Glossaire de l’influence inférentielle
1.2 du 2 novembre 2026
Ce glossaire réunit les définitions des notions propres à l’influence inférentielle et des termes employés dans la méthode INFERENCE, son protocole et ses livrables.
Chaque définition se lit indépendamment des autres. Les pages du site renvoient vers elle à la première occurrence d’un terme peu courant. Les définitions sont classées par ordre alphabétique et révisées avec l’état de l’art du cabinet.
Dernière mise à jour : 14 octobre 2026.
Absence déclarée
Passage d’une réponse où le système indique ne pas disposer de l’information demandée sur un fait précis. Elle se distingue du refus de répondre et de l’omission. Le protocole la compte à part des affirmations inexactes et rapporte la fréquence de l’une à celle de l’autre : un système qui dit ne pas savoir se distingue d’un système qui affirme à tort.
Arbitrage délégué
Part du travail de recherche, de sélection, de comparaison et de jugement confiée à un système d’IA. Dans l’approche du cabinet, cette notion sert à préciser ce qui est délégué, ce qui reste sous contrôle humain et l’usage envisagé de la réponse.
Attribution
Relation entre une information et la personne, l’organisation, la marque, le produit ou la période qu’elle concerne. Une attribution correcte évite, par exemple, de généraliser à tout un groupe une qualité ou un événement propre à une filiale.
Autorité
Reconnaissance d’une compétence pertinente sur un sujet. Dans notre démarche, elle doit pouvoir être reliée à des faits, des preuves et des sources adaptées. Elle se distingue de la notoriété et de l’affirmation de supériorité.
Biais d’automatisation
Tendance, étudiée dans des contextes d’aide automatisée, à accorder un poids inapproprié aux indications d’un système, notamment au détriment d’autres éléments. 6
Brief
Document qui traduit une recommandation en travail à réaliser : objectif, public, preuves, production attendue, contraintes, responsabilités et validations. Il permet aux équipes d’exécuter une action sans perdre les raisons qui la justifient.
Carte des situations
Recensement, établi au cadrage, des situations à forts enjeux décisionnels dans lesquelles l’organisation représente un choix pertinent, avec les publics concernés et leurs critères. Elle fixe le périmètre de la mission.
Chaîne de constats
Enchaînement daté d’observations qui relie une action à un changement dans les réponses : action réalisée, page lue par les robots des fournisseurs ou consultée par un système, source citée ou reprise, réponses mesurées avec leur écart entre répétitions. Elle établit la plausibilité d’un lien, qualifiée selon les niveaux de conclusion. Elle n’établit pas l’effet isolé d’une action.
Citation
Référence affichée par un système vers un document ou une source. Elle doit être distinguée d’une preuve que l’ensemble de l’énoncé est exact, d’une recommandation de l’organisation citée et d’une mesure d’influence sur un utilisateur. 4 Dans le protocole, elle correspond au statut « citée » d’une source, distinct des statuts « consultée », « affichée » et « reprise ».
Configuration
Ensemble des conditions d’utilisation observables d’un système : produit, interface, version visible, outils, compte, langue, date et paramètres pertinents. Une configuration ne se réduit pas au nom du fournisseur.
Confirmation indépendante
Élément qui étaye une affirmation à partir d’une vérification, d’une mesure ou d’une expertise distincte de la publication initiale. L’indépendance s’apprécie pour l’information considérée, pas uniquement à partir du nom du support.
Conformité de restitution
Correspondance entre une réponse et un référentiel daté, validé par les fonctions compétentes, pour une entité et un périmètre définis. Cette notion ne désigne pas la conformité juridique générale de l’organisation.
Contexte d’utilisation
Ensemble des utilisateurs, objectifs, tâches, ressources et conditions dans lesquels un outil est employé. Il permet de concevoir et d’interpréter une observation par rapport à un usage réel ou à une hypothèse d’usage. 10
Écart
Différence pertinente entre une réponse et les faits, preuves ou critères retenus pour l’examiner. Une différence défavorable à l’organisation n’est pas automatiquement un écart injustifié. Sa qualification demande une analyse.
Écart réputationnel
Erreur, omission significative, confusion ou présentation insuffisamment contextualisée susceptible d’altérer la représentation de l’organisation. Une critique exacte et documentée n’est pas assimilée par principe à un écart à supprimer.
Ensemble de comparaison
Entités retenues au cadrage pour être observées aux côtés de l’organisation dans les mêmes situations et les mêmes configurations : concurrents, solutions de remplacement, acteurs de référence pour le public considéré. Sa composition est une hypothèse du cadrage, non une mesure du marché.
Entité
Objet précisément identifié : société, établissement, marque, produit, personne ou autre acteur pertinent. Le diagnostic vérifie que les informations et les relations concernent la bonne entité.
Environnement de preuve
Ensemble des documents, sources et éléments permettant d’établir, de préciser ou de contester des affirmations au sujet de l’organisation. Il comprend les preuves disponibles, leurs limites et leurs relations de dépendance.
Exposition réputationnelle
Possibilité qu’une représentation soit rencontrée et utilisée par des publics dans une situation pertinente. Sa mesure réelle demande des données d’usage. Elle ne se déduit pas directement de la fréquence d’une réponse dans un protocole de test.
Fait
Information dont la réalité peut être examinée à partir d’éléments vérifiables, avec une date et un périmètre. Elle se distingue d’une opinion, d’un objectif, d’une promesse ou d’une déclaration dont seul l’auteur est établi.
Génération augmentée par récupération d’information — RAG
Approche qui associe la génération d’une réponse à la récupération de documents externes. Elle peut fournir des informations complémentaires au modèle, sans garantir automatiquement la bonne sélection des sources ni l’exactitude de la synthèse. 2
GEO
Abréviation de Generative Engine Optimization, optimisation pour les moteurs génératifs. Ensemble de pratiques visant à améliorer la présence et la représentation des organisations et de leurs offres dans les réponses des IA génératives, par les contenus, les sources et leur accessibilité. Le cabinet le prend en charge dans ses dimensions commerciales et institutionnelles, et appelle « GEO Corporate » le versant institutionnel de ce travail. Le suivi GEO, assuré par le cabinet avec plusieurs outils de relevé dont les données sont croisées, fournit la matière du conseil. 8
Inférence
Dans le vocabulaire technique de l’IA, phase où un modèle entraîné est utilisé pour produire une sortie à partir d’une entrée. Dans un sens général, le mot peut aussi désigner un raisonnement tirant une conclusion d’éléments disponibles. Ces deux usages ne doivent pas être confondus avec une preuve d’accès au raisonnement interne du modèle.
Influence inférentielle
Approche propre à INFERENCE Consulting : comprendre comment une IA passe des informations qu’elle trouve à une description, une comparaison ou une recommandation, puis agir sur les faits, les preuves et les sources qui alimentent ses réponses. Elle relève du métier du cabinet, la communication stratégique, et guide l’analyse des réponses et le choix des actions.
LLM — grand modèle de langage
Modèle entraîné sur de grands ensembles de données pour traiter et produire du langage. Le produit utilisé par une personne peut associer ce modèle à des fonctions de recherche, des documents, une mémoire ou d’autres outils. Le modèle et le produit ne sont donc pas toujours équivalents.
Mémoire paramétrique
Terme utilisé pour désigner les connaissances et régularités inscrites dans les paramètres appris d’un modèle. Il ne décrit pas un registre documentaire consultable ni une mémoire humaine conservant chaque source avec son origine.
Narratif
Organisation de faits, d’arguments et de relations qui donne un sens à la présentation d’un acteur ou d’une situation. Dans notre démarche, un narratif doit rester compatible avec les preuves et les limites disponibles.
Niveaux de conclusion
Trois degrés distingués dans le diagnostic. Le constat décrit ce qui a été observé. L’explication étayée relie un constat à des éléments vérifiés suffisants pour soutenir une interprétation. L’hypothèse désigne une explication plausible qui demande encore une vérification. Chaque conclusion remise porte son niveau.
Persona
Description de travail d’un type d’utilisateur placé dans une situation précise. Il aide à construire des tâches et des conversations plausibles. Il ne constitue ni un participant réel ni, par lui-même, un échantillon représentatif.
Persuasion latente
Possibilité qu’un cadrage ou une suggestion contribue à faire évoluer un point de vue alors que l’utilisateur poursuit une autre tâche, par exemple la rédaction. La notion ne permet pas de conclure à un effet dans chaque conversation. 44
Position légitime
Place qu’une organisation peut raisonnablement chercher à occuper dans une sélection ou une appréciation, compte tenu du besoin, de ses capacités et des preuves disponibles. Elle inclut la reconnaissance des situations auxquelles l’offre ne répond pas.
Preuve
Élément qui étaye une affirmation dans un périmètre précis. La force d’une preuve dépend de ce qu’elle établit, de sa méthode, de sa source, de sa date et de ses limites. Elle ne résulte pas de la seule répétition d’un message.
Rang
Place de l’organisation parmi les entités nommées dans une réponse à une question d’aide à la décision. Il n’est interprété comme un classement que si la réponse le présente comme tel ou si l’ordre se maintient entre répétitions. Il complète la sélection et ne mesure ni la recommandation ni l’attention qu’un lecteur porte à chaque nom.
Recherche documentaire au moment de la demande
Opération par laquelle un système cherche ou récupère des informations externes pendant le traitement d’une requête. Sa disponibilité et son déclenchement doivent être distingués car ils dépendent des outils et de leur configuration. 3
Recommandation
Proposition de retenir un acteur, une offre ou une action pour répondre à un besoin. Elle est distincte d’une simple mention et doit être examinée avec ses raisons, ses conditions et ses réserves.
Recoupement
Examen de plusieurs éléments pour vérifier ce qu’ils confirment, complètent ou contredisent. Il suppose d’étudier leur origine et leur indépendance, non de compter uniquement les occurrences d’une même affirmation.
Relevé initial
Ensemble daté d’observations constituant le point de départ de la mission. Il conserve les questions, les réponses, les conversations, les sources selon leur statut, la trace de configuration de chaque relevé et les conditions de collecte, y compris les cas non favorables ou non concluants.
Relevé trimestriel
Relevé réalisé chaque trimestre pendant l’accompagnement annuel, sur un ensemble stable de situations et de configurations, afin de comparer les réponses d’une période à l’autre.
Relevé unique
Observation réalisée en un seul passage et à une seule date, comme une exploration menée à l'occasion d'une alerte. Elle peut éclairer une exploration ou une alerte. Elle ne produit pas d’indicateur de référence et n’est pas présentée comme représentative du comportement d’un système, dont les réponses varient d’un passage à l’autre. 61
Représentation
Manière dont une organisation est décrite, située, comparée ou appréciée dans une réponse. Elle comprend les faits attribués, les qualités, les risques, les arguments, les omissions pertinentes et le contexte donné.
Reprise dépendante
Publication qui reprend une information issue d’une source antérieure sans apporter nécessairement de vérification distincte. Elle peut diffuser une information utile, mais ne constitue pas automatiquement une confirmation indépendante.
Réputation dans les IA génératives
Ensemble des qualités, compétences, risques, controverses et jugements attribués à une organisation dans les réponses observées. Ce corpus ne se confond pas avec une mesure de l’opinion de tous ses publics.
Situation de décision
Décision qu’un public prépare à l’aide d’une IA (par exemple choisir un fournisseur ou évaluer un employeur). Elle constitue l'unité de base de l’observation et de la carte des situations.
Source initiale
Source qui publie à l’origine l’information examinée. Elle peut être l’organisation, un tiers, un registre ou un document officiel. Son rôle doit être distingué de celui des reprises et des vérifications ultérieures.
Statuts d’une source
Relation observable entre une source et une réponse : consultée (lue par le système pour préparer la réponse), affichée (présentée par l’interface), citée (nommée dans la réponse), reprise (lorsqu’une affirmation de la réponse peut être rattachée à son contenu par recoupement). Aucun statut ne mesure le poids de la source dans la réponse. La reprise, entre une source et une réponse, se distingue de la reprise dépendante, entre deux publications. 4 87
Stratégie d’autorité
Ensemble des positions qu’une organisation peut légitimement défendre auprès de ses publics, dans des situations déterminées. Elle réunit les preuves et les sources qui fondent ces positions, les narratifs qui les expliquent et les reconnaissances de tiers qui les confirment. Elle répond à la question de la communication stratégique : quelle place occuper, pour quelles raisons, avec quelles preuves. La mission ponctuelle la formule, avec sa carte des sources, son plan d’action et ses briefs. L’accompagnement annuel la met en œuvre.
Sujet d’autorité
Sujet sur lequel l’organisation possède une compétence ou une expérience qu’elle peut étayer et faire reconnaître. Son choix doit correspondre aux besoins d’un public et aux preuves réellement disponibles.
Témoin
Situation, territoire, entité comparée ou configuration laissés sans action et observés dans les mêmes conditions que les situations traitées, pour isoler l’effet d’une action. Un témoin n’est jamais parfaitement comparable, les systèmes évoluant pour toutes les situations à la fois. Son emploi est convenu au cadrage.
Variabilité
Différences observées entre des réponses à des demandes comparables. Elles imposent de préciser les conditions et les répétitions avant de parler de stabilité ou d’évolution. Une réponse unique ne suffit pas à caractériser toutes les réponses futures. 61
Sources et références
[6] Raja Parasuraman et Dietrich H. Manzey. Complacency and Bias in Human Use of Automation: An Attentional Integration. Human Factors, 52(3), 2010, p. 381–410. DOI : 10.1177/0018720810376055. Consulter la source — Article de revue.
[4] Nelson F. Liu, Tianyi Zhang et Percy Liang. Evaluating Verifiability in Generative Search Engines. Findings of EMNLP 2023, p. 7001–7025. Consulter la source — Article de conférence.
Notice du corpus · Retours : 1 · 2
[10] Organisation internationale de normalisation. ISO 9241-11:2018 — Ergonomie de l’interaction homme-système. Partie 11 : Utilisabilité : définitions et concepts. ISO, 2018. Consulter la source — Norme. La référence au contexte d’utilisation ne vaut ni certification ni déclaration de conformité à la norme.
[2] Patrick Lewis et al.. Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks. Advances in Neural Information Processing Systems, vol. 33, 2020. Consulter la source — Article de conférence.
[8] Pranjal Aggarwal et al.. GEO: Generative Engine Optimization. KDD 2024, p. 5–16. DOI : 10.1145/3637528.3671900. Consulter la source — Article de conférence.
[44] Maurice Jakesch, Advait Bhat, Daniel Buschek, Lior Zalmanson et Mor Naaman. Co-Writing with Opinionated Language Models Affects Users’ Views. CHI 2023. DOI : 10.1145/3544548.3581196. Consulter la source — Article de conférence.
[3] OpenAI ; Google ; Anthropic. Documentation des outils de recherche web et d’appui sur des sources externes. Documentations techniques des fournisseurs, consultées pour cette révision en septembre 2026. Consulter la source — Documentation officielle. Les capacités décrites dépendent du produit, de l’interface et de la configuration. Google, Grounding with Google Search Anthropic, Web search tool
[61] Julius Schulte, Malte Bleeker et Philipp Kaufmann. Don’t Measure Once: Measuring Visibility in AI Search (GEO). Prépublication, 8 avril 2026, arXiv:2604.07585. Consulter la source — Prépublication.
Notice du corpus · Retours : 1 · 2
[87] Miles Turpin, Julian Michael, Ethan Perez et Samuel R. Bowman. Language Models Don’t Always Say What They Think: Unfaithful Explanations in Chain-of-Thought Prompting. NeurIPS 2023 ; prépublication arXiv:2305.04388, 7 mai 2023, version révisée le 9 décembre 2023. Consulter la source — Article de conférence. Les justifications qu’un modèle donne de sa réponse peuvent omettre les facteurs qui l’ont réellement déterminée ; résultats obtenus sur des tâches de raisonnement et de biais social avec des modèles de 2023. Demander à un système pourquoi il recommande une organisation, ou sur quelles sources, ne constitue pas une mesure.