Le colonialisme des données dans les moteurs d’IA : justice linguistique et géographique du GEO

Aujourd’hui, nous permettons à l’IA de s’installer de plus en plus dans notre quotidien : la recherche traditionnelle d’une recette anodine pour le temps des fêtes se transforme en prompt dans Chat GPT ou en lecture du AI Overviews généré par Gemini.

Cela se traduit pour les professionnels du marketing numérique comme un accès à l’information prenant une toute nouvelle forme. Ils se voient dicter leurs suggestions par ces moteurs génératifs de recherche. Plutôt qu’une logique de catalogue où nous parcourons une panoplie de liens (recherche traditionnelle telle que dans Google), nous nous retrouvons avec une synthèse unique. Toutefois, c’est une innovation qui n’est pas neutre. Celle-ci agit comme un ‘’miroir déformant’’ façonné à la fois par la surreprésentation des données occidentales et par la capacité financière de certains acteurs à influencer leur présence numérique.

Avec l’arrivée du GEO (Generative Engine Optimization), un creux se crée et une asymétrie linguistique et géographique, parfois qualifiée de colonialisme des données, s’installe pour écarter les langues minoritaires et certains de nos voisins se trouvant dans l’hémisphère sud du globe.

SEO au GEO :  comment les moteurs IA sélectionnent-ils ses sources ? :

Pour mieux comprendre ce déséquilibre, portons un regard sur le fonctionnement des moteurs génératifs et leur distinction avec un moteur de recherche classique :

Dans un moteur tel que Chat GPT ou Claude, on y trouve ce système d’intelligence artificielle entrainé par toute la documentation et tous les textes pouvant se trouver sur le web, le LLM (Large Language Model).

Alors que le SEO (Search Engine Optimization) tente de placer une marque ou un média au premier plan des résultats Google, le GEO cherche plutôt à optimiser la citation du contenu d’une marque ou d’un média dans les synthèses générées par l’IA et faciliter la compréhension pour ces LLMs. Pour générer cette réponse synthétique, l’algorithme tire de ces apprentissages, consulte le web en temps réel et y extrait des sources qu’il juge fiables et structurées.

Selon une étude d’Aggarwal et al. (2024), le GEO permet un gain de 40% en visibilité dans les moteurs de recherche génératifs. Il en découle une préférence de placement des contenus mieux formatés et mieux documentés historiquement et de ce, une dynamique de renforcement et de biais d’une langue sur le web, entre autres l’anglais.

L’hégémonie linguistique par les LLM au cerveau anglophone : Invisibilisation des langues minoritaires

Malgré les apparences trompeuses des LLMs comme technologie universelle aux réponses instantanées, ceux-ci sont entrainés sur de grand corpus de contenus rédigés en anglais et quelques autres langues occidentales.

Selon une étude par Joshi et al. (2020) sur la diversité linguistique en traitement automatique des langues, près de 90% (quelle donnée!) des plus de 7000 langues parlées ou signées dans le monde manquent malheureusement de documentation et de données électroniques les invisibilisant pour les systèmes d’IA actuels. Les chercheurs Wu et Dredze (2020) et l’évaluation multilingue MEGA menée par Ahuja et al. (2023) démontrent qu’il en est de même parmi les modèles soi-disant multilingues : la qualité et la précision des réponses chutent drastiquement lorsqu’une réponse se base sur une langue s’éloignant des langues prédominantes sur le web, particulièrement celles qui n’utilisent pas l’alphabet latin. Ce manque de données est compensé par des approximations de l’IA générative et par des traductions bancales de sources anglophones, n’étant pas représentatives et justement repris par le LLM.

De plus, la Coalition pour la diversité linguistique dans l’intelligence artificielle de l’UNESCO (2023) présente ce mécanisme comme un facteur d’homogénéisation culturelle. En reproduisant ce que les chercheuses Emily Bender et Timnit Gebru (2021) identifient comme le biais des données d’entraînement, un concept d’amplification des stéréotypes, des discours et des visions du monde dominantes par les IA, l’algorithme discriminera les sources indépendantes des suggestions et des top-of-mind et privilégiera en grande partie les géants numériques occidentaux au détriment de la visibilité des économies minoritaires.

Ce biais linguistique apporte un lot de défis pour nos professionnels du numérique. Dans un environnement de biais et de prises de position où certains marchés sont privilégiés, les acteurs locaux doivent doubler d’efforts et rester vigilants pour rester pertinent.

Fracture géographique et colonialisme des données

Outre la barrière linguistique, les sociologues Couldry et Mejias (2019) reconnaissent un autre dilemme : le colonialisme des données, une dynamique par laquelle les grandes entités occidentales prédominantes imposent un cadre de référence informationnel et culturel. Pour ce qui est du GEO, les marchés émergents d’Afrique, d’Amérique latine et d’Asie du Sud ne l’ont pas facile. D’un côté, leurs médias locaux sont absents des réponses génératives des IA et, d’un autre, ces dernières se basent sur du contenu étranger plutôt que des sources locales. C’en est presque ironique, et pourtant la taille de la population n’est pas un facteur déterminant. Jetons un œil au cas de l’Islande et un comparatif au pays du Sud

L’étude de cas de l’Islande et des pays du Sud

En Islande, on y trouve une langue germanique nordique, l’islandais. Avec seulement 380 000 locuteurs, elle était menacée par les médias anglophones prenant de plus en plus de place dans l’esprit collectif de sa population, menant à un possible effacement de la culture locale dans le monde numérique et les grands modèles de langage. Face à ce risque, le gouvernement islandais et l’organisme Miðeind se sont entendus avec OpenAI (2023) sur un accord stratégique lors du développement de GPT-4 afin d’entraîner le modèle sur les subtilités de la langue et de la culture en présence d’une équipe de linguistes.

En contraste avec les pays du Sud, où l’on trouve pourtant des millions de personnes parlant des langues telles que le yoruba, l’haoussa ou le darija, les utilisateurs peinent à avoir des modèles adaptés à de simples requêtes, preuve que ces langues demeurent marginalisées. Selon le rapport Stanford HAI (2026), les infrastructures, la puissance de calcul et les investissements en IA restent concentrés dans les pôles économiques dominants. Sans leviers budgétaires d’État pour négocier auprès des géants de la Silicon Valley, ces minorités sont de nouveau renvoyées au second plan au profit d’entreprises multinationales. Pour assurer la visibilité de ces marchés en marketing numérique, il est essentiel d’investir dans la propulsion de ces propres données sur le web en s’imposant comme expert de son domaine.

Vers un GEO plus équitable 

Alors que faire? Comme le dicton le dit si bien, rien n’est gravé dans le marbre. (‘’nothing is set in stone’’)

Sur le plan technologique, de nouvelles recherches en interaction humain-machine menées Lee et al. (2025) explorent la capacité des grands modèles de langage à agir comme un « avocat du diable » algorithmique pour amplifier la voix des minorités, notamment ethniques et culturelles. Ces architectures visent à détecter, reformuler et intégrer activement les perspectives sous-représentées pour produire des synthèses plus nuancées et inclusives plutôt que de se limiter au consensus majoritaire issu de leurs données d’entraînement. Appliqué aux moteurs de recherche génératifs, ce principe permettrait de rééquilibrer la visibilité accordée aux sources locales face aux géants médiatiques occidentaux.

Optimiser sa présence en GEO ne consiste plus seulement à suivre des recettes techniques, mais à documenter rigoureusement ses propres marchés, ses langues et ses réalités culturelles. En produisant des contenus locaux structurés, sourcés et riches en données originales, les marques et les créateurs deviennent des points d’ancrage indispensables pour les algorithmes.

C’est à cette condition que les moteurs génératifs passeront d’un miroir déformant à un véritable outil équitable.

Bibliographie (en ordre d’apparition)

1. Aggarwal et al. (2024) : Aggarwal, P., Murahari, V., Rajpurohit, T., Kalyan, A., Narasimhan, K. et Deshpande, A. (2024). GEO: Generative Engine Optimization. Proceedings of the 30th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. https://arxiv.org/abs/2311.09735
2. Joshi et al. (2020) : Joshi, P., Santy, S., Budhiraja, A., Bali, K. et Choudhury, M. (2020). The State and Fate of Linguistic Diversity and Inclusion in the NLP World. Proceedings of the 58th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL). https://aclanthology.org/2020.acl-main.560/
3. Wu et Dredze (2020) : Wu, S. et Dredze, M. (2020). Are All Languages Created Equal in Multilingual BERT? Proceedings of the 5th Workshop on Representation Learning for NLP (RepL4NLP). https://aclanthology.org/2020.repl4nlp-1.16/
4. Ahuja et al. (2023) : Ahuja, K., Diddee, H., Hada, R., Ochieng, M., Ramesh, K., Jain, P., Nambi, A., Ganu, T., Segal, S., Axmed, M., Bali, K. et Sitaram, S. (2023). MEGA: Multilingual Evaluation of Generative AI. Proceedings of the 2023 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP). https://arxiv.org/abs/2303.12528
5. UNESCO (2023) : UNESCO. (2023). Coalition pour la diversité linguistique dans l’intelligence artificielle. Organisation des Nations Unies pour l’éducation, la science et la culture. https://www.unesco.org/ethics-ai/en/coalition-linguistic-diversity-artificial-intelligence
6. Bender et Gebru (2021) : Bender, E. M., Gebru, T., McMillan-Major, A. et Shmitchell, S. (2021). On the Dangers of Stochastic Parrots: Can Language Models Be Too Big? Proceedings of the 2021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT). https://dl.acm.org/doi/10.1145/3442188.3445922
7. Couldry et Mejias (2019) : Couldry, N. et Mejias, U. A. (2019). Data Colonialism: Rethinking Big Data’s Relation to the Contemporary Subject. Television & New Media, 20(4), 336-349. https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/1527476418796632
8. OpenAI (2023) : OpenAI. (2023). Government of Iceland: How Iceland is using GPT-4 to preserve its language. OpenAI Customer Stories. https://openai.com/index/government-of-iceland/
9. Stanford HAI (2026) : Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence. (2026). The 2026 AI Index Report: Chapter 3 (Responsible AI). Stanford University. https://hai.stanford.edu/ai-index/2026-ai-index-report/responsible-ai
10. [10] Lee et al. (2025) : Lee, J., et al. (2025). Amplifying Minority Voices: AI-Mediated Devil’s Advocate System for Inclusive Group Decision-Making.https://arxiv.org/abs/2502.06251

Foire aux questions (FAQ) : comprendre le GEO et les biais des moteurs d’IA