Vous vous demandez peut-être à quoi peut bien servir un audit IA pour votre entreprise. Excellente question. Déjà, qu’est-ce qu’un audit? C’est un travail d’analyse, afin de poser le diagnostic sur votre performance. Depuis plusieurs années, avec mon équipe de collaboratrices nous avons effectué plus de 500 audits web et médias sociaux pour des PME au Québec, au Canada, voire même aux États-Unis et en France. Une entreprise pouvait ainsi mieux comprendre les forces et faiblesses de son site web, de sa présence sur Facebook, Instagram ou Linkedin, et on identifiait des pistes de solution et recommandations pour améliorer la situation.
Un audit IA, c’est un exercice très similaire, sauf que cette fois-ci l’emphase est mis sur l’analyse de votre présence dans les modèles d’IA. Par exemple, si un de vos clients potentiels effectue une requête dans ChatGPT, est-ce que votre entreprise, votre produit ou vos expériences apparaissent dans les mentions et citations proposées? Et si ce n’est pas le cas, comment s’assurer d’y apparaitre? Le portrait est-il le même dans Google AI Mode, Perplexity, Claude ou DeepSeek? Et les résultats sont-ils différents selon les personas, c’est-à-dire vos différentes clientèles cibles?
Étude de cas: Au Chalet en Bois Rond
Afin de rendre cet exercice plus concret, prenons exemple avec un audit récemment effectué avec une entreprise de la grande région de Québec: Au Chalet en Bois Rond. Ce centre de villégiature compte près de 80 chalets en bois rond, et propose une offre foisonnante d’activités quatre saisons sur place, attirant même des visiteurs pour la journée. Ils sont stratégiquement situés à 45 minutes à l’Ouest de la ville de Québec, ou à une heure de Trois-Rivière (ou deux heures de Montréal).
Définir des personas
Pour analyser la présence d’un établissement comme Au Chalet en Bois Rond dans les modèles de recherche IA, on doit d’abord définir quels sont les clientèles types. Sinon, on n’en finirait plus de songer à toutes les requêtes possibles et imaginables par des consommateurs de 7 à 77 ans… Bref, on commence par définir trois à cinq personas afin d’ensuite imaginer le genre de prompts que ces personas effectuent.
Il existe bien sûr des possibilités quasi-infinies de prompts possibles, et on peut tout autant peaufiner la description de notre persona (couple d’un certain âge, résidant dans une certaine région, adepte de telle ou telle activité, etc.). Une fois qu’on aura défini les personas sur lesquels on veut mettre l’emphase pour notre analyse, on validera ensuite les différents prompts possibles afin de voir les résultats de recherche dans les différents modèles d’IA.
Veille concurrentielle et modèles IA
Pour notre exemple avec Au Chalet en Bois Rond, nous avons ainsi défini 5 personas, avec chacun 10 prompts à tester. Nous avons ensuite choisi 4 modèles d’IA, parmi les plus utilisés par les Québécois, qui forment l’essentiel de la clientèle pour ce centre de villégiature. (Nous avons donc exclu des modèles comme DeepSeek, ou GrokAI, moins populaires)
On obtient ainsi 200 résultats d’analyse (5 personas x 10 prompts x 4 modèles), donnant une perspective plus étoffée de la performance pour cet établissement quand sa clientèle cible effectue des requête dans les modèles d’IA. On sait que chaque modèle a sa propre méthode d’entrainement, ce qui génère parfois des résultats fort différents, comme on l’a constaté dans cette analyse:
Comme on peut le voir, Au Chalet en Bois Rond performe plutôt bien dans Google Gemini ainsi que dans Perplexity, avec plus d’une requête sur cinq qui mentionne l’établissement. On note toutefois une performance moins solide dans ChatGPT, où on n’apparait qu’une fois sur dix (10%), et encore moins dans Google Search AI mode, avec un faible 2%.
Vous vous demandez ici probablement la question qui tue: pourquoi? Pourquoi ces écarts entre les différents modèles?
Et une deuxième question qui tue (encore plus): comment faire pour remédier à la situation?
A-ha, si vous avez lu jusqu’ici, bravo! Abordons justement ces deux questions de front.
Pourquoi ces écarts entre modèles?
Un peu comme le secret de la Caramilk – on ne sait toujours pas comment ils mettent le caramel dans la friandise – personne ne connait les rouages internes de fonctionnement des grands modèles développés par OpenAI (ChatGPT), Anthropic (Claude), Perplexity, Google ou DeepSeek. Par contre, quand on creuse un peu, on peut savoir à quelles sources s’abreuvent ces modèles pour générer leurs résultats. Il y a souvent des redondances ou évidences, certes. Mais on découvre aussi parfois de petites pépites, des sources ou médias méconnus.
Prenons l’exemple d’un persona sur lequel on avait fait porter l’analyse, soit l’organisateur d’événements corporatifs. On a ainsi découvert des sources variées, telles que chaletsauquebec.com, qui revenait souvent, mais aussi parfois des sites comme celui du Baluchon (un concurrent), La Cache à Maxime (qui fait partie de la même famille de gestion que Au Chalet en Bois Rond) ou des médias grand public comme le Journal de Montréal.
Ici, on voudra creuser vers les sources mentionnées pour voir quelle était la nature de la mention ou citation. Un article sur les 5 endroits ou tenir un lac-à-l’épaule près de Québec? On veut en faire partie. Après, difficile de savoir pourquoi un site comme celui de MonsieurChalet est utilisé par Perplexity, mais pas par les autres modèles, par exemple. Notre boulot est surtout d’identifier les sources névralgiques, pour ensuite chercher à s’intégrer aux contenus qu’on y retrouve.
Comment faire pour remédier à la situation
L’audit IA est fort utile pour donner un portrait-robot de la situation, à un moment précis. Mais la véritable valeur réside justement dans les actions et recommandations qui en découlent. Pour prendre une analogie que j’aime bien, c’est un peu comme un rayon X pris par votre dentiste ou votre docteur. On voit l’image, on voit le portrait, mais ça ne nous dit pas grand chose à moins d’avoir un bagage médical. Avec l’audit IA, c’est similaire: c’est ce qu’on peut faire dire aux constats qui est important. Et surtout, comment on peut améliorer les choses au cours des jours, des semaines et des mois à venir.
Quand on effectue un audit IA de base, comme celui offert ici-même sur ce site, on fournit ainsi une série de recommandations comme on l’a fait avec Au Chalet en Bois Rond. Ces recommandations vont varier d’un client à l’autre, selon l’industrie dans laquelle vous évoluer, mais seront souvent de la même nature. Pensons par exemple à:
- Améliorer votre autorité sémantique (comment votre site web parvient à devenir la source “officielle” dans votre sphère d’activité)
- Identifier un modèle IA, un persona ou une thématique sur lequel on voudra mettre l’emphase dans nos contenus numériques. Dans le cas de ce client, on a identifié une série d’actions à prendre afin de mieux sortir dans les résultats fournis par OpenAI (ChatGPT), et on a identifié un persona en particulier avec lequel des contenus seront créés et bonifiés
- Travailler avec les tiers et sources référentes identifiées afin de justement améliorer votre présence dans les modèles IA
- Revisiter certaines approches de votre site web afin d’améliorer les contenus AI-friendly sur votre blogue, votre FAQ, sans oublier les schémas de données
Un travail en continu
Pour avoir également travaillé des audits IA plus exhaustifs, notamment avec des destinations touristiques au Québec, des auberges et des agences de consultation au cours des derniers mois, on peut évidemment pousser l’exercice plus loin et vous accompagner dans cette démarche. Vous retrouvez ici dans cet article qu’un aperçu sommaire d’une démarche qui a été effectuée avec une PME (Au Chalet en Bois Rond), leur permettant de savoir et identifier leurs forces et faiblesses dans ce nouvel environnement. Puis d’avoir entre les mains un plan d’action pour améliorer leur présence et s’assurer de se faire trouver par leur clientèle cible lorsqu’elle effectue des recherches via les modèles d’IA populaires.
On peut bien sûr vous accompagner dans ce travail et processus, notamment avec un rapport de suivi après trois mois. Question de voir si les actions mises en place ont eu un effet positif sur la performance globale de l’entreprise dans les modèles d’IA. Mais aussi pour vous accompagner dans l’ensemble des bonnes pratiques quant à votre marketing numérique. Car, comme je l’expliquais dans un récent article, le GEO (generative engine optimization) devient incontournable, certes. Mais il doit faire partie d’une démarche globale, incluant les efforts déjà mis en place pour votre site web avec le SEO, de même que votre présence sur les médias sociaux. Bref, c’est l’ensemble de l’écosystème numérique qui doit être regardé si on veut vraiment obtenir les meilleurs résultats.
Vous avez des questions ou aimeriez en savoir plus? N’hésitez pas à nous écrire!
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