage naturel, survient lorsque l’IA génère un chiffre ou une donnée sans s’appuyer sur une source réelle, simplement parce que cela « semble probable » ou stylistiquement cohérent dans le contexte du texte.»
À vrai dire, l’IA ne sait pas ce qui est vrai. Elle prédit ce qui est probable.
«l.’IA prédit des séquences de mots en se basant sur des milliards de textes analysés, mais elle ne vérifie pas les faits, ne suit pas de sources en temps réel et ne cite pas rigoureusement comme le ferait un humain. Ainsi, une statistique comme « 93 % des acheteurs B2B commencent leur parcours en ligne » peut être proposée avec aplomb, même si elle repose sur une étude vieille, non vérifiée… ou parfois entièrement fictive.»
C’est pourquoi chaque chiffre qu’elle génère doit être manuellement validé. On doit retrouver la source, confirmer sa fiabilité et s’assurer que les données sont toujours d’actualité. Sinon, on risque de propager de l’information erronée. Dans un contexte B2B, cela peut avoir des conséquences bien réelles sur la qualité des décisions prises.
En conclusion : vigilance, rigueur… et responsabilité
À l’heure où l’intelligence artificielle redéfinit nos façons de produire du contenu, il devient tentant de se reposer sur elle pour faire vite, faire plus, mais pas faire nécessairement bien. Mais devant ce flot algorithmique, la rigueur humaine reste plus que jamais essentielle.
Pourquoi valider ses sources est essentiel en marketing B2B?
En résumé, une statistique B2B n’est jamais un ajout décoratif dans un contenu. Elle donne du poids à nos idées, de la crédibilité à nos recommandations, et parfois, elle influence des décisions concrètes. L’IA est un bon outil mais imparfait. Et comme tout outil, elle exige un regard critique, une relecture attentive, et une validation systématique des faits qu’elle avance.
Chez ExoB2B, nous en avons fait une pratique quotidienne, parce qu’on croit qu’un bon contenu ne se mesure pas à la vitesse à laquelle il a été rédigé… mais à la confiance qu’il inspire. Et vous, quelles sont vos pratiques de validation? Comment gérez-vous l’intégration des données générées par l’IA dans vos communications? Si le sujet vous interpelle ou si vous souhaitez discuter de vos enjeux en marketing B2B, on est toujours partants pour une bonne conversation.
Alors, écrivez-nous. Et ensemble, produisons du contenu qui résiste à l’épreuve des faits.
