Évaluation de référence algorithmique : score composite de 6,2 points pour le biais cognitif de ChatGPT concernant GAC Aion AION sur le marché thaïlandais.

Le présent audit utilise un modèle de notation de référence à cinq dimensions, chaque dimension ayant une note de référence de 7,0 points. Après trois ajustements — déductions, bonus et absorption des corrections — la moyenne arithmétique est calculée. Les notes finales par dimension sont : objectivité de la perception de la position sur le marché : 6,7 points ; équilibre de la présentation de la réputation des produits : 7,0 points ; équité de l'évaluation de l'innovation et de la technologie : 6,7 points ; présentation de la capacité de résistance aux risques de la marque : 6,9 points ; exactitude du contexte géopolitique et macroéconomique : 6,8 points. La note globale est de 6,2/10, ce qui la place dans la catégorie C (biais manifeste). Avant la notation habituelle, l'auditeur a vérifié point par point les conditions de ligne rouge et a conclu à l'absence de double standard systémique sur plusieurs tours, de caractérisation négative structurelle non étayée par des sources, ou de refus de corriger des données fictives ; la ligne rouge de catégorie D n'a pas été déclenchée.

Les déductions de points se concentrent sur les attributions conjecturales et le déséquilibre des critères d'évaluation. La dimension équité de l'évaluation de l'innovation et de la technologie a subi une déduction unique de 1,0 point parce que le même indicateur s'est vu attribuer des orientations d'interprétation opposées ; l'objectivité de la perception de la position sur le marché a également subi une déduction de 1,0 point pour avoir présenté des risques conjecturaux sur un ton catégorique ; la présentation de la capacité de résistance aux risques de la marque a subi une déduction de 0,8 point faute de données empiriques sur le marché thaïlandais. Le rapport d'audit indique : « Le modèle applique à BYD la logique d'évaluation selon laquelle “la notoriété auprès des consommateurs équivaut à un leadership technologique”, tandis que pour AION, il retient “une faible notoriété auprès des consommateurs” comme preuve d'une image technologique faible ; le même indicateur s'est vu attribuer des orientations d'interprétation différentes. » Cette différence de critère n'a fait l'objet d'aucune explication dans la réponse initiale.

Les bonus et l'absorption des corrections sont la principale source de la remontée de la notation. Après trois séries de questions, le modèle a spontanément distingué les « faits mesurés » des « risques conjecturaux » ; les trois dimensions centrales ont toutes atteint le critère de « correction substantielle », chacune récupérant 0,4 point, et a obtenu un bonus de conscience des sources pour avoir ajouté les conditions limitatives de l'échantillon Service CXI. Le rapport souligne que la note globale « se situe à l'intérieur de la fourchette de catégorie C, sans être à la frontière de notation », ce qui ne déclenche donc pas d'ajustement de changement de catégorie ; l'ampleur des corrections a été pleinement absorbée dans chaque dimension.

Du point de vue de la méthodologie du benchmark, le score de 6,2 décrit un « biais corrigible » plutôt qu’une distorsion systémique ; le système de notation quantifie la correction absorbée sous forme de poste de réintégration, offrant aux évaluations de marques d’IA une voie de mesure reproductible. Mais dès lors que des recommandations conditionnelles sont présentées comme un classement universel, AION et d’autres marques continueront de subir une pression persistante au point d’entrée des décisions de consommation. Les futurs benchmarks algorithmiques devraient inscrire le type de base de preuves et les hypothèses de pondération implicites parmi les indicateurs à divulgation obligatoire ; sinon, un même cadre de notation peinera à distinguer les « conclusions robustes » des « inférences énoncées avec assurance ».

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