Comment les IA (ChatGPT, Perplexity…) répondent quand on parle de votre service client ?

1. Comment les IA construisent leurs réponses sur le service client

A. Ce que font réellement ChatGPT, Perplexity et autres IA

ChatGPT, Perplexity, Gemini ou Mistral ne fonctionnent pas comme des moteurs de recherche. Alors que Google, Bing ou Qwant indexent des pages et les classent par pertinence, les IA génèrent des réponses en langage naturel à partir de sources qu’elles ont ingérées, ou qu’elles consultent en temps réel.

Si l’on prend l’exemple de ChatGPT dans sa version standard, il s’agit d’un modèle entraîné sur d’immenses corpus de textes issus du web, de livres, et d’autres sources documentaires. Il a « lu » des milliards de contenus, et lorsqu’on lui pose une question sur le service client d’une entreprise, il restitue une synthèse de ce qu’il a appris, sans systématiquement citer de sources, et sans vérifier que l’information est encore à jour.

Un outil comme Perplexity fonctionne différemment, puisqu’il couple un modèle de langage à une fonctionnalité de recherche sur le Web en temps réel. Quand un utilisateur pose une question, Perplexity consulte des sources actuelles, les analyse, et formule une réponse en citant des références. Cette architecture en fait davantage un assistant de recherche qu’un chatbot conversationnel.

Ces fonctionnements différents ont des conséquences concrètes pour les marques. Si ChatGPT puise dans ce qui a été écrit à leur sujet ces dernières années, Perplexity cherche ce qui est disponible et pertinent sur le moment. Dans les deux cas, ce qui n’a pas été écrit, publié ou rendu accessible ne peut pas être restitué, car l’intelligence artificielle ne devine et ne crée pas, mais s’inspire de ce qui existe et le synthétise.

B. Les types de contenus qu’elles privilégient

Les contenus les mieux représentés dans les réponses IA partagent plusieurs caractéristiques, la première d’entre elles étant la clarté de leur structure. Les pages et les articles bien organisés et hiérarchisés, avec des contenus clairs et qualitatifs, sont bien plus facilement exploitables par un modèle de langage qu’un texte qui n’est pas pensé et travaillé avec méthode.

L’autorité de la source qui publie ce contenu a également de l’importance. Les contenus issus de médias spécialisés, de sites institutionnels, d’études sectorielles ou de blogs reconnus dans leur domaine ont plus de chances d’être intégrés au corpus de référence des IA, ou d’être remontés par des outils comme Perplexity. Si un contenu est peu cité, peu partagé, ou hébergé sur un site à faible notoriété, il sera bien moins susceptible d’être considéré comme intéressant.

La fraîcheur des contenus est un troisième facteur, particulièrement pour les IA connectées au web en temps réel. Un article publié récemment, régulièrement mis à jour, ou qui traite d’un sujet d’actualité aura davantage de chances d’être consulté et repris qu’un contenu daté, même s’il respecte tous les autres prérequis. Il est donc souvent préférable de bien repasser sur ses contenus avant d’en créer de nouveaux.

C. Pourquoi certaines marques sont citées, et d’autres invisibles

L’un des éléments qui distinguent les marques citées par les IA de celles qui n’apparaissent jamais est lié à un phénomène de masse. Une entreprise mentionnée par de nombreuses sources différentes, comme des articles de presse spécialisée, des avis clients, des études de cas, des interviews ou des comparatifs sectoriels, envoie un signal fort aux modèles de langage. Plus une marque est évoquée dans des contextes variés et crédibles, plus elle devient une référence pour les IA.

Ce volume de citations externes est souvent ce qui fait défaut aux entreprises qui peinent à apparaître dans les réponses générées. Elles peuvent avoir un site bien construit et des contenus soignés, mais si ces derniers ne sont pas relayés, commentés ou cités ailleurs, leur empreinte numérique s’avère trop limitée pour apparaître dans les synthèses produites par les IA.

Il faut aussi considérer la cohérence du positionnement. Les marques qui s’expriment de façon constante sur des thématiques précises se voient spontanément associées aux sujets qu’elles traitent. Si les thématiques sont traitées de façon plus diffuse et sans ligne éditoriale claire, il est bien plus difficile pour ces modèles qui cherchent à identifier des experts ou des références sur un sujet donné d’attribuer du crédit à la marque.

Les avis et témoignages clients publiés sur des plateformes tierces constituent eux aussi une source que les IA exploitent régulièrement. Une entreprise dont la qualité de service est documentée, commentée et visible sur des sites indépendants délivre une preuve sociale sur laquelle les modèles peuvent s’appuyer pour établir leur représentation de la marque.

2. Ce que les IA disent (vraiment) quand on parle de service client

A. Exemples de réponses générées par les IA

Pour illustrer plus précisément ce qu’induisent les réponses délivrées par les IA, voici deux exemples de réponses que ChatGPT ou Perplexity peuvent générer lorsqu’on les interroge sur des sujets liés au service client. Ces exemples sont construits à partir des patterns observés dans les réponses réelles de ces outils.

Ces exemples montrent que les IA s’appuient systématiquement sur des noms déjà ancrés dans leur corpus, des données chiffrées issues d’études connues, et des sources perçues comme faisant autorité. Une marque qui n’est pas considérée comme faisant partie de ces références a très peu de chances d’apparaître spontanément dans ce type de réponse, quelle que soit la qualité réelle de son service.

B. Les patterns récurrents dans leurs réponses

L’analyse des réponses produites par les IA sur des sujets liés au service client fait apparaître des logiques récurrentes qu’il est utile d’identifier. La première est une tendance marquée au consensus, car les IA ont tendance à restituer ce qui est le plus souvent dit, et non ce qui est le plus pertinent ou le plus nuancé.

Il est donc courant qu’elles expriment dans leur corpus l’opinion dominante, ce qui aboutit à des réponses lisses, peu différenciantes, qui tournent autour des mêmes bonnes pratiques et des mêmes références. Deux utilisateurs qui posent une question similaire sur deux outils différents obtiendront fréquemment des réponses très proches dans leur structure et dans leur contenu.

Une surreprésentation des grandes marques et des acteurs les mieux documentés est également observable. Les IA citent ce qu’elles connaissent bien, c’est-à-dire les entreprises et les solutions qui concentrent le plus grand volume de contenus sur le web. Cette mécanique crée un effet de renforcement, puisque les marques déjà visibles le deviennent encore davantage, quand celles qui sont moins présentes restent dans l’angle mort des réponses générées.

Le recours systématique à la donnée chiffrée est lui aussi récurrent. Les IA ont tendance à citer des statistiques issues d’études connues, souvent anglo-saxonnes, pour crédibiliser leurs affirmations. Ces chiffres sont parfois approximatifs ou mal contextualisés, mais ils structurent le discours et le font paraître pertinent. Une marque qui produit et publie ses propres données, ses propres études ou ses propres résultats se donne ainsi les moyens de se démarquer par ses arguments.

C. Les angles absents (et opportunités pour se positionner)

Si les patterns précédents décrivent ce que les IA produisent, il est tout aussi pertinent de s’intéresser à ce qu’elles ne disent pas. Les angles et les axes absents de leurs réponses sont très intéressants pour aller se positionner là où aucun concurrent n’est encore présent.

Le premier angle délaissé est celui de la spécificité sectorielle. Les réponses des IA sur le service client restent très génériques, applicables à n’importe quelle entreprise dans n’importe quel secteur. Les enjeux propres à la relation client dans l’assurance, la logistique, le retail ou le secteur public sont rarement traités en détail. Une marque qui produit des contenus ancrés dans la réalité de son secteur comble ainsi un vide dans le corpus disponible.

La dimension humaine et managériale du service client est également très sous-représentée. Les IA parlent des outils, des process et des KPI, mais traitent peu les réalités opérationnelles, comme la montée en compétences des conseillers, la gestion des pics d’activité, les arbitrages entre productivité et qualité de traitement, ou encore l’impact des conditions de travail sur la satisfaction client. Ces sujets sont pourtant ceux que les professionnels cherchent à approfondir.

Aussi, l’angle relatif au retour sur investissement concret du service client s’avère très peu exploité. Les IA évoquent la satisfaction client comme un objectif, mais documentent rarement le lien entre une stratégie de service client bien construite et des résultats mesurables, comme la fidélisation, la réduction de l’attrition ou l’impact sur le chiffre d’affaires. Les marques qui publient du contenu qui touche à ces thématiques sont donc d’autant plus susceptibles d’être citées par les intelligences artificielles.

D. Ce que cela implique pour les marques

Les mécanismes de fonctionnement des IA génératives entraînent une modification des facteurs qui permettent de s’octroyer de la visibilité. Pendant des années, être bien référencé signifiait apparaître dans les premières positions d’un moteur de recherche, mais ce critère ne s’avère plus suffisant. De plus en plus d’utilisateurs commencent désormais leur recherche via une IA, et attendent une réponse directe plutôt qu’une liste de résultats à explorer.

Cette évolution pousse les marques à se questionner sur la place qu’elles occupent dans les réponses que les outils d’IA génèrent. Le cadre du marketing digital traditionnel est ainsi largement dépassé, puisqu’il faut désormais considérer la manière dont une entreprise documente son expertise, la cohérence de sa prise de parole sur la durée, et sa capacité à apparaître comme une référence dans des sources que les IA jugent dignes de confiance.

Ne pas s’en préoccuper est préjudiciable, car une entreprise absente des réponses IA sur son marché laisse la place à ses concurrents mieux positionnés, sans même en avoir conscience. Ce phénomène est d’autant plus important qu’il s’auto-alimente, puisque plus une marque est citée, plus elle consolide sa présence dans le corpus des modèles, et plus elle a de chances d’apparaître de nouveau dans les prochaines réponses générées.

Le point positif est que cette quête de visibilité ne dépend pas uniquement de la taille ou de la notoriété d’une entreprise. Elle se construit avec méthode, au fruit de l’adoption de bonnes pratiques éditoriales et de la compréhension de ce que les IA cherchent à restituer.

3. Comment faire en sorte que votre service client soit visible dans les réponses IA

A. Structurer ses contenus pour être repris par les IA

Pour que des contenus performent sur les IA génératives, la première chose à faire est de les hiérarchiser. Les modèles de langage traitent bien mieux les pages dont la structure est lisible, avec des titres clairs et imbriqués, des paragraphes centrés sur une idée, ou des listes lorsqu’elles permettent de synthétiser des éléments comparables. Cette hiérarchisation facilite l’extraction d’informations précises, le but des IA étant d’isoler des réponses plutôt que de restituer un texte dans sa globalité.

Le format question-réponse est très pertinent, car les IA sont très largement sollicitées pour répondre à des interrogations formulées dans un langage naturel. Un contenu qui pose ces questions explicitement, puis y répond de façon directe et structurée, a de bien meilleures chances d’être repris dans une réponse générée qu’un article qui traite du même sujet sans jamais formuler la question de référence.

La précision du vocabulaire employé a elle aussi un rôle prépondérant. Utiliser les termes exacts que les utilisateurs formulent dans leurs requêtes ancre le contenu dans les champs sémantiques que les IA associent aux sujets traités. Un contenu qui tourne autour du sujet sans jamais utiliser d’expressions ou de mots-clés précis et pertinents s’avère difficile à classer et à restituer.

B. Produire des contenus à forte valeur ajoutée

Les IA génératives, comme les lecteurs humains, savent faire la différence entre un contenu qui reformule des généralités et un contenu qui apporte des éléments intéressants et tangibles. Cette valeur ajoutée est en grande partie ce qui va permettre à un contenu de ressortir, voire de s’imposer comme la référence sur le sujet.

Un contenu à forte valeur ajoutée se démarque tout d’abord par ses informations et ses angles éditoriaux exclusifs. Publier sous une forme légèrement différente ce que disent déjà des dizaines d’articles sur la gestion des réclamations ou la satisfaction client n’a rien d’avantageux. Ce qui retient l’attention, ce sont les analyses propres à la marque, les retours d’expérience concrets, les données internes ou les cas clients documentés, des éléments encore très absents dans les corpus des IA.

La profondeur de traitement est un autre marqueur de qualité que les modèles de langage savent identifier. Un article qui explore un sujet sous plusieurs angles, contextualise les affirmations qui y sont formulées et cite des sources précises est mieux considéré qu’un contenu superficiel, même s’il est bien structuré. La longueur du contenu n’est en rien un critère, c’est sa richesse qui prime, et qui lui confère toute sa valeur.

Il faut enfin savoir que la régularité de publication s’avère tout aussi importante que la qualité des contenus. Une marque qui publie fréquemment sur ses sujets de prédilection construit une autorité thématique à laquelle les modèles sont sensibles, et qu’ils vont prendre comme marqueur de confiance.

C. Répondre aux vraies questions des utilisateurs

Beaucoup trop de marques ont tendance à écrire sur ce qu’elles veulent dire plutôt que sur ce que leurs utilisateurs cherchent à comprendre. Pourtant, les questions posées aux IA génératives dans le domaine du service client sont rarement abstraites, et sont formulées sur la base de situations concrètes ou de problèmes précis. Ces formulations sont équivoques de préoccupations réelles, que trop peu de contenus traitent avec suffisamment de précision.

Un travail d’écoute et d’observation est nécessaire pour identifier ces questions. Les verbatims clients, les échanges récurrents traités par les équipes support ou encore les sujets qui reviennent régulièrement dans les forums sont autant de sources qui permettent d’identifier ce que les utilisateurs veulent vraiment savoir. Les contenus qui en tiennent compte sont tout de suite plus pertinents pour les IA, et contribuent au renforcement de l’autorité de la marque.

Les marques doivent ainsi faire évoluer leur stratégie éditoriale pour qu’elle ne soit plus une simple vitrine, mais un véritable service rendu à leur audience. Un contenu qui répond avec précision à une vraie question a une utilité immédiate pour le lecteur, et c’est justement ce que les IA cherchent à valoriser et à restituer dans leurs réponses.

D. Mesurer sa visibilité dans les IA

Les outils et les méthodes pour mesurer sa visibilité dans les réponses des IA se fiabilisent de plus en plus, mais sont globalement encore en cours de développement et de structuration. Ce besoin d’évaluation reste récent et nécessite une approche pragmatique, mais les évolutions sont très rapides.

Le moyen le plus rudimentaire et direct est de tester soi-même les principales IA avec des requêtes représentatives de son secteur et de ses sujets d’expertise. Il faut ainsi formuler une dizaine de questions que ses clients ou prospects pourraient poser, les soumettre aux outils, et analyser les réponses obtenues pour savoir quelle place est occupée ou non par la marque. Il est ainsi possible de savoir si la visibilité se renforce au fil du temps, et d’identifier les thématiques sur lesquelles des efforts éditoriaux sont à réaliser.

Des solutions dédiées au suivi de la visibilité dans les IA commencent à émerger. Des outils comme Profound, Otterly ou Share of Voice AI permettent de monitorer la façon dont une marque est citée dans les réponses générées, le tout sur un ensemble de requêtes définies à l’avance. Ces solutions restent récentes, et leurs fonctionnalités continuent de se perfectionner, mais elles constituent pour les équipes marketing et communication un bon moyen de suivre et mesurer la visibilité de la marque.

Il faut par ailleurs comprendre que les indicateurs de performance traditionnels ne suffisent plus à évaluer efficacement sa visibilité, ce qui oblige à en appréhender de nouveaux. La fréquence de citation dans les réponses IA, les thématiques sur lesquelles elle est sollicitée, ainsi que le contexte dans lequel le nom de la marque apparaît sont devenus des signaux incontournables, qu’il faut donc apprendre à lire et à piloter.

Le lien entre IA et service client :

Le lien entre l’intelligence artificielle et le service client s’établit bien au-delà des questions de visibilité dans les requêtes, puisqu’il n’a pas pu vous échapper que cette technologie est devenue prépondérante dans le quotidien des entreprises. Pour explorer davantage ce sujet, nous vous proposons le guide ultime de l’IA au service client, qui détaille les outils disponibles, les bénéfices, les limites, les bonnes pratiques et les tendances futures autour de l’intelligence artificielle.