Audit de visibilité IA : ce qu'il doit vraiment contenir

« Un audit de visibilité IA, c'est quelqu'un qui tape le nom de l'entreprise dans ChatGPT, fait trois captures d'écran et facture un PDF. » Vous le pensez peut-être, et vous n'avez pas tout à fait tort : certains audits ne sont rien d'autre. Mais la réponse à cette objection n'est pas un PDF mieux mis en page. C'est un protocole, c'est-à-dire une liste figée de questions, de langues, d'assistants et de répétitions, que n'importe qui peut relancer pour obtenir un résultat comparable.

Voici ce protocole. Vous pouvez l'exécuter vous-même avec un tableur et un après-midi par marché, ou l'insérer tel quel dans le cahier des charges d'un prestataire. Chaque point qu'il laisse de côté est un chiffre que vous ne pourrez pas vérifier.

Commencer par la fin : ce que le prestataire doit vous remettre

Le livrable d'un audit de visibilité IA n'est pas un score. C'est le texte intégral de chaque réponse, avec la date, l'assistant, le modèle, la langue, la question posée et les sources affichées, dans un fichier qui s'ouvre dans un tableur. La synthèse et le score viennent par-dessus.

Écrivez-le dans le cahier des charges avant même de parler de méthode. Sans ce fichier brut, personne ne peut contrôler la synthèse, et l'audit de l'an prochain ne sera pas comparable à celui-ci. Un prestataire qui refuse de le fournir vous dit déjà quelque chose sur ce qu'il a mesuré.

La francophonie n'est pas un seul marché

Un acheteur à Lyon, un autre à Liège, un troisième à Lausanne et un quatrième à Montréal posent leur question dans la même langue. Ils n'attendent pas les mêmes fournisseurs. Les distributeurs, les normes citées, les annuaires professionnels et la presse spécialisée changent d'un pays à l'autre, et un assistant qui cherche sur le web le sait souvent mieux que votre propre fichier clients.

Un audit pour une entreprise qui vend dans plusieurs pays francophones doit donc séparer la langue du lieu. Même question en français, posée depuis la France, puis depuis la Belgique ou la Suisse selon vos marchés. Et n'oubliez pas que ces deux pays ne sont pas entièrement francophones : en Belgique, une partie de vos acheteurs interroge en néerlandais, en Suisse une autre partie en allemand ou en italien. Un audit qui s'arrête au français n'y couvre qu'une fraction du marché. Les mêmes principes valent bien sûr pour vos marchés non francophones : un acheteur à Stuttgart interroge en allemand, et le nom de catégorie qu'il tape n'est souvent pas la traduction littérale du vôtre. Les questions s'écrivent dans chaque langue, elles ne se traduisent pas mot à mot.

Les questions, écrites avant et figées

Un audit part de questions d'achat, celles d'un acheteur qui ne vous connaît pas encore : quels fabricants proposent tel composant, qui est certifié pour telle norme, qui livre dans telle région. Votre marque n'y figure pas.

Les questions qui contiennent votre nom forment un groupe à part. Elles montrent ce qu'un assistant dit de vous à quelqu'un qui vous connaît déjà, pas si vous êtes recommandé. Une fois écrite, la liste ne bouge plus, sinon deux audits ne se comparent pas. La manière de la construire marché par marché est détaillée dans un set de prompts pour chaque marché d'export.

Assistant, modèle, voie d'accès : tout consigner

« Nous avons vérifié sur ChatGPT » n'est pas une spécification. Pour chaque réponse, l'audit note :

• l'assistant : ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity ou les autres prévus ;
• le modèle et la date, car le modèle par défaut d'une application change sans prévenir ;
• la voie d'accès : l'application, connecté ou non, ou l'API ;
• la recherche web, activée ou non. Dans les API d'OpenAI et d'Anthropic, la recherche web est un outil qu'il faut ajouter à la requête ; sans lui, le modèle répond avec ce qu'il a appris pendant son entraînement ;
• la localisation. Les deux API acceptent une position approximative avec un code pays à deux lettres. Dans l'application, elle vient du compte et de la connexion.

Aucune de ces voies n'est la bonne. Chacune mesure une chose un peu différente. Ce qui rend un audit inutilisable, ce n'est pas de choisir l'API ou l'application, c'est de ne pas dire laquelle.

Répéter chaque question, puis compter

La même question, posée deux fois, peut renvoyer une autre liste d'entreprises. C'est le fonctionnement normal de ces systèmes, expliqué dans pourquoi les réponses des IA changent à chaque fois. Une seule exécution par question relève de l'anecdote.

Le résultat s'écrit sous forme de décompte : cité 6 fois sur 10, sur Claude, en allemand. Et ce décompte se lit avec prudence. Sur dix exécutions, un résultat de cinq sur dix reste compatible avec une fréquence réelle comprise à peu près entre deux et huit sur dix, ce que montre n'importe quel calculateur d'intervalle de confiance binomial. Voilà pourquoi un audit sérieux répartit ses exécutions sur beaucoup de questions, de langues et d'assistants plutôt que de les empiler sur une seule. Et voilà pourquoi un écart d'une ou deux mentions entre deux audits n'est pas une tendance.

Les sources : le .fr pèse moins qu'on ne le croit

Une mention, c'est le nom de l'entreprise dans le texte. Une source, c'est la page que l'assistant a consultée ou citée. L'audit a besoin des deux : la mention dit si vous êtes recommandé, la source dit sur quelles pages la recommandation s'est construite.

PSentry a recueilli 17 719 réponses par API entre décembre 2025 et octobre 2026. Ce sont les questions de ses utilisateurs, surtout des services B2B et de l'industrie : l'échantillon ne représente pas toutes les recherches. Deux choses en ressortent quand même. D'abord, les sources ne sont pas réparties de la même façon selon l'assistant : Claude en affichait au moins une dans 97 réponses sur 100, ChatGPT dans 44 sur 100. Ensuite, sur des questions posées en français, chacun des quatre assistants tirait environ la moitié de ses sources, ou davantage, de sites en .com, et seulement entre un peu moins d'une sur quatre et un peu plus d'une sur trois de sites en .fr. En italien, trois assistants sur quatre puisaient plus de la moitié de leurs sources dans des sites en .it.

Pour un audit, la conséquence est concrète : être bien présent dans la presse professionnelle et les annuaires français ne suffit pas à couvrir ce que lisent les assistants. L'audit doit lister les domaines cités, pas seulement compter les mentions.

Les concurrents cités à votre place

Quand une réponse ne vous nomme pas, elle nomme quelqu'un d'autre. Ces noms se comptent comme les vôtres, mêmes questions, mêmes dix exécutions, marché par marché. Ce sont souvent les pages les plus utiles de l'audit, parce qu'elles montrent rarement les concurrents qu'aurait cités votre équipe commerciale : un distributeur local, une entreprise d'un secteur voisin, un annuaire devenu la réponse à lui seul.

Ce qui n'est pas un audit de visibilité IA

• Un dossier de captures d'écran : une exécution, un compte, un jour.
• Une « position » dans ChatGPT. Les réponses n'ont pas de classement fixe ; un décompte sur des exécutions répétées est l'équivalent honnête le plus proche.
• Un score sans les réponses derrière.
• Un rapport rédigé en anglais pour une entreprise qui vend en quatre langues.
• Tout ce qui arrive avec une amélioration promise. Un audit mesure. Celui qui garantit le résultat de la prochaine mesure vend autre chose.

Un audit réalisé une fois est une photographie. Refait avec les mêmes questions, il devient une série, et seule une série distingue un vrai changement du bruit. PSentry exécute des questions fixes sur ChatGPT, Claude, Gemini et Perplexity, dans chaque langue et chaque marché suivis, deux fois par mois, et conserve les concurrents cités et les sources, avec un export CSV. Les questions sont générées pour chaque site : quelqu'un qui connaît vos acheteurs doit encore les relire. Et quel que soit l'outil, le nôtre compris, demandez par écrit comment il traite l'assistant, le modèle et la voie d'accès.