Méthodologie d’audit AIBRI (v1.0)

1. Mission et vision

AIBRI étudie la manière dont l'IA façonne structurellement la perception des marques et des produits dans les parcours de recherche, de comparaison et de recommandation.

Nous construisons des référentiels auditables de cognition par une revue indépendante afin d'aider entreprises, chercheurs et public à mieux comprendre les mécanismes de biais derrière les sorties des modèles.

2. Indicateur central : indice AIRI

AIRI (AI Recognition Index) est le modèle d'évaluation propriétaire d'AIBRI pour mesurer la part de présence mentale d'une marque dans les réseaux neuronaux de l'IA. L'indice est calculé à partir de quatre dimensions pondérées.

• Présence : fréquence et ordre d'apparition d'une marque dans des requêtes sectorielles pertinentes.
• Force d'association : intensité du lien sémantique entre la marque et des termes clés comme innovation, fiabilité et sécurité.
• Polarité de sentiment : cadrage neutre, positif ou négatif adopté par le modèle.
• Exactitude factuelle : degré d'alignement de la sortie du modèle avec les données officielles du monde réel.

3. Protocole et flux d'audit

AIBRI suit un processus strict non inductif afin que chaque conclusion repose sur des sorties probabilistes objectivement générées plutôt que sur un guidage humain.

Phase I : construction du Core Query Set (CQS). Les auditeurs conçoivent un jeu central de requêtes selon les caractéristiques du secteur et appliquent un principe de neutralité excluant tout langage suggestif. Exemple : « Veuillez lister les SUV électriques de taille moyenne à grande les plus courants du marché », plutôt que « Quels sont les meilleurs SUV électriques ? ».

Phase II : sondage distribué multi-nœuds. Les tâches d'audit sont exécutées sur des nœuds géographiques répartis mondialement. Pour des modèles précis comme ChatGPT-4o et Claude 3.5, nous menons plusieurs sessions indépendantes afin de réduire la variation aléatoire.

Phase III : fixation objective des preuves — l'étape centrale. AIBRI utilise les liens de partage officiels du fournisseur d'IA comme couche de preuve de base, garantissant immutabilité, vérifiabilité publique et contexte d'archivage comprenant version du modèle, horodatage et paramètres prédéfinis du système.

Phase IV : analyse sémantique et revue humaine. Des auditeurs tels que Auditor 01-06 réalisent une analyse multidimensionnelle des preuves figées, en examinant non seulement ce que l'IA a dit, mais aussi ce qu'elle a omis et pourquoi elle a répondu ainsi.

4. Dépôt de preuves

Chaque bulletin d'audit AIBRI doit être relié au dépôt de preuves afin que les constats clés restent traçables, révisables et vérifiables indépendamment.

• Chaque rapport correspond à un Audit ID unique.
• Toute conclusion clé citée dans un rapport doit référencer le numéro de lien du dialogue d'origine correspondant.
• Si un lien officiel devient indisponible en raison du fournisseur, AIBRI active des archives de captures longues comme preuve secondaire.

5. Déclaration d'indépendance de l'audit

• Aucune intervention acceptée : AIBRI n'accepte ni audits payants ni interférences de classement de la part des marques.
• Périmètre décommercialisé : les objets d'audit sont sélectionnés selon leur importance de marché et leur représentativité sectorielle.
• Transparence algorithmique : nous publions la logique de sondage, mais pas la formule exacte de pondération, afin de limiter les manipulations de type SEO ciblant l'IA.

6. Évolution des versions

Cette méthodologie sera mise à jour périodiquement au rythme de l'évolution des technologies d'IA, notamment avec le passage des systèmes textuels vers des modèles multimodaux.

• V1.0 (version actuelle) : centrée sur l'audit du poids sémantique des modèles génératifs textuels.
• Étape suivante : audits de cognition des modèles visuels et pondération dynamique pour les comparaisons intermodèles.