[Ed.#7] Observer les IA : un défi de R&D

Observer les IA : un défi de R&D

Depuis quinze ans, mesurer la visibilité organique s’appuyait sur un schéma clair : des pages, un moteur, des positions, des potentiels de recherche, un volume de clics... 

Les moteurs conversationnels (ChatGPT, Gemini, Perplexity…) ont introduit une nouvelle mécanique : une recherche qui délivre du contenu, en citant éventuellement des marques, mais qui, au final, envoie peu de trafic au site.

Un nouvel enjeu de taille : stabiliser un système conçu pour être instable

Les modèles conversationnels sont probabilistes, sensibles au contexte et mis à jour en continu.

 Dans ce cadre, une même requête posée deux fois ne raconte rien :

• les réponses varient selon la version du modèle,
• la mémoire conversationnelle déplace les priorités,
• le modèle peut réinterpréter la question selon ses propres patterns.
  

👉 Concrètement : pour un moteur génératif, il n’existe pas “une” réponse. Il existe un espace de réponses possibles, dans lequel le modèle navigue.

Un chantier d’ingénierie : pourquoi aller au-delà de la requête ponctuelle

Pour mesurer une marque dans ce paysage, plusieurs approches sont possibles.

1) La première consiste à simuler des requêtes, comme on le ferait pour tester une SERP.

C’est simple, intuitif… mais insuffisant : chaque réponse varie, et des résultats isolés ne disent rien de la direction globale du modèle. Cette méthode capture un instantané, une “réponse du moment”.

2) La seconde approche vise à comprendre le comportement général du modèle.

Autrement dit :

• observer ce qu’il cite régulièrement,
• identifier les sources qu’il mobilise en priorité,
• repérer les formulations qui reviennent malgré la variabilité,
• et suivre l’évolution de ces signaux dans le temps.

👉 Ici, la question n’est plus “que répond-il ?”, mais “comment construit-il sa réponse ?”

Cas d’usage.

Brand Score AI, le dernier outil développé en interne par Orixa Media, repose sur la seconde approche, avec :

• 💬 des prompts fixés pour isoler les variations propres aux IAGs,
• 📚 un échantillonnage large pour lisser le bruit probabiliste et surtout, identifier le sentiment vis-à-vis de la marque,
• 🔍 une analyse des sources citées pour comprendre les piliers d’autorité,
• 📈 un suivi temporel pour détecter les changements des modèles conversationnels.

Ce cadre permet d’obtenir une lecture structurelle du comportement des moteurs conversationnels et de mesurer, dans le temps, la visibilité conversationnelle de nos clients.

En savoir plus sur Brand Score AI.

👉 Vous souhaitez comprendre comment les modèles IA perçoivent votre marque ? Nos équipes sont disponibles pour en discuter.