Le protocole, sans zone d'ombre ▌
Méthodologie du classement établi par les IA.
C'est l'anti classement de ce site : là où le classement principal s'achète, et le dit, celui-ci se constate. Voici exactement comment il est fabriqué. Si une règle vous semble discutable, elle est écrite ici pour pouvoir l'être.
les modèles interrogés cette saisonLe protocole, dans l'ordre
- 1
Le 1er de chaque mois
Le balayage part automatiquement. Aucune intervention humaine entre le lancement et la publication. La cadence était hebdomadaire jusqu'en août 2026 ; les relevés de cette période restent consultables tels quels, à leur date.
- 2
3 modèles, 2 modes
ChatGPT, Claude et Gemini, en conversation neuve, sans historique ni contexte ajouté. Chaque question est posée deux fois à chaque modèle : une fois sans recherche web, une fois avec. La liste des modèles peut évoluer, Perplexity est retiré pour le moment, et toutes les règles ci dessous valent pour « les modèles interrogés » de la période.
- 3
20 questions figées
Posées telles quelles, mot pour mot, la liste complète est plus bas. Elles ne changent pas d'un mois à l'autre : c'est ce qui rend deux relevés comparables.
- 4
120 réponses collectées
20 questions multipliées par 2 modes et par 3 modèles. Les noms de consultants et d'agences cités sont extraits, normalisés, puis rapprochés des profils inscrits. Un nom cité qui n'est pas inscrit reste affiché : le relevé ne récompense pas l'inscription.
Les deux modes, et pourquoi l'écart compte
Mémoire du modèle
ChatGPT, Claude et Gemini répondent sans consulter le web, sur ce qu'ils ont retenu à l'entraînement. C'est la notoriété installée, pas l'actualité.
Ce mode mesure une notoriété sédimentée : être là, c'est avoir été suffisamment présent, longtemps, pour entrer dans la mémoire d'un modèle.
Côté OpenAI : gpt-5
Avec recherche web
ChatGPT, Claude et Gemini répondent en consultant le web au moment de la question. C'est ce que voit un utilisateur aujourd'hui.
Ce mode mesure la visibilité actuelle : ce que quelqu'un obtiendrait s'il posait la question maintenant.
Côté OpenAI : gpt-5-search-api
Pourquoi les deux, et pas un seul
Parce que les deux réponses diffèrent, et que la différence est le plus intéressant du relevé. Être dans la mémoire et absent du web, c'est une réputation acquise que l'actualité ne confirme plus. Être trouvé sur le web et absent de la mémoire, c'est une présence récente qui n'a pas encore infusé. Un seul mode donnerait un classement ; les deux donnent une trajectoire.
Ce que chaque mode mesure vraiment, sans enjoliver : sans recherche, on mesure une notoriété sédimentée, celle qui a eu le temps d'entrer dans les poids du modèle, et qui ne bouge pas d'un mois sur l'autre. Avec recherche, on mesure en partie les SERP du moment : ce que le modèle trouve dépend de ce qui est bien classé le jour du balayage, donc ce mode hérite d'une partie des biais du référencement classique.
Deuxième limite, une asymétrie technique. Chez OpenAI, ce n'est pas le même modèle qui répond dans les deux modes : gpt-5 sans recherche, gpt-5-search-api avec. Deux variables changent donc ensemble, et une partie de l'écart observé sur ChatGPT tient au changement de modèle et non au seul accès au web. Chez Anthropic et Google, c'est le même modèle dans les deux modes, avec ou sans son outil de recherche.
Le score
1point
Par couple modèle et question où le nom est cité. Être cité plusieurs fois dans une même réponse ne compte qu'une fois.
60points par mode
Le plafond d'un mode : 3 modèles multipliés par 20 questions. Les deux modes sont comptés séparément, jamais additionnés.
0au mois suivant
Le compteur repart de zéro à chaque relevé. Le baromètre photographie un mois, pas une réputation.
- Élu des Machines : cité par tous les modèles interrogés, dans le mode considéré, quel que soit le nombre de points. Un nom peut donc l'être en mémoire et pas sur le web.
- Typage des entités : chaque nom cité est classé en indépendant (une personne), agence (une structure) ou autre (plateforme, annuaire, média, outil, événement, école). Les « autre » sont sortis des deux classements principaux et affichés à part, pour une raison simple : comparer un consultant à LinkedIn ou à Malt ne dit rien de sa valeur, alors que voir combien de places ces entités occupent avant lui dit beaucoup du marché. C'est souvent le résultat le plus parlant du relevé, on ne le cache donc pas.
Le volet par ville, et pourquoi il vaut moins
Chaque ville ne repose que sur une question par modèle, soit 3 réponses par mode. C'est vingt fois moins que le classement national. À cette échelle, un seul mot dans une réponse suffit à changer l'ordre, et deux relevés de suite peuvent se contredire sans que rien n'ait bougé dans la réalité.
Le classement local est donc une indication, pas un classement de référence. Nous l'affichons parce qu'il est intéressant, pas parce qu'il est solide, et nous préférons l'écrire ici plutôt que de le laisser croire. Le volet local ne connaît que les 10 villes réellement interrogées : Paris, Lyon, Marseille, Bordeaux, Lille, Nantes, Toulouse, Rennes, Strasbourg, Montpellier. Une ville sans question dédiée n'a pas de classement, et n'en aura pas tant que sa question n'existe pas.
Les 20 questions, mot pour mot
Chacune est posée dans les deux modes, à chacun des 3 modèles.
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Les limites
Ce que ce relevé n'est pas
Ce site n'a aucun contrôle sur les réponses des IA, et n'en revendique aucun. Les modèles se trompent, changent d'avis, citent des noms périmés : le relevé reflète leurs réponses, pas la réalité du marché. Être cité n'est ni une note, ni un avis, ni une recommandation de notre part. Et contrairement au classement principal, personne ne peut payer pour y figurer, nous compris.
