Naming par IA : 9 noms sur 12 déjà déposés ou à risque

J'ai soumis le brief réel d'une boutique en ligne à quatre assistants IA, soit 160 noms au total. La consigne anti-cliché a été largement ignorée, même après relance, et aucune liste ne fait de véritable sélection.

Demandez à un créateur d'entreprise comment il compte trouver le nom de sa marque. La réponse tient de plus en plus en deux lettres : IA.

Après tout, pourquoi s'en priver, un assistant conversationnel est capable de livrer un grand nombre de propositions en quelques secondes, gratuitement, sans atelier ni réunion. Mais parmi ces noms, combien peut-on réellement adopter ?

J'ai donc fait le test, à partir du brief réel d'une boutique en ligne d'accessoires premium pour chats, un projet que j'ai accompagné il y a quelques années. Quatre assistants (ChatGPT, Gemini, Mistral et Claude, au meilleur niveau de réflexion), ont reçu le même brief et la même demande : vingt noms chacun. Puis une relance, pour leur laisser une chance de corriger le tir. Au total, 160 propositions. La méthode est expliquée en fin d'article.

Résultat du test : 9 noms sur 12 déjà déposés ou à risque

J'ai soumis douze noms, choisis parmi les trois premiers de chaque liste, à une recherche de similarité dans TMview, la base publique qui recense notamment les marques françaises et européennes.

Quatre sont déjà déposés à l'identique dans au moins une des classes du client : Felora, Félune, Mirelo et Felisana.
Cinq autres côtoient, dans les mêmes classes, une marque très proche ou qui en reprend l'élément principal.
Seuls trois passent ce premier filtre, et l'un d'eux, Aristopaw, a déjà fait l'objet d'une demande de dépôt identique aux États-Unis, pour des produits pour animaux.

Le détail le plus parlant tient à la forme des noms. Les propositions courtes et fluides, celles qui sonnent le plus comme des marques (Felora, Félune, Mirelo, Felisana, Feliora, Catéa, Velyss), sont toutes déposées ou à risque. Les noms épargnés sont un diminutif, un assemblage descriptif et un jeu de mots qui évoque un célèbre film d'animation. Plus un nom ressemble à une marque, plus il a de chances d'en être déjà une.

Une consigne anti-cliché ignorée

Le brief était précis : un nom court, distinctif, qui évite les clichés, les mots trop communs et les expressions banales. Pourtant, 67 noms sur 80 au premier tour contiennent le vocabulaire attendu du chat : fel-, cat, chat, purr, paw, mew, neko, minou. Gemini décline Félis neuf fois dans la même liste.

La relance était neutre : ces noms respectent-ils toutes les consignes ? Les quatre outils reconnaissent que non. La proportion tombe à 45 sur 80, mais pas partout : Gemini, après avoir admis ses répétitions, passe de 17 à 19 noms sur 20 construits sur le lexique du chat. Et quand les outils s'en éloignent, ils adoptent un autre gabarit : 41 noms du second tour se terminent en -a, -ora, -ia ou -elle (Luxora, Veloria, Norelle, Velissia). Le cliché change de forme sans disparaître.

Des listes de noms sans parti pris

Reste la question essentielle : ces noms servent-ils le projet ? Le brief demandait un univers premium et raffiné, une compréhension internationale et un nom capable d'accompagner l'évolution de la marque. Relus à cette aune, beaucoup tombent avant même la recherche juridique.

Les jeux de mots (Cattitude, Purrfecture, Mewsic) installent un registre ludique, à l'opposé du raffinement attendu.
Les noms qui affichent le luxe (Luxora, Feliluxe, LuxePaws) le revendiquent au lieu de l'incarner, ce que les marques premium évitent soigneusement.
Certains hybrides franco-anglais se lisent mal à l'international : pour un anglophone, "chat" désigne une conversation.
D'autres décrivent un produit plutôt qu'une marque (Velvet Paw, Chuchoteur de Chats) et laissent peu de marge pour évoluer.

Surtout, aucune liste ne tranche. Chaque outil mélange les registres, du poétique au ludique en passant par le luxe. Or un nom est d'abord un parti pris : il engage la marque sur un territoire, une voix et une promesse. C'est ce choix que le brief attendait et une liste ne peut pas le faire à la place de l'entreprise.

À titre de comparaison, le nom retenu pour ce projet s'appelle "Mini Fauve". Il reste dans l'univers des félins, mais il y entre par un mot inattendu et par une tension entre le petit et le sauvage, là où les outils ont empilé les racines attendues.

Ce qu'un assistant IA ne vérifie pas

Au second tour, ChatGPT assure avoir tenu compte de la disponibilité des noms en .com et de leur proximité avec des marques existantes. Il propose pourtant Felora, deux fois dans la même liste, alors qu'une marque Felora a été déposée en mai 2026 dans l'Union européenne, dans trois des quatre classes visées par le client.

Un nom de domaine libre ne dit rien de la disponibilité d'une marque : seule une recherche d'antériorité, puis souvent l'avis d'un conseil en propriété industrielle, permet de le savoir. Un assistant conversationnel ne fait pas ce travail de façon fiable. Il peut affirmer l'avoir fait, ce qui est plus trompeur que de ne rien dire.

Ce qu'il faut retenir

Utiliser l'IA, c'est ok pour explorer, mais pas pour choisir. Vingt noms en dix secondes ouvrent des pistes de sons et de sens. C'est une matière de départ.
Il est vital de juger chaque nom sur la stratégie avant de le vérifier. Sert-il le positionnement, la cible, l'ambition de la marque ? Un nom disponible mais hors sujet ne vaut rien. Les outils, eux, ne respectent pas toujours les consignes qu'ils ont reçues, même après les avoir reconnues.
Méfiez-vous des noms qui sonnent trop bien. Courts, fluides, en -ora ou en -elle : ce sont ceux que d'autres ont déjà eu l'idée de déposer.
Vérifiez par vous-même, puis faites valider. Une recherche dans TMview ou sur data.inpi.fr élimine vite les impasses. Avant tout dépôt, une recherche d'antériorité complète reste indispensable.

La méthode du test

Le brief a été reconstitué à partir des seuls éléments dont disposait le client avant la création du nom. Il a été soumis début octobre 2026 à ChatGPT Astra, Gemini mode Pro, Mistral mode réflexion et Claude Fable, dans une conversation neuve, avec la même consigne : vingt noms, sans explication. La relance, identique pour tous, a été faite dans la même conversation. La recherche de similarité a porté sur les marques en vigueur protégeant la France, dans les quatre classes du client (3, 20, 28 et 35). "Déposé" signifie une marque identique dans au moins une de ces classes, "à risque" une marque très proche.

Ce test reste imparfait pour plusieurs raisons :

Un échantillon réduit : 12 noms vérifiés sur 160, dans un seul secteur.
Une analyse par classe : je n'ai pas comparé le détail des produits couverts par chaque marque, ce qu'une recherche d'antériorité complète ferait.
Une lecture stratégique qualitative : l'évaluation des noms au regard du brief relève de mon jugement de consultant, sans grille de notation chiffrée.
Pas de vérification des noms de domaine : ce critère n'a pas été retenu dans ce test.

Ces limites nuancent les chiffres sans fragiliser le constat. Un test plus large affinerait les proportions, mais il n'apprendrait rien de plus à un créateur d'entreprise : un nom proposé par l'IA reste une piste, à juger sur la stratégie puis à vérifier avant de s'y attacher.