Visibilité dans les IA : mesurer en anglais, c'est mesurer un autre marché

Même question, même pays, deux langues : les moteurs IA ne citent presque jamais les mêmes marques. Ce que cela change pour le suivi GEO, selon une étude inédite de Stellarcast.

De plus en plus d'entreprises suivent leur visibilité dans les moteurs de réponse IA. La méthode est presque toujours la même : une liste fixe de questions, posées à intervalles réguliers, et un tableau de bord qui compte les mentions de la marque. Cette liste est souvent rédigée en anglais, y compris pour le marché français, parce que les outils, les équipes et les modèles de rapport viennent de l'anglais.

Nous avons voulu savoir si ce choix change le résultat. Il le change beaucoup.

Le protocole

Cette étude a été menée par Stellarcast et ses résultats français sont publiés ici pour la première fois. Le 4 octobre 2026, depuis la France, nous avons posé 10 questions d'achat dans la catégorie café, en français puis en anglais, à quatre moteurs : Perplexity, Google AI Mode, Gemini et Microsoft Copilot. Chaque question a été posée deux fois dans chaque langue. Exemples : "Où acheter du café fraîchement torréfié en ligne en France ?" et sa traduction exacte, "Where can I buy freshly roasted coffee online in France?". La localisation reste la même, seule la langue change.

Pour chaque question, nous avons extrait les marques citées et mesuré leur recoupement entre la version française et la version anglaise (indice de Jaccard : part des marques communes sur l'ensemble des marques citées). Un piège évident : les moteurs IA ne répondent jamais deux fois de la même façon. Nous avons donc mesuré aussi le recoupement entre deux exécutions de la même question dans la même langue. C'est notre ligne de base : la variation "normale" d'un moteur. Si le changement de langue ne faisait rien, les deux chiffres seraient proches.

Les résultats en France

Recoupement des marques citées (médiane, et intervalle entre le 1er et le 3e quartile)

• Perplexity : 4 % entre français et anglais (0 à 13 %), contre 64 % entre deux exécutions de la même question (55 à 94 %)
• Google AI Mode : 11 % (6 à 17 %), contre 32 % (20 à 46 %)
• Gemini : 8 % (0 à 15 %), contre 33 % (15 à 50 %)
• Microsoft Copilot : 9 % (6 à 17 %), contre 27 % (17 à 47 %)

Sur Perplexity, une même question posée deux fois en français donne en médiane 64 % de marques en commun. La même question posée en anglais ne partage plus que 4 % des marques avec la version française. Sur les quatre moteurs, l'écart dû à la langue dépasse la variation normale pour la grande majorité des questions (8 sur 8 questions comparables pour Perplexity, 10 sur 10 pour AI Mode, 9 sur 10 pour Gemini, 8 sur 10 pour Copilot).

Autrement dit : une liste de questions en anglais ne donne pas une version approximative de ce que voit un acheteur français. Elle donne une autre liste de recommandations.

Les sources citées changent aussi

Nous avons ensuite regardé d'où viennent les sources citées. En français, une part importante des liens pointe vers des domaines en .fr. En anglais, presque aucun.

Part des sources citées en .fr (médiane, et intervalle entre le 1er et le 3e quartile)

• Perplexity : 40 % pour une question en français (30 à 60 %), contre 0 % en anglais (0 à 0 %)
• Microsoft Copilot : 60 % (41 à 63 %), contre 33 % (15 à 45 %)
• Gemini : 30 % (13 à 55 %), contre 0 % (0 à 0 %)
• Google AI Mode : 18 % (0 à 50 %), contre 0 % (0 à 17 %)

C'est sans doute le résultat le plus utile en pratique. Si les réponses en français s'appuient sur des sites français (comparateurs, médias, avis, boutiques), alors la presse, les avis et le contenu en français sont un levier de visibilité IA qu'une stratégie pensée en anglais ne voit pas.

Ce que nous en retirons pour le suivi GEO

1. Mesurer dans la langue de l'acheteur. Pour le marché français, les questions de suivi doivent être rédigées en français, et pas traduites mécaniquement de l'anglais : la formulation compte autant que la langue.
2. Comparer à la variation normale. Un moteur IA ne répond jamais deux fois pareil. Une baisse ou une hausse de visibilité ne veut rien dire tant qu'on ne sait pas de combien le moteur varie de lui-même sur la même question. Poser chaque question au moins deux fois donne cette référence.
3. Regarder les sources, pas seulement les mentions. Savoir quels sites en .fr un moteur cite sur vos questions indique où agir : quelles publications, quels comparateurs, quelles pages d'avis.

Les limites

Cette mesure porte sur une seule catégorie, le café, où les marques locales sont fortes. Dans une catégorie dominée par des marques mondiales, l'écart serait probablement plus faible. Elle repose sur 10 questions, deux exécutions et une seule journée : les chiffres sont des ordres de grandeur, et le comportement des moteurs évolue. Les mêmes mesures ont été faites en Allemagne, au Japon et au Brésil, avec le même constat : dans les 15 combinaisons marché-moteur, le recoupement entre langues est resté inférieur à la variation normale. L'article complet, la méthode et les données agrégées sont en accès libre : https://doi.org/10.5281/zenodo.23813561

La question n'est donc plus de savoir si l'on est visible "dans ChatGPT" ou "dans Perplexity". Elle est de savoir si l'on est visible dans la langue où les clients posent leurs questions.