IA-réputation : piloter ce que les intelligences artificielles disent de vous.
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Les intelligences artificielles génératives sont devenues une porte d'entrée vers l'information et un nouvel intermédiaire entre les marques, les institutions, les personnalités et leurs publics. Ce que ChatGPT, Perplexity ou Gemini comprennent et restituent de vous forme désormais une strate à part entière de votre réputation : c'est ce que Marc Cogrel appelle l'IA-réputation.

Dans cet entretien, Marc Cogrel, fondateur de SERiaL SPEAKER, décrypte un déplacement de fond : on ne communique plus seulement pour être trouvé ou pour être commenté, mais pour être correctement restitué par la machine.

« On ne « corrige » pas une IA : on lui redonne de la bonne matière à synthétiser. Hier, la réputation se cherchait sur Google ; aujourd'hui, elle se reçoit dans les réponses de l'IA ; demain, les meilleurs communicants seront ceux qui auront compris qu'il ne suffit plus d'être visible : il faudra aussi être compris, cité et correctement restitué. »

Ce qu'il faut retenir :

- L’IA-réputation est une nouvelle strate, distincte du SEO et de la e-réputation : elle ne porte pas sur une page ou un avis, mais sur la synthèse que le modèle génère et restitue de vous,
- On ne corrige pas une IA, on nourrit son corpus : des contenus clairs, cohérents, sourcés et suffisamment repris pour que les modèles les retiennent : pages institutionnelles, tribunes dirigeantes, données de référence, avis clients,
- La meilleure protection est préventive et continue : un récit robuste, la convergence entre le discours et la preuve sociale, et un pilotage dans la durée plutôt qu'une correction après coup.

Être communicant, hier, c'était orchestrer une prise de parole. Aujourd'hui, c'est aussi anticiper la façon dont cette parole sera restituée par des intelligences artificielles.

À mesure que l'intelligence artificielle s'impose comme un nouvel intermédiaire entre les marques et leurs publics, c'est toute la chaîne de la communication qui se reconfigure. Dans ce contexte, comment redéfinir aujourd'hui ce que signifie être un leader, un DirCom ou un communicant ?

Le DirCom devient un pilote de cohérence. Il doit rendre l'entreprise lisible pour ses publics humains, bien sûr, mais aussi pour de nouveaux intermédiaires, les LLM (Large Language Models) : ChatGPT, Perplexity, Gemini, Le Chat de Mistral… tous ces moteurs de réponse qui s'intercalent désormais entre vous et votre audience.

Pour un dirigeant, le mouvement est tout aussi net. Prendre la parole ne suffit plus : encore faut-il que votre récit soit assez clair, documenté et cohérent pour résister aux recompositions permanentes de l'information.

La communication ne s'arrête donc plus au message émis. Elle doit intégrer la manière dont ce message sera retrouvé, pondéré et reformulé par la machine. On ne communique plus seulement pour être entendu, mais pour être bien compris par des lecteurs humains comme par des robots.
 

Bonne nouvelle : pas besoin de devenir ingénieur, une idée essentielle suffit !

Que faut-il réellement comprendre du fonctionnement des LLM pour en saisir les enjeux de communication ? 

Un modèle de langage ne « pense » pas, il calcule la suite la plus probable. À partir d'énormes volumes de textes, il fabrique une synthèse plausible. Et une synthèse plausible peut sonner neutre, solide, faire autorité, alors qu'elle dépend entièrement de ce que le modèle a lu et de la façon dont il recoupe ses sources.

Le point technique à retenir, c'est qu'il existe deux régimes de mémoire.

D'un côté, la connaissance d'entraînement : le modèle a été nourri jusqu'à une date donnée, puis figé. Cette mémoire est vaste mais datée, et fortement marquée par ce qui a été beaucoup écrit et beaucoup répété.

De l'autre, la recherche en temps réel : la plupart des assistants interrogent aujourd'hui le web au moment où vous posez la question, puis composent leur réponse à partir des pages trouvées sur l'instant.

Pour un communicant, cette distinction est décisive parce qu'elle dit où agir. Sur le premier régime, vous travaillez un corpus durable et cohérent. Sur le second, vous travaillez la fraîcheur, la disponibilité et la qualité des sources que l'IA va dénicher maintenant.

Une information absente, contradictoire ou trop peu reprise peut disparaître du récit. Une information ancienne très répétée peut, elle, continuer à peser longtemps.

C'est pour cela que je parle d'IA-réputation : ce que l'IA dit de vous est devenu une composante à part entière de votre réputation.

Tout commence par un audit. C'est fastidieux, s'il n'est pas automatisé, mais plus concret qu'il n'y paraît.

Face à des modèles qui deviennent des prescripteurs d'information, comment un DirCom peut-il piloter et protéger la réputation de sa marque ?

L'idée ? Interroger les IA comme le feraient vos différents publics. Posez les questions d'un client, d'un journaliste, d'un candidat, d'un investisseur, d'un partenaire, et même d'un opposant. « Cette entreprise est-elle fiable ? », « Que lui reproche-t-on ? », « Qui sont ses concurrents ? ». Puis observez ce que répondent les modèles. Que valorisent-ils, qu'oublient-ils, qu'associent-ils spontanément à votre marque ?

Un exemple récent, que je peux résumer sans le nommer. Une ETI de services avait changé de nom et de gouvernance dix-huit mois plus tôt. En interrogeant cinq assistants (ChatGPT, Perplexity, Gemini, Le Chat, Copilot) à partir d'une trentaine de questions réparties sur six profils types, le constat a surpris : quatre modèles sur cinq décrivaient encore l'entreprise sous son ancien nom, trois citaient un dirigeant parti depuis deux ans, et près de six réponses sur dix restituaient un récit antérieur à la transformation. La société avait changé ; la machine, elle, racontait l'entreprise d'avant.

Ce n'était pas une affaire d'opinion négative, mais un problème de matière. La transformation n'avait pas été assez documentée, structurée ni reprise pour que les modèles la retiennent. Sur quatre mois, le travail a consisté à reprendre les pages institutionnelles, publier trois tribunes du dirigeant, mettre à jour les données de référence (fiche Wikipédia, Wikidata, annuaires sectoriels), structurer une FAQ claire et obtenir quelques reprises presse cohérentes. Au nouvel audit, l'ancien nom ne ressortait plus que dans un modèle sur cinq, le dirigeant parti n'était plus cité, et le récit de transformation apparaissait dans la majorité des réponses.

L'enjeu est là : on ne « corrige » pas une IA, on lui redonne de la bonne matière à synthétiser. Les modèles ont besoin de contenus clairs, cohérents, sourcés et suffisamment présents pour les retenir. Cela redonne de la valeur aux pages institutionnelles, aux prises de parole dirigeantes, aux tribunes, aux interviews, aux preuves, aux avis clients.

Enfin, on pilote dans la durée, parce que rien n'est figé. Votre réputation IA bouge avec vos publications, vos crises, vos reprises médiatiques, les comparaisons concurrentielles. Le métier glisse d'une logique de visibilité vers une logique de récit maîtrisé.
 

La désinformation prospère avec trois carburants : le flou, le vide et l'émotion.

Dans la jungle informationnelle ouverte par l'IA, comment déjouer les mécanismes de la désinformation ?

Le flou, parce qu'une organisation qui ne clarifie pas son récit laisse les autres l'écrire à sa place. Le vide, parce qu'une absence d'information fiable crée un espace que rumeurs et récits hostiles s'empressent d'occuper. L'émotion, parce que les contenus polarisants circulent plus vite et se gravent mieux.

Avec l'IA, un risque s'ajoute : la confusion. C'est ce que j'appelle l'« homonymie algorithmique ». Un modèle peut vous attribuer les propos, les fonctions ou les casseroles d'une personne qui porte le même nom que vous. Ce n'est pas de la malveillance, c'est une erreur de recoupement, mais l'effet réputationnel est bien réel. Et le phénomène vaut aussi pour les marques au nom proche d'une autre.

Face à cela, la défense purement réactive ne suffit pas. Il faut repérer ses zones de vulnérabilité en amont : sujets sensibles, critiques récurrentes, controverses anciennes, homonymes gênants.

Car la meilleure protection n'est pas de corriger après coup. C'est d'avoir construit, en amont, un récit assez robuste et assez net pour que l'IA ait de la bonne information à restituer, et peu de prise pour se tromper.
 

Le query fan-out signe la fin de la requête unique. Quand vous demandez à une IA : « Quelle est l'entreprise la plus crédible sur ce marché ? », le système ne cherche pas seulement cette phrase.

Certains évoquent le « query fan-out », cette mécanique invisible par laquelle les LLM décomposent une requête en une multitude de sous-questions. En quoi cette transformation de l'accès à l'information bouleverse-t-elle les approches traditionnelles de visibilité et de référencement, au point de faire émerger de nouvelles disciplines comme le GEO (Generative Engine Optimization) ?

Il la décompose en une série de sous-questions implicites : qui est cité ? qui publie ? qui est reconnu par les médias ? qui apporte des preuves ? qui est critiqué ? Puis il recompose une réponse.

La rupture apparaît ici : le SEO cherchait à faire remonter une page dans une liste de résultats. L'e-réputation surveillait ce qui se disait de vous dans des contenus identifiables : articles, avis, posts, mentions. Le GEO, ou Generative Engine Optimization, vise à optimiser vos contenus pour qu'ils soient cités dans les réponses générées par les IA.

L'IA-réputation va plus loin. Elle ne porte pas seulement sur votre visibilité, ni même sur votre capacité à être cité. Elle interroge la synthèse finale : que comprend l'IA de vous une fois qu'elle a croisé vos contenus, ceux des autres, les médias, les avis, les forums, les données publiques et les signaux concurrents ?

C'est pourquoi je distingue le GEO de l'IA-réputation. Le GEO cherche à être présent dans la réponse. L'IA-réputation cherche à être correctement restituée. Le premier est un levier. La seconde est un enjeu de réputation.

La métrique change donc elle aussi. Le SEO mesure des positions, des clics, du trafic. L'e-réputation mesure de la visibilité, du sentiment, de la part de voix. L'IA-réputation mesure la fidélité d'une restitution : est-ce que ce que l'IA dit de vous est juste, à jour, cohérent et conforme à la réalité que vous voulez installer ?

En résumé : le SEO répondait à « est-ce qu'on me trouve ? » ; l'e-réputation à « qu'est-ce qu'on dit de moi ? » ; le GEO à « suis-je cité par l'IA ? ». L'IA-réputation pose une question plus stratégique : « qu'est-ce que l'IA comprend de moi, une fois qu'elle m'a trouvé, cité et recoupé ? »
 

Pendant des années, les organisations ont soigné leur récit officiel : vision, site institutionnel, éléments de langage et contenus commerciaux. Un récit propre, maîtrisé, descendant.

Dans le podcast « Les Coulisses de la com de crise » de Clara Labbé, vous soulignez l'importance conjointe du récit et des avis. En quoi cette articulation est-elle devenue structurante pour la crédibilité des organisations ?

Aujourd'hui, ce récit ne vit plus seul. Il est confronté en permanence à d'autres voix : avis clients, témoignages de collaborateurs, forums, fils de discussion Reddit, commentaires. Et les IA ne se contentent pas de répéter ce que vous dites de vous : elles croisent, comparent, traquent autant la cohérence que les contradictions.

Tout se joue alors dans l'écart entre deux récits. Le vôtre donne le cap. Les avis donnent la preuve sociale. Quand les deux convergent, la crédibilité se renforce. Quand ils divergent, la faille apparaît… et c'est souvent la version externe qui l'emporte dans la synthèse.

Un exemple parlant : une marque peut se présenter comme « proche de ses clients ». Si les avis racontent un SAV injoignable, l'IA ne reprendra pas votre slogan : elle restituera la tension.

La communication doit donc travailler les deux faces à la fois : le discours et la preuve, le déclaratif et le vécu, le message et sa réception.
 

Assumons ce paradoxe : plus l'IA progresse, plus l'humain devient stratégique.

À l'heure de ces transformations, quelle place accordez-vous à l'humain, et comment vous définiriez-vous dans ce paysage en mutation ?

La machine produit, compare, synthétise, accélère. Mais elle ne remplace ni le discernement, ni l'intuition politique, ni la lecture des rapports de force, ni la justesse d'un ton, ni la responsabilité d'une parole engagée.

Dans ce paysage, je me définis comme un passeur entre deux mondes : celui de la communication, que je pratique depuis plus de vingt ans, et celui des intelligences artificielles, qui rebat les cartes de la visibilité et de la réputation.

Mon rôle est d'aider les dirigeants, leurs directions de la communication et les organisations à comprendre ce nouveau terrain, à auditer ce que les IA disent d'eux, puis à bâtir une stratégie de récit et de présence.

Je ne crois pas à une communication déshumanisée par l'IA. Je crois à une communication amplifiée mais à une condition : ne jamais laisser les algorithmes devenir les seuls auteurs de notre réputation.

S'il fallait résumer en une phrase : hier, la réputation se cherchait sur Google ; aujourd'hui, elle se reçoit dans les réponses de l'IA. Demain, les meilleurs communicants seront ceux qui auront compris qu'il ne suffit plus d'être visible. Il faudra aussi être compris, cité et correctement restitué.


 

Exister dans les "top listes" générées par ChatGPT et Perplexity

Comment travaillez-vous votre présence dans les “top listes” générées automatiquement par les IA ?

C’est probablement l’un des sujets les plus stratégiques et paradoxalement encore très sous-estimé dans le marketing B2B actuel.

Aujourd’hui, lorsqu’un décideur demande à ChatGPT ou à Perplexity : « Quelles sont les meilleures alternatives européennes à Salesforce ? » ou « Quel CRM choisir pour le secteur public ? », la réponse générée agit presque comme une short-list instantanée. Être présent ou absent de ces réponses peut influencer directement la perception du marché et parfois même orienter un cycle de vente avant tout échange commercial.

Chez efficy, nous avons donc identifié très précisément les requêtes de comparaison et les logiques de “top listes” sur lesquelles nous devons exister : « CRM européen souverain », « CRM pour collectivités territoriales », « CRM B2B européen », etc.

Notre travail consiste ensuite à renforcer notre présence dans toutes les sources susceptibles d’alimenter ces réponses génératives : presse économique, comparateurs spécialisés, contenus d’analystes, tribunes d’experts, études sectorielles et contenus de thought leadership.

Mais au-delà de la visibilité brute, nous travaillons surtout la différenciation narrative. Nous ne voulons pas être perçus comme “un CRM parmi d’autres”. Nous voulons qu’efficy soit identifié comme une solution profondément structurée autour de verticales métiers spécifiques et d’enjeux de souveraineté numérique.

Cet ancrage sectoriel joue un rôle clé. Plus une marque est capable d’être associée à des contextes métier précis, plus elle devient “citable” dans les réponses IA. Et dans l’univers conversationnel, la spécialisation devient souvent plus puissante que la simple notoriété généraliste.

RP digitales et narration algorithmique : influencer ce que les IA disent de vous

Quelle place accordez-vous aux RP digitales pour influencer la narration IA autour de votre territoire de marque ?

Les relations presse digitales occupent aujourd’hui une place centrale dans notre stratégie d’influence conversationnelle.

Nous avons rapidement compris que les modèles génératifs accordent un poids très important aux contenus issus de médias reconnus et fortement indexés. Un article publié dans Les Échos, Boursorama ou un média sectoriel de référence peut avoir un impact considérable sur la manière dont une IA va décrire une entreprise, un marché ou une catégorie de solutions.

Chez efficy, nous abordons donc les RP avec une double logique : visibilité humaine et influence algorithmique ;

Tout en veillant à la cohérence des messages diffusés : souveraineté numérique, expertise CRM européenne, conformité RGPD, spécialisation sectorielle.

Dans un environnement IA, la répétition cohérente devient fondamentale. Les modèles retiennent et renforcent les signaux récurrents.

Nous suivons également nos retombées presse avec une approche beaucoup plus stratégique qu’auparavant. Nous analysons surtout la qualité des messages véhiculés et leur cohérence avec le territoire que nous voulons imposer.

IA générative et génération de leads : transformer les processus marketing B2B

Comment l’IA générative transforme-t-elle concrètement vos campagnes de génération de leads, et comment intégrez-vous ces nouvelles capacités dans votre organisation marketing ?

Chez efficy, nous avons volontairement choisi d’aborder l’IA générative non pas comme un simple effet de mode technologique, mais comme un levier de transformation opérationnelle du marketing B2B.

Très rapidement, nous avons compris que l’enjeu n’était pas seulement d’utiliser des outils d’IA, mais de repenser certains processus marketing en profondeur : acquisition, personnalisation, qualification, orchestration des campagnes et exploitation des données commerciales.

Nous avons donc structuré notre démarche autour de trois grands chantiers prioritaires : la génération de leads automatisée, l’automatisation intelligente des contenus web optimisés SEO/GEO, et l’account mapping enrichi par des analyses Win/Loss alimentées par l’IA.

Le premier use case que nous avons priorisé concerne la lead generation automatisée. Nous travaillons sur des workflows capables d’identifier des profils pertinents selon leurs centres d’intérêts exprimés, d’enrichir les données de manière conforme au RGPD, de générer des séquences d’approche personnalisées selon les secteurs d’activité et les enjeux métier, puis de scorer automatiquement les leads selon leur niveau d’engagement et leur potentiel commercial.

L’objectif est double : augmenter significativement la volumétrie de leads qualifiés tout en réduisant le temps passé par les équipes commerciales sur des tâches de prospection manuelle à faible valeur ajoutée.

Mais ce qui me semble essentiel dans cette transformation, c’est que l’IA ne crée pas de valeur seule. Une automatisation performante dépend avant tout de la qualité des contenus, des données, du ciblage et du positionnement marketing en amont.

Autrement dit, l’IA amplifie la stratégie existante ; elle ne remplace pas la réflexion marketing. Plus les fondations sont solides, la segmentation claire, les messages cohérent et les données propres, plus les systèmes d’automatisation deviennent performants.