ChatGPT recommande les leaders établis. Presque exclusivement.
Quand on interroge ChatGPT sur un secteur français, les mêmes noms reviennent invariablement : Lazard chez les banques privées, Michael Page chez les recruteurs, Bredin Prat chez les avocats d'affaires, Sézane chez les marques de mode française. Les acteurs intermédiaires et les spécialistes reconnus de leur niche ne font plus partie de la réponse.
Ce biais n'est pas un accident. ChatGPT a appris à partir d'un corpus massif où les grandes entreprises génèrent naturellement plus de contenu en ligne, plus d'articles de presse, plus de pages Wikipedia. Quand une question est posée, le modèle reproduit la surface médiatique qu'il a assimilée. Les PME françaises n'ont pas produit ce volume de traces. Résultat : vos concurrents cités ne sont pas forcément les meilleurs. Ce sont les plus documentés. Le détail de notre approche est dans notre méthodologie.
Quatre mécanismes qui expliquent le biais de ChatGPT
ChatGPT n'a pas été conçu pour être équitable. Il a été conçu pour répondre avec la plus grande probabilité de justesse. Quatre mécanismes structurels font que cette logique avantage les marques établies et pénalise les acteurs intermédiaires, quelle que soit leur expertise réelle.
Biais de popularité
Plus une marque est massivement documentée sur le web, plus ChatGPT la considère comme une réponse sûre. Un cabinet CGP indépendant qui n'apparaît que sur son propre site a statistiquement zéro chance contre une banque privée citée dans mille articles.
Recherche web sur les questions d'achat
Sur les questions précises (quel logiciel, quel prestataire, quelle alternative), ChatGPT lance une recherche web et cite ses sources. Il reprend d'abord les pages des acteurs eux-mêmes qui répondent directement à la question. Une marque sans page qui répond n'a rien à lui donner.
Reconnaissance identitaire floue
ChatGPT doit savoir précisément qui vous êtes avant de pouvoir vous recommander. Sans identification claire et cohérente à travers le web, le modèle vous confond avec d'autres, vous oublie, ou vous remplace par un concurrent qu'il connaît mieux.
Préférence pour les preuves multiples
Une seule mention, aussi qualitative soit-elle, ne suffit pas. ChatGPT cherche des marques validées par plusieurs sources indépendantes convergentes. Quelles sources, dans quel ordre, avec quelle pondération, c'est ce que notre méthodologie détaille côté mission.
Ce que 364 marques françaises nous ont appris sur ChatGPT
Notre base de 364 diagnostics français est à ce jour la plus grande collection empirique de mesures de visibilité IA en France. Les résultats par secteur confirment le biais structurel de ChatGPT en faveur des grands noms, et la difficulté pour les PME françaises d'y exister.
Dans le cosmétique, les marques indépendantes n'existent pas face à L'Oréal et LVMH. Les cabinets de recrutement boutique sont absents au profit de Michael Page, Hays et Robert Half. En droit des affaires, les cabinets intermédiaires français disparaissent derrière Bredin Prat, Gide et Fidal. Ce schéma se répète quel que soit le secteur. Comparé aux autres plateformes, ChatGPT est celle qui accorde le moins de place aux acteurs intermédiaires. Pour les PME françaises, Perplexity est souvent un terrain plus accessible pour commencer.
Trois questions qui reviennent sur ChatGPT
Trois questions que les dirigeants nous posent en call de découverte dès qu'on parle de ChatGPT. Les réponses sont directes. Pour cerner votre situation précise, trente minutes d'échange suffisent.
À lire aussi : apparaître dans Copilot · mesurer si ChatGPT cite votre marque
Ce que nous avons mesuré
Chez un client éditeur de logiciel B2B, une seule page a été citée à la fois par ChatGPT, Perplexity et Copilot : sa page de présentation d'ensemble, qui dit clairement qui il est et ce qu'il fait.