Laboratoire doctrinal · FR

observational-program-no-causal-results

Représentation de marque par les IA

Programme d’observation des écarts entre identité déclarée, image, réputation externe et représentation reconstruite par des systèmes d’IA.

Position du laboratoire

Versionner les requêtes, sources, modèles et sorties afin de distinguer visibilité, sentiment, fidélité et recommandabilité.

Question de recherche

Comment mesurer une dérive de représentation sans confondre présence, tonalité positive, exactitude factuelle et fidélité au canon ?

Axes d’évaluation

  • Établir une baseline de perception versionnée.
  • Classer les écarts par objet, source et niveau d’autorité.
  • Distinguer observation, attribution et conséquence commerciale.

Frontières et non-revendications

  • Une citation ne prouve pas la fidélité.
  • Un sentiment positif ne prouve pas une représentation correcte.
  • Une variation observée ne prouve pas l’effet d’une intervention.

Répartition d’autorité

gautierdorval.com porte l’auteur, la définition canonique et le statut doctrinal. InferensLab porte seulement le périmètre du programme, son protocole public et l’état de ses preuves.

Branding, réputation et représentation de marque par les IA