Pas de classement sans données
Si l’échantillon ne suffit pas, l’édition ne paraît pas. Il n’existe aucune valeur estimée, complétée ou reconstruite.
Méthode de l’Observatoire
Chaque classement naît de questions publiées, répétées sur plusieurs assistants IA, lues avec des règles fixes et comptées avec leur marge d’incertitude. Vous trouverez ici les étapes, les seuils, les sources et les limites.
Le cycle
Le même cycle vaut pour chaque série et chaque pays. Seule change la source des sujets. Les classements hebdomadaires paraissent chaque lundi, sur la semaine qui vient de se terminer.
Une source externe indique ce qui compte à ce moment-là. C’est toujours une API ou un jeu de données officiel ou sous licence, jamais une page copiée.
La rédaction garde les sujets où un conseil a du sens et écarte les faits divers, les particuliers et les sujets sensibles. Choix et exclusions restent enregistrés.
Pour chaque sujet, trois formulations fixes (choix, comparaison, budget), rédigées dans la langue du pays et publiées mot pour mot.
Chaque question va à chaque assistant, depuis un accès situé dans le pays, dans de nouvelles sessions. De trois à dix répétitions, jusqu’à ce que l’intervalle soit assez étroit.
Un modèle propose les noms présents dans la réponse ; le code ne les accepte que s’ils figurent réellement dans le texte. Les cas nouveaux ou ambigus passent par une personne.
Pour chaque marque, la part des réponses où elle est citée en premier et celle où elle est citée, avec un intervalle à 95 %.
Au moins trois réponses valides par cellule, au moins 70 % des cellules mesurées, au moins huit sujets. Sous le seuil, l’édition ne paraît pas, et nous le disons.
L’édition est figée avec date, échantillon, assistants et fichiers. Elle n’est jamais recalculée : une erreur entraîne un retrait public et une correction à côté.
Assistants et canaux
Une API et une interface peuvent répondre différemment à la même question. C’est pourquoi le canal de chaque assistant est déclaré, et les données de canaux différents ne sont jamais mélangées. Chaque édition liste les assistants mesurés.
| Assistant | Canal | Recherche sur le web |
|---|---|---|
| ChatGPT | Interface web et API OpenAI, dans des colonnes distinctes | Oui |
| Gemini | API Google Gemini | Oui, avec Google Search |
| Perplexity | API Perplexity et interface web, dans des colonnes distinctes | Oui |
| Claude | API Anthropic | Oui |
| Copilot | Interface web | Oui |
| AI Overviews | Résultats Google d’un fournisseur sous licence | Partie de la recherche |
| AI Mode | Interface web | Oui |
Les définitions
Les mots des classements ont un sens précis, le même dans chaque édition.
Les sources des sujets
Aucune page n’est copiée automatiquement. Chaque lecture du signal porte sa source, son horodatage et son empreinte, de sorte qu’un sujet peut toujours être ramené à son origine.
| Série | Source du signal | Type |
|---|---|---|
| Sujets du moment | Google Trends | API officielle |
| Les questions les plus recherchées | Questions éditoriales par secteur, ordonnées avec Google Trends et Wikimedia Pageviews | Liste éditoriale et API officielles |
| Avant d’acheter | Catégories d’achat éditoriales, ordonnées avec Google Trends | Liste éditoriale et API officielle |
| Les marques de référence | Wikidata | Jeu de données ouvert CC0 |
| Qui est dans la presse | Webz.io News Search et GDELT | API sous licence et jeu de données ouvert |
Ce que nous ne faisons pas
Quatre engagements valent pour chaque série, chaque pays et chaque édition.
Si l’échantillon ne suffit pas, l’édition ne paraît pas. Il n’existe aucune valeur estimée, complétée ou reconstruite.
Le modèle lit les textes et propose des noms. Compter, pondérer et ordonner, c’est le code qui le fait, avec des règles publiées.
Nous rapportons ce qu’ont répondu les assistants IA. Nous ne disons pas quelle marque est la meilleure.
L’ordre ne dépend ni des abonnements, ni des parrainages, ni des demandes des marques.
Réutiliser les données
Classements et décomptes de chaque édition se téléchargent en CSV et JSON avec le dictionnaire des champs et la version de la méthode. Vous pouvez les réutiliser, y compris à des fins commerciales, en citant « TrustInsider, Observatoire », la série, le pays et l’édition.
Une phrase d’exemple rédigée par quelqu’un qui réutilise une donnée de l’Observatoire : les notes montrent les éléments que la licence demande de citer.
QuestionComment citer une donnée de l’Observatoire dans un article ?
Article d’exemple qui réutilise les données
Selon « TrustInsider, Observatoire », série Sujets du moment, Italie, édition de la semaine indiquée, la marque citée a été nommée en premier plus souvent que les autres.
L’attribution exigée par la licence CC BY 4.0, mot pour mot.
La série et le pays, pour retrouver la donnée dans le bon fichier.
L’édition, car les éditions closes ne sont pas recalculées.
Erreurs et corrections
Quiconque estime qu’une donnée est erronée écrit à la rédaction en indiquant l’édition et la ligne. La vérification repart des réponses enregistrées ; le résultat et l’éventuelle correction restent publics à côté de l’édition.
Le parcours d’un signalement d’erreur sur une édition : de la demande à la rédaction jusqu’à la note publique à côté de l’édition.
Vous indiquez l’édition et la ligne que vous estimez erronée.
La vérification repart des réponses enregistrées, pas d’une estimation.
Le résultat reste public à côté de l’édition, même si la donnée tient.
L’édition erronée est retirée avec une note, la correction paraît à côté.
Questions fréquentes
Combien de fois nous répétons chaque question, quel intervalle de confiance nous utilisons, comment nous pondérons les assistants et pourquoi les questions partent de comptes sans historique.
De trois à dix fois par question et par assistant, jusqu’à ce que l’intervalle soit assez étroit : une seule réponse est une anecdote, plusieurs réponses donnent une fréquence.
L’intervalle de Jeffreys à 95 %. Avec peu d’échantillons par cellule, il est plus fiable que l’approximation normale et reste toujours entre 0 et 100 %. C’est la même méthode que celle de la plateforme TrustInsider.
Selon la part d’usage de chaque assistant dans le pays, d’après des sources publiques déclarées et datées dans la note de l’édition. Le classement par assistant reste toujours visible à côté.
Non. Nous utilisons de nouvelles sessions, sans historique ni préférences. C’est une condition de laboratoire : une personne réelle peut voir des réponses différentes.
Pour aller plus loin
L’Observatoire publie des classements avec leur méthode. D’ici, vous passez aux autres séries, à la méthode des éditions et à la page qui les réunit toutes.
Des classements réguliers des marques que les assistants IA citent en premier, dans six pays, avec une méthode publique et des données ouvertes sous licence CC BY 4.0.
LireChaque semaine, les sujets en hausse dans les recherches et les marques que les assistants IA citent en premier, pays par pays.
LireChaque mois, les questions que les clients posent avant de choisir et les marques que recommandent les assistants IA, secteur par secteur.
LireChaque mois, les marques et les boutiques que suggèrent les assistants IA pour les catégories d’achat qui suscitent le plus d’intérêt.
LireChaque mois, la place que les assistants IA accordent aux principales marques de chaque secteur et pays, et avec quelles sources.
LireChaque semaine et chaque mois, les marques les plus présentes dans les articles, comparées à ce que répondent les assistants IA.
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