Par Pascale Caron pour EntrepreneurIA

La lecture de l’article « How AI is rewriting the rules for product review sites » (Mediacopilot.ai, déc. 2025) propose une lecture pertinente, mais incomplète des enjeux. L’IA, aujourd’hui entraînée pour résumer, recommander, comparer, influence de plus en plus le parcours d’achat. Les moteurs conversationnels répondent aux requêtes produit avec des synthèses quasi instantanées, court-circuitant les dédales de recherches et les classements traditionnels des sites d’avis.

Mais si l’efficacité de cette nouvelle interface est bien réelle, une question majeure demeure : sur quelles bases s’appuient ces recommandations ? Et, plus encore, peut-on encore faire confiance aux avis qu’elle mobilise, ou produit elle-même ?

Le poids croissant de l’IA dans la médiation des avis

Selon les données récentes publiées par Adobe Analytics (nov. 2025), près de 34 % du trafic vers les sites marchands américains durant le Black Friday aurait été initié par des interactions avec des IA conversationnelles. La médiation algorithmique remplace donc progressivement la recherche proactive : l’utilisateur consulte l’IA comme un conseiller, et accepte une réponse synthétique plutôt qu’une liste de résultats ou de liens.

Dans ce contexte, les sites d’avis en ligne, historiquement perçus comme espaces de démocratisation de la parole consommateurs, voient leur influence s’éroder. La promesse d’authenticité, portée par des milliers de retours clients, reste forte. Mais elle se heurte à deux limites : l’infobésité, d’une part, et la possibilité croissante pour une IA de générer elle-même des commentaires fictifs, mais plausibles, d’autre part.

Des avis générés par IA indiscernables de ceux des humains

Une étude menée en 2025 par Joël Krueger et Lucy Osler (‘AI Gossip’, Ethics and Information Technology) met en évidence la capacité des grands modèles linguistiques à produire des textes persuasifs, mimant les avis d’utilisateurs réels. Plus troublant encore : ces fausses recommandations, lorsqu’intégrées à des plateformes, ne sont pas détectées par les lecteurs humains ni par les outils automatisés actuels.

Une autre recherche, MAiDE-up (Multilingual AI-generated Deceptive Evaluation) publiée sur arXiv en 2024, a testé 10 000 avis générés par IA contre 10 000 avis authentiques dans dix langues. Résultat : le taux de détection d’un faux avis par l’humain reste proche du hasard, même chez les utilisateurs avertis.

Autrement dit, la confiance dans les plateformes d’avis repose aujourd’hui sur des fondations devenues instables. Un avis en ligne, s’il n’est pas lié à une preuve d’achat, peut tout aussi bien être l’œuvre d’un agent conversationnel que d’un consommateur réel.

Le risque démocratique d’une opinion simulée

Cette confusion entre le vrai et le vraisemblable ne relève pas seulement de l’usurpation marketing. Elle interroge la nature même de la délibération numérique. Si les avis agrégés par les IA sont eux-mêmes issus d’autres IA, on assiste à une boucle autoalimentée, où le jugement humain est progressivement remplacé par une simulation consensuelle.

L’étude Large Language Models as Hidden Persuaders (arXiv, 2025) décrit ainsi des modèles capables de générer des séries d’avis ciblés destinés à influencer une perception précise d’un produit, d’une marque ou d’un concurrent. Le résultat ? Une capacité inédite à manipuler à grande échelle des représentations collectives via des textes courts, convaincants, mais artificiels.

Un cadre réglementaire en cours de structuration

Face à cette menace systémique, les autorités commencent à réagir. Aux États-Unis, la Federal Trade Commission (FTC) a publié en octobre 2024 une règle explicite interdisant la création ou la diffusion de faux avis, y compris s’ils sont produits par une IA. Cette règle autorise des sanctions civiles contre les plateformes ou entreprises ayant acheté, diffusé ou commandité de tels contenus. (©FTC Press Release, 2024)

En Europe, le cadre est plus fragmenté. La directive « Omnibus », transposée en droit français, prohibe déjà les avis sans vérification de l’authenticité d’expérience d’achat. Mais c’est surtout l’AI Act européen qui pourrait changer la donne : les contenus générés par IA devront être explicitement signalés comme tels. Reste à savoir si cette obligation pourra être contrôlée techniquement.

La difficulté de la preuve : une question technique et éthique

Identifier la source réelle d’un avis suppose de tracer la chaîne de production du contenu. Or, dans un système de marketplaces ouvertes, où les vendeurs sous-traitent leur communication à des agences ou à des outils automatisés, la responsabilité devient diffuse.

En France, la DGCCRF expérimente des outils d’analyse lexicale et comportementale pour repérer des clusters d’avis suspects. Mais ces méthodes restent éprouvées par des générateurs de plus en plus adaptatifs.

Le réel défi repose sur la création de systèmes vérifiables liant l’avis à une transaction effective. Amazon, par exemple, met en avant les mentions « Achat vérifié ». Mais ces mentions sont-elles suffisantes dans un univers où l’IA peut aussi rédiger un avis pour un acheteur réel, sans que celui-ci n’en soit l’auteur ?

Une remise en question de la valeur marchande de la recommandation

Le modèle économique des plateformes d’avis repose sur une monétisation implicite de la confiance : la recommandation des pairs agit comme facteur de conversion. Or, si cette confiance est érodée par la suspicion d’influences artificielles, c’est l’ensemble de la chaîne de création de valeur qui se fragilise.

Les plateformes devront répondre à un double impératif : restaurer la traçabilité des avis, et clarifier le rôle des IA dans la création ou la synthèse de ces contenus. À défaut, elles risquent une perte de crédibilité irréversible.

Quelles pistes pour restaurer la confiance ?

Trois axes semblent aujourd’hui prioritaires :

  1. Marquage des contenus IA : rendre explicite, techniquement, qu’un contenu est issu d’un modèle génératif (watermarking, signatures cryptographiques).
  2. Vérification d’achat + identité : lier tout avis à une preuve d’achat authentique, associée à un profil utilisateur validé.
  3. Encadrement des API de génération : imposer aux fournisseurs d’IA des obligations de transparence sur les usages permis (ex. bannir la génération d’avis automatiques en masse sans signalement).

L’avis comme nouvel objet de régulation algorithmique

L’économie numérique entre dans une phase où la frontière entre production authentique et génération automatique devient poreuse. L’avis n’est plus seulement une expression d’expérience : c’est un vecteur de persuasion susceptible d’être optimisé, automatisé, instrumentalisé.

En ce sens, la régulation des faux avis IA ne relève pas seulement de la lutte contre la fraude : elle engage une réflexion plus large sur la véracité dans les interfaces algorithmiques.

Sources principales :