L’intelligence artificielle est désormais omniprésente dans notre travail. Elle nous aide à rédiger des courriels, à concevoir des publicités et à mieux comprendre nos clients. Sa puissance est impressionnante, et elle ne cesse de grandir. Mais un risque majeur, dont on parle encore trop peu, menace de réduire considérablement son efficacité, au point de rendre certains outils presque inutilisables. Ce phénomène porte un nom technique : le model collapse, ou effondrement des modèles.
Mais concrètement, de quoi s’agit-il ? Imaginez une photo magnifique. Vous en faites une copie à l’aide d’une photocopieuse. La première copie est fidèle, presque identique à l’original. Puis vous copiez cette copie. Et encore, et encore. À chaque reproduction, l’image perd un peu de sa netteté, les couleurs s’altèrent. Au bout d’un certain nombre de duplications, on ne distingue même plus la photo de départ.
C’est exactement ce qui pourrait arriver à l’IA. Aujourd’hui, nous n’en sommes qu’aux premières générations de copies, les effets restent donc discrets, mais le processus est bel et bien enclenché. Et pour certains spécialistes, il serait même inévitable.
Les modèles d’intelligence artificielle comme ChatGPT apprennent en ingérant d’immenses quantités d’informations issues d’Internet. Au départ, ces contenus étaient presque entièrement produits par des humains. Mais aujourd’hui, une grande partie du web est remplie de textes générés ou traduits par d’autres IA. Une étude datant d’un an estimait déjà que 57 % des textes en ligne provenaient d’une intelligence artificielle. On peut donc raisonnablement penser que ce chiffre est encore plus élevé aujourd’hui.
Le problème, c’est que les nouveaux modèles apprennent désormais à partir de contenus produits par d’anciens modèles. Comme pour la métaphore de la photo, on ne travaille plus à partir de l’original, mais à partir de copies, puis de copies de copies. À chaque génération, la qualité se dégrade. L’IA perd en précision, oublie des nuances, commence à produire des erreurs. C’est ce qu’on appelle le model collapse : une forme d’auto-dégradation, où l’IA finit par se nourrir de ses propres productions,au risque de tourner en rond.
L’impact du model collapse sur les spécialistes du marketing
Pourquoi devriez-vous, en tant que spécialiste du marketing, vous en préoccuper ? Parce que ce phénomène va avoir un impact direct, et imminent, sur notre travail.
Commençons par Google. Le moteur de recherche intègre désormais l’intelligence artificielle pour afficher des réponses directement dans les résultats, via une fonctionnalité appelée « AI Overviews ». Pour offrir des réponses pertinentes, cette IA a besoin de contenus fiables, originaux et de qualité présents sur le web. Mais que se passera-t-il lorsque ces contenus seront en grande partie remplacés par des textes génériques générés par d’autres IA ? Les réponses fournies deviendront moins justes, moins nuancées, et souvent répétitives. L’outil commencera à relayer de fausses informations ou des banalités, et les utilisateurs risquent, à terme, de ne plus faire confiance à Google.
Pour les professionnels du marketing, c’est un enjeu de taille. Si nos sites deviennent plus difficiles à trouver, notre trafic en pâtira directement. Des études indiquent déjà que lorsque l’IA propose une réponse en haut de page, très peu d’utilisateurs prennent la peine de cliquer sur les liens vers les sites web. Une analyse a même montré qu’un site peut perdre jusqu’à 79 % de son trafic sur une requête, si ses résultats sont relégués sous un encadré AI Overview. C’est une menace réelle pour le SEO et les stratégies de contenu.
Autre sujet de préoccupation : la publicité payante. Beaucoup d’annonceurs s’appuient sur la programmatique pour diffuser leurs messages aux bonnes audiences. Or, la prolifération de contenus générés par l’IA a entraîné l’émergence de milliers de faux sites, souvent appelés sites « MFA » (made for advertising), conçus uniquement pour accumuler les revenus publicitaires. Ces plateformes sont saturées d’articles sans intérêt et de bannières envahissantes. D’après un rapport, jusqu’à 15 % des budgets programmatiques seraient gaspillés sur ces sites de piètre qualité. Autrement dit, nos annonces s’affichent sur des pages que personne ne lit vraiment, et une part non négligeable de nos investissements part en fumée.
Dans le même temps, certains acteurs malintentionnés exploitent l’IA pour orchestrer des fraudes publicitaires. Ils créent de faux profils, génèrent de faux clics et simulent de l’engagement artificiel. Résultat : il devient de plus en plus difficile de savoir si nos publicités atteignent réellement de vrais consommateurs. Le model collapse ne fait qu’aggraver le problème, car les IA que nous utilisons pour cibler nos campagnes s’entraînent à leur tour sur des données biaisées. On entre alors dans un cercle vicieux où les décisions sont de moins en moins fiables, car fondées sur des informations de plus en plus erronées.
Comment limiter les effets du model collapse
Les professionnels du marketing ne peuvent pas régler ce problème tout seuls, mais ils peuvent faire preuve de discernement. Cela passe par une adaptation rapide de leurs stratégies, avant que les conséquences ne deviennent trop visibles.
1. Miser sur une qualité authentique
Dans un environnement saturé de contenus artificiels, la vraie expertise humaine n’a jamais été aussi précieuse. Plus que jamais, nous devons créer des contenus réellement utiles, originaux et nourris d’expériences vécues. Racontez des histoires authentiques. Partagez des données concrètes. C’est ce à quoi les gens font confiance, et ce que les IA de qualité devraient savoir reconnaître. Mettez un peu de vous-même dans chaque contenu, même en contexte professionnel. Et n’hésitez pas à y glisser une touche d’humour pour le rendre plus vivant, plus humain.
2. Valorisez vos propres données
Les données que vous recueillez directement auprès de vos clients, vos données propriétaires, sont une véritable mine d’or : elles sont fiables, pertinentes et ancrées dans la réalité. Servez-vous-en pour mieux comprendre vos audiences, et pourquoi pas, pour entraîner vos propres modèles d’IA à petite échelle. Ne vous reposez pas uniquement sur les grands modèles nourris par un web chaotique : exploitez leur puissance d’analyse, mais alimentez-les avec des données soigneusement sélectionnées et vérifiées. C’est ce type d’approche équilibrée qui vous apportera de vrais résultats.
3. Achetez vos espaces pub avec discernement
Préférez collaborer avec des éditeurs fiables. Dressez une liste de sites en lesquels vous avez confiance et configurez votre plateforme pour que vos publicités y soient diffusées exclusivement. Et surtout, demandez plus de transparence sur les emplacements, les audiences et les performances.
L’ère de l’IA ouvre des perspectives passionnantes, mais elle comporte aussi son lot de risques. Remettre certaines choses en question et se préparer aux dérives possibles ne fait pas de vous un opposant à l’intelligence artificielle, au contraire. Cela fait de vous un professionnel lucide et responsable, un véritable atout pour votre marque et vos clients.
Mais ne vous y trompez pas : le model collapse peut sembler anodin aujourd’hui, mais ses effets se font sentir un peu plus chaque jour. En tant que professionnels du marketing, il est essentiel de comprendre ce phénomène et d’ajuster nos stratégies en conséquence. L’avenir ne récompensera pas ceux qui produisent le plus de contenu avec l’IA, mais ceux qui sauront créer les contenus les plus fiables, authentiques et porteurs de sens.
Mon conseil : faites de la qualité et de la confiance vos priorités. Est-ce que mon anglais rivalise avec celui des derniers modèles d’IA ultra-performants ? Probablement pas. Mais c’est justement dans nos imperfections et notre singularité que se trouve la vraie richesse de l’expérience humaine. Pour ma part, je continuerai à défendre cette humanité, un article de blogue imparfait à la fois.
L’intelligence artificielle est désormais omniprésente dans notre travail. Elle nous aide à rédiger des courriels, à concevoir des publicités et à mieux comprendre nos clients. Sa puissance est impressionnante, et elle ne cesse de grandir. Mais un risque majeur, dont on parle encore trop peu, menace de réduire considérablement son efficacité, au point de rendre certains outils presque inutilisables. Ce phénomène porte un nom technique : le model collapse, ou effondrement des modèles.
Mais concrètement, de quoi s’agit-il ? Imaginez une photo magnifique. Vous en faites une copie à l’aide d’une photocopieuse. La première copie est fidèle, presque identique à l’original. Puis vous copiez cette copie. Et encore, et encore. À chaque reproduction, l’image perd un peu de sa netteté, les couleurs s’altèrent. Au bout d’un certain nombre de duplications, on ne distingue même plus la photo de départ.
C’est exactement ce qui pourrait arriver à l’IA. Aujourd’hui, nous n’en sommes qu’aux premières générations de copies, les effets restent donc discrets, mais le processus est bel et bien enclenché. Et pour certains spécialistes, il serait même inévitable.
Les modèles d’intelligence artificielle comme ChatGPT apprennent en ingérant d’immenses quantités d’informations issues d’Internet. Au départ, ces contenus étaient presque entièrement produits par des humains. Mais aujourd’hui, une grande partie du web est remplie de textes générés ou traduits par d’autres IA. Une étude datant d’un an estimait déjà que 57 % des textes en ligne provenaient d’une intelligence artificielle. On peut donc raisonnablement penser que ce chiffre est encore plus élevé aujourd’hui.
Le problème, c’est que les nouveaux modèles apprennent désormais à partir de contenus produits par d’anciens modèles. Comme pour la métaphore de la photo, on ne travaille plus à partir de l’original, mais à partir de copies, puis de copies de copies. À chaque génération, la qualité se dégrade. L’IA perd en précision, oublie des nuances, commence à produire des erreurs. C’est ce qu’on appelle le model collapse : une forme d’auto-dégradation, où l’IA finit par se nourrir de ses propres productions,au risque de tourner en rond.
L’impact du model collapse sur les spécialistes du marketing
Pourquoi devriez-vous, en tant que spécialiste du marketing, vous en préoccuper ? Parce que ce phénomène va avoir un impact direct, et imminent, sur notre travail.
Commençons par Google. Le moteur de recherche intègre désormais l’intelligence artificielle pour afficher des réponses directement dans les résultats, via une fonctionnalité appelée « AI Overviews ». Pour offrir des réponses pertinentes, cette IA a besoin de contenus fiables, originaux et de qualité présents sur le web. Mais que se passera-t-il lorsque ces contenus seront en grande partie remplacés par des textes génériques générés par d’autres IA ? Les réponses fournies deviendront moins justes, moins nuancées, et souvent répétitives. L’outil commencera à relayer de fausses informations ou des banalités, et les utilisateurs risquent, à terme, de ne plus faire confiance à Google.
Pour les professionnels du marketing, c’est un enjeu de taille. Si nos sites deviennent plus difficiles à trouver, notre trafic en pâtira directement. Des études indiquent déjà que lorsque l’IA propose une réponse en haut de page, très peu d’utilisateurs prennent la peine de cliquer sur les liens vers les sites web. Une analyse a même montré qu’un site peut perdre jusqu’à 79 % de son trafic sur une requête, si ses résultats sont relégués sous un encadré AI Overview. C’est une menace réelle pour le SEO et les stratégies de contenu.
Autre sujet de préoccupation : la publicité payante. Beaucoup d’annonceurs s’appuient sur la programmatique pour diffuser leurs messages aux bonnes audiences. Or, la prolifération de contenus générés par l’IA a entraîné l’émergence de milliers de faux sites, souvent appelés sites « MFA » (made for advertising), conçus uniquement pour accumuler les revenus publicitaires. Ces plateformes sont saturées d’articles sans intérêt et de bannières envahissantes. D’après un rapport, jusqu’à 15 % des budgets programmatiques seraient gaspillés sur ces sites de piètre qualité. Autrement dit, nos annonces s’affichent sur des pages que personne ne lit vraiment, et une part non négligeable de nos investissements part en fumée.
Dans le même temps, certains acteurs malintentionnés exploitent l’IA pour orchestrer des fraudes publicitaires. Ils créent de faux profils, génèrent de faux clics et simulent de l’engagement artificiel. Résultat : il devient de plus en plus difficile de savoir si nos publicités atteignent réellement de vrais consommateurs. Le model collapse ne fait qu’aggraver le problème, car les IA que nous utilisons pour cibler nos campagnes s’entraînent à leur tour sur des données biaisées. On entre alors dans un cercle vicieux où les décisions sont de moins en moins fiables, car fondées sur des informations de plus en plus erronées.
Comment limiter les effets du model collapse
Les professionnels du marketing ne peuvent pas régler ce problème tout seuls, mais ils peuvent faire preuve de discernement. Cela passe par une adaptation rapide de leurs stratégies, avant que les conséquences ne deviennent trop visibles.
1. Miser sur une qualité authentique
Dans un environnement saturé de contenus artificiels, la vraie expertise humaine n’a jamais été aussi précieuse. Plus que jamais, nous devons créer des contenus réellement utiles, originaux et nourris d’expériences vécues. Racontez des histoires authentiques. Partagez des données concrètes. C’est ce à quoi les gens font confiance, et ce que les IA de qualité devraient savoir reconnaître. Mettez un peu de vous-même dans chaque contenu, même en contexte professionnel. Et n’hésitez pas à y glisser une touche d’humour pour le rendre plus vivant, plus humain.
2. Valorisez vos propres données
Les données que vous recueillez directement auprès de vos clients, vos données propriétaires, sont une véritable mine d’or : elles sont fiables, pertinentes et ancrées dans la réalité. Servez-vous-en pour mieux comprendre vos audiences, et pourquoi pas, pour entraîner vos propres modèles d’IA à petite échelle. Ne vous reposez pas uniquement sur les grands modèles nourris par un web chaotique : exploitez leur puissance d’analyse, mais alimentez-les avec des données soigneusement sélectionnées et vérifiées. C’est ce type d’approche équilibrée qui vous apportera de vrais résultats.
3. Achetez vos espaces pub avec discernement
Préférez collaborer avec des éditeurs fiables. Dressez une liste de sites en lesquels vous avez confiance et configurez votre plateforme pour que vos publicités y soient diffusées exclusivement. Et surtout, demandez plus de transparence sur les emplacements, les audiences et les performances.
L’ère de l’IA ouvre des perspectives passionnantes, mais elle comporte aussi son lot de risques. Remettre certaines choses en question et se préparer aux dérives possibles ne fait pas de vous un opposant à l’intelligence artificielle, au contraire. Cela fait de vous un professionnel lucide et responsable, un véritable atout pour votre marque et vos clients.
Mais ne vous y trompez pas : le model collapse peut sembler anodin aujourd’hui, mais ses effets se font sentir un peu plus chaque jour. En tant que professionnels du marketing, il est essentiel de comprendre ce phénomène et d’ajuster nos stratégies en conséquence. L’avenir ne récompensera pas ceux qui produisent le plus de contenu avec l’IA, mais ceux qui sauront créer les contenus les plus fiables, authentiques et porteurs de sens.
Mon conseil : faites de la qualité et de la confiance vos priorités. Est-ce que mon anglais rivalise avec celui des derniers modèles d’IA ultra-performants ? Probablement pas. Mais c’est justement dans nos imperfections et notre singularité que se trouve la vraie richesse de l’expérience humaine. Pour ma part, je continuerai à défendre cette humanité, un article de blogue imparfait à la fois.
We all see AI everywhere in our work. It helps us write emails, create ads, and understand our customers. It is very powerful and getting more powerful by the second. But there is a big problem that not many people are talking about, and it’s a risk that could make our best AI tools much less effective, maybe even useless. This problem has a technical name: model collapse.
So, what is this model collapse, you ask? Imagine you have a beautiful photo. You make a copy of it with a copy machine. The copy looks good, almost perfect. Now, imagine you take that copy and make another copy from it. And then you copy that copy. Each time, the picture gets a little worse. It becomes blurry. The colors are not right. After many copies, you cannot even see what the original photo was.
This is what is happening to AI. We’re currently only at the fifth copy, so the effect is not yet fully perceptible, but it is happening, and some say it is inevitable.
AI models like ChatGPT learn by reading huge amounts of information from the internet. At first, this was all information created by people. But now, the internet is full of content created by other AIs. One study suggested that about 57% of all web text has been generated or translated by an AI. That figure comes from a one-year-old article, so it is safe to assume that the figure is probably even higher today.
So, new AI models are learning from the “copies” made by older AI models. Just like the photo, the quality gets worse with each new copy. The AI starts to forget the details. It starts to make mistakes.This is model collapse. It is like the AI is eating its own tail.
How model collapse will impact marketers
Why should you, a marketer, care about this? Because this problem will affect our work directly, and very soon.
First, think about Google Search. Google is now using AI to give answers right on the search page. They call it AI Overviews. This AI needs authentic, accurate information from the web to work well. But what happens when the web is full of low quality, AI generated content? AI Overviews will start giving bad answers. They will show wrong information. They will repeat the same boring ideas. People will stop trusting Google.
For marketers, this is a big problem. If people cannot find our websites, our traffic will go down. Studies already show that when an AI answer appears, very few people click on the links to websites. One analysis found a site could lose about 79% of its traffic for a query if the results appear below an AI overview. This is a serious threat to SEO and content marketing.
Second, think about our paid advertising. Many of us use programmatic advertising to show our ads to the right people. But cheap AI content has created thousands of fake websites, sometimes referred to as “made for advertising” or MFA sites. They are full of bad articles and way too many ads. One report found that 15% of programmatic ad spending goes to these low-quality sites.Our ads are showing on these terrible websites, and we are wasting part of our budgets.
At the same time, criminals are using AI to commit ad fraud. They create fake people, fake clicks, and fake engagement. It is becoming harder to know if our ads are being seen by real customers. Model collapse makes this worse because the AI we use to target ads also learns from bad data, so it creates a loop of bad decision making.
How to mitigate the effects of model collapse
Marketers cannot stop this problem alone, obviously, but we can be smart, and that means adapting our strategies sooner rather than later.
1. Focus on real quality
In a world full of fake AI content, real human expertise is more valuable than ever. We need to create content that is truly helpful, original, and based on real experience. Tell real stories. Share real data. This is what people will trust, and what good AI should value. Put a bit of your soul in each piece, even in a business setting. Use a little humor to make your content more alive and personal.
2. Value your own data
The data you collect directly from your customers, your first-party data, is like gold, it is clean and undoubtedly real. Use this data to understand your audience and to train your own small-scale AI models. Do not just rely on the big models that are trained on the messy internet; leverage a big AI model’s analysis capability but feed it with curated, validated data you trust. This will create a compromise worth using.
3. Be a smart ad buyer
Do not just try to get the cheapest ad impressions. This is the best way to end up on MFA sites. Instead, work with good publishers. Make a list of websites you trust and tell your ad platform to only show your ads there. Ask for more transparency.
The age of AI is exciting, but it has dangers. It doesn’t make you an AI-denier to question the situation and prepare for future issues. It actually makes you a valuable marketer for your brand and your clients.
But make no mistake: model collapse may feel like a small problem right now, but its effects are growing every day. As marketers, we must understand it and adapt accordingly. The future will not be about who can create the most content with AI, it will be about who can create the most trusted and authentic content.
My advice is to lead with quality and trust. Is my English writing as good as the latest fancy AI models? Probably not, but part of the human experience, and its core beauty, lies in the honesty of our imperfections and uniqueness. Personally, I will strive to preserve the human experience, one imperfect blog article at a time.
