Méthodologie

1. Ce que le score mesure exactement

Votre score est votre part d’un panier fixe de 100 questions figées, choisies une fois par secteur puis verrouillées. Ce n’est pas un échantillon de ce que les acheteurs français demandent réellement.

La sélection de ces 100 questions maximise la dispersion sémantique : elle couvre un espace de formulations aussi large que possible, ce qui est l’opposé mathématique de la représentativité. Un indice défini par un panier fixe reste utile et comparable dans le temps — beaucoup d’indices respectés fonctionnent ainsi — mais il faut le dire.

Nous ne pondérons donc jamais par la fréquence réelle des questions, et aucun chiffre publié ne doit être lu comme « la part des recherches ».

2. Quels modèles interviennent, et à quelle étape

Le modèle qui répond aux questions mesurées est ChatGPT (gpt-5.4-mini). La version exacte renvoyée par le fournisseur est enregistrée à chaque exécution, pour chaque réponse.

En amont : les questions sont rédigées par gpt-5.6-sol, relues par un second passage sur gpt-5.4-mini, vectorisées par text-embedding-3-small pour la déduplication, et leur intention est étiquetée par gpt-4o-mini.

Ces modèles proviennent aujourd’hui du même fournisseur. C’est une limite réelle : le même éditeur écrit les questions et y répond. L’ouverture à d’autres fournisseurs pour la génération et la relecture est prévue avec l’élargissement du panel de mesure.

3. Quand nous mesurons

Un seul relevé par semaine, le samedi à 23 h 00 UTC, depuis la France. Les relevés sont suspendus depuis le 4 septembre 2026 : les mesures déjà publiées restent consultables, chacune avec sa date, et aucun nouveau relevé n’est effectué jusqu’à la reprise.

Une heure fixe, la nuit de la semaine où l’actualité bouge le moins. Les réponses des assistants s’appuient sur le web au moment de la question : mesurer toujours au même moment est ce qui rend deux relevés comparables. Un relevé unique reste un relevé unique — nous ne moyennons pas plusieurs tirages.

4. Les constantes figées

100 questions par secteur, exactement. Le gel écrit ce nombre précis, car toute comparaison entre secteurs en dépend.

Répartition par intention : 70 % transactionnelles, 20 % commerciales, 10 % informationnelles. C’est un choix produit — il oriente la mesure vers les questions proches de l’achat — et non une affirmation sur la façon dont les acheteurs se répartissent réellement.

Seuil de déduplication sémantique : 0,86, calibré sur 44 850 paires réelles de questions françaises. C’est la frontière observée de la paraphrase pour le modèle de vectorisation utilisé, pas une constante universelle : elle sera recalculée si ce modèle change.

5. La marge d’incertitude — mesure suspendue

Un assistant ne répond pas de façon identique d’une semaine à l’autre, même sans changement dans le monde réel. Publier un score sans dire quel écart est significatif serait trompeur.

Cette marge se mesure sur une période d’observation de quatre semaines, sur l’ensemble des secteurs gelés, pendant laquelle aucun changement réel n’est attendu : la distribution des écarts d’un relevé à l’autre constitue cette marge. Cette période d’observation est interrompue depuis la suspension des relevés, et repartira de zéro avec eux.

Tant que cette mesure n’est pas terminée, le seuil utilisé pour signaler un mouvement est de 5 points — un nombre rond, choisi avant toute estimation du bruit, et non dérivé d’une mesure. Nous publierons ici la valeur mesurée et le seuil qui en découle dès qu’ils seront établis. Nous préférons afficher cette limite plutôt qu’un chiffre rassurant que nous ne pouvons pas encore justifier.

6. Notre conflit d’intérêts, et notre réponse

Nous publions un score et nous vendons un produit qui aide à l’améliorer. Le conflit est réel et mérite une réponse précise plutôt qu’une clause de style.

Les 100 questions d’un secteur sont écrites et gelées avant qu’aucun client de ce secteur n’existe. Elles sont strictement identiques pour toutes les entreprises du secteur — cliente ou non. Elles sont rendues immuables au niveau de la base de données : toute tentative de modification échoue techniquement.

Aucun client, payant ou non, ne peut faire ajouter, retirer ou reformuler une question. Et un chiffre déjà publié n’est jamais recalculé rétroactivement : l’historique reste tel qu’il a été mesuré.

7. Être cité n’est pas être recommandé

Nous comptons les mentions, pas les avis. Une entreprise nommée comme celle qu’il faut éviter obtient exactement le même point qu’une entreprise nommée comme celle qu’il faut choisir.

C’est pourquoi nous écrivons systématiquement « cité » et jamais « recommandé ». Un score élevé signifie que l’assistant nomme cette entreprise souvent dans ce secteur — rien de plus, et rien sur la qualité du produit.

8. La question ouverte que nous posons nous-mêmes

Rien ne démontre aujourd’hui qu’être cité par un assistant IA se traduit par des affaires gagnées. Le lien est plausible, il n’est pas établi, et nous n’avons pas de données qui permettraient de l’affirmer.

Nous mesurons une présence dans les réponses. Ce que cette présence vaut commercialement reste à démontrer — y compris par nous.