Pendant des années, les entreprises locales ont appris à exister dans Google. Il fallait être bien référencé, bien indexé, bien positionné. Aujourd’hui, un autre enjeu s’impose : être cité par les IA génératives.

C’est précisément ce que mesure une nouvelle étude de l’Observatoire Noos, consacrée à la visibilité des entreprises dans les réponses de 9 modèles d’IA grand public, sur 12 marchés au Québec. Au total, 7 128 réponses ont été analysées, 553 PME québécoises répertoriées, avec une méthode pré-enregistrée et des données ouvertes rendus accessibles librement au public.

Le constat principal est préoccupant pour l’économie locale. Dans 9 marchés sur 12, les PME québécoises captent 18 % ou moins des mentions produites par les IA. Autrement dit, lorsqu’un utilisateur demande à un robot conversationnel de recommander des entreprises dans un secteur donné, les acteurs locaux sont souvent peu présents dans les réponses.

Il y a des exceptions. Les boissons, l’alimentaire et l’hébergement s’en tirent beaucoup mieux, avec respectivement 72 %, 48 % et 47 % de mentions pour les PME québécoises. Dans ces secteurs, l’ancrage local, artisanal ou territorial semble encore peser dans la mémoire des modèles.

Mais ailleurs, le portrait est beaucoup moins favorable. Dans le conseil, la beauté, les meubles et l’équipement industriel, aucune entreprise québécoise ne figure parmi les dix premières citées. Ce n’est pas anodin. Pour une PME, ne pas apparaître dans ces réponses, c’est risquer de devenir invisible dans un environnement où de plus en plus de consommateurs et d’acheteurs utilisent l’IA comme porte d’entrée vers l’information.

L’étude montre aussi que le vieux réflexe du référencement Google ne suffit plus. À visibilité Google comparable, une entreprise québécoise obtient environ 8,6 points de présence IA en moins. La corrélation entre trafic Google et présence dans l’IA est faible, avec un coefficient de Pearson de 0,144. En clair, être bien placé dans les moteurs de recherche ne garantit pas d’être recommandé par les IA.

Autre élément important : tous les modèles ne se comportent pas de la même façon. Les modèles économiques GPT-5 mini et Claude Haiku accordent 6 % et 9 % de leurs mentions aux PME, alors que GPT-5 et Claude Opus montent plutôt autour de 21 % à 22 %. Gemini Flash fait exception, avec 19 %. Le choix du modèle utilisé peut donc modifier fortement la visibilité des entreprises citées.

La formulation de la question est tout aussi déterminante. Selon l’Observatoire Noos, les mentions locales peuvent passer de 14 % à 71 % selon la manière de poser la question. C’est un point majeur. Les IA ne répondent pas seulement à une intention générale. Elles réagissent fortement au cadrage, aux mots utilisés, au niveau de précision demandé et au contexte fourni.

L’étude relève aussi des erreurs de périmètre. Interrogées sur la sécurité privée, les IA consacrent 28 % de leurs citations à la cybersécurité, qui relève pourtant d’un autre marché. Pour un utilisateur, cette confusion peut orienter la recherche vers les mauvais fournisseurs. Pour les entreprises concernées, elle peut fausser leur visibilité.

Il faut toutefois éviter de surinterpréter les résultats. Un taux de présence dans une IA n’est pas une part de marché. Une entreprise absente des réponses n’est pas nécessairement marginale dans son secteur. Les modèles ont aussi été interrogés sans navigation web en direct. Les réponses reflètent donc leur mémoire interne à leur date de césure, et non l’état actuel du web.

Reste que l’étude soulève une question très concrète : comment les entreprises québécoises peuvent-elles exister dans les systèmes d’IA générative? Jusqu’ici, la stratégie numérique passait surtout par le site web, le référencement, les médias sociaux, les avis clients et les contenus publiés en ligne. Il faudra maintenant comprendre comment ces signaux sont repris, résumés, pondérés ou ignorés par les modèles d’IA.

Pour les PME, l’enjeu dépasse la communication. Il touche à la découvrabilité économique. Si les IA deviennent des intermédiaires de recommandation, elles ne se contenteront plus de répondre aux questions. Elles influenceront aussi les choix, les comparaisons et les décisions d’achat.

L’étude de l’Observatoire Noos ne dit pas que les IA effacent les PME québécoises. Elle montre plutôt que leur visibilité est inégale, fragile et très dépendante du secteur, du modèle et de la formulation de la question. Pour les entreprises locales, c’est un nouveau terrain à comprendre. Pour les journalistes, c’est un nouveau champ d’observation. Et pour le Québec numérique, c’est un signal à ne pas ignorer.

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