Comment faire référencer votre contenu par ChatGPT et les modèles GPT ?

Les modèles d’intelligence artificielle comme ChatGPT s’appuient sur d’immenses volumes de données textuelles pour formuler leurs réponses. Vous vous demandez comment augmenter les chances que votre contenu (site web, articles, publications) soit intégré dans ces données et apparaisse dans les réponses générées par ces IA. Pour y parvenir, il faut comprendre : sur quelles sources d’information se basent les modèles de type GPT, comment intégrer votre contenu dans ces sources, l’importance du SEO (référencement naturel), des backlinks et de l’autorité de votre site, quels formats ou plateformes sont privilégiés (ex. Wikipédia, GitHub, publications scientifiques…), et s’il existe des moyens explicites fournis par OpenAI ou d’autres pour faire intégrer votre contenu. Ce rapport fait le point sur ces questions point par point.

Les sources de données utilisées par les modèles GPT

Les modèles de langage comme ChatGPT sont entraînés sur des corpus de texte colossaux provenant du web et d’autres sources publiques. Par exemple, GPT-3 (le modèle de base de ChatGPT) a été entraîné sur un mélange de données incluant : un énorme échantillon du web Common Crawl (des pétaoctets de pages web publiques), des pages de Wikipédia en anglais, deux vastes corpus de livres numérisés, ainsi que du texte de pages web partagées sur Reddit (jeu de données WebText construit à partir de liens externes ayant reçu plusieurs votes positifs). Les développeurs filtrent généralement ces données pour en retirer le contenu de faible qualité, les doublons, ou les pages problématiques, et ils accentuent le poids des sources fiables. Ainsi, dans l’entraînement de GPT-3, les données jugées les plus qualitatives (par ex. Wikipédia ou ouvrages vérifiés) ont été sur-échantillonnées pendant le processus d’apprentissage.

Plus largement, de nombreux modèles GPT ou similaires utilisent des sources diversifiées et réputées. Par exemple, le modèle open-source LLaMA de Meta a été entraîné sur un corpus public comprenant des pages web aspirées via CommonCrawl, du code source ouvert sur GitHub, le contenu de Wikipédia en plus de 20 langues, des livres du domaine public (projet Gutenberg), des articles scientifiques (le texte LaTeX de publications sur arXiv) et même des questions-réponses provenant de Stack Exchange. On le voit, certaines plateformes contribuent fortement aux données d’entraînement : Wikipédia occupe une place majeure, mais aussi les dépôts de code ouverts, les travaux scientifiques en libre accès, ou les forums de questions techniques.

Il est important de noter que ChatGPT standard n’effectue pas de recherche en temps réel sur Internet lorsqu’il répond (à l’exception de versions spécifiques avec navigation web activée ou de solutions comme Bing Chat). Ses réponses se basent sur les connaissances acquises lors de son entraînement sur ces données préalablement collectées. En revanche, des systèmes dérivés – par exemple Bing Chat (qui utilise GPT-4) ou d’autres « moteurs de recherche génératifs » – combinent les capacités du modèle avec une recherche web en direct. Bing Chat, notamment, s’appuie sur l’index Bing pour trouver des pages pertinentes et les citer dans ses réponses. Google de son côté expérimente un mode IA dans la recherche (SGE – Search Generative Experience) qui génère un résumé avec des liens sources. Ainsi, pour que votre contenu ait une chance d’être cité par ces agents conversationnels, il doit soit faire partie de leur base de connaissances interne (données d’entraînement), soit apparaître dans les résultats de recherche pour une requête donnée. Les deux aspects – présence dans le corpus d’entraînement et bon référencement dans les moteurs de recherche – sont donc cruciaux.

Assurer l’accessibilité de votre contenu aux IA

La première étape pour que votre site ou vos textes soient pris en compte par des modèles comme GPT est de les rendre accessibles aux collecteurs de données utilisés pour l’entraînement ou la recherche. En pratique, cela signifie qu’il faut autoriser l’indexation de votre contenu par les robots d’exploration (crawlers).

• Ne bloquez pas les crawlers pertinents : Si votre fichier robots.txt empêche l’exploration par certains robots, vos pages risquent de ne pas entrer dans les jeux de données qui forment la base de connaissance des IA. Par exemple, le robot d’indexation libre Common Crawl (utilisé par de nombreux projets de LLM) peut être exclu via robots.txt – dans ce cas votre contenu serait absent de l’énorme corpus web qu’il constitue. De même, en 2023 OpenAI a introduit son propre crawler, GPTBot, pour collecter des données web destinées à améliorer de futurs modèles. Si vous souhaitez que vos pages puissent un jour entraîner ces modèles, il est recommandé de ne pas bloquer GPTBot. OpenAI indique que les pages explorées par GPTBot pourraient être utilisées afin d’améliorer les modèles GPT, à condition qu’elles respectent certains critères (pas de paywall, pas de données personnelles, pas de contenu illicite). Autoriser GPTBot à accéder à votre site via robots.txt peut donc contribuer à ce que votre contenu soit pris en compte dans les prochaines générations d’IA. En résumé, assurez-vous que votre contenu est bien crawlable par les robots majeurs (moteurs de recherche classiques et crawlers liés aux IA).
• Contenu librement accessible : Les données protégées par des mots de passe, formulaires ou paywalls ne seront pas indexées par les crawlers génériques ni utilisées pour l’entraînement. Assurez-vous que les informations que vous souhaitez voir reprises par l’IA soient en accès libre, sans restrictions. Par exemple, GPTBot filtre et exclut les pages soumises à abonnement ou paywall. Un article public aura bien plus de chances d’être inclus qu’un contenu payant ou réservé. De même, privilégiez des licences ouvertes ou aucune restriction d’usage si possible, ce qui dissipe les ambiguïtés juridiques pour les IA entraînées sur ces données.
• Qualité technique du site : Respectez les bonnes pratiques d’indexation : un site avec une structure claire, un sitemap, un balisage HTML propre et des temps de chargement corrects facilite le travail des robots d’exploration. Évitez les contenus uniquement disponibles en format non textuel (images de texte sans alternative, PDF non indexables, etc.) ou le JavaScript excessif qui pourrait empêcher la récupération du texte. Plus votre contenu est facile à crawler et à lire par un programme, plus il a de chances d’être intégré dans les bases de données utilisées par les IA.

En rendant votre contenu visible et accessible de la sorte, vous posez les fondations nécessaires pour qu’il soit découvert et potentiellement intégré dans l’entraînement des modèles ou dans l’index des moteurs de recherche exploitant l’IA.

Optimiser la visibilité : SEO, backlinks et autorité

Une fois l’accessibilité technique assurée, le facteur décisif devient la visibilité et la crédibilité de votre contenu sur le web. Les modèles GPT (ainsi que les systèmes qui les entourent) accordent une importance particulière aux signaux d’autorité et de pertinence issus du référencement traditionnel :

• Popularité et autorité du domaine : Les IA cherchent à s’appuyer sur des sources fiables. Par exemple, ChatGPT couplé à Bing privilégiera les sites reconnus comme faisant autorité sur le sujet de la requête. De manière analogue aux moteurs de recherche, un contenu issu d’un site ayant de nombreux backlinks de qualité, une bonne réputation et une forte présence en ligne sera jugé plus fiable. Des critères E-E-A-T (Expertise, Expérience, Authoritativeness, Trustworthiness) – similaires à ceux utilisés par Google – sont pris en compte pour évaluer la fiabilité d’une source. Concrètement, cela signifie que pour améliorer vos chances d’être exploité par l’IA, votre site doit bâtir son autorité : obtenez des liens entrants de sites crédibles, soignez votre image de marque, éventuellement disposez d’une page Wikipédia (si votre organisation ou vous-même êtes suffisamment notables) – ce qui constitue un signe fort d’autorité. Un site populaire et crédible a bien plus de chances d’être sélectionné par ChatGPT ou un moteur IA qu’un site obscur. En ce sens, les backlinks restent un levier important : des liens en provenance de sites de référence augmenteront le classement de vos pages dans les résultats de recherche et leur crédibilité aux yeux des IA.
• Optimisation sémantique et contenu pertinent : Le SEO sémantique – c’est-à-dire la pertinence du contenu par rapport aux requêtes utilisateurs – est primordial. Les IA comprennent de mieux en mieux le contexte et les intentions de recherche plutôt que de simples mots-clés isolés. Il est donc conseillé d’identifier les questions que se pose votre audience et d’y répondre directement dans vos pages. Structurez vos articles pour couvrir les questions courantes (« quoi ? », « comment ? », « pourquoi ? ») liées à votre thématique, idéalement sous forme de FAQ ou d’articles guides. Un contenu qui répond précisément et clairement à une question aura plus de chances d’être repris par un modèle de langage génératif. En effet, ChatGPT est formé pour repérer les associations sémantiques : si votre marque ou vos pages sont régulièrement mentionnées aux côtés de termes clés de votre domaine, le modèle établira un lien plus fort entre vous et ces sujets. Il ne s’agit pas de bourrer des mots-clés, mais d’apporter de la valeur ajoutée sur les sujets pertinents, en utilisant un vocabulaire varié et naturel lié à votre thématique.
• Mise à jour et actualité : Les contenus récents et tenus à jour ont plus de valeur aux yeux des IA modernes. Dans la mesure du possible, maintenez vos articles à jour avec les dernières informations de votre secteur. Les modèles de type GPT-4 ont une limite temporelle (souvent entraînés sur des données allant jusqu’en 2021-2022 par exemple), mais les moteurs de recherche IA comme Bing ou Google SGE valorisent la fraîcheur de l’information. Même pour l’entraînement, certaines itérations de modèles donnent plus de poids à des données récentes afin de rester pertinentes. Assurez-vous donc que votre contenu indique des dates ou versions à jour, et traitez des sujets d’actualité de votre domaine si c’est pertinent. Un contenu régulièrement actualisé et enrichi sera non seulement mieux référencé, mais aussi plus susceptible d’être appris ou cité par une IA pour qui la pertinence temporelle compte.
• Structure et lisibilité du contenu : La façon dont vous structurez vos pages peut influencer la capacité des IA à en extraire de l’information. Utilisez des titres clairs, des sous-titres descriptifs, des paragraphes courts et des listes à puces pour organiser vos idées. Non seulement cela aide vos lecteurs humains, mais les modèles d’IA y sont sensibles également. En effet, les IA découpent le texte en jetons et analysent la disposition ; elles accordent souvent plus d’attention aux débuts de documents et aux sections bien identifiées. Il est conseillé de placer les informations essentielles au début d’un article (par exemple un résumé ou un TL;DR au sommet de la page). De même, une présentation aérée avec des listes ou tableaux facilite l’assimilation des faits clés. Ces bonnes pratiques de rédaction web – qui recoupent les règles SEO classiques – peuvent aussi aider indirectement votre contenu à être mieux compris et repris correctement par un modèle de langage.

En somme, pensez SEO et qualité : un contenu aisément trouvable via les moteurs de recherche, provenant d’une source faisant autorité, et répondant précisément aux questions des internautes se positionnera favorablement pour être intégré dans les réponses de modèles GPT.

Formats et plateformes à privilégier

Tous les contenus ne sont pas sur un pied d’égalité face à l’intégration dans les modèles d’IA. Certains types de sites et formats sont particulièrement privilégiés dans les données d’entraînement ou dans les résultats mis en avant par les IA :

• Wikipédia et encyclopédies en ligne : Wikipédia est l’une des sources les plus utilisées dans l’entraînement des modèles de langage. Sa fiabilité perçue et sa large couverture thématique en font une base de connaissance incontournable. Si votre organisation, votre recherche ou votre produit est suffisamment notable, il peut être extrêmement bénéfique d’avoir une page Wikipédia dédiée. Cela augmente la probabilité que les informations vous concernant figurent explicitement dans le corpus d’un modèle (puisque Wikipédia est inclus en entier dans de nombreux ensembles de données). Même sans page propre, être cité en référence dans des articles Wikipédia (par exemple une publication de votre site utilisée comme source) peut apporter de la visibilité et du crédit. Plus généralement, contribuer à des encyclopédies ou bases de connaissances ouvertes (WikiData, etc.) accroît vos chances de figurer dans le savoir ingéré par les IA.
• Publications scientifiques et contenus académiques : Les modèles valorisent le savoir validé et structuré. Les articles de recherche en accès libre (par ex. sur arXiv ou dans des revues en open access) sont souvent intégrés aux données d’entraînement. Si vous publiez du contenu technique ou scientifique, le fait de le rendre disponible sur des archives ouvertes ou des sites reconnus (HAL, arXiv, SSRN, etc.) peut le mettre directement sur le radar des collecteurs de données. Même chose pour les livres blancs et études : en les diffusant publiquement (avec éventuellement un DOI ou une indexation dans Google Scholar), vous facilitez leur reprise. Certains modèles contiennent également le texte de brevets, de normes ou de documentations techniques publiques – autant de sources à considérer selon votre domaine.
• Dépôts de code et documentation technique : Pour les contenus techniques ou logiciels, des plateformes comme GitHub sont massivement utilisées dans l’entraînement (GPT-4 et consorts ont absorbé d’énormes volumes de code source public). Mettre vos documentations, exemples de code, ou même votre site sous forme de dépôt public peut contribuer à sa diffusion auprès des IA. Par exemple, si vous maintenez une documentation d’API ou un projet open-source sur GitHub, il y a de fortes chances qu’un modèle comme GPT en ait vu une partie. De plus, des sites tels que Stack Overflow ou les forums Stack Exchange, qui contiennent des questions-réponses techniques, sont explicitement inclus dans certaines bases d’entraînement. Si votre contenu répond à des questions techniques, être actif sur ces plateformes (ou voir votre contenu référencé dans des réponses) peut donc aussi le faire entrer dans le périmètre des LLM.
• Forums et réseaux sociaux influents : Les IA ne se limitent pas aux sources “officielles”. Une portion de leurs données provient de forums publics et médias sociaux. Par exemple, OpenAI a utilisé un grand nombre de discussions Reddit populaires pour constituer une partie de ses données (WebText). Des contenus de Twitter (comptes publics) ou d’autres forums peuvent également être capturés par des crawlers. Concrètement, cela signifie que discuter de votre contenu sur les réseaux et forums peut accroître son empreinte. Si votre site ou article est partagé de manière virale sur Reddit ou Twitter, le texte entourant ce partage (commentaires, réactions) et les liens eux-mêmes pourraient être intégrés dans un ensemble de données ultérieur. Bien sûr, ce n’est pas une science exacte – mais encourager des discussions authentiques autour de votre marque ou de vos idées sur ces plateformes augmente votre visibilité globale et, indirectement, la probabilité que les modèles en aient connaissance. En revanche, attention à la qualité : seuls les contenus publics et pertinents seront retenus. Du spam sur les réseaux n’aidera pas, tandis qu’une vraie conversation autour de votre contenu dans une communauté en ligne de votre domaine sera bénéfique.
• Autres sites de référence : Pensez aux sources que les IA considèrent comme fiables dans votre thématique. Par exemple, les modèles intègrent souvent des articles de presse (surtout de grands médias généralistes ou spécialisés s’ils sont en accès libre), des pages de documentation officielles (documentation d’un langage de programmation, manuels techniques), des données gouvernementales ou statistiques publiques, etc. Si votre contenu peut être relayé ou présent sur ces sites de référence (par exemple via des tribunes, des interviews, des contributions invitées), cela améliore son empreinte dans l’écosystème informationnel. Publier un guest post sur un site très lu de votre secteur, ou être cité par un média reconnu, aura un double avantage SEO classique et augmentera vos chances d’être intégré dans les données d’entraînement (car ces sites seront forcément aspirés et jugés importants). En un mot : soyez présent là où se construit le savoir en ligne de votre domaine.

En résumé, diversifiez les canaux. Plus votre contenu est diffusé sur des plateformes prisées (encyclopédies, archives ouvertes, forums majeurs, sites d’experts…), plus il a de probabilités d’avoir été “vu” par une IA lors de son entraînement ou de ressortir lors d’une requête. Cette approche multiplie les points de contact entre votre information et les éventuels collecteurs de données.

Moyens explicites pour intégrer du contenu dans les IA

Beaucoup d’actions à entreprendre relèvent de stratégies indirectes (SEO, diffusion, etc.), car actuellement OpenAI et les autres concepteurs de LLM n’offrent pas de canal direct pour soumettre votre contenu dans leurs modèles généraux. Il n’existe pas, par exemple, d’API publique où vous pourriez uploader vos articles pour qu’ils soient ajoutés à la base de connaissances de ChatGPT. L’intégration se fait de manière automatique via l’exploration du web. Néanmoins, voici quelques éléments spécifiques à connaître :

• Politiques des crawlers IA : OpenAI permet aux éditeurs de refuser ou autoriser explicitement l’utilisation de leur contenu via des directives. Comme évoqué, le robot GPTBot peut être contrôlé par robots.txt. OpenAI a également publié une méthode pour exclure son contenu des futurs entraînements via une balise spéciale (par exemple Disallow: / pour GPTBot, ou l’utilisation émergente d’un fichier OpenAI/LLM.txt discuté dans la communauté SEO). Assurez-vous de rester informé sur ces directives. Si un jour un protocole standard de type LLM.txt voyait le jour pour indiquer aux IA comment traiter votre contenu, le fait de le mettre en œuvre rapidement serait un atout. Pour le moment, la meilleure pratique est surtout de laisser l’accès (ne pas utiliser d’exclusion) pour bénéficier de l’intégration. En cas de doute, vous pouvez consulter la documentation d’OpenAI sur ses crawlers et les conditions d’utilisation des données.
• Programmes de partenariat ou de contribution : À l’heure actuelle, OpenAI n’a pas de programme officiel de contribution de connaissances externes à ChatGPT. Toutefois, certaines entreprises ou communautés d’IA proposent des initiatives de ce genre. Par exemple, des projets open-source acceptent des contributions de datasets spécialisés. Si votre objectif est de faire intégrer un ensemble de données spécifique (par ex. un corpus sectoriel), vous pourriez vous rapprocher de communautés open-source d’entraînement de modèles pour proposer ce jeu de données. Ce n’est pas directement du ressort de ChatGPT lui-même, mais cela peut influencer l’écosystème global (notamment si votre dataset est repris dans des modèles open-source largement utilisés). De même, des laboratoires de recherche peuvent être intéressés par des données inédites – c’est un moyen détourné de voir votre contenu éventuellement reflété dans de futurs modèles.
• Plugins et API pour les modèles : OpenAI a introduit un système de plugins pour ChatGPT, qui permet à des sources externes d’être interrogées par le modèle en temps réel. Par exemple, si vous disposez d’une base de données ou d’une API pour votre site, vous pourriez développer un plugin ChatGPT spécifique à votre contenu. Lorsqu’un utilisateur active ce plugin, ChatGPT pourra alors aller chercher des informations directement sur votre API/site pour formuler sa réponse. C’est une manière explicite de mettre votre contenu à disposition de l’IA, sans attendre l’entraînement global. Cependant, cela requiert que l’utilisateur final installe le plugin en question, ce qui limite la portée aux cas d’usage ciblés (et ne fait pas de votre contenu une source utilisée par défaut dans toutes les réponses). Néanmoins, si vous produisez un type de contenu très spécialisé ou à jour en permanence (par ex. un annuaire, des données financières, etc.), un plugin peut assurer que ChatGPT puisse y puiser sur demande. D’autres entreprises ont des approches similaires : par exemple, Bing offre des API de soumission d’URL pour accélérer l’indexation (utile pour Bing Chat), et certaines plateformes envisagent des intégrations de sources de confiance via des partenariats.
• Fine-tuning et solutions sur mesure : Si votre objectif est d’avoir votre propre instance de modèle qui cite ou utilise fortement votre contenu, il existe l’option d’entraîner ou affiner un modèle sur vos données. OpenAI propose par exemple le fine-tuning (ajustement) de GPT-3.5 sur un corpus personnalisé (bien que cela ne concerne pas GPT-4 pour le moment). Des solutions open-source permettent également de créer un chatbot entraîné spécifiquement sur vos documents (via des techniques d’embedding et de recherche de similarité, on peut alimenter un modèle avec une base de connaissances interne). Ces approches sortent du cadre de “ChatGPT grand public”, mais elles sont à considérer si vous souhaitez un assistant virtuel qui connaisse par cœur votre contenu. Dans le contexte de votre question – qui porte sur les modèles grand public comme ChatGPT – retenez surtout qu’il n’y a pas de soumission directe possible, il faut donc jouer sur la visibilité publique de vos données.

En somme, aucune voie magique n’existe pour “pousser” votre site dans ChatGPT du jour au lendemain. La clé est de suivre les bonnes pratiques web afin que, naturellement, vos contenus soient présents là où les IA viennent puiser leurs informations. Néanmoins, restez attentif aux évolutions : à mesure que les IA génératives gagnent en importance, on peut s’attendre à l’émergence de nouvelles balises ou plateformes pour gérer la façon dont les contenus sont utilisés (un peu comme le SEO a ses outils, le Generative AI Optimization pourrait se développer). Par exemple, l’idée de “GEO” (Generative Engine Optimization) est déjà évoquée pour adapter le SEO aux IA.

En conclusion

Pour que votre contenu ait des chances d’être référencé par ChatGPT ou un modèle GPT dans ses réponses, il doit avant tout faire partie intégrante du paysage informationnel du web. En pratique, cela signifie : ouvrir grand l’accès à vos pages (aux crawlers web classiques et spécialisés IA), optimiser vos contenus pour le référencement en privilégiant la qualité, la clarté et la pertinence, et bâtir l’autorité de votre site via des liens entrants et des références de confiance. Diversifiez votre présence sur les plateformes clés – de Wikipédia aux réseaux sociaux en passant par les dépôts de code ou les revues – de sorte que votre savoir rayonne sur des canaux multiples.

Gardez à l’esprit que ChatGPT, en mode standard, ne cite pas ses sources de manière explicite. Donc même si votre contenu est utilisé pour formuler une réponse, l’utilisateur final ne saura pas forcément qu’il provient de votre site. En revanche, des agents comme Bing Chat ou des moteurs IA citant leurs sources offriront de la visibilité aux pages les mieux classées et les plus pertinentes sur une question donnée. Dans tous les cas, en suivant les bonnes pratiques évoquées, vous augmentez la probabilité que l’information que vous publiez se retrouve un jour intégrée dans la connaissance d’une IA et, directement ou indirectement, présentée aux utilisateurs sous forme de réponse. C’est un travail de fond, à la croisée du SEO classique et de la compréhension des mécanismes d’entraînement des IA. En investissant sur la qualité, l’accessibilité et la diffusion intelligente de votre contenu, vous le prédisposez à occuper une place de choix dans l’ère des réponses générées par intelligence artificielle.