# Claims produit : preuves lisibles par l'IA > Repérez les claims non prouvés, ajoutez les preuves lisibles par l'IA et auditez vos pages Shopify avant les recommandations agents. - Canonical HTML: https://verityscore.io/fr/kb/claims-proof/ - Markdown alternate: https://verityscore.io/fr/kb/claims-proof.md - Language: fr - Content type: kb - Published: 2026-02-07 - Updated: 2026-04-19 - Tags: claims, preuves, crédibilité, anti-hallucination - Audit zone: Claims ## Qu'est-ce que le pilier Claims & Proof ? Le troisième pilier de l'audit Verity Score analyse la **crédibilité** de votre store aux yeux des systèmes IA. Il détecte vos claims marketing (promesses de livraison, garanties, labels qualité) et vérifie si des preuves structurées les soutiennent. ## Pourquoi c'est important pour l'IA Les LLM ont un problème fondamental : l'hallucination. Pour y remédier, ils sont entraînés à **préférer les sources qui fournissent des preuves vérifiables**. En pratique, 96 % des citations dans les AI Overviews de Google proviennent de sources avec des signaux E-E-A-T forts ([Wellows, 2026](https://wellows.com/blog/google-ai-overviews-ranking-factors/)). La recherche fondatrice du domaine confirme que l'ajout de citations autoritatives augmente la visibilité IA jusqu'à +115%, et que les quotations directes apportent +28% de visibilité supplémentaire ([Princeton GEO, KDD 2024](https://arxiv.org/abs/2311.09735)). Quand un LLM doit recommander un produit, il cherche : - Des données structurées (schema.org) qui confirment les claims - Des pages de politique accessibles qui détaillent les conditions - Une cohérence entre ce qui est affiché et ce qui est lu dans le code Un store qui affiche "Livraison gratuite en 24h" sans preuve structurée est traité comme **moins fiable** qu'un store avec une politique de livraison détaillée et un schema [`Offer`](https://schema.org/Offer) avec `shippingDetails`. Les mentions de marque correlent à r=0.664 avec la probabilité d'être cité par une IA ([SurferSEO, 2025](https://surferseo.com/blog/ai-citation-report/)). La sécurité de cette vérification est aussi un sujet : Microsoft Security a documenté en février 2026 plus de 50 tentatives de prompt injection visant à empoisonner les recommandations IA, ce qui pousse les moteurs à privilégier les claims appuyés sur des données structurées ([Microsoft Security, 2026](https://www.microsoft.com/en-us/security/blog/2026/02/10/ai-recommendation-poisoning/) ; [OWASP LLM01:2025](https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/)). ## Ce que les IA vérifient concrètement
Boucle de vérification des claims par les agents IA : claim détectée, vérification de preuve structurée, verdict - claim prouvée (confiance) ou claim non prouvée (méfiance, produit ignoré)
Figure 1 - Comment les agents IA vérifient vos claims marketing
Pour chaque type de claim, les agents IA cherchent une preuve structurée correspondante : | Claim | Preuve attendue par l'IA | |-------|----------------| | Livraison gratuite | Page `/policies/shipping-policy` + schema `shippingDetails` | | Retours 30 jours | Page `/policies/refund-policy` accessible en HTML | | Note 4.8/5 | [`AggregateRating`](https://schema.org/AggregateRating) dans le schema JSON-LD | | "Bio" / "Vegan" | Certification ou attribut produit dans le schema | | Promotion -20% | Schema `Offer` avec `price` et `priceSpecification` | L'IA vérifie également la **cohérence** entre ce qui est affiché visuellement et ce qui est lisible dans le code. Un badge "4.8/5" affiché en image mais absent du schema crée un signal d'incohérence. Verity Score audite automatiquement ces aspects et vous indique précisément où se trouvent les écarts entre vos claims et vos preuves. ## Les types de problèmes Claims & Proof ### Urgence critique (rouge) - **Claim sans aucune preuve** : promesse affichée sans page de politique ni schema - **Incohérence numérique** : prix ou note différents entre l'affichage et le schema - **Preuve inaccessible** : page de politique qui retourne 404 ou est bloquée par robots.txt ### Amélioration forte (orange) - **Preuve partielle** : page de politique existe mais sans schema structuré - **Preuve JS-only** : information présente uniquement via JavaScript - **Claim ambigu** : formulation vague ("Livraison rapide") sans données précises ### Positive (vert) - **Claim prouvé** : promesse soutenue par une preuve structurée et cohérente - **Politique complète** : page accessible avec détails et schema - **Cohérence confirmée** : valeurs identiques entre affichage et code ## Comment corriger sur Shopify ### 1. Politiques accessibles en HTML Shopify génère automatiquement les pages `/policies/` mais elles doivent être actives et remplies. Allez dans Settings → Policies et rédigez chaque section. ### 2. Schema pour les politiques Ajoutez les propriétés `shippingDetails` et `hasMerchantReturnPolicy` dans votre schema Product : ```json "offers": { "@type": "Offer", "shippingDetails": { "@type": "OfferShippingDetails", "shippingRate": { "@type": "MonetaryAmount", "value": "0", "currency": "EUR" }, "deliveryTime": { "@type": "ShippingDeliveryTime", "handlingTime": { "@type": "QuantitativeValue", "minValue": 0, "maxValue": 1 }, "transitTime": { "@type": "QuantitativeValue", "minValue": 1, "maxValue": 2 } } }, "hasMerchantReturnPolicy": { "@type": "MerchantReturnPolicy", "returnPolicyCategory": "https://schema.org/MerchantReturnFiniteReturnWindow", "merchantReturnDays": 30 } } ``` ### 3. Cohérence des valeurs Auditez manuellement : pour chaque badge ou promesse affichée, vérifiez que la même valeur exacte existe dans le schema JSON-LD. --- ## Articles connexes - [Signaux E-E-A-T pour l'IA : comment les agents évaluent la confiance](/fr/kb/eeat-signaux-ia) - [Schema.org Product : pourquoi et comment sur Shopify](/fr/kb/schema-org) - [AggregateRating : rendre vos avis lisibles par l'IA](/fr/kb/aggregate-rating) - [Contenu conversationnel : écrire pour les humains ET les IA](/fr/kb/contenu-conversationnel) - [Audit GEO : le guide complet pour optimiser votre store Shopify pour l'IA](/fr/kb/audit-geo) --- **Prêt à vérifier votre store ?** [Lancer un audit GEO gratuit →](https://verityscore.io) ## FAQ ### Qu'est-ce qu'une claim marketing non prouvée aux yeux de l'IA ? C'est une promesse affichée sur votre site (livraison gratuite, satisfait ou remboursé, label bio) sans preuve structurée correspondante dans le schema.org ou dans une page de politique accessible. ### Comment prouver mes claims marketing pour les agents IA ? Chaque claim doit être soutenue par une preuve vérifiable : une page de politique accessible en HTML, un schema.org avec les données correspondantes, ou un attribut produit structuré. Les badges en image seule ne suffisent pas. ### Pourquoi les IA préfèrent-elles les sources avec preuves vérifiables ? Les LLM sont entraînés à éviter l'hallucination. Ils privilégient les sources dont les affirmations sont confirmées par des données structurées, car cela réduit le risque de recommander des informations fausses. ### Que se passé-t-il si mon prix affiche ne correspond pas au schema.org ? Une incohérence entre le prix visible et le prix dans le schema.org crée un signal de méfiance. L'IA peut ignorer votre produit ou baisser son score de confiance, même si le reste de vos données est correct. ## Sources - [Google AI Overviews Ranking Factors: 2026 Guide (Wellows/StackMatix)](https://wellows.com/blog/google-ai-overviews-ranking-factors/) (industry) - [AI Citation Report 2025: Sources AI Overviews Trust Most](https://surferseo.com/blog/ai-citation-report/) (industry) - [GEO: Generative Engine Optimization (Princeton, KDD 2024)](https://arxiv.org/abs/2311.09735) (academic) - [Microsoft Security: AI Recommendation Poisoning (February 2026)](https://www.microsoft.com/en-us/security/blog/2026/02/10/ai-recommendation-poisoning/) (official) - [OWASP Top 10 for Large Language Model Applications (LLM01:2025)](https://owasp.org/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/) (official) - [Schema.org Offer Specification](https://schema.org/Offer) (official) - [Schema.org AggregateRating Specification](https://schema.org/AggregateRating) (official)