Sur quelles sources s’appuient Gemini et ChatGPT pour formuler leurs réponses ?

La troisième édition du baromètre AI Brand Tracker publié par Havas Market analyse les sources mobilisées par Gemini et ChatGPT dans leurs réponses aux internautes français.

L’étude repose sur 12 secteurs analysés, 150 questions mensuelles par secteur et 11 000 réponses examinées, réparties en quatre types de sources : médias, distributeurs, marques/prestataires et institutions.

Premier constat : les deux grands assistants étudiés adoptent des approches différentes.

Gemini : diversification progressive des sources

Selon le baromètre, les sources citées par Gemini se répartissent en moyenne ainsi :

≈45 % fabricants et prestataires de services
≈30 % médias
≈20 % institutions
≈10 % distributeurs

Cette structure varie selon les secteurs : l’automobile, la finance ou l’énergie restent dominés par l’expertise technique, tandis que la technologie ou le tourisme privilégient davantage les contenus éditoriaux.

ChatGPT : un modèle fortement « media-driven »

À l’inverse, ChatGPT affiche une dépendance nettement plus forte aux contenus éditoriaux :

environ 70 % des sources sont des médias, avec des pics entre 60 % et 90 % selon les secteurs ;
18 % seulement proviennent des fabricants et prestataires ;
≈5 % des institutions ;
≈7 % des distributeurs.

Cette orientation vers des sources grand public (Wikipédia, YouTube, médias spécialisés ou plateformes éditoriales) reflète une priorité donnée à l’accessibilité et à la pédagogie de l’information.

Des contrastes sectoriels

Les différences entre les secteurs concernés semblent liées aux domaines concernés. Dans les secteurs techniques ou réglementés (énergie, immobilier, finance, santé), les sources expertes ou institutionnelles restent davantage présentes. Dans les univers grand public (tourisme, divertissement, mode, alimentation), les contenus éditoriaux et pratiques apparaissent plus fréquents.

Pour Havas Market, les marques et institutions doivent donc désormais penser leurs contenus non seulement “AI Ready”, mais aussi adaptés au profil informationnel de chaque LLM, sous peine de rester invisibles dans certains environnements conversationnels .

« Ce ne sont plus les plus connues qui émergent, mais celles dont les contenus sont jugés légitimes, exploitables et crédibles par les modèles conversationnels. Pour les marques, l’enjeu n’est plus seulement d’être visibles sur le web, mais d’être comprises et recommandées par l’IA », explique Nathalie BAJEUX , Chief Digital Officer Havas Media Network | CEO Havas Market.