Un diagnostic chiffré sur la place des PME dans les réponses des modèles d'IA
Une étude de l'Observatoire Noos, qui a passé au crible 7 128 réponses de 9 modèles d'intelligence artificielle sur 12 marchés au Québec, met en lumière une faiblesse récurrente : les PME locales sont rarement citées par les assistants conversationnels lorsqu'ils sont sollicités pour recommander des entreprises. Sur neuf marchés, les entreprises québécoises obtiennent au plus 18 % des mentions générées par ces modèles.
Le travail, reposant sur une méthode pré-enregistrée et des jeux de données rendus publics, recense 553 PME québécoises. Il replace ainsi la question de la visibilité commerciale dans un nouveau cadre : celui des mémoires et biais des modèles d'IA, distincts des critères classiques du référencement web.
Des secteurs protégés par l'ancrage local — et des secteurs oubliés
Le constat n'est pas homogène selon les activités. Certains secteurs conservent une présence notable :
- Boissons : 72 % des mentions
- Alimentaire : 48 % des mentions
- Hébergement : 47 % des mentions
Ces résultats suggèrent que l'« ancrage local », l'artisanat ou la dimension territoriale pèsent encore dans la connaissance des modèles. À l'inverse, des secteurs comme le conseil, la beauté, le mobilier et l'équipement industriel voient aucune entreprise québécoise parmi les dix premières citées, selon l'étude.
Le référencement Google ne suffit plus
Autre enseignement notable : la corrélation entre le trafic Google et la probabilité d'être recommandé par une IA apparaît faible. Avec un coefficient de Pearson de 0,144, la relation entre visibilité traditionnelle et présence dans les réponses des modèles est ténue. À visibilité Google équivalente, une entreprise québécoise obtient en moyenne 8,6 points de présence IA en moins, d'après les auteurs.
Conséquences pour les PME, les acheteurs et les plateformes
Pour une PME, l'absence dans les réponses d'un assistant conversationnel comporte un risque concret d'invisibilité : alors que de plus en plus de consommateurs utilisent l'IA comme porte d'entrée pour s'informer ou choisir un fournisseur, ne pas apparaître dans ces listes équivaut à perdre un relais d'acquisition. Ce phénomène a des implications multiples :
- sur la stratégie commerciale : nécessité d'adapter la communication et les données accessibles aux modèles ;
- pour les salariés : pression accrue sur la prospection et la fidélisation si les canaux d'acquisition évoluent ;
- pour les clients : risque de recevoir des recommandations concentrées sur des acteurs nationaux ou internationaux plutôt que locaux.
Les modèles ne se valent pas
Enfin, l'étude signale des variations significatives entre modèles. Certaines architectures ou jeux de données favorisent davantage la reconnaissance d'acteurs locaux. Les conclusions appellent donc à une réflexion sur les données d'entraînement, les biais d'indexation et les responsabilités des éditeurs d'IA dans la restitution d'informations commerciales.
| Indicateur | Valeur |
|---|---|
| Réponses analysées | 7 128 |
| PME répertoriées | 553 |
| Marchés étudiés | 12 |
| Corrélation trafic Google / présence IA | 0,144 (coefficient de Pearson) |
La montée en puissance des assistants conversationnels impose aux entreprises et aux autorités une mise à jour des stratégies : référencement technique, structuration des informations (fiches, données ouvertes), partenariat avec plateformes et éditeurs d'IA, et enfin politiques publiques pour préserver la visibilité des acteurs locaux dans un paysage numérique dominé par quelques grands fournisseurs de modèles.
