Comment vérifier votre article de blog

ParJohn Dawson Mis à jour le
Reading Time: 6 minutes

Une méthode simple pour ne pas vous tromper

Chaque fois que vous publiez un article (et plus encore si vous critiquez ou évaluez le travail d’une personne, d’une entreprise ou d’un produit), vous devez vérifier vos affirmations. Se tromper sur les faits n’est pas seulement embarrassant : cela peut nuire à votre réputation, miner la confiance et même vous exposer à des risques juridiques.

La vérification ne concerne plus seulement les erreurs humaines ou les sources obsolètes. Avec les outils d’IA capables de générer du texte, des images et même des statistiques, un niveau de risque supplémentaire apparaît. C’est pourquoi la méthode qui suit inclut aussi la vérification des contenus produits par l’IA, afin de s’assurer que chaque article critique publié sur mon blog repose sur des sources vérifiées et comporte les avertissements nécessaires.

Photo of a magnifying glass being held in front of the screen of a laptop computer displaying a website blog. The laptop stands on a glass coffee table in a modern lounge.

Pourquoi une méthode ?

Utiliser d’abord les sources officielles

Distinguer opinions et faits

Recouper plusieurs avis tiers

Sauvegarder des captures d’écran et les dater

Ajouter des avertissements

Dernière relecture avec un regard neuf

Dernier point (et pas l’un des moindres) : Vérifier les contenus générés par l’IA

Pourquoi une méthode ?

Les lecteurs se tournent vers les avis et les critiques pour les aider à prendre des décisions. Mais si une affirmation concernant les prix, les remboursements ou les conditions d’accès est fausse, votre crédibilité peut vite en pâtir. Au-delà des formations, cela s’applique à tout avis portant sur le travail d’une personne, le service d’une entreprise ou une production créative. Un système structuré permet de garder l’analyse honnête, de limiter les erreurs et de rendre vos écrits plus fiables.

Imaginez recommander une formation qui promet une politique de remboursement, et qu’un lecteur découvre ensuite que les remboursements ne sont plus disponibles. Non seulement il perd de l’argent, mais il perd aussi confiance en vous. La crédibilité, une fois entamée, est difficile à reconstruire.

Utiliser d’abord les sources officielles

Avant de publier une affirmation, vérifiez toujours la source officielle : le site du produit, les communiqués de presse de l’entreprise ou les canaux du créateur. Les informations clés comme les prix, les conditions d’accès ou les politiques de remboursement doivent provenir directement du fournisseur, et non de blogs ou de forums de seconde main.

Par exemple, si une marque annonce un « accès à vie », vérifiez-le directement sur sa page officielle. Parfois, « à vie » signifie la durée de vie du cours, et non celle de l’acheteur. Conservez une copie ou faites une capture d’écran pour vos archives.

Distinguer opinions et faits

La transparence est essentielle. Dans mes brouillons, je sépare trois catégories :

  • Faits confirmés (tarifs, fonctionnalités du produit, conditions de remboursement)
  • Sentiment du public (issus de Reddit, TrustPilot, Quora, autres avis ou commentaires sur diverses plateformes)
  • Analyse éditoriale (analyse approfondie)

Ainsi, les lecteurs savent ce qui relève de données objectives et ce qui relève d’interprétation subjective.

Mélanger faits et opinions peut induire en erreur. « Les remboursements sont lents » est la plainte d’un étudiant, tandis que « les remboursements prennent 30 jours » est une condition officielle. Les distinguer évite toute confusion.

Astuce : dans Google Docs ou Notion, codez les phrases par couleur : vert (faits), bleu (opinions), orange (analyse). L’édition en devient plus claire.

Recouper plusieurs avis tiers

Aucun avis isolé n’est digne de confiance à lui seul. Comparez plusieurs sources : fils de discussion sur Reddit, notes sur Trustpilot, blogs indépendants, critiques sur YouTube ou encore groupes Facebook spécialisés. Cherchez des tendances plutôt que des exceptions. Si plusieurs personnes soulignent le même point fort ou le même défaut, l’information est plus fiable.

Si trois avis mentionnent un bon support communautaire mais qu’un seul se plaint d’une lenteur de réponse, le poids de la preuve suggère un support globalement solide. L’avis isolé reste utile, mais il ne doit pas dominer votre conclusion.

Lors du recoupement, prenez des notes rapides dans un tableur. Un simple format en colonnes (source, date, sentiment) permet de voir les tendances d’un coup d’œil.

Sauvegarder des captures d’écran et les dater

Les faits évoluent. Les prix montent, les politiques de remboursement se restreignent, des bonus apparaissent puis disparaissent. Une formation peut proposer un bonus en janvier et le retirer en juillet. Sans preuve datée, impossible de montrer ce qui était réellement offert au moment de votre publication.

Pour me protéger, ainsi que mes lecteurs, je conserve un dossier de captures d’écran avec les dates visibles, ainsi qu’un tableur répertoriant les URL..

Ajouter des avertissements

Chaque avis inclut un avertissement :

« Cet avis repose sur les informations disponibles publiquement en [mois/année]. Bien que je m’efforce d’être précis, merci de confirmer auprès du fournisseur les détails tels que les prix, les conditions de remboursement et les droits d’accès avant d’acheter. »

Cet avertissement fixe les attentes et évite les malentendus. Il vous protège aussi des critiques si les fournisseurs modifient discrètement leurs conditions après la publication. C’est pourquoi ajouter « Dernière mise à jour : mars 2025 » en haut d’un article rassure les lecteurs : ils savent qu’ils ne consultent pas des informations obsolètes.

Gardez un avertissement court pour les articles de blog et un plus long pour les avis de produits ou les contenus riches en affiliation.

A man sitting in front of a laptop at home, checking facts on his phone and with documents in his hands.

Dernière relecture avec un regard neuf

Avant de publier, je passe chaque avis par une vérification des faits avec l’aide de l’IA. Considérez cela comme une relecture de rédacteur en chef : revérifier les affirmations, traquer les signaux d’alerte et s’assurer que tout est cohérent.

Cependant, les outils d’IA peuvent halluciner ou mal interpréter. La dernière relecture consiste à appliquer un esprit critique : vous demander, « Cette affirmation est-elle vraiment étayée ? »

Laissez reposer votre brouillon une journée avant d’y revenir. Un regard neuf (le vôtre ou celui d’un pair de confiance), révélera des problèmes que vous n’aviez pas vus lors de la première lecture.

Dernier point : Vérifier les contenus générés par l’IA

Avec des outils d’IA capables de produire textes et images à grande échelle, vérifier leurs résultats est tout aussi important que vérifier des sources humaines.

Quand l’IA invente ses sources

Il y a un peu plus d’un an, j’ai publié une première version de cet article sur le revenu passif. Pour la recherche, j’ai demandé à ChatGPT de trouver des statistiques sur les revenus issus d’activités annexes. Il m’a fourni des chiffres attribués à Luisa Zhou, une influenceuse reconnue dans ce domaine. Je les ai jugés probants et les ai mis en avant.

Au début, je ne me suis pas trop soucié des sources : il y a tellement d’autres choses auxquelles penser quand on lance un blog. Mais à mesure que mon expérience grandissait, j’ai voulu les ajouter et j’ai demandé à l’IA de me donner toutes les références. Elle m’en a fourni cinq, dont celle-ci : « Louisa Zhou, 2024 Side Hustle Statistics: Who’s Earning What and Why ».

En les vérifiant pour ajouter les liens, je me suis aperçu qu’une seule de ces références était réelle. Et encore, elle datait de 2016… Les autres étaient de pures inventions. Luisa Zhou n’avait jamais écrit un tel article, et aucune de ces statistiques ne venait d’elle.

Pour cette raison, les lecteurs sont aujourd’hui de plus en plus sceptiques face aux contenus générés par l’IA, et si vous répétez une erreur produite par celle-ci, c’est vous qui en porterez la responsabilité. Protéger votre crédibilité exige donc une vigilance accrue.

Stratégies pratiques à appliquer :

  • Lecture latérale : ouvrez plusieurs onglets et comparez les affirmations de l’IA avec des sites fiables et autorisés.
  • Vérification des citations : si l’IA fournit une source, cliquez dessus et assurez-vous qu’elle existe réellement.
  • Recherche d’images inversée : contrôlez si les visuels générés ou suggérés par l’IA sont authentiques, réutilisés ou manipulés.
  • Recouper les statistiques : les chiffres peuvent être inventés ou obsolètes. Comparez les résultats de l’IA avec des bases fiables comme Pew Research, Statista ou des rapports officiels.
  • Contrôler la date de publication : l’IA fait souvent remonter des données anciennes. Confirmez toujours la date de publication afin de ne pas citer des informations vieilles de dix ans.

En combinant ces méthodes, vous vous assurez que vos avis restent fiables, même lorsque l’IA s’invite dans le processus.

🎧

Vous préférez écouter ? Ce sujet est aussi abordé dans l’un de mes épisodes de podcast :

Sources:

Portrait de John Dawson sur fond bleu dégradé.

Heureux de vous avoir ici ! N’hésitez pas à partager vos impressions en commentaire.

Bonjour, je suis John Dawson, infographiste (encore pour quelque temps) et auteur de DawsonDecoded. J’y partage mon expérience et mes analyses sur l’IA (en particulier la créativité assistée par l’IA), le blogging, les réseaux sociaux… et tout ce qui me passe par la tête.

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