Pendant longtemps, la réputation en ligne d’une entreprise se jouait sur Google : avis clients, articles de presse, positionnement SEO. Mais depuis l’essor des intelligences artificielles génératives comme ChatGPT, Gemini ou Perplexity, les règles ont changé.

Désormais, des millions d’utilisateurs posent directement leurs questions à une IA au lieu de chercher sur un moteur de recherche classique. Et les réponses que ces IA fournissent au sujet d’une marque influencent directement la perception qu’en ont les consommateurs.

Cette nouvelle réalité porte un nom : l’IA-réputation. Dans cet article, nous vous expliquons ce concept, les sources qui alimentent les réponses des IA, comment analyser la perception de votre marque et les outils qui émergent pour vous aider à la maîtriser.

L’IA, un moteur de réponse plus qu’un moteur de recherche

Google reste le moteur de recherche dominant. Mais la manière dont les internautes cherchent l’information a profondément évolué. Plutôt que de saisir un mot clé et de parcourir dix résultats, de plus en plus de personnes s’adressent directement à une IA conversationnelle pour obtenir une réponse unique et synthétisée.

C’est un changement fondamental. Là où Google vous montrait une liste de liens, l’IA vous donne sa réponse. Et cette réponse peut recommander, critiquer ou ignorer complètement votre marque.

Pour les entreprises, cela signifie qu’un nouveau front s’ouvre en matière de e-réputation. Un front sur lequel il est encore possible de prendre de l’avance, à condition de comprendre comment fonctionnent ces modèles.

Qu’est-ce que l’IA-réputation ?

L’IA-réputation désigne la manière dont les intelligences artificielles perçoivent, décrivent et recommandent une marque lorsqu’un utilisateur les interroge.

Concrètement, si un utilisateur demande à ChatGPT « Quelle est la meilleure agence web en France ? » ou « Que penses-tu de la marque X ? », l’IA va formuler une réponse basée sur l’ensemble des données textuelles qu’elle a absorbées lors de son entraînement.

Contrairement à une fiche Google Business ou à un avis Trustpilot, il est impossible de répondre directement à ce que dit une IA. Et c’est justement ce qui rend ce sujet aussi stratégique : si l’IA formule un avis négatif ou incomplet sur votre entreprise, celui-ci sera lu par des milliers de personnes sans que vous ne puissiez le contester en temps réel.

Quelles sources influencent les réponses des IA ?

Les modèles d’IA générative ne « pensent » pas par eux-mêmes. Ils synthétisent des informations issues de vastes corpus de données textuelles. Comprendre quelles sources alimentent leurs réponses est essentiel pour agir sur son IA-réputation.

Parmi les principales sources, on retrouve :

• Wikipédia : souvent la première source exploitée par les LLM pour des informations factuelles sur une entreprise, son histoire, ses dirigeants et ses controverses.
• Reddit et les forums : les discussions communautaires pèsent de plus en plus dans les réponses des IA. Un fil Reddit négatif bien référencé peut influencer durablement la perception d’une marque.
• Les médias en ligne : articles de presse, blogs spécialisés et publications sectorielles constituent une part majeure des données d’entraînement.
• Les plateformes d’avis : Trustpilot, Google Reviews, Glassdoor… les avis clients et employés sont intégrés dans les corpus de données et influencent les recommandations formulées par les IA.
• Le contenu du site web de la marque : les pages institutionnelles, le blog et les communiqués de presse peuvent aussi alimenter les modèles, à condition d’être bien structurés et régulièrement mis à jour.

Le point commun entre toutes ces sources ? Elles ne sont pas contrôlées par l’entreprise. C’est pourquoi il devient crucial de surveiller activement ce que les IA disent de vous.

Comment analyser la perception de sa marque par les IA ?

L’analyse de l’IA-réputation est encore un domaine jeune, mais les méthodes se structurent rapidement. En pratique, il s’agit d’interroger systématiquement les principales IA (ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Mistral) avec des requêtes types concernant votre marque, votre secteur et vos concurrents.

Plusieurs axes d’analyse peuvent être explorés :

• La visibilité : votre marque est-elle mentionnée lorsque l’IA répond à des requêtes liées à votre secteur ?
• Le sentiment : le ton des réponses est-il positif, neutre ou négatif ?
• L’exactitude : les informations fournies par l’IA sont-elles correctes et à jour ?
• Le positionnement concurrentiel : votre marque est-elle recommandée face à ses concurrents directs, ou est-elle ignorée ?

Ce type d’audit peut être réalisé manuellement, mais il devient vite fastidieux sans outils adaptés, surtout pour les entreprises qui opèrent sur plusieurs marchés ou qui possèdent de nombreux produits.

Exemples concrets : les grandes entreprises françaises face à l’IA-réputation

Les entreprises du CAC 40 ne sont pas épargnées par ce phénomène. En interrogeant les principales IA sur des requêtes grand public, on observe des résultats parfois surprenants.

Demandez à ChatGPT « Quelles sont les marques françaises les plus innovantes ? » et vous verrez que certaines entreprises pourtant leaders dans leur secteur sont tout simplement absentes des réponses. À l’inverse, d’autres marques, parfois plus modestes, bénéficient d’une surreprésentation grâce à une forte présence médiatique en ligne ou une page Wikipédia particulièrement détaillée.

Ce constat met en lumière un point essentiel : la taille d’une entreprise ne garantit pas sa bonne représentation par les IA. C’est la qualité, la diversité et la fraîcheur des sources disponibles en ligne qui déterminent le discours de l’intelligence artificielle.

Des outils d’audit et des baromètres IA émergent

Face à cet enjeu, un nouvel écosystème d’outils se développe pour permettre aux entreprises de mesurer et piloter leur IA-réputation. On voit apparaître des baromètres capables de suivre dans le temps ce que chaque modèle d’IA dit d’une marque, ainsi que des plateformes d’audit qui automatisent les requêtes et analysent le sentiment, la visibilité et la précision des réponses.

Parmi les acteurs qui se positionnent sur ce créneau, Trickstr propose une solution dédiée à l’analyse de la réputation des marques dans les réponses des IA. La plateforme permet de visualiser comment les grands modèles de langage perçoivent une entreprise, de comparer cette perception à celle de ses concurrents et d’identifier les leviers d’action pour l’améliorer.

Ce type d’outil répond à un besoin croissant : celui de ne plus subir les réponses de l’IA, mais d’agir en amont pour influencer positivement la manière dont sa marque est représentée.

Le rôle des experts en IA-réputation

Les outils ne suffisent pas toujours. Comme pour le SEO à ses débuts, l’IA-réputation est un domaine où l’expertise humaine reste indispensable pour interpréter les résultats, construire une stratégie cohérente et mettre en place les actions correctives.

Des agences spécialisées comme Vectors et TrickstR commencent à proposer des services d’accompagnement complets. Comme expliqué dans cet article TrickstR, s’impose expert français en IA réputation. Concrètement, elle aide les entreprises à comprendre comment les IA les perçoivent et à mettre en place des stratégies pour améliorer cette perception.

Leur approche combine un audit approfondi des réponses générées par les différents modèles, une analyse des sources qui les alimentent et un plan d’action concret pour renforcer la présence et la crédibilité de la marque dans l’écosystème IA.

Ce qu’il faut retenir

L’IA-réputation n’est plus un sujet de prospective : c’est un enjeu concret auquel les entreprises doivent faire face dès maintenant. Les intelligences artificielles deviennent des prescripteurs d’opinion, capables de recommander ou d’écarter une marque en quelques secondes.

Pour les professionnels du marketing et de la communication, cela implique d’intégrer ce nouveau paramètre dans leur stratégie globale, au même titre que le SEO, les réseaux sociaux ou la publicité.

Les entreprises qui sauront surveiller, analyser et influencer leur IA-réputation en amont prendront un avantage décisif. Celles qui l’ignoreront risquent de voir leur image façonnée par des sources qu’elles ne contrôlent pas.