Comment utiliser org.mention.ma pour analyser les réponses des IA ?

 

Les intelligences artificielles génératives influencent désormais la perception qu'ont les citoyens, les investisseurs et les journalistes des sujets publics. org.mention.ma applique au secteur public les principes du Generative Engine Optimization et de l'Answer Engine Optimization, à travers quatre modules : Chat, Agents, Surveillance URL et Consensus.

Le Generative Engine Optimization, ou GEO, désigne la discipline qui consiste à comprendre et à améliorer la façon dont les intelligences artificielles génératives présentent un sujet donné. L'Answer Engine Optimization, ou AEO, en est une extension centrée sur les moteurs de réponse directe, ceux qui formulent une réponse complète plutôt que de renvoyer vers des liens.

Pour une entreprise, ces disciplines relèvent du marketing. Pour une institution publique, elles relèvent d'un enjeu différent, celui de la souveraineté informationnelle. Lorsqu'un citoyen demande à ChatGPT quels secteurs sont porteurs dans son pays, lorsqu'un investisseur interroge Gemini sur les incitations fiscales disponibles, ou lorsqu'un journaliste demande à Perplexity d'évaluer une politique publique, la réponse obtenue façonne directement leur perception. Cette réponse peut reposer sur des sources fiables et à jour, ou sur des informations partielles, obsolètes, voire erronées. Aucune institution ne contrôle aujourd'hui ce que dit une IA à son sujet sans en avoir d'abord mesuré le contenu.

Les intelligences artificielles génératives sont devenues, pour une part croissante de la population, un point d'entrée vers l'information qui précède ou remplace la recherche classique. Contrairement à un moteur de recherche traditionnel, une IA générative ne présente pas une liste de sources parmi lesquelles choisir. Elle formule une synthèse unique, présentée avec autorité, que l'utilisateur reçoit généralement sans la questionner davantage.

Cette caractéristique change la nature de l'enjeu pour une institution publique. Il ne s'agit plus seulement d'être visible dans les résultats de recherche, mais d'être correctement représenté dans la synthèse que produit chaque système d'IA. Une même question posée à plusieurs modèles peut aboutir à des réponses différentes sur la même politique publique, le même secteur économique ou la même destination touristique. org.mention.ma permet d'observer ces écarts et d'en comprendre l'origine.

 

Le module Chat donne accès à l'ensemble des réponses déjà collectées par votre organisation, toutes analyses confondues. Il ne s'agit pas d'un simple outil de conversation avec une IA, mais d'un moyen d'interroger votre propre corpus de données. Vous pouvez demander un tableau comparatif, un insight sur un sujet précis ou une synthèse croisant plusieurs études antérieures, sans relancer de nouvelles requêtes auprès des intelligences artificielles.

 

Le module Agents repose sur des agents autonomes et auto-évolutifs. Un éditeur intelligent vous accompagne dans la définition de votre sujet d'étude. Vous décrivez votre besoin, l'agent propose une structure d'analyse et suggère des prompts pertinents. Vous pouvez ensuite dialoguer avec l'agent pour affiner le protocole, préciser les critères d'évaluation ou ajuster le périmètre, jusqu'à obtenir une étude complète prête à être exécutée. Les exécutions peuvent être planifiées à intervalles réguliers, par exemple chaque semaine, à un jour et une heure fixes.

Chaque exécution interroge douze intelligences artificielles selon le protocole défini. Le rapport obtenu est téléchargeable en docx, en PDF ou en markdown, et les réponses de chaque IA restent consultables individuellement dans l'onglet Exécutions, avec la date de chaque passage.

 

 

 

Les réponses des IA reposent en grande partie sur des contenus publiés en ligne. Le module Surveillance URL suit une page ou un ensemble de pages, avec une fréquence de vérification paramétrable, et signale toute modification détectée. Ce module permet d'identifier les sources qui alimentent durablement la représentation d'un sujet dans les réponses des IA ou une source importante sur laquelle vous voulez effectuer une veille.

 

Le module Consensus pose une même question à plusieurs modèles sélectionnés, parmi ChatGPT, Claude, Perplexity, DeepSeek et les autres systèmes couverts par la plateforme. La réponse de chaque modèle reste consultable individuellement, puis une synthèse met en évidence les points de convergence et les points de divergence entre les modèles. Cette synthèse constitue souvent le point de départ le plus utile pour identifier un écart de représentation à corriger.

 

Analyser les réponses des IA sur un sujet public suppose d'abord d'admettre qu'aucune institution n'en a aujourd'hui le contrôle direct. org.mention.ma structure cette analyse à travers quatre modules complémentaires. Chat permet d'explorer ce que votre organisation a déjà appris. Agents et Exécutions permettent de produire une nouvelle étude approfondie. Surveillance URL permet de suivre l'évolution des sources dans le temps. Consensus permet de mesurer les écarts entre systèmes d'IA sur une même question. Ensemble, ces modules donnent aux institutions publiques les moyens de comprendre, puis d'agir sur la façon dont elles sont représentées dans l'environnement informationnel généré par l'intelligence artificielle.