Le 23 septembre 2025, sur la scène Bang du salon Big, Jacques Pommeraud, président‑directeur général du Groupe INETUM, consacre son intervention au thème de la « Vérité » appliquée à l’intelligence artificielle. Une thématique forte, au moment où l’IA générative s’invite dans toutes les directions d’entreprise, les cabinets de conseil et les rédactions.
Selon la présentation officielle de la session, il met l’accent sur trois enjeux majeurs :
- les biais algorithmiques;
- les hallucinations des modèles;
- les risques d’utilisation malveillante de l’IA.
Il défend également une posture rare mais précieuse dans l’univers technologique : le droit au « je ne sais pas », une approche sceptique et la nécessité d’ancrer les choix technologiques dans des valeurs explicites.
Si vous êtes dirigeant, consultant, ou rédacteur spécialisé dans l’IA, l’éthique ou la conformité, ces axes sont une mine d’or. Ils fournissent un cadre pour :
- piloter des projets IA responsables;
- structurer vos contenus SEO sur l’éthique et la gouvernance de l’IA ;
- installer une position de référence sur la transparence et la fiabilité des systèmes d’IA.
Ce guide vous propose de transformer les grands messages de cette intervention en leviers opérationnels pour votre stratégie digitale et vos décisions technologiques.
1. Pourquoi parler de « vérité » à l’ère de l’IA générative ?
L’intelligence artificielle, et en particulier l’IA générative, a fait une entrée fracassante dans les organisations. En quelques mois, elle a bousculé la production de contenus, l’analyse de données, le support client, la R&D, la conformité… Mais un point reste souvent mal compris : l’IA générative ne « cherche » pas la vérité ; elle génère de la vraisemblance.
C’est ce décalage entre apparence de vérité et réalité qui rend le thème choisi pour Big 2025 si stratégique :
- Les réponses produites sont fluides, crédibles, persuasives… même lorsqu’elles sont erronées.
- Les utilisateurs surinterprètent la fiabilité des systèmes, car la forme du discours imite très bien un expert humain.
- Les décisions prises à partir de ces résultats (recrutement, crédit, diagnostic, arbitrage stratégique) peuvent produire des effets réels, mesurables… et parfois dommageables.
En centrant son intervention sur la « Vérité », Jacques Pommeraud replace le débat au bon endroit : non pas sur la magie technologique, mais sur la qualité, la robustesse et l’intégrité de ce que l’on fait avec l’IA.
Pour les entreprises, cela ouvre trois chantiers concrets :
- définir ce qu’est une information « suffisamment vraie » pour un cas d’usage donné ;
- formaliser comment on vérifie la fiabilité des résultats ;
- documenter qui est responsable de quoi en cas d’erreur, de biais ou d’usage détourné.
2. Les trois grands défis mis en lumière : biais, hallucinations, usages malveillants
Le résumé de la session annonce trois problématiques clés. Elles sont au cœur de toute stratégie d’IA responsable et fournissent une excellente ossature pour vos contenus, vos politiques internes et vos offres de conseil.
2.1. Biais algorithmiques : un problème technique, culturel et business
Les biais algorithmiques ne sont plus une découverte. On sait aujourd’hui qu’un système d’IA peut :
- reproduire des discriminations déjà présentes dans les données ;
- les amplifier lorsqu’il généralise à grande échelle ;
- en créer de nouveaux par sa manière de segmenter ou de scorer.
Pour un dirigeant ou un décideur, l’enjeu dépasse largement la technique :
- Risque réputationnel: une campagne ou un produit IA jugé discriminant peut entacher durablement l’image de marque.
- Risque réglementaire: de nombreuses réglementations sectorielles et le futur cadre européen sur l’IA encadrent déjà les usages à risque élevé.
- Risque business: exclure involontairement une partie des clients ou collaborateurs réduit mécaniquement le potentiel de croissance.
Intégrer le sujet des biais dans vos contenus et vos démarches, c’est donc :
- montrer que vous prenez l’IA au sérieux;
- rassurer vos parties prenantes (clients, talents, investisseurs, partenaires) ;
- démontrer votre maturité en matière de gouvernance numérique.
2.2. Hallucinations des modèles : quand l’IA répond avec aplomb… même quand c’est faux
Les hallucinations désignent ces réponses entièrement ou partiellement incorrectes produites par des modèles d’IA, souvent présentées avec une grande assurance. Elles posent des problèmes spécifiques :
- Difficiles à anticiper: même sur des sujets simples, un modèle peut se tromper de façon inattendue.
- Difficiles à détecter par un non-expert qui n’a pas de point de comparaison ou de procédure de vérification.
- Potentiellement coûteuses: mauvaise information client, erreurs contractuelles, confusion réglementaire, etc.
Pour une organisation, cela implique la mise en place de garde-fous :
- Définir les cas d’usage où l’IA peut produire seule un résultat final, et ceux où elle doit rester un outil d’aide.
- Installer une relecture humaine obligatoire pour les contenus sensibles (juridique, médical, financier, RH, communication de crise…).
- Former les équipes à repérer les signaux faibles d’une hallucination (références inexistantes, chiffres incohérents, réponses trop générales, etc.).
Pour les rédacteurs et consultants, c’est aussi un argument fort dans vos contenus : expliquer comment vous contrôlez et corrigez les productions d’IA devient un élément clé de différenciation.
2.3. Usages malveillants : de l’outil neutre à l’arme informationnelle
Enfin, l’intervention annoncée souligne les risques d’utilisation malveillante de l’IA. Les systèmes actuels peuvent être détournés pour :
- produire des campagnes de désinformation ou de manipulation à grande échelle ;
- industrialiser l’hameçonnage avec des messages extrêmement personnalisés ;
- générer de faux contenus (textes, images, voix) difficiles à distinguer du réel.
Pour les dirigeants, ce n’est plus seulement un sujet de cybersécurité, mais un enjeu de gouvernance globale:
- Comment contrôler les usages internes de l’IA pour éviter les dérives ?
- Comment protéger l’entreprise contre des attaques ou des campagnes venant de l’extérieur ?
- Comment préparer les équipes à identifier un contenu IA potentiellement malveillant ?
En faire un axe fort de votre communication, de vos politiques internes et de vos offres, c’est envoyer un signal clair : nous n’adoptons pas l’IA « à tout prix » ; nous l’adoptons de manière responsable.
3. Réhabiliter le « je ne sais pas » : un changement culturel clé pour les projets IA
Un point marquant de la description officielle de l’intervention de Jacques Pommeraud est son appel à réhabiliter le « je ne sais pas ». Dans un environnement où la technologie est souvent présentée comme toute‑puissante, cela peut sembler contre‑intuitif… mais c’est en réalité un levier de performance.
3.1. Pourquoi le « je ne sais pas » augmente la fiabilité globale
Dans un système complexe comme l’IA, deux « arrogances » sont dangereuses :
- celle des modèles, qui répondent avec assurance même lorsqu’ils n’ont pas la bonne information ;
- celle des utilisateurs, qui supposent que la machine a forcément raison parce qu’elle est sophistiquée.
Réhabiliter le « je ne sais pas », c’est :
- autoriser les équipes à douter d’une réponse IA, y compris lorsqu’elle est bien formulée ;
- accepter qu’un cas d’usage ne soit pas encore mûr pour l’IA (données insuffisantes, risques trop élevés) ;
- intégrer des seuils d’incertitude dans les systèmes, avec des cas où l’IA doit explicitement renvoyer vers un humain.
Cette posture est particulièrement utile pour :
- les dirigeants, qui gagnent en lucidité sur ce que l’IA peut réellement apporter à court, moyen et long termes ;
- les consultants, qui peuvent proposer des feuilles de route plus réalistes et plus crédibles ;
- les rédacteurs, qui évitent les promesses exagérées et construisent une autorité basée sur la transparence.
3.2. Comment intégrer cette posture dans vos process et vos contenus
Concrètement, réhabiliter le « je ne sais pas » se traduit par des actions simples mais puissantes :
- Dans les projets IA: instaurer des points de revue où l’on a le droit de remettre en question le bien‑fondé du cas d’usage, même tard dans le projet.
- Dans les outils: paramétrer des scénarios où l’IA doit demander plus d’informations, ou explicitement basculer vers un expert humain.
- Dans la culture managériale: valoriser les remontées de doute, les signalements d’erreur et les demandes de clarification.
- Dans vos contenus: indiquer clairement les limites d’un système, ce qu’il ne fait pas, ou les cas où une validation humaine est indispensable.
Sur le plan SEO, cette transparence devient un atout : les utilisateurs et les décideurs cherchent précisément ce type de discours lucide pour les aider à choisir un partenaire ou un fournisseur.
4. Ancrer les choix technologiques sur des valeurs explicites : de l’intention à la gouvernance
L’autre message fort mis en avant dans le résumé de la session est la nécessité de se baser sur ses propres valeurs pour guider les choix en matière d’IA. Cela rejoint une tendance lourde : l’IA n’est pas seulement un sujet de performance, c’est un sujet de positionnement.
4.1. Passer de la vision à des principes opérationnels
Pour que les valeurs ne restent pas au niveau du slogan, il est utile de les traduire en principes concrets applicables aux projets IA. Par exemple :
- Une valeur de respect peut se traduire par : « pas de déploiement d’IA sans information claire des utilisateurs finaux ».
- Une valeur de équité peut donner : « audit régulier des biais sur les algorithmes de scoring et de recommandation ».
- Une valeur de responsabilité peut impliquer : « attribution explicite d’un responsable métier pour chaque système IA en production ».
Ces principes deviennent alors des critères de décision pour arbitrer :
- les cas d’usage acceptables ou non ;
- les partenaires technologiques avec lesquels travailler ;
- la profondeur d’automatisation que l’on juge souhaitable.
4.2. Mettre en place une gouvernance IA alignée avec ces valeurs
Pour que ces valeurs guident réellement les projets IA, une gouvernance dédiée est souvent nécessaire. Sans entrer dans les détails organisationnels propres à chaque structure, cela passe généralement par :
- Des rôles clairs: qui porte la responsabilité éthique d’un projet IA, qui valide les cas d’usage, qui suit les incidents ?
- Des processus: comment sont évalués les risques, comment sont traitées les réclamations liées à l’IA, comment sont décidées les mises à jour importantes ?
- Des indicateurs: quels KPI suivent la qualité, l’équité, la conformité et l’acceptabilité des systèmes d’IA ?
Pour vos contenus, cette dimension est précieuse : montrer que vous avez une gouvernance IA, même simple, rassure davantage qu’une longue liste de promesses technologiques.
5. Transformer ces messages en stratégie SEO : cap sur responsabilité, transparence et conformité
L’intervention de Jacques Pommeraud à Big 2025 est aussi une formidable source d’inspiration pour structurer vos contenus SEO autour d’un positionnement clair : celui d’une IA responsable, transparente et maîtrisée.
5.1. Trois grandes intentions de recherche sur lesquelles se positionner
Pour les dirigeants, responsables innovation, directeurs juridiques ou marketing, les questions autour de l’IA se cristallisent souvent autour de trois grands axes. Ils peuvent servir de piliers à votre stratégie de contenu :
- Comprendre: « qu’est‑ce qu’une IA responsable ? », « comment éviter les biais ? », « comment fiabiliser une IA générative ? »
- Agir: « comment mettre en place une gouvernance IA ? », « comment auditer un modèle ? », « comment intégrer l’IA sans risque de réputation ? »
- Se conformer: « quelles obligations réglementaires pour l’IA ? », « comment se préparer aux nouvelles réglementations ? », « quelles politiques internes adopter ? »
Les axes évoqués dans la conférence – biais, hallucinations, usages malveillants, posture sceptique, valeurs explicites – deviennent autant de sous‑thématiques autour desquelles bâtir des articles, guides, livres blancs et études de cas.
5.2. Exemples de rubriques et types de contenus à développer
Voici comment décliner concrètement ces thèmes dans une architecture éditoriale cohérente :
Rubrique : Éthique et biais de l’IA
- Articles pédagogiques sur les différents types de biais et leurs impacts.
- Études de cas anonymisées montrant comment un biais a été détecté puis corrigé.
- Guides pratiques pour construire des jeux de données plus représentatifs.
Rubrique : Fiabilité et hallucinations
- Articles expliquant ce qu’est une hallucination de modèle et comment la repérer.
- Procédures types de validation humaine pour les contenus générés par IA.
- Bonnes pratiques pour combiner expertise humaine et modèles génératifs.
Rubrique : Sécurité et usages malveillants
- Contenus expliquant les principaux scénarios de détournement de l’IA.
- Fiches pratiques pour sensibiliser les collaborateurs.
- Retours d’expérience sur des exercices de simulation de crise incluant l’IA.
Rubrique : Gouvernance et valeurs
- Présentation de vos principes d’IA responsable, alignés sur vos valeurs.
- Descriptions de vos comités, rôles et processus de validation IA.
- Interviews croisées (direction générale, juridique, data, RH) sur votre vision de la « vérité » dans les systèmes IA.
L’ensemble forme un écosystème de contenus cohérent qui :
- rassure les prospects et partenaires ;
- fait monter en compétence vos équipes internes ;
- vous positionne durablement sur des requêtes à forte valeur ajoutée.
6. Check‑list opérationnelle pour les projets IA en entreprise
Inspirée des axes mis en avant dans la session de Big 2025, voici une check‑list que vous pouvez utiliser pour cadrer vos projets IA et nourrir vos contenus :
- Clarifier le cas d’usage
- Quel problème métier l’IA doit‑elle résoudre ?
- Quel niveau de « vérité » est nécessaire (approximatif, élevé, critique) ?
- Quel est l’impact d’une erreur sur l’utilisateur final ou sur l’entreprise ?
- Évaluer les biais potentiels
- Quelles populations, données ou situations sont sous‑représentées ?
- Quels indicateurs suivront l’équité des résultats dans le temps ?
- Qui est responsable de la revue régulière de ces indicateurs ?
- Encadrer les hallucinations
- Dans quels cas d’usage l’IA doit‑elle toujours être relue par un humain ?
- Comment l’utilisateur final est‑il informé du rôle de l’IA ?
- Quel processus existe pour corriger et apprendre des erreurs ?
- Prévenir les usages malveillants
- Quelles règles internes encadrent l’utilisation des outils IA ?
- Comment sont gérées les données sensibles dans les interactions avec l’IA ?
- Comment forme‑t‑on les équipes aux risques de détournement ?
- Aligner sur les valeurs
- Quelles valeurs clés de l’entreprise doivent guider ce projet IA ?
- Comment ces valeurs sont‑elles traduites dans les spécifications ?
- Comment sera‑t‑il possible de démontrer cet alignement à un tiers (client, régulateur, partenaire) ?
- Organiser la gouvernance
- Qui est le sponsor métier du projet IA ?
- Qui valide les mises en production et les évolutions majeures ?
- Quel dispositif existe pour recueillir les retours des utilisateurs ?
Chaque point de cette check‑list peut devenir :
- un chapitre de politique interne;
- un article de blog détaillé ;
- un module de formation pour vos équipes ;
- ou un argument commercial pour vos offres IA.
7. Pourquoi une posture sceptique devient un avantage compétitif
Dans un paysage où l’IA est parfois annoncée comme une solution miracle, la posture proposée dans l’intervention de Jacques Pommeraud – scepticisme assumé, valorisation du « je ne sais pas », ancrage dans les valeurs – peut sembler prudente. En réalité, c’est un véritable avantage compétitif.
Pour les organisations qui l’adoptent, cela se traduit par :
- Des projets plus robustes: moins d’effets d’annonce, plus de bénéfices concrets et mesurables.
- Une confiance accrue: clients, partenaires, régulateurs et talents perçoivent mieux la maîtrise et la sincérité de la démarche.
- Une meilleure résilience: en cas d’incident ou de controverse, l’entreprise dispose déjà d’un cadre éthique et de gouvernance pour réagir.
- Un positionnement différenciant: sur un marché saturé de discours techniques, la clarté sur la « vérité » et la responsabilité fait la différence.
Pour les rédacteurs, consultants et experts en SEO, reprendre ces axes dans vos contenus – en les enrichissant de vos propres cas, méthodes et preuves – vous permet de :
- parler le langage des dirigeants, centré sur le risque, la confiance et la valeur créée ;
- occuper durablement le terrain de la responsabilité, de la transparence et de la conformité ;
- construire une autorité éditoriale crédible et recherchée sur l’IA.
Conclusion : faire de la « vérité » en IA un fil rouge stratégique, éditorial et managérial
L’intervention de Jacques Pommeraud sur la scène Bang à Big 2025 ne se limite pas à un débat philosophique sur la vérité. Elle offre un cadre d’action très concret pour toutes les organisations qui veulent tirer parti de l’IA sans sacrifier leurs valeurs ni leur crédibilité.
En vous appuyant sur les grands axes mis en lumière – biais, hallucinations, usages malveillants, posture sceptique, valeurs explicites – vous pouvez :
- structurer vos projets IA autour d’une gouvernance claire et de garde‑fous robustes ;
- bâtir une stratégie de contenus SEO différenciante sur l’éthique, la transparence et la conformité ;
- renforcer votre réputation de partenaire fiable dans un paysage numérique en pleine accélération.
Au final, faire de la « vérité » un critère central pour l’IA, ce n’est pas ralentir l’innovation. C’est, au contraire, créer les conditions pour qu’elle soit durable, maîtrisée et véritablement créatrice de valeur pour votre organisation, vos équipes et vos clients.
