E-réputation dans ChatGPT : comment la machine décide de ce qu'elle dit de vous

Chronique publiée le 8 août 2026, mise à jour à mesure que les systèmes changent.

J'accompagne un dirigeant qui a appris par son banquier ce que les machines racontaient de lui. Avant un tour de table, l'analyste chargé du dossier avait demandé à ChatGPT qui il était. Douze lignes : sa fonction exacte, un chiffre d'affaires vieux de quatre ans, un contentieux prud'homal qui appartenait à son prédécesseur. Le banquier n'a rien vérifié, il a lu, retenu, puis posé une seule question en réunion : ce litige, où en êtes-vous.

Le référencement est mon métier depuis 2001. J'ai vu Google changer de règles une dizaine de fois, et j'ai appris à lire les bascules dans les logs serveur avant de les lire dans la presse. Celle-là est la plus discrète et la plus lourde que j'aie observée : la question « qui est-il » a quitté la page de résultats pour un récit rédigé dans les IA, sans liens et sans droit de regard. Des mécanismes précis fabriquent ce récit, et ils se travaillent.

Les mécanismes de l'e-réputation dans ChatGPT

Douze lignes qui n'existent nulle part : la synthèse des sources

Les douze lignes lues par le banquier n'existent sur aucune page du web. ChatGPT les a composées en fondant quelques sources en un seul récit : une synthèse, en somme. La sélection se fait à l'entrée, avant l'écriture, et une réponse générée cite une poignée de sources là où une page de résultats Google alignait dix liens. Une fois sa courte liste arrêtée, la machine écrit avec ce qu'elle retient, et elle écrit encore quand ses sources sont maigres. J'ai décrit cette fabrication, requête par requête, dans Ce que ChatGPT dit de vous ce soir.

Ce que ChatGPT retient de votre page : 202 caractères

Reste à savoir ce que la machine tient vraiment de vous. Une agence française, RESONEO, a fait le travail que personne ne fait : capturer les flux bruts qui circulent entre ChatGPT et le navigateur, sous l'interface, pour regarder ce qui passe. 1 249 conversations, 88 000 résultats de recherche et 26 900 pages distinctes relevés en juillet 2026. Ce qu'ils y trouvent déplace le sujet.

Pour la majorité de ses utilisateurs, OpenAI n'interroge pas Google : il interroge son propre index, baptisé Labrador, qui fournit 63,6 % des résultats en mode instantané, celui de la version gratuite où restent plus de neuf utilisateurs sur dix. Dans cet index, votre page n'est pas une page. C'est une ligne de 202 caractères au maximum, prise au début de votre contenu, votre titre H1 compris huit fois sur dix, figée au moment du passage du robot et servie à l'identique quelle que soit la question posée. La méta description que vous avez soignée, elle, est ignorée.

Le reste du relevé dit l'ampleur du tri : sur 61 332 adresses remontées, 5 032 ont servi de sources et 759 pages seulement ont été réellement ouvertes et lues, soit un peu plus d'une sur cent, presque toutes en abonnement payant. L'écart de traitement se voit dans les citations : une page réellement ouverte est citée dans 74 % des cas, une page simplement présente dans l'index, dans 7 %. Pour un dirigeant, la conséquence est directe. Neuf fois sur dix, ce que la machine sait de votre page « À propos » se résume à votre titre et aux deux phrases qui le suivent, et elle n'a jamais lu la suite.

Le poids décide : la pondération des sources par ChatGPT

La machine garde tout et distribue du poids, et ce dernier ne vous appartient pas. Meltwater, qui a analysé 5,35 millions de citations sur 8 systèmes d'IA dans son étude GenAI Lens d'avril 2026, mesure que les médias gagnés, la presse et les publications tierces, concentrent 39,5 % des citations. Ce que d'autres écrivent sur vous pèse plus lourd que votre site, votre biographie officielle et vos communiqués réunis. Un article de 2019 jamais corrigé, repris par trois confrères, pèsera longtemps plus qu'une page « À propos » réécrite hier, conséquence : la hiérarchie se décide sans vous.

Cohérence d’entité : pourquoi ChatGPT tranche quand vos sources se contredisent

Je prends mon propre cas. J'ai porté plusieurs fonctions en même temps : dirigeante de mon entreprise, consultante pour une société d'IA, enseignante en digital, avec le conseil et le coaching par-dessus. La machine avait tranché sans moi, je n'étais qu'experte SEO, mon métier depuis 2001, alors que j'ai évolué depuis plus de dix ans vers des fonctions de direction, le multicanal et la réputation en ligne. Elle m'avait même cataloguée coach de vie, au motif que j'ai coproduit un podcast avec une de mes clientes. Bref, j'ai dû faire pour moi ce que je propose aujourd'hui à mes clients : reprendre la main sur mon récit.

Ahrefs relève une corrélation de 0,664 entre les mentions d'une marque et sa présence dans les réponses générées, devant les liens entrants ; l'étude porte sur 75 000 marques, la transposition aux personnes est la mienne, et le terrain la confirme relevé après relevé. La machine se nourrit de mentions éparses, elle hérite de leurs contradictions, et l'incohérence de vos traces devient une affirmation tranquille.

Deux fois la même question, deux réponses : le tirage

SparkToro, dans l'étude publiée par Rand Fishkin et Patrick O'Donnell le 28 janvier 2026, a fait exécuter 2 961 fois les mêmes requêtes par 600 volontaires : la même liste est revenue à l'identique moins d'une fois sur cent. Une capture d'écran ne prouve rien. Votre image dans la machine est une distribution de réponses possibles, et elle se relève dans le temps. En 2001, oui ça date 😉, la Google dance rebattait les positions une fois par mois, et nous guettions le nouveau classement comme des résultats d'examen ; le tirage, lui, a lieu à chaque question. Cette différence de nature entre un moteur et une IA, date de coupure comprise, est détaillée dans ma chronique sur ce qui sépare un moteur de recherche d’une IA.

Hallucinations de ChatGPT sur une personne : ce que l'éditeur mesure lui-même

OpenAI tient un banc d'essai interne consacré aux questions qui portent sur des personnes, à partir de faits publics. Il s'appelle PersonQA, et les résultats sont publiés dans sa propre fiche technique, datée du 16 avril 2025. Sur ce banc d’essai, le modèle o3 a halluciné sur 33 % des questions, o4-mini sur 48 %. La génération précédente s'arrêtait à 16 %. OpenAI écrit elle-même que ses modèles produisent davantage d'affirmations, donc davantage d'affirmations exactes et davantage d'affirmations inventées.

Un banc d'essai interne, sur des faits publics, avec des modèles de raisonnement : ces chiffres ne disent pas ce que ChatGPT répondra ce soir sur votre nom, ils disent qui les publie. Aucun cabinet, aucun concurrent, aucun régulateur n'aurait le même poids, puisqu'il s'agit ici de l'éditeur mesurant ses propres modèles sur la seule catégorie de questions qui vous concerne directement, celles qui portent sur des personnes.

Pourquoi ChatGPT, Perplexity ou le Mode IA de Google ne racontent pas la même personne

Semrush a fait analyser 325 000 prompts en mars 2026 : ChatGPT et le Mode IA de Google citent la personne, le dirigeant, le fondateur, dans 59 % des réponses, quand Perplexity cite l'entreprise dans la même proportion. Le même nom produit des histoires différentes.

Chez Google, il faut d'ailleurs distinguer deux surfaces qu'on confond souvent, parce qu'elles ne se comportent pas de la même manière. Les Aperçus IA sont le résumé généré qui s'affiche en haut de la page de résultats habituelle, au-dessus des liens bleus. Le Mode IA est un onglet séparé, conversationnel, où l'on dialogue sans page de résultats. Ahrefs, sur 540 000 paires de requêtes relevées aux États-Unis en septembre 2025, compte 13,7 % de sources communes entre les deux : deux surfaces du même éditeur, sur la même requête, ne lisent pas les mêmes pages. Vérifier son e-réputation dans un seul système ne vous apprend rien sur les autres. Chaque machine échantillonne, pondère et raconte à sa façon.

Où ChatGPT va vraiment chercher ce qu'il dit de vous

Deux relevés Meltwater donnent la carte. L'étude GenAI Lens d'avril 2026, 5,35 millions de citations sur 8 systèmes, mesure le poids des médias gagnés. Le communiqué du 12 mai 2026, sur 9,5 millions de citations, place LinkedIn deuxième source la plus citée, derrière YouTube. Ahrefs y ajoute ses corrélations. Le tableau rassemble ce qui se mesure aujourd'hui, et ce que chaque ligne vaut quand le nom recherché est le vôtre.

Les six sources dans lesquelles ChatGPT puise ce qu'il dit d'une personne

Les corrélations d'Ahrefs portent sur des marques ; la lecture pour une personne est une transposition, je la fais et mes relevés vont dans le même sens. Retenez surtout où elles pointent : les systèmes lisent des espaces, YouTube en tête, que beaucoup de dirigeants français traitent encore comme des divertissements.

E-réputation d'un dirigeant et réputation de marque : deux métiers différents

Je refuse de traiter la réputation d'un dirigeant comme celle d'une marque, et c'est pourtant ce que proposent les neuf pages qui occupent aujourd'hui cette requête : des avis clients, des étoiles, des outils d'écoute. Une marque attaquée répond en nombre. Un dirigeant n'a rien de tel. Il a des articles qu'il n'a pas écrits, des mentions qu'il n'a pas choisies, du silence partout où il n'a pas existé publiquement.

Un fondateur discret m'a consultée : vingt ans de holding familiale, aucune interview, une conviction ancienne, le silence protège. La machine lui avait composé un parcours plausible, diplômes compris, avec l'aplomb d'un notaire. Rien dans ce portrait n'était diffamatoire et rien n'y était exact. La base AI Hallucination Cases, tenue par Damien Charlotin à HEC Paris, recensait 1 847 décisions de justice au 6 août 2026 où un tribunal a constaté du contenu inventé par une IA, et ce compteur ne retient que ce qui a fini devant un juge. J'ai consacré une chronique entière à ce recensement.

Depuis le 22 juillet 2026, Google affiche ses Aperçus IA et son Mode IA en France. Le récit généré est la première chose que lit celui qui tape votre nom, et un article vieux de sept ans peut vous flinguer en comité de crédit sans que personne ne vous en parle. Tapez votre nom ce soir. Demandez ensuite d'où viennent les sources : la seconde réponse vous apprendra plus que la première.

Vous pouvez être satisfait de ce qui se dit de vous aujourd'hui, mais qui sait ce qu'il en sera demain. J'invite plutôt à anticiper, en construisant une vraie stratégie de réputation, adossée à ce que vous faites et à qui vous êtes. Les relations presse y tiennent une place, et elles sont loin d'être la seule.

Cinq gestes qui changent ce que ChatGPT dit de vous

1. Relevez dans le temps. Relevez, système par système, dans le temps. ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, plusieurs formulations, chaque mois, daté et archivé. Le tirage l'impose : seule la série fait preuve.
2. Lisez les sources citées. Lisez les sources citées, pas seulement le texte généré. La liste des domaines cités bouge moins que le récit. Qui y figure, qui devrait y figurer, ce que chaque page raconte de vous : votre exposition réelle est là.
3. Rendez votre entité cohérente. Rendez votre entité cohérente partout : même nom, même fonction, mêmes dates, de votre site aux biographies de conférences. La machine tranche les contradictions sans vous ; retirez-lui ce qu’elle a à trancher.
4. Écrivez la réponse chez vous. Écrivez chez vous la réponse à la question qu'on vous pose vraiment, dès la première ligne. L'index d'OpenAI ne retient qu'un titre et un peu plus de deux cents caractères pris juste après, sans lire la suite : votre H1 et les deux phrases qui le suivent sont, à la lettre, ce que la machine sait de votre page. Trois phrases nettes en haut de votre page « À propos » lui donnent de quoi citer ; une plaquette ne lui donne rien.
5. Corrigez par la voie de l’éditeur. Corrigez ce qui est faux par la voie de l'éditeur : le portail de confidentialité d'OpenAI, puis la CNIL sans réponse sous un mois. Vous obtiendrez au mieux le silence du modèle ; la donnée apprise, elle, reste. Comptez aussi avec le cache : les relevés de juillet montrent des copies de pages servies plusieurs semaines après leur enregistrement, ce qui veut dire qu'une correction publiée aujourd'hui met du temps à remonter dans les réponses.

Personne ne vous vendra honnêtement une position 1 dans ChatGPT : ce classement n'existe pas. Le llms.txt, présenté un peu partout comme la balise miracle du moment, se dépose en quelques minutes, pour un coût nul et une preuve incertaine ; déposez-le sans rien en attendre. En 2001, on vendait des soumissions garanties dans des annuaires que personne ne consultait. GPTBot passe aujourd'hui dans vos logs serveur comme Googlebot y passait alors, devant des équipes qui ne lisent plus les logs. Les promesses reviennent, au mot près.

Reste à mesurer. Ce que les systèmes racontent de vous se relève, un par un et dans le temps : c’est le travail du Radar AI Influence Score. L'outil ne remplace jamais le jugement. Il l'augmente.

Lydia Arzour, fondatrice d’ELTHIKA, maison de réputation IA & Influence, elthika.fr

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