Le site d'un cabinet de données accumule les articles techniques, les notebooks publiés, les pages d'événements passés et les ressources téléchargeables. Une modification appliquée en bloc aux balises ou aux adresses peut faire disparaître des pages qui amenaient les rares acheteurs. L'assistant référencement avance prudemment : un échantillon, une mesure sur plusieurs semaines, puis la généralisation, avec toujours de quoi revenir en arrière.

Ce qu'il fait chaque jour chez vous

Choisir un échantillon représentatif d'articlesIl retient des articles de chaque famille (tutoriels, cas d'usage, notes sur le système d'IA à haut risque) pour tester une correction sans risquer tout le site d'un coup.
Sauvegarder l'état avant modificationIl conserve les titres, descriptions et adresses d'origine de chaque page touchée, pour pouvoir restaurer en quelques minutes si la mesure déçoit.
Regrouper les articles qui se concurrencentIl repère les articles qui traitent du même sujet, comme trois textes sur la dérive du modèle, et propose lequel garder et vers lequel rediriger.
Nettoyer les pages d'événements passésIl signale les pages de webinaires terminés sans replay ni contenu utile, et propose de les rediriger vers la ressource la plus proche.
Vérifier les notebooks et ressources publiésIl contrôle que les notebooks exposés sur le site ne contiennent ni donnée client ni extrait d'un jeu de données d'entraînement, avant d'améliorer leur indexation.
Mesurer avant de généraliserIl compare sur plusieurs semaines l'échantillon modifié à des pages témoins, et ne propose l'extension qu'avec ces chiffres sous les yeux.

Sur le terrain

Trois articles sur le même sujet

Le site compte trois articles sur la surveillance des modèles, écrits à deux ans d'intervalle, qui se disputent la même requête. L'assistant propose de fusionner le contenu dans le plus récent, de rediriger les deux autres, et de tester d'abord sur cette famille. Il garde les anciennes versions, mesure pendant six semaines, puis présente le résultat avant de traiter les autres doublons.

Un notebook qui montrait trop

En préparant l'indexation des notebooks publiés, l'assistant ouvre un exemple de classification et y trouve un extrait de données qui ressemble à un fichier client réel, même sans nom. Il retire le notebook de la liste à traiter, prévient le responsable technique et le délégué à la protection des données, et attend leur confirmation avant de reprendre le chantier sur les autres notebooks.

Les mots qu'il emploie chaque jour

Dérive du modèle: La perte de performance quand la réalité s'écarte des données d'entraînement : elle se surveille, sinon elle se découvre par une plainte.
Jeu de données d'entraînement: Les données qui servent à fabriquer le modèle : leur origine et leurs droits conditionnent tout ce qu'on pourra en faire.
Système d'IA à haut risque: La catégorie réglementaire qui impose documentation, supervision humaine et journalisation avant toute mise sur le marché.

Son métier de départ : Assistant référencement naturel. Toute l'activité : Données et intelligence artificielle.