Pourquoi votre marque pourrait (ou non) apparaître dans les réponses de l’IA : les accords entre médias et IA que les communicants doivent connaître

Certaines marques sont soudainement beaucoup plus visibles dans les réponses générées par l'IA, car les médias qui les couvrent ont signé des accords de licence et de distribution avec les principales plateformes d'IA telles que ChatGPT, Gemini, Copilot, Perplexity et Meta. Ces accords déterminent désormais les sources que les modèles consultent, jugent fiables et privilégient.

Un même groupe de presse peut conclure des accords différents avec plusieurs fournisseurs d’IA, si bien qu’une partie de vos retombées médias devient très visible dans les réponses de l’IA tandis qu’une autre reste presque invisible, une nouvelle couche de filtrage algorithmique que les équipes RP ne peuvent plus ignorer.

Partant de ce constat, Wiztrust propose un plan d’action concret pour hiérarchiser les médias compatibles avec l’IA, optimiser les contenus RP pour la recherche par IA et combler systématiquement les écarts de visibilité afin que les marques ne disparaissent pas des parcours de découverte pilotés par l’IA à mesure que leur usage progresse.

Table des matières :

1. Comment les accords entre l’IA et les médias transforment‑ils la couverture médiatique et les relations publiques ?
2. Quels bénéfices concrets les accords entre l’IA et les médias apportent‑ils aux deux parties ?
3. Comment les accords entre l’IA et les médias modifient‑ils le trafic des éditeurs, et pourquoi les équipes communication doivent‑elles s’y intéresser ?
4. Pourquoi certaines marques apparaissent‑elles dans les réponses de l’IA et d’autres non ?
5. Comment repenser votre stratégie de earned media pour la recherche par IA ?
6. Comment les équipes communication peuvent‑elles accroître leur visibilité dans les réponses générées par l’IA ?
7. FAQ : ce que les directeurs et directrices de la communication doivent savoir sur le earned media et la visibilité dans l’IA

Comment les accords entre l’IA et les médias transforment‑ils la couverture médiatique et les relations publiques ?

Redéfinir qui est visible

La visibilité des marques dans les réponses générées par l’IA est de plus en plus façonnée par une série d’accords commerciaux entre les plateformes d’IA et les éditeurs. Ces accords déterminent quels fonds d’archives sont ingérés, quels médias sont prioritaires dans la phase de recherche, et donc quelles marques et quels dirigeants ont le plus de chances d’être cités lorsqu’un assistant synthétise une réponse. Pour les équipes RP et communication, ces accords constituent de fait une nouvelle couche de gatekeeping, qui décide quels médias, et donc quelles marques, l’IA considère comme sources de référence.

Trois grands types de schémas contractuels dominent,

1. Accords de licence qui accordent un accès légal aux archives et aux flux en temps réel,

2. Partenariats de syndication de contenus qui optimisent les flux structurés, l’attribution et la présence dans l’interface,

3. Modèles de partage de revenus qui rémunèrent les éditeurs lorsque leurs contenus performent dans les réponses de l’IA.

Pour comprendre pourquoi certaines marques remontent plus souvent que d’autres dans les réponses de l’IA, il est utile de regarder quels groupes de presse et quelles plateformes de contenu figurent dans le socle de partenaires privilégiés de chaque plateforme, comme le montre le tableau ci‑dessous.

Tableau : principales plateformes d’IA et leurs partenaires médias prioritaires

Quels bénéfices concrets les accords entre l’IA et les médias apportent‑ils aux deux parties ?

Pour les entreprises d’IA comme OpenAI, Perplexity, Copilot, Google et Meta, les accords avec les éditeurs garantissent un flux continu de contenus de haute qualité, juridiquement sécurisés, pour entraîner les modèles et maintenir des réponses à jour et crédibles dans l’actualité et les domaines de niche. Ils réduisent aussi le risque juridique en remplaçant le scraping non autorisé par un accès contractuel et payant, ce qui devient crucial à mesure que de plus en plus d’éditeurs contestent l’utilisation non consentie de leurs archives.

Pour les éditeurs, ces accords échangent des données contre de la distribution et des revenus. Certains contrats combinent l’accès pour l’entraînement avec des flux de contenus en temps réel et une mise en avant dans les modules de réponse de l’IA, transformant de fait les modèles de langage en nouveau canal d’audience et de monétisation.

Sur le plan financier, la première vague est de grande ampleur, une analyse estime que les entreprises d’IA paient en moyenne environ 24 millions de dollars par éditeur, avec des engagements de licence de contenus qui approchent 2,92 milliards de dollars, l’accord conclu par News Corp avec OpenAI étant à lui seul évalué à plus de 250 millions de dollars, soit environ 2,5 fois son résultat net cumulé sur les cinq années précédentes.

Comment les accords entre l’IA et les médias modifient‑ils le trafic des éditeurs, et pourquoi les équipes communication doivent‑elles s’y intéresser ?

La plupart des premiers accords se concentrent sur de grands médias premium, souvent anglophones, et sur des plateformes riches en données comme News Corp, Axel Springer, Reddit et Shutterstock, ainsi que sur des dizaines de titres déjà mentionnés dans les partenariats avec OpenAI, Perplexity, Microsoft Copilot, Google et Meta. Les médias plus petits et les titres en langues autres que l’anglais ne commencent qu’à peine à entrer dans la discussion, ce qui signifie que leurs contenus, et les marques dont ils parlent, apparaissent encore moins souvent dans les réponses de l’IA.

L’impact sur la performance est déjà mesurable. Les éditeurs qui ont signé un accord de licence avec OpenAI constatent un taux de clics depuis ChatGPT presque sept fois plus élevé que ceux qui n’ont pas d’accord, selon le rapport State of the Bots de Tollbit. Ce constat souligne une réalité claire, les éditeurs dotés d’accords de licence captent à la fois des revenus et du trafic en provenance des plateformes d’IA, tandis que ceux qui restent en dehors de ces accords ne bénéficient ni de l’un ni de l’autre.

Même si les visites générées par l’IA restent très en dessous de celles issues de la recherche traditionnelle, leur croissance est déjà suffisamment significative pour influencer la manière dont les rédactions arbitrent les partenariats avec l’IA dans leur stratégie globale de revenus.

Comment ces accords alimentent‑ils la visibilité des marques dans la recherche par IA ?

Pourquoi certaines marques apparaissent‑elles dans les réponses de l’IA et d’autres non ?

Les marques qui apparaissent fréquemment dans les réponses de l’IA sont souvent celles qui sont couvertes par des éditeurs ayant conclu des accords de contenus formels avec les plateformes d’IA et qui disposent de fonds d’archives riches et facilement consultables sur les sujets business, technologiques ou sectoriels. Leurs articles sont plus simples à explorer, interpréter et réutiliser pour les modèles, de sorte que ces marques deviennent des points de référence par défaut dans les réponses.

En pratique, les modèles d’IA apprennent votre histoire à partir d’un fragment relativement étroit de l’écosystème médiatique, ce qui signifie que ces éditeurs, plutôt que vos propres canaux, écrivent de plus en plus la première version de votre récit. Lorsqu’un éditeur limite ou bloque l’accès de l’IA à ses contenus, ces derniers ont beaucoup moins de chances d’être utilisés pour l’entraînement ou d’être intégrés aux réponses en temps réel, même si son audience humaine reste très influente.

Pour les équipes RP B2B, cela change en profondeur la valeur du earned media, un seul article dans un titre compatible avec l’IA peut désormais influencer les acheteurs à toutes les étapes de leur parcours de décision, et pas seulement au stade de la notoriété initiale. À l’inverse, s’appuyer sur des médias qui restreignent l’accès de l’IA revient à risquer de reléguer votre marque en périphérie de la découverte pilotée par l’IA, au moment même où de plus en plus de décideurs se tournent vers des assistants plutôt que vers la recherche traditionnelle.

Comment repenser votre stratégie de earned media pour la recherche par IA ?

Préparer le earned media à la recherche par IA

Le earned media doit désormais intégrer clairement la dimension IA générative, au même titre que l’adéquation à la cible et la pertinence éditoriale dans la phase de planification. Se concentrer sur les publications bien indexées par l’IA et sur une narration structurée, lisible par les machines, prolonge significativement l’impact de chaque retombée.

Commencez par cartographier les médias prioritaires pour votre marque qui disposent de relations formelles avec les grandes plateformes d’IA, et faites de cette vision un élément systématique de vos plans de campagne, de visibilité de dirigeants et de thought leadership. Ensuite, resegmentez vos cibles en fonction de leur « visibilité IA », privilégiez les médias qui combinent pertinence d’audience, forte autorité sur leur domaine et politiques d’accès favorables à l’IA, même lorsqu’il s’agit de titres de niche.

Enfin, façonnez vos contenus earned de manière à ce qu’ils soient utiles à la fois aux publics humains et aux modèles, titres clairs, citations percutantes de dirigeant et formats simples comme les FAQ ou les articles explicatifs aident les systèmes d’IA à retrouver et interpréter correctement vos messages. Chaque retombée devient à la fois un actif de réputation et un signal d’entraînement qui influence la façon dont les outils d’IA parlent de votre marque tout au long du parcours d’achat.

Comment les équipes communication peuvent‑elles accroître leur visibilité dans les réponses générées par l’IA ?

Wiztrust s’est associé à GetMint pour offrir aux équipes de communication B2B une vision plus précise de la façon dont l’IA générative parle aujourd’hui de leurs organisations et de leurs dirigeants, et des sources qui façonnent le plus souvent ces récits. Concrètement, la démarche conjointe vise à répondre à une question stratégique, quels médias et quelles sources sont le plus souvent cités par l’IA lorsqu’elle décrit votre entreprise et vos dirigeants, et comment vos actions RP peuvent‑elles renforcer cette visibilité dans le temps.

À partir de ces éléments factuels, les équipes communication peuvent visualiser là où les mentions ont le plus de chances d’être ingérées, résumées et répétées par les modèles, en cartographiant le profil d’influence IA de leurs retombées earned. Cette base de preuves soutient une planification média plus rigoureuse, en réallouant l’effort vers les titres et formats visibles à la fois par les audiences humaines et par les systèmes d’IA, et en repérant les angles morts où les messages clés sont sous‑représentés dans les contenus utilisés par les modèles.

En pratique, cette approche permet de faire en sorte que l’investissement RP soit aligné avec les nouveaux gatekeepers de l’information qui façonnent la façon dont les parties prenantes recherchent et valident des informations. Les équipes qui adaptent leur stratégie de earned media en intégrant l’IA ont davantage de chances de rester présentes dans les réponses générées par les modèles, tandis que celles qui ne le font pas risquent de voir leurs marques disparaître progressivement des conversations médiées par l’IA, même lorsque leur empreinte médiatique traditionnelle reste solide.

FAQ : ce que les Dircoms doivent savoir sur le earned media et la visibilité dans l’IA

Q1 : Pourquoi le earned media est‑il si important pour la visibilité dans l’IA ?

Les systèmes d’IA générative s’appuient fortement sur des contenus crédibles de tiers pour décider quelles marques remonter et citer, et la plupart de ces citations proviennent de sources éditoriales et d’autres sources earned. Cela fait des articles d’actualité de référence, des médias spécialisés et des rapports d’analystes un ingrédient central de la façon dont l’IA comprend et décrit votre organisation, bien au‑delà de ce que vos canaux payants ou propriétaires peuvent accomplir seuls.

Q2 : Comment les équipes RP doivent‑elles adapter leur stratégie média à la recherche pilotée par l’IA ?

Les équipes RP doivent intégrer la visibilité dans l’IA lorsqu’elles définissent leurs listes de cibles, en privilégiant les médias qui touchent leurs audiences clés et qui sont largement utilisés ou sous licence par les grandes plateformes d’IA. Cela implique de se concentrer sur les titres d’information et les médias spécialisés à forte autorité, de structurer les récits pour qu’ils soient faciles à résumer par les modèles, et de considérer chaque retombée à la fois comme un contenu destiné aux humains et comme une donnée d’entraînement exploitable à grande échelle par les machines.

Q3 : Comment les responsables communication peuvent‑ils savoir si leur marque est déjà citée par l’IA ?

Le point de départ consiste à auditer la façon dont les principaux assistants d’IA décrivent votre entreprise, vos produits et vos dirigeants, et les sources qu’ils citent lorsqu’ils le font. À partir de là, les équipes peuvent comparer les environnements médias les plus fréquemment référencés, identifier les zones où des récits essentiels manquent, et ajuster leurs plans de pitch et de contenus en conséquence.

Q4. Quels indicateurs les équipes RP doivent‑elles suivre dans le contexte de l’IA et du earned media ?

Au‑delà des indicateurs traditionnels comme la portée ou la part de voix, les équipes devraient suivre le volume et la qualité des citations par l’IA, la diversité des sources reprises, et la fréquence à laquelle les messages prioritaires apparaissent dans les réponses générées. À terme, les fonctions communication les plus avancées lient aussi la visibilité dans l’IA à des résultats business tels que la considération, la qualité des leads et les taux de conversion, ce qui reflète l’influence croissante du earned media sur l’ensemble du funnel B2B.