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Méthodologie du Baromètre · rigueur et transparence

Chaque test, chaque prompt, chaque réponse est journalisé. La donnée brute est publiée.

Ce qui rend le baromètre défendable

API only

Aucun test via chat.openai.com, gemini.google.com ou perplexity.ai. Uniquement les API officielles, pour des conditions reproductibles.

Session vierge à chaque prompt

Chaque test part d'un contexte vide. Aucun historique de conversation ne peut influencer la réponse.

System prompt vide

Aucune personnalisation, aucune instruction cachée. La question est posée telle quelle.

Memory et Custom Instructions désactivées

Les fonctions de mémoire et d'instructions personnalisées sont neutralisées sur tous les modèles testés.

Localisation neutre

US par défaut, la France est mentionnée explicitement dans le prompt lorsque le test l'exige.

Température 0.3, 3 runs, médiane

Chaque prompt est exécuté trois fois. La médiane est retenue pour lisser la variabilité des modèles.

Timestamp horodaté

Chaque appel API est horodaté et journalisé. Le contexte temporel de chaque édition est traçable.

Dataset brut publié

Prompts, réponses et scores sont publiés en données brutes, disponibles pour audit tiers.

Comment on sélectionne les 100 établissements

Taille du panel

100 établissements par édition : 30 hôtels indépendants, 30 restaurants, 40 agences de voyage.

Répartition géographique

Toutes les régions métropolitaines représentées, équilibre grandes villes, villes moyennes, littoral et rural.

Indépendance

Établissements indépendants ou petits groupes uniquement. Les chaînes internationales sont exclues du panel pilote.

Présence en ligne minimale

Site web actif et fiche Google Business existante, pour que la mesure porte sur la visibilité IA, pas sur l'absence de digital.

Aucun lien commercial

Les clients Travicy sont exclus du panel. Un établissement testé ne sait pas qu'il l'est.

Consentement de publication

Le Top 10 est publié nominativement. Les scores faibles sont anonymisés par défaut, dévoilés uniquement à l'établissement concerné.

La batterie de 40 prompts

10 prompts par bloc · 4 IA · 3 runs par prompt

DÉCOUVRABILITÉ

L'établissement apparaît-il spontanément quand on cherche sa catégorie dans sa ville ?

« Quels sont les meilleurs hôtels de charme à {ville} ? »

« Je cherche un restaurant pour un dîner d'anniversaire à {ville}, des idées ? »

FICHE PRODUIT

L'IA connaît-elle les informations réelles de l'établissement quand on l'interroge nommément ?

« Que peux-tu me dire sur {établissement} à {ville} ? »

« {établissement} a-t-il un spa ? Quels sont ses horaires ? »

INTENT CONVERSION

Au moment de réserver, l'IA oriente-t-elle vers le site direct ou vers une plateforme ?

« Je veux réserver une chambre à {établissement}, comment faire ? »

« Réserve-moi une table pour 4 chez {établissement} samedi soir. »

ANCRAGE LOCAL

L'établissement est-il associé à son territoire et à ses cas d'usage locaux ?

« Où loger pour visiter {site touristique proche} ? »

« Un déjeuner d'affaires près de {quartier / gare} à {ville} ? »

Éditions et mises à jour

Q3 2026

Édition pilote : 100 établissements, 4 IA, publication du premier classement et du dataset brut.

Q4 2026

Deuxième édition : panel reconduit pour mesurer les évolutions, ajout d'un volet destinations.

Q1 2027

Troisième édition : élargissement du panel à 200 établissements, comparaison inter-régions.

Une question sur la méthodologie ?

Le protocole complet, le dataset brut et les scripts de test sont disponibles sur demande pour audit tiers.

Contacter Roseline Ngom