Glossaire de la recherche par IA
Comprenez la recherche par IA, les recommandations et les coûts de l’automatisation, un terme à la fois. Chaque guide explique sa signification, son intérêt pour votre entreprise, un exemple et les points à vérifier ensuite.
Termes de la recherche par IAMesurer les réponses des IACoûts et automatisationModèles et tokens
Termes de la recherche par IA
- AEO (optimisation pour les moteurs de réponse)
Présenter l’information de façon à ce qu’elle puisse répondre directement à la question d’un client.
- AI Mode
L’expérience de recherche conversationnelle de Google, qui permet de poser des questions, de comparer des options et de demander des précisions.
- AI Overviews
Les résumés générés par l’IA que Google affiche dans les résultats de recherche, accompagnés de liens vers des sources.
- Ancrage dans les sources
Relier une réponse de l’IA à des informations fournies ou retrouvées qui permettent de l’étayer.
- Balisage schema
Des annotations structurées qui décrivent les informations visibles sur une page à l’aide d’un vocabulaire commun.
- Citations dans les réponses de l’IA
Les références aux sources jointes à une réponse de l’IA, à distinguer du nom d’une entreprise cité dans le texte.
- Décomposition d’une requête
Décomposer une question en recherches connexes afin de réunir les informations nécessaires à une réponse.
- E-E-A-T
L’expérience, l’expertise, l’autorité et la fiabilité dans les consignes de Google sur la qualité.
- Entité
Une personne, une entreprise, un lieu ou une chose identifiable, indépendamment des mots qui la désignent.
- GEO (optimisation pour les moteurs génératifs)
Améliorer la façon dont une entreprise et ses contenus apparaissent dans les réponses générées par l’IA.
- Graphe de connaissances
Une représentation structurée des entités et de leurs relations.
- Hallucination de l’IA
Une affirmation générée par l’IA qui semble plausible, mais qui est fausse ou non étayée.
- LLM (grand modèle de langage)
Un modèle entraîné à traiter et à générer du langage, qui peut être connecté à un moteur de recherche.
- llms.txt
Un fichier Markdown proposé pour présenter un site et fournir aux outils d’IA des liens vers ses pages utiles.
- Mention de marque
Le nom d’une entreprise ou d’un produit qui apparaît dans une réponse, avec ou sans lien.
- Part de voix dans les réponses de l’IA
La part des mentions d’une marque parmi un ensemble défini de concurrents et de réponses de l’IA.
- RAG (génération augmentée par récupération)
Utiliser des informations retrouvées comme contexte pour la réponse d’un modèle de langage.
- Recherche d’informations
Trouver des informations pertinentes avant qu’un système d’IA ne rédige sa réponse.
- Recherche sans clic
Une recherche qui se termine sans clic vers un site externe.
- Requête
Le texte qui demande à un système d’IA de produire une réponse ou lui indique comment le faire.
- Robots d’exploration IA
Des logiciels automatisés qui collectent des pages pour la recherche, l’entraînement de modèles ou en réponse à la demande d’un utilisateur.
- Visibilité dans l’IA
Déterminer si une entreprise apparaît dans les réponses des assistants IA, et de quelle manière.
Mesurer les réponses des IA
- Score de visibilité dans l’IA
Une note sur 100 qui mesure la fréquence à laquelle les assistants IA citent une entreprise quand un client leur demande d’en recommander une. Dans le scan AIGROW, une mention vaut 45 points, une description 15, la présence dans les réponses aux différentes questions 20 et les informations de base lisibles par les machines sur le site web 20. Les questions sans réponse sont exclues du calcul plutôt que notées zéro.
Lancer l’analyse gratuite- Taux de recommandation IA
La proportion de réponses des assistants IA aux questions des clients qui citent une entreprise donnée. Les mêmes questions sont posées plusieurs fois aux mêmes assistants. Chaque réponse qui cite l’entreprise compte une fois, et les réponses qui ne citent aucune entreprise sont aussi prises en compte. C’est sur ce taux que repose le classement de l’AIGROW Index.
Comment il est mesuré- Question d’achat
Une question qu’un client poserait à un assistant IA pour choisir un prestataire, par exemple pour trouver le meilleur dentiste dans une ville donnée. Le scan AIGROW en déduit cinq à partir du site web de l’entreprise, avec les mots qu’emploierait un client, puis soumet chacune à un maximum de quatre assistants.
- Test
Une question d’achat posée à un assistant IA, avec relevé des entreprises citées. On pose à l’assistant la question du client, sans lui demander s’il connaît l’entreprise : lorsqu’on interroge un modèle sur une entreprise nommée, il en dit presque toujours quelque chose de positif. Sa réponse est ensuite examinée pour relever les noms qu’elle contient.
- Test sans résultat
Un test qui n’a produit aucune réponse exploitable parce que le fournisseur n’a pas répondu à temps ou a refusé de répondre. Le score AIGROW exclut ces tests du calcul au lieu de les compter comme des absences : une panne du fournisseur fausse la mesure et ne dit rien sur la connaissance qu’a l’assistant de l’entreprise.
- Cité
Le nom de l’entreprise apparaît dans la réponse d’un assistant à une question d’achat. C’est le critère décisif du score AIGROW : la proportion de tests ayant reçu une réponse qui citent l’entreprise vaut 45 des 100 points, car tous les autres critères précisent la façon dont l’assistant présente une entreprise dont il connaît déjà l’existence.
- Décrit
L’assistant dit autre chose que le nom de l’entreprise, par exemple ce qu’elle fait ou pourquoi elle convient au client. Dans le score AIGROW, la proportion de mentions accompagnées d’une description vaut 15 points, car un simple nom constitue une recommandation moins convaincante qu’une mention que l’assistant peut expliquer.
- Couverture des questions
Le nombre de questions d’achat différentes pour lesquelles au moins un des assistants interrogés cite l’entreprise. Ce critère vaut 20 points dans le score AIGROW. Une entreprise citée à chaque fois pour une question, mais jamais pour les quatre autres, a une couverture limitée, même si son nombre total de mentions semble élevé.
- Informations de base lisibles par les machines
Les informations qu’un assistant peut lire sur un site web sans avoir à les deviner. Le scan AIGROW leur attribue jusqu’à 20 points : 8 pour un schéma Organization ou LocalBusiness, ou 3 pour tout autre schéma, 4 pour un numéro de téléphone dans l’en-tête, 3 pour une adresse postale, 2 pour les horaires d’ouverture et 3 pour une description d’au moins 50 caractères.
- Scan dégradé
Un scan qui n’a pas pu mesurer la visibilité de l’entreprise et n’attribue donc aucun score. Cela se produit lorsqu’aucun assistant n’a répondu, ou lorsque le site n’a pas permis de déterminer des questions d’achat et qu’un jeu de questions génériques a été utilisé, lequel ne peut produire aucune mention. Un scan dégradé n’est jamais publié, suivi ni comptabilisé comme un zéro.
- Jeu de questions figé
Les mêmes questions d’achat sont posées à chaque exécution du suivi. Si elles changeaient tous les mois, on mesurerait les questions plutôt que la visibilité de l’entreprise. Le suivi conserve donc le jeu de départ sans en générer de nouvelles. Une variation du score signifie alors que les réponses ont changé.
- Mention et citation
Une mention est le nom de l’entreprise dans le texte d’une réponse. Une citation est un lien vers une source affiché à côté. Le scan AIGROW mesure les mentions, car les assistants n’affichent pas tous les sources de manière cohérente. Pour un acheteur, ce qui compte, c’est de voir ou non le nom de l’entreprise dans la réponse.
- Variations d’une exécution à l’autre
La mesure dans laquelle la réponse d’un assistant change quand on lui pose deux fois la même question. Lors de notre calibrage sur douze questions d’achat locales, seulement 16 % à 26 % des entreprises citées par un même modèle sur deux exécutions figuraient dans les deux réponses. Une réponse n’est qu’un échantillon. C’est pourquoi un scan pose plusieurs questions à plusieurs assistants.
- Concurrents
Les autres entreprises citées par les assistants en réponse aux mêmes questions d’achat. Le scan AIGROW compte leurs apparitions dans les réponses et en présente jusqu’à six, de la plus citée à la moins citée. L’entreprise analysée ne figure jamais parmi ses propres concurrents, même lorsqu’un assistant abrège son nom à un seul mot.
Coûts et automatisation
- Coût total employeur
Ce qu’un salarié coûte au total à l’entreprise : salaire, charges patronales, avantages, congés payés et équipement. C’est le montant à comparer à un abonnement mensuel. Pour un réceptionniste à temps plein aux États-Unis, le coût total de référence que nous utilisons est de $3,170 par mois.
Calculer le coût d’un poste- Valeur de référence
Une valeur type affichée lorsque celle du lecteur est inconnue, et toujours présentée comme telle. Nos références correspondent aux coûts mensuels totaux pour une petite entreprise aux États-Unis : réceptionniste $3,170, agent de support de niveau 1 $3,750, SDR $5,400 et comptabilité externalisée $2,000. Nos calculateurs remplacent cette référence dès qu’un montant réel est saisi.
- Taux de conversion
La part des demandes qui aboutissent à une vente. Dans le calculateur des appels manqués, il sert à estimer le chiffre d’affaires perdu et c’est le paramètre qui influe le plus sur le résultat. Nous retenons 25 % si vous ne saisissez aucun taux. Un taux tiré de vos propres réservations ou ventes rendra le résultat plus représentatif de votre activité.
Calculer le coût de vos appels manqués- Le mois dans les calculs
Nos calculateurs comptent 4.33 semaines par mois lorsque vous saisissez un nombre d’heures par semaine, et 22 jours ouvrés lorsque vous saisissez un nombre quotidien, comme celui des appels manqués. Une année compte douze de ces mois. Ces deux conventions sont affichées à côté des résultats concernés pour que vous puissiez vérifier les calculs à la main.
- Coût par appel pris en charge
Le coût de la prise en charge d’un appel entrant. Un service de permanence téléphonique avec opérateur facture généralement $8 à $12 par appel, selon une tarification à la minute, contre environ $0.40 pour un appel pris en charge par l’IA. Cet écart compte : un relevé effectué en 2016 auprès de 85 petites entreprises pendant 30 jours, publié par un service de permanence téléphonique, a montré que 62% des appels restaient sans réponse.
Découvrir le réceptionniste IA- Coût par demande résolue
Un montant facturé pour chaque échange client résolu par une IA sans intervention humaine. Selon les tarifs publiés pour 2026, il est de $0.99 chez Intercom, $1.50 chez Zendesk et $2 chez Salesforce. L’agent de support AIGROW ne facture ni par demande résolue ni par utilisateur : son fonctionnement coûte 79 € par mois après un développement à partir de 1 490 €.
Découvrir l’agent de support- Délai de réponse aux prospects
Le temps écoulé entre une demande entrante et la première réponse de l’entreprise. Un prospect entrant mérite d’être relancé pendant environ cinq minutes, puis son intérêt diminue rapidement. Un formulaire web reçoit des demandes à toute heure, alors que quelqu’un ne le surveille que pendant les heures de travail. C’est ce décalage qu’un système SDR comble.
Découvrir le système SDR- Clôture comptable mensuelle
Le travail de rapprochement des transactions d’un mois avant la validation des comptes. Effectué manuellement, il prend généralement trois à cinq jours. Lorsque les transactions sont rapprochées en continu, il ne prend plus que quelques heures. Le comptable valide toujours les comptes : l’automatisation prend en charge la saisie et le rapprochement en amont.
Découvrir le système de rapprochement- Prix du développement et coût de fonctionnement
Les deux montants qui composent le prix de chaque système AIGROW : un développement payé une seule fois et un coût mensuel de fonctionnement couvrant l’hébergement, l’utilisation des modèles et le suivi. Tous deux sont fixés par écrit avant le début des travaux, sans frais par utilisateur ni durée minimale d’engagement. Le calculateur du coût d’un poste ne compte le développement que la première année.
- Agent IA
Un logiciel qui détecte un événement déclencheur et agit sans qu’on le sollicite : il lit l’événement reçu, prend une décision selon vos règles, effectue le travail dans vos propres outils et consigne chaque étape. Un assistant, lui, attend qu’on lui pose une question. Face à un cas que ses règles ne couvrent pas, un agent transmet le dossier à une personne au lieu de deviner.
Comment fonctionne un agent- Procédure d’escalade
Le parcours par lequel un système automatisé transmet un dossier à une personne, avec tout son contexte. Chaque système AIGROW dédié à un poste en prévoit un. La page de chaque poste précise ce qui reste confié à une personne : un appelant contrarié pour le réceptionniste, un client en colère pour le support et l’appel commercial lui-même pour le SDR.
- Audit des processus
Un audit à prix fixe pour mesurer le travail manuel de votre équipe et son coût, avant tout développement. L’audit AIGROW coûte 290 € et donne lieu à un document écrit sous cinq jours ouvrés. Si vous nous confiez ensuite le développement, les 290 € sont intégralement déduits de la première facture : l’audit ne vous coûte donc rien.
Découvrir l’audit
Modèles et tokens
- Jeton
L’unité qu’un modèle de langage lit, écrit et utilise pour facturer ses services : un mot, une partie de mot ou un signe de ponctuation. Les fournisseurs facturent l’usage au million de tokens, en comptant séparément les tokens en entrée et en sortie. Chaque famille de modèles découpant le texte à sa façon, une même page représente un nombre de tokens différent selon le modèle.
- Tokeniseur
La règle selon laquelle un modèle découpe le texte en tokens. Elle varie d’une famille de modèles à l’autre : ni le nombre de tokens ni leur prix unitaire ne sont directement comparables. Dans notre test, un même paragraphe en anglais comptait 577 tokens avec Claude Sonnet 5, contre 381 avec un tokeniseur OpenAI. Le modèle dont le token coûte le moins cher peut donc revenir plus cher à la page.
Voyez ce que donnent ces chiffres pour votre entreprise
Le scan gratuit soumet les questions de vos clients aux assistants IA et relève s’ils citent votre entreprise. Le résultat vous aide à décider quoi vérifier ensuite.