Être cité par une intelligence artificielle générative ne suffit pas à dire comment une entreprise est perçue. La visibilité dans une réponse et la manière dont cette réponse la décrit sont deux choses distinctes. L’édition 2026 du Baromètre de l’IA réputation du CAC 40, diffusée pour la première fois en juin 2026 et coproduite par Vectors et Trickstr, permet d’objectiver cette différence à l’échelle des entreprises du CAC 40.
Être cité n’est pas être bien perçu
Un modèle d’IA générative peut mentionner une entreprise dans une réponse ouverte sur son secteur sans la décrire favorablement. À l’inverse, il peut réserver une description équilibrée et factuelle à une entreprise qu’il cite plus rarement. Se fier à un seul indicateur, la fréquence de citation, revient à ignorer le ton employé, les faits mobilisés et les sources auxquelles le modèle recourt.
Pour une direction de la communication, cette nuance a des conséquences concrètes. Un volume élevé de mentions peut masquer une description incomplète, datée ou déséquilibrée, alors qu’une présence plus discrète peut aller de pair avec un portrait fidèle. Suivre les deux dimensions séparément évite donc de tirer des conclusions d’un indicateur qui ne mesure qu’une partie de la question.
Une méthode à grande échelle
Pour cette édition, près de 39 800 questions ont été adressées à quatre modèles d’IA générative, contre 4 536 questions portant sur sept dimensions lors de l’édition précédente. Chaque entreprise du CAC 40 est désormais notée sur neuf dimensions : vision et stratégie, produits et services, innovation, marque employeur, performance financière, RSE, capital de marque, gouvernance et adoption de l’IA.
Ce changement d’échelle permet d’examiner davantage de réponses et de dimensions, mais la fiabilité des comparaisons dépend du protocole et des biais éventuels. Le nombre de questions ne suffit pas à lui seul à garantir la solidité des résultats : la formulation des requêtes, le choix des modèles interrogés et la période de collecte comptent tout autant.
L’étude associe deux organisations aux rôles distincts. Vectors, agence de conseil en communication stratégique, apporte une lecture des enjeux de réputation propres aux grandes entreprises. Trickstr fournit la chaîne de mesure technique : son outil PromptForge, intégré à la plateforme Kosmos, orchestre la génération des questions, leur administration, la collecte structurée des réponses et leur analyse. Les modèles et les informations disponibles évoluant, ni les conditions ni les résultats ne sont garantis identiques d’une campagne à l’autre.
Ce que montre le classement 2026
Selon cette édition, Schneider Electric arrive en tête du classement de réputation. Ce résultat traduit la façon dont les modèles interrogés décrivent l’entreprise sur les neuf dimensions retenues, et non un jugement sur la qualité de l’entreprise elle-même. L’édition décrit par ailleurs une correction du biais industriel qui caractérisait les classements précédents, avec une progression notable des entreprises du luxe et des services. La composition du classement évolue ainsi avec la méthode et avec les contenus sur lesquels les modèles s’appuient.
Identifier les sources citées dans les réponses reste utile pour comprendre sur quels contenus s’appuient les modèles. Cette identification ne démontre pas à elle seule leur influence sur les notes, et les éventuelles corrélations entre couverture médiatique et perception ne prouvent pas une causalité. D’autres facteurs, propres à chaque entreprise et à chaque secteur, peuvent aussi intervenir.
Pour les entreprises qui souhaitent suivre leur image dans les IA, la démarche proposée passe par un état initial, l’examen des réponses et des sources, la correction éventuelle des informations publiques, puis une nouvelle mesure dans des conditions comparables. Elle ne garantit cependant ni un gain de visibilité ni un résultat dans les réponses des IA génératives, dont les modèles évoluent selon leurs propres cycles d’entraînement.
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