Le 15 novembre 2025, Nature a publié une étude qui devrait faire l’effet d’un électrochoc dans tous les secteurs dépendants de l’IA générative (e-commerce compris).
Selon les chercheurs, nourrir des modèles d’IA avec de grandes quantités de contenus populaires mais de faible qualité dégrade significativement leurs capacités de raisonnement, de cohérence, de précision et de fiabilité.
Autrement dit : plus l’IA consomme de données médiocres, plus elle devient elle-même médiocre.
Cette conclusion, lourde d’enjeux pour l’industrie, ouvre un débat essentiel : comment garantir que les IA qui génèrent nos contenus produits, nos attributs, nos visuels ou nos recommandations ne s’appuient pas sur un socle biaisé ou lacunaire ?
Le signal d’alerte : l’IA apprend… ce qu’on lui donne
L’étude montre que lorsque les modèles sont exposés à des données :
- superficielles,
- dupliquées,
- inconsistantes,
- factuellement approximatives,
- ou dominées par des contenus « grand public » au détriment des sources techniques,
alors leurs performances chutent.
L’effet est cumulatif : l’IA internalise les erreurs, les amplifie et les transporte dans toutes ses productions futures.
On pensait corriger cela en « sur-entraînant ». L’étude démontre l’inverse : le bruit se propage.
Pourquoi cette découverte concerne directement le e-commerce ?
Le web produit quotidiennement :
- des descriptions courtes,
- des attributs manquants,
- des titres approximatifs,
- des pages fournisseurs obsolètes,
- des données produits incohérentes d’un canal à l’autre,
- des visuels non normés.
Ce bruit est précisément ce que les modèles généralistes (ChatGPT, Claude, Gemini) absorbent lorsqu’ils tentent de générer ou compléter une fiche produit.
Résultat :
➡️ hallucinations sur les matériaux,
➡️ confusions entre modèles d’une même gamme,
➡️ incompatibilités inventées,
➡️ attributs inférés au lieu d’être vérifiés,
➡️ catégorisations erronées.
Et dans le retail, une « petite » hallucination n’est jamais anodine : elle peut entraîner un mauvais référencement, un mauvais filtrage, une mauvaise recommandation ou tout simplement un retour client.
3. Le lien direct avec les IA conversationnelles (GEO)
Les moteurs IA, qu’on les appelle « chatbots avancés », « agents conversationnels » ou « moteurs GEO » (Generative Engine Optimization) reposent totalement sur la qualité des données produits disponibles.
Un agent IA ne devine pas. Il associe. Donc si un produit n’a pas :
- ses dimensions,
- sa composition,
- son usage,
- ses attributs normalisés,
- ses visuels lisibles,
- un texte structuré,
alors ces informations ne pourront jamais apparaître dans une recommandation, une comparaison ou une réponse conversationnelle.
Un produit mal documenté est un produit invisible dans l’économie IA.
C’est le nouveau paradigme du GEO : la qualité intrinsèque des données produits devient un déterminant du futur référencement dans les moteurs IA.
L’étude confirme un point clef : la donnée produit devient un actif stratégique
Pendant longtemps, le discours dominant disait : « L’IA va écrire, nous n’avons plus qu’à vérifier. »
L’étude rappelle une réalité beaucoup plus exigeante : l’IA ne fera jamais mieux que la qualité des données sur lesquelles elle repose.
Pour les marques et distributeurs, cela implique :
- de fiabiliser leurs données fournisseurs (formats, normes, attributs),
- d’harmoniser les référentiels,
- de traiter la dette technique accumulée sur des milliers de produits,
- d’adopter des process automatiques, reproductibles et contrôlables,
- d’assurer une cohérence totale multicanal.
C’est un changement culturel autant que technique.
Pourquoi cela valide l’approche structurée du contenu produit ?
Face à ces enjeux, une IA généraliste n’est pas la solution : elle hallucine dès que la donnée manque.
L’enjeu n’est pas de produire « du texte » ou « des attributs », mais de produire des contenus :
- justes,
- complets,
- conformes,
- prouvés,
- homogènes,
- exploitables,
- et prêts pour toutes les intégrations.
C’est exactement le rôle d’une approche spécialisée : ingérer les fichiers fournisseurs, détecter les erreurs, harmoniser les attributs, croiser les sources fiables, reconstruire un référentiel, et seulement ensuite générer automatiquement et proprement.
Dans le nouveau paysage IA, cette approche n’est plus un confort : elle devient la seule manière de tirer vraiment parti de l’IA sans subir ses dérives.
La bataille de la qualité commence maintenant…
Cette étude est un tournant. Parce qu’elle dit clairement que :
➡️ la qualité des données va déterminer la qualité des IA,
➡️ la bataille du SEO devient la bataille du GEO,
➡️ les moteurs IA vont privilégier les produits parfaitement décrits,
➡️ l’enrichissement produit ne doit plus être artisanal, mais systémique.
Les entreprises qui traiteront leur dette de contenu maintenant prendront plusieurs années d’avance. Les autres laisseront les IA “deviner”… et donc se tromper.
Source : Nature “How noisy public content weakens reasoning in large language models”, 15 novembre 2025.
