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Les médias, Google et les réseaux sociaux façonnent déjà la réputation des marques. Les IA génératives sont-elles en train d'en réécrire les règles ? 

Elles ne les réécrivent pas. Elles les condensent.

Pendant vingt ans, la réputation d'une entreprise se lisait sur une page de résultats Google : dix liens, quelques articles, des avis clients. L'internaute faisait lui-même le tri. Avec ChatGPT, Perplexity ou Le Chat de Mistral, le tri est fait à sa place. L'utilisateur n'obtient plus qu'une seule réponse, rédigée, sûre d'elle, sans savoir vraiment d'où elle vient.

La matière première reste la même : ce que publie la presse, ce qu'indexe Google, ce qui circule sur les réseaux. Mais toutes ces sources ne semblent pas peser le même poids. Dans une réponse, un article de presse, une étude ou une prise de parole d'expert comptent souvent plus qu'un communiqué. Le web avait permis à chacun de parler de soi. Les IA redonnent la main à ceux qui parlent des autres.

Et les modèles de langage (LLM, pour Large Language Models) simplifient. Cet été, je me suis amusé à analyser la réputation numérique des lieux où je posais mes valises, dans une série de billets baptisée CarnAI de voyage. À Sancerre, les IA qui répondaient de mémoire ont réduit la ville à son vin. Le territoire et son histoire avaient disparu. Celles qui allaient chercher sur le web s'en sortaient mieux. Une marque ou un dirigeant vivent exactement la même chose : deux ou trois associations dominantes, pas forcément les plus justes. C'est ça, l'IA-réputation : ce que les machines ont compris de vous, et ce qu'elles répètent chaque fois qu'on les interroge.

À quel moment avez-vous réalisé que les IA génératives allaient devenir un nouvel acteur de la réputation des entreprises et des dirigeants ? Y a-t-il eu un déclic ?

Le déclic est venu d'une très simple question que l'on m'a posée. Quelques mois après l'arrivée de ChatGPT, en hiver 2023, un directeur de la communication m'a demandé : « Quel avenir donnes-tu au métier de la communication ? » Je n'avais pas de réponse structurée à lui faire à cette époque. C'est là qu'il a fallu que je comprenne comment fonctionnaient véritablement les IA et quels pouvaient être les impacts sur la communication.

J'ai été responsable de la cellule e-réputation et social media d'un grand groupe bancaire pendant une douzaine d'années. Je savais ce que le référencement et la qualité des contenus publiés en ligne peuvent faire à l'image d'une entreprise ou d'un dirigeant. En étudiant de plus près le fonctionnement d'une IA, la façon dont elle recoupe et synthétise ses sources, j'ai clairement compris que ses réponses n'avaient rien de magique. Un modèle de langage ne raisonne pas comme nous et ne sait pas si ce qu'il écrit est vrai. Il calcule, mot après mot, la suite la plus probable d'un texte, à partir de ce qu'il a appris lors de son entraînement et, souvent, de ce que l'outil trouve sur le web au moment de la question. Ce qui est beaucoup écrit et repris a donc plus de chances de ressortir. Ses réponses dépendent, elles aussi, de ce qui a été publié, et de qui l'a publié.

De cette question, j'ai fait le sujet de mon mémoire de MBA Digital Marketing & Business, passé en 2025 à l'EFAP : « Dirigeant, devenez l'égérie de votre entreprise avec votre équipe communication augmentée par l'IA ». J'ai interrogé des agences, des dirigeants, des communicants, des DRH, des chercheurs. Au fil des entretiens, l'e-réputation s'est prolongée d'elle-même, naturellement, vers l'IA-réputation. C'est vraiment à ce moment-là, en toute fin d'année 2024, que la révélation s'est faite.

Beaucoup de directions de la communication veillent déjà leur e-réputation. Pourquoi devraient-elles désormais inscrire l'IA-réputation à l'ordre du jour du COMEX ? 

Parce que, depuis le 22 juillet dernier, la première impression ne se forme plus sur votre site. Ce jour-là, Google a activé en France ses Aperçus IA et son Mode IA. Pour la première fois, le moteur de recherche le plus utilisé du pays ne se contente plus de proposer des liens : il répond. Une synthèse en tête de page, parfois suffisante, très souvent suffisante pour que l'internaute n'aille pas plus loin.

Les comportements changent vite. Aux États-Unis, où ces résumés existent depuis 2024, le Pew Research Center a mesuré en mars 2025 qu'on clique presque deux fois moins sur un lien quand un résumé IA s'affiche (8 % contre 15 %). Le site de l'entreprise, ses communiqués, ses pages soigneusement rédigées sont de moins en moins lus. Ce qui est lu, c'est ce que la machine en a retenu.

Or cette synthèse, un client la lit, un candidat la lit, un investisseur, un journaliste aussi. Ce n'est plus un sujet de veille réservé à la communication, c'est la porte d'entrée de l'entreprise, et elle concerne toutes les directions. Voilà pourquoi la question doit remonter au COMEX : il faut que la réponse tombe juste quand on parle de vous. Encore faut-il qu'on parle de vous.

Quels sont aujourd'hui les acteurs les plus exposés à cette nouvelle forme de réputation ? Les grandes entreprises, les PME, les dirigeants, les personnalités publiques ou finalement tout le monde ?

Tout le monde, mais pas de la même façon.

Les grandes entreprises ont beaucoup de matière en ligne, donc beaucoup de prises : une crise vieille de dix ans, un procès, un ancien dirigeant peuvent ressortir dans une réponse. Le dirigeant et la personnalité publique sont plus exposés encore, parce qu'une IA ne dit que très rarement « je ne sais pas ». Elle complète. J'appelle homonymie algorithmique le cas où elle vous attribue la carrière, les propos ou les casseroles de quelqu'un qui porte le même nom que vous. Plus largement, votre nom entre en concurrence avec tout ce qu'il peut désigner d'autre. Par exemple, cet été, j'ai demandé à quatre IA ce qu'elles savaient de Bergerac. Elles m'en ont trouvé quatre : une ville, un vignoble, un personnage littéraire et une série télévisée. J'ai ensuite décrit la ville sans la nommer : du vin, une vieille ville, une rivière. Google l'a citée en deuxième position, Claude en quatrième, et ChatGPT pas du tout.

Si Bergerac peut disparaître d'une réponse, que dire d'une PME ? Pour elle, le danger est inverse. Elle n'a pas de mauvaise réputation dans les IA, elle n'en a pas du tout. Peu d'articles, peu de tiers qui parlent d'elle, donc rien à restituer. Quand un acheteur demande à ChatGPT quels prestataires consulter, la PME n'existe pas, et l'acheteur ne saura jamais qu'elle aurait pu être dans la liste. Personne ne se plaint d'une absence, c'est ce qui la rend dangereuse.

Reste à savoir qui devrait s'inquiéter le plus. Pour moi, c'est celui qui n'a jamais posé la question à une IA.

Comment un directeur ou une directrice de la communication peut-il évaluer concrètement l'IA-réputation de son entreprise ? Existe-t-il déjà des indicateurs ou une méthodologie pour la mesurer ? 

Oui, ça se mesure, à condition de se méfier du score unique. Il n'existe pas encore de standard reconnu, et la même question posée deux fois ne donne pas toujours la même réponse. On lit donc une tendance, pas une note.

On peut commencer simplement. Rédigez une dizaine de questions, celles que poseraient un client, un candidat, un investisseur ou un journaliste : « Que sais-tu de cette entreprise ? », « Peut-on lui faire confiance ? », « Quels prestataires me conseilles-tu dans ce secteur ? ». Posez-les à plusieurs moteurs, en repartant chaque fois d'une conversation neuve. Et séparez les réponses faites de mémoire de celles qui s'appuient sur le web : elles ne racontent pas toujours la même histoire.

Interrogez ensuite les résultats. Êtes-vous cité quand personne ne prononce votre nom ? Ce qui est dit de vous est-il exact ? Quelles sont les deux ou trois associations qui reviennent ? Où vous situez-vous face à vos concurrents ? Et sur quelles sources la réponse s'appuie-t-elle ? Cette dernière question est souvent la plus instructive. Elle montre qui parle de vous à votre place.

Cet exercice manuel donne une première photographie, à refaire chaque trimestre, mais il ne suffit plus. Pour dégager une tendance fiable, il faudrait se mettre à la place d'une centaine de personas et poser de l'ordre de 10 000 questions. Aucune équipe ne peut le faire à la main. Des solutions automatisent déjà ces interrogations à grande échelle, et j'en compare plusieurs. La plupart comptent surtout les mentions. Pour savoir si ce qui est dit est juste, il faut encore relire.

Gardez aussi votre veille web et social media. Elle montre ce qui circule aujourd'hui dans la presse et sur les réseaux. Or, les IA connectées au web peuvent y puiser au moment même où on les interroge. Une information récente peut donc se retrouver dans une réponse sans attendre une mise à jour du modèle. Le plus utile reste l'écart entre ce que vous pensez être et ce que les IA répètent.

Si vous preniez demain la direction de la communication d'une entreprise, quelles seraient les 3 premières actions que vous mettriez en oeuvre pour construire/reprendre le contrôle de son IA-réputation ? 

Je commencerais par rappeler une chose fondamentale : nous ne sommes pas les propriétaires des algorithmes des LLM, et donc on ne contrôle jamais complètement ce que répond une IA. Personne ne peut lui dicter sa réponse. Nous pouvons agir sur ce que les moteurs lisent et synthétisent.

Ma première action serait de faire le diagnostic réputationnel numérique, puis de mettre les réponses sous les yeux du COMEX, telles quelles. Un dirigeant qui lit ce qu'une IA raconte sur son entreprise n'a plus besoin qu'on lui explique l'enjeu.

La deuxième serait de remonter à la source des éventuelles erreurs, approximations ou jugements. Une date fausse, un ancien dirigeant présenté comme toujours en poste, une activité cédée depuis longtemps : ces réponses viennent souvent de quelque part. Une page Wikipédia pas à jour, une fiche d'annuaire, un vieux communiqué, parfois le site de l'entreprise lui-même. On fait d'abord le ménage chez soi, puis on demande les corrections là où c'est possible. Et on publie une référence claire, datée et tenue à jour : qui nous sommes, ce que nous faisons, qui nous dirige.

La troisième serait de choisir deux ou trois sujets sur lesquels l'entreprise veut être reconnue, et d'aller chercher des tiers pour en parler : la presse, des experts, des études, des partenaires. Ce que vous dites de vous pèse moins que ce que d'autres en disent. C'est un travail de relations presse et de fond, pas une astuce technique.

Rien de tout ça ne se règle en un trimestre. L'IA-réputation est d'abord une affaire d'anticipation : il faut commencer avant d'en avoir réellement besoin.

Les contenus produits par les communicants doivent-ils désormais être pensés non seulement pour les journalistes, les moteurs de recherche et les internautes, mais aussi les IA génératives ? En quoi cela change-t-il la manière de communiquer ? 

Oui, parce que les modèles lisent déjà ce que vous publiez. Reste à savoir s'ils liront ce que vous avez choisi ou ce que vous ne maîtrisez pas. On n'écrit plus seulement pour séduire. On écrit aussi pour être cité le plus justement possible.

Écrire pour une IA, ce n'est pas du SEO déguisé. Il faut d'abord affirmer plutôt que suggérer : « pionnier du secteur » ne pèse rien tant qu'il n'existe pas quelque part une phrase datée, attribuée et vérifiable. Il faut aussi répéter. Un bon communicant cherche la variation, un modèle semble privilégier la stabilité. Adapter son message, oui. Le reformuler sans cesse, non.

Il faut ensuite structurer. Qui dirige, que fait l'entreprise, depuis quand : une réponse nette à une question explicite vaut mieux qu'un paragraphe brillant mais diffus.

Il faut encore concevoir ses messages pour qu'ils circulent, qu'ils soient repris hors de chez vous, parce qu'un modèle fait surtout confiance à ce qui parle de vous ailleurs. Aux États-Unis, début 2026, Wikipédia représentait à elle seule environ 13 % des citations de ChatGPT, d'après des données Similarweb.

Enfin, il faut occuper le vide. Sur chaque marque, chaque dirigeant, chaque entreprise, chaque personnalité exposée, il existe des questions sans réponse stable. L'IA répondra quand même, et ne donnera qu'une seule réponse. Autrefois, un journaliste qui butait sur une formule floue pouvait décrocher son téléphone. La machine, elle, n'appelle pas. Elle complète, elle invente lorsqu'elle manque d'informations, et elle formule une réponse.

Pour le communicant, c'est un vrai changement de métier : le brio cède la place à la cohérence, et l'effet de style à la traçabilité.

En cas de bad buzz, les grands modèles de langage conservent-ils durablement la mémoire de cet épisode ? Autrement dit, un bad buzz peut-il continuer à influencer les réponses des IA longtemps après la fin d'une crise ?

Oui. Une crise peut mourir dans les médias et continuer d'exister dans les IA : c'est ce que j'appelle la rémanence algorithmique. Combien de temps dure-t-elle ? Personne ne le sait vraiment. Quand Clara Labbé m'a posé la question dans son podcast Les Coulisses de la com' de crise, j'ai répondu : « Peut-être pour toujours. » Sur Google, une personne peut parfois faire déréférencer un contenu : c'est le droit à l'oubli. Dans un modèle de langage, il n'y a ni bouton supprimer ni modérateur à appeler.

En préparant ce podcast, diffusé en mars 2026, j'avais interrogé des IA sur plusieurs entreprises. Pour Orpea, les réponses restaient structurées autour du scandale des EHPAD, malgré la restructuration et le changement de gouvernance. La crise n'était plus un épisode, mais une composante biographique. J'ai refait le test le 2 novembre sur quatre IA, sous ses deux noms : Orpea et emeis, son nom depuis 2024. Le redressement du groupe apparaît désormais dans les réponses. Mais dès que je demande, comme le ferait une famille, si l'on peut lui faire confiance pour y placer sa mère, toutes ressortent Les Fossoyeurs. Le nom a changé. La mémoire, non.

La question n'est donc plus seulement « comment gérer la crise ? », mais « que restera-t-il de cette crise dans la mémoire des IA ? ». Pendant la crise, on fait de la communication de crise classique, et la veille web et social media reste indispensable pour voir ce qui monte et ce qui retombe. Un démenti isolé pèse peu, et il répète souvent la rumeur qu'il combat.

Dans les IA, le vrai travail pour traiter l'empreinte laissée par une crise commence après. Une crise a un début, un déroulement et une fin, mais tant que les IA n'ont pas compris qu'elle est terminée, elles continuent de la raconter au présent. Il faut donc publier un contenu de clôture clair et daté, montrer ce qui a changé, et le faire reprendre par des tiers. On n'efface pas une crise. On en fait un chapitre refermé, qui n'est plus le seul élément dont on se souvient.

Quand la courbe de votre veille redescend, sur votre dashboard Visibrain par exemple, continuez donc à regarder ce que répondent les IA. La crise est peut-être terminée dans votre veille. Elle ne l'est pas forcément dans leurs réponses.