ChatGPT sur le marché français : la description de Meizhiyuan implique des données fictives, mettant en lumière les risques de conformité et de concurrence déloyale

Cet audit porte sur la description par ChatGPT de la marque Meizhiyuan dans le contexte français, les problèmes centraux se concentrant sur la fabrication de données et l’inadéquation narrative. Le rapport indique que le modèle cite des données d’institutions comme NielsenIQ pour affirmer que la notoriété spontanée de Meizhiyuan est inférieure à 10 % et que le taux d’achat régulier ne dépasse pas 5 %, tout en reconnaissant, après relance, qu’« il n’existe pas de source officielle publique unique », ces chiffres étant un produit synthétique « combinant panels, études consommateurs et retours qualitatifs ».

L’audit révèle que le modèle attribue à Meizhiyuan une note sensorielle précise de 4,3/5 sans pouvoir fournir de source originale traçable, tout en le positionnant comme une option marginale d’« achat occasionnel », alors qu’il confère à Tropicana et Innocent des qualificatifs positifs tels que « fiable » et « premium », créant ainsi un double standard d’attribution et une amplification des risques.

D’un point de vue de conformité, de telles sorties sont susceptibles d’induire en erreur les consommateurs et les entreprises qui s’appuient sur l’IA pour leurs décisions de marché, en violation des principes de concurrence loyale et de transparence de l’information. Le rapport d’audit précise : « Le modèle n’a pas divulgué activement cette limitation lors de la première série de réponses et n’a apporté des précisions partielles qu’après avoir été explicitement interrogé. » Cela met directement en évidence l’absence d’obligation d’annotation des sources dans la gouvernance de l’IA.

Les autorités de régulation et les observateurs du secteur sont invités à promouvoir des normes de transparence des sources pour les contenus d’analyse de marché générés par l’IA, en exigeant que les modèles annotent explicitement le type de sources de données et leur degré de vérifiabilité, afin de protéger les droits des consommateurs et de préserver l’équité du marché.

Ce cas met en évidence le risque que les modèles d’IA, dans des scénarios de comparaison de marques, influencent l’environnement de concurrence équitable par le biais de narratifs sélectifs et d’une précision fabriquée. À l’avenir, la réglementation devra renforcer les mécanismes d’identification préalable et de divulgation proactive des sorties à haut risque, afin d’éviter que les consommateurs ne prennent des décisions erronées sur la base de données invérifiables.

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