L’invisibilité algorithmique : le nouveau risque pour les entreprises

Entretien avec Joelle Berger, fondatrice d’AI Audit Scan

Joelle Berger
Fondatrice d’AI Audit Scan

Joelle Berger, vous travaillez sur un sujet encore assez récent : la visibilité des entreprises dans les moteurs de réponse IA. De quoi parle-t-on exactement ?

Aujourd’hui, une partie croissante des décideurs commence sa recherche non pas sur Google, mais dans des interfaces pilotées par l’IA : ChatGPT, Gemini, Perplexity, ou les Google AI Overviews. L’objectif n’est plus de trouver un lien, mais d’obtenir une réponse synthétique. Le problème est que si vous n’êtes pas cité dans cette synthèse, vous n’existez tout simplement pas pour le client. C’est ce que nous appelons l’invisibilité IA : un espace où la visibilité est difficile à mesurer, mais vitale pour la croissance.

Comment avez‑vous identifié ce besoin ?

Le signal est venu du terrain. Certaines entreprises très bien positionnées en SEO classique voyaient leur trafic organique chuter alors que leur positionnement Google restait stable. En creusant, nous avons compris que leurs prospects préparaient déjà leur décision sur Perplexity ou ChatGPT, mais que ces modèles ignoraient la marque car ses données n’étaient pas « lisibles » pour eux. Comprendre cet écart entre le SEO traditionnel et la présence dans les LLM est devenu un enjeu majeur.

Pourquoi cette invisibilité pose‑t‑elle problème ?

Au‑delà de l’image, c’est un enjeu de chiffre d’affaires. Ne pas apparaître dans une réponse IA au moment où un utilisateur compare des solutions, c’est laisser un concurrent capter l’attention et, potentiellement, la demande. Dans certains secteurs, cette perte de visibilité intervient à un moment où l’intention est déjà très forte, ce qui peut représenter un coût d’opportunité significatif.

Concrètement, que propose AI Audit Scan ?

Nous avons développé une plateforme SaaS qui analyse la lisibilité d’une marque par les moteurs de réponse IA à partir de plus de 70 signaux techniques et sémantiques, exactement ceux que ChatGPT, Gemini, Perplexity, Claude et les Google AI Overviews utilisent pour sélectionner leurs sources. L’outil génère un Global AEO Index, un score de 0 à 100 qui mesure la probabilité concrète d’être cité par ces systèmes.

Mais nous ne nous arrêtons pas au constat : ce qui nous différencie, c’est l’action immédiate. La plateforme propose des correctifs techniques précis et priorisés pour chaque gap identifié, et automatise le monitoring continu pour détecter les variations de visibilité dès qu’elles se produisent, sans attendre le prochain audit. Une analyse Query Intelligence identifie les requêtes exactes où la marque est absente, tandis qu’un Share of Voice IA mesure quels concurrents captent les citations à sa place.

Enfin, nous traduisons cet enjeu technique en exposition financière réelle : combien de prospects à forte intention passent chaque mois chez vos concurrents parce que l’IA ne vous voit pas ? Ce calcul est calibré par pays, par secteur et par scénario, à partir de volumes de recherche réels et de données d’adoption IA sourcées. C’est un outil de diagnostic, de mesure et d’action, pas un simple rapport.

Quels sont les principaux facteurs qui comptent selon vous ?

Sur notre benchmark de plus de 5,900 sites, le score moyen est de seulement 31/100. Trois dimensions sont critiques. D’abord, la structure des données : 98% des sites e-commerce n’ont aucun schéma produit lisible par l’IA. Ensuite, les schémas conversationnels (FAQ, HowTo) : c’est le signal n°1 utilisé par les IA pour extraire une réponse directe. Enfin, les signaux de confiance (E-E-A-T) : l’IA ne se contente pas de lire votre site, elle triangule votre crédibilité via des sources tierces.

Comment appréhendez‑vous la notion d’entité dans ce contexte ?

L’IA ne se contente pas de lire des mots‑clés isolés. Elle relie des entités, des catégories et des signaux de confiance. Pour être cité, il ne suffit plus d’optimiser une page SEO : il faut que l’IA puisse valider l’existence, la cohérence et la crédibilité de la marque dans un écosystème de sources. C’est une approche beaucoup plus proche de la “reconnaissance de marque” que de la simple optimisation technique.

Avez‑vous observé des écarts importants entre secteurs ?

Oui, certains secteurs sont particulièrement exposés. Dans la fintech, la santé, le voyage ou les services B2B, les utilisateurs comparent souvent plusieurs solutions avant de se décider. Si l’IA oriente ces comparaisons vers quelques marques et en laisse d’autres en dehors, cela peut modifier la visibilité réelle de ces entreprises dans un marché déjà très concurrentiel.

À qui s’adresse votre solution aujourd’hui ?

Nous travaillons principalement avec trois types d’acteurs :

• Les décideurs marketing (CMO), dans des secteurs à forte comparaison comme le luxe, la fintech ou les services B2B, où l’IA oriente désormais les choix.
• Les scale-ups et les ETI, qui ont compris que leur croissance en 2026 dépendra aussi de leur maîtrise des nouveaux canaux algorithmiques.
• Les agences SEO et les consultants, via notre offre “Agency”, pour intégrer l’AEO (Answer Engine Optimization) dans leurs prestations.

Le marché évolue très vite. Comment éviter qu’un audit devienne obsolète ?

C’est le cœur de notre modèle SaaS. Un audit ponctuel ne suffit pas car les modèles (GPT-5, Claude 3.7) sont mis à jour constamment. Notre plateforme propose un monitoring continu : dès qu’une mise à jour d’un modèle modifie la visibilité d’un client, nous l’alertons et fournissons le plan correctif immédiat pour qu’il reste au sommet des recommandations.

Comment voyez‑vous l’évolution du secteur dans les prochains mois ?

L’AEO va devenir aussi incontournable que le SEO l’était en 2010. Gartner prédit que 25% des recherches passeront par l’IA d’ici fin 2026. Les entreprises qui structurent leurs données maintenant se construisent un avantage compétitif durable. C’est une opportunité inédite pour des nouveaux arrivants de passer devant des acteurs historiques, simplement en étant plus « lisibles » pour les machines.

Un dernier mot pour les dirigeants qui nous lisent ?

Faites le test sur votre propre domaine. Demandez à ChatGPT ce que votre meilleur prospect poserait comme question pour vous trouver. Dans 90% des cas, vous serez absent de la réponse. Ce n’est pas une fatalité technique, c’est un défi que nous automatisons. À vous de décider si vous voulez subir cette transition ou mener le « game » algorithmique.

Le chiffre à retenir : 84 M€ / mois
84 millions d’euros

Selon la modélisation propriétaire d’AI Audit Scan, basée sur l’analyse de 5 900+ sites et les données d’adoption IA McKinsey 2025, le Top 150 des entreprises dans les cinq principaux marchés occidentaux est exposé à un risque d’environ 84 millions d’euros par mois, liés à leur visibilité dans les moteurs de réponse IA.

Propos recueillis auprès de Joelle Berger, fondatrice d’AI Audit Scan. Experte en stratégie digitale et communication, elle accompagne les entreprises dans leur adaptation aux nouveaux environnements de recherche pilotés par l’IA.