Une licorne est une entreprise qui a déjà gagné : elle a trouvé ses acheteurs, construit une croissance rapide, convaincu des investisseurs. À l’heure où le référencement dans les réponses des IA génératives (le GEO) s’ajoute au SEO, et où le « zéro clic » permet à un acheteur d’obtenir sa réponse sans jamais visiter un site, une question se pose : ce succès commercial se retrouve-t-il aussi dans ce que ChatGPT ou Gemini disent d’elles quand un internaute les interroge ?
Ballou, agence de communication qui accompagne les entreprises innovantes, et Qwairy, plateforme GEO qui mesure et améliore la visibilité des marques dans les IA génératives, ont mené cette analyse en France, au Royaume-Uni, en Allemagne et en Espagne. Au total, six intelligences artificielles avec plus de 800 questions liées à des intentions d’achat, pour observer comment elles citent 73 scale-ups et licornes européennes, chacune testée sur son marché d’origine. En France, 20 licornes ont été étudiées, parmi lesquelles Brevo, Verkor, Pennylane, Sorare, Harmattan AI, entre autres.
Objectif de l’étude : identifier la recette qui explique pourquoi certaines entreprises apparaissent dans les réponses des IA, et en tirer un modèle transposable à toute entreprise en quête de visibilité dans les nouveaux modes de recherche.
Sites + presse + institutions : Le combo qui fait la différence
Sur l’ensemble des questions posées à propos de l’une de ces 20 licornes, sans jamais citer son nom dans la question elle-même, l’IA la nomme spontanément dans sa réponse 64 fois sur 100 en moyenne. Le succès commercial de ces licornes s’accompagne généralement d’une couverture éditoriale plus dense, par exemple lors d’une levée de fonds, et d’une présence institutionnelle plus marquée, autant de matière que les IA peuvent citer.
Sur l’ensemble des sources mobilisées par les IA pour parler des licornes françaises, 55% renvoient vers des sites à caractère commercial (sites d’entreprises, pages produit, plateformes de services, pas nécessairement ceux de la licorne elle-même), 13% vers des médias et 10% vers des institutions et organismes publics (Bpifrance, gouvernement, associations sectorielles). Cette part institutionnelle est d’ailleurs la plus élevée des quatre marchés étudiés. Un signal cohérent avec le poids des dispositifs publics de soutien à l’innovation en France (Bpifrance, France 2030, la French Tech), particulièrement actifs et visibles.
Deux autres catégories se distinguent : YouTube représente 2,31 % de l’ensemble des sources citées et Wikipédia atteint 0,70 %, soit, dans les deux cas, les parts élevées des quatre marchés. Un signe que le contenu vidéo et encyclopédique pèse un peu plus dans le mix de sources français qu’ailleurs, même si chacun représente une part mineure de l’ensemble.
“Ce que montre cette étude, c’est la fin du choix entre presse, SEO, réseaux sociaux et institutions : une marque ne peut plus se permettre de négliger un seul de ces piliers. Ce qui fait qu’une entreprise existe pour une IA, c’est d’être citée plusieurs fois, sur plusieurs canaux, avec un même narratif partout. Ce n’est pas seulement une question de visibilité, mais de crédibilité et de réputation. Deux atouts qui pèsent directement sur la capacité d’une entreprise à lever des fonds, recruter ou vendre. C’est ce qui distinguera les entreprises qui comptent vraiment pour les IA de celles qui restent invisibles”
Cédric Voigt, CEO, Ballou
Une citation sur deux vient d’un classement ou d’un comparatif
Le format du contenu pèse avant tout dans les réponses des IA. Parmi les articles dont le format a pu être identifié avec certitude, près d’un sur deux (47%) est un classement, un comparatif ou une sélection (« Top 10 des meilleures solutions X », « Les licornes à suivre en 2026″…). Arrivent derrière les annonces de levée de fonds (13%), les analyses de marché (11%) et les articles dédiés à une seule entreprise (9%).
Ce goût des IA pour le contenu comparatif profite à certains titres en particulier. Lorsqu’on les interroge avec des questions visant directement les 20 licornes françaises, cinq médias figurent parmi les titres français les plus souvent cités : Maddyness, Culture RH, Blog du Modérateur, Clubic et MoneyVox. Deux effets semblent se cumuler : les questions de l’étude reproduisent surtout des recherches d’achat, auxquelles les comparatifs, guides et sélections publiés par des médias spécialisés (startups, tech, RH, finance) répondent directement. De son côté, les autres médias, tels que la presse généraliste, couvrent davantage ces entreprises au fil de l’actualité (levées de fonds, résultats), sans nécessairement répondre à une question de choix ou de comparaison.
Enfin, fait notable, la presse tech anglophone est bien présente dans le paysage français. Reuters, TechCrunch ou encore Sifted sont très souvent cités par les IA, parfois plus que les médias nationaux français sur les questions concernant ces licornes. Reuters se distingue par une fréquence de citation supérieure à celle de plusieurs grands médias nationaux.
32 points d’écart selon l’IA interrogée
Autre enseignement structurant : les six IA ne se comportent pas du tout de la même façon. Pour les licornes françaises, l’écart moyen entre la plateforme la plus généreuse et la plus avare atteint 32 points ; 16 entreprises sur 20 affichent un écart d’au moins 25 points selon la plateforme interrogée. Google AI Mode s’avère la plus encline à citer les entreprises françaises (76 % de mentions), loin devant Perplexity (48 %). Une entreprise ne peut donc pas juger l’efficacité de sa recette en ne regardant qu’un seul outil.
“Pendant vingt ans, il n’y avait qu’un seul juge, Google, et un seul chiffre à suivre : sa position sur Google. Cette époque est finie. Aujourd’hui, deux entreprises qui mènent exactement la même stratégie peuvent afficher des scores opposés selon qu’on regarde ChatGPT, Perplexity ou Gemini ; jusqu’à 32 points d’écart dans notre étude. C’est le piège du GEO : celui qui juge sa visibilité IA sur une seule IA se trompe deux fois, car il sous-estime sa présence là où il ne regarde pas, et surestime une performance qui ne tient qu’à une plateforme. La bonne lecture est granulaire : par plateforme, par question, par source, par sujet. Sans ça, on pilote sa réputation IA à l’aveugle. ”
Luca Fancello, CMO, Qwairy
Cinq secteurs, cinq versions de la recette
Cette recette n’est pas universelle : elle varie fortement d’un secteur à l’autre. Dans la Fintech, la couverture atteint par exemple 100% : la moindre question sur le sujet fait ressortir au moins une licorne française. Dans la Deeptech, elle retombe à 63%, les entreprises françaises sont moins bien couvertes par les IA analysées. Mais au-delà de ce taux de couverture sectorielle, c’est surtout le dosage des sources qui change de secteur en secteur, ce qui permet à chaque entreprise d’ajuster sa propre stratégie plutôt que d’appliquer une formule générique.
Ce que ce tableau révèle, secteur par secteur :
- Deeptech : la parole institutionnelle (24 %) y pèse presque autant que la presse (25 %), portée par le réseau des SATT, Bpifrance et entreprises.gouv.fr. Logique pour une filière encore proche de la recherche académique et des dispositifs de financement public.
- Energy Tech : même poids institutionnel fort, là aussi porté par impactfrance.eco, Bpifrance et les SATT, un secteur où les dispositifs publics de la transition énergétique pèsent lourd.
- Fintech : le secteur le mieux couvert (100%) et le deuxième plus commercial (55%, derrière le SaaS B2B à 58%) ; la parole institutionnelle (13%) y est portée par France FinTech et la Banque de France.
- IA : seul secteur où les levées de fonds arrivent en deuxième position des formats cités, un effet de l’actualité IA particulièrement dense en 2026.
- SaaS B2B : le secteur le moins institutionnel des cinq (présence quasi nulle), la visibilité s’y joue presque exclusivement entre contenu commercial et presse spécialisée.
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MÉTHODOLOGIE
Qwairy et Ballou ont mené cette étude entre le 12 août et le 1er septembre 2026, auprès de 73 scale-ups et licornes européennes (20 en France, 20 en Allemagne, 16 en Espagne et 17 au Royaume-Uni), chacune testée exclusivement sur son propre marché. Six IA (ChatGPT, Gemini, Google AI Mode, Google AI Overview, Copilot et Perplexity) ont reçu les mêmes 876 questions (sans mentionner les entreprises concernées), en sept passages. La plupart étaient orientées sur la recherche d’une solution adaptée ; les autres portaient sur les entreprises d’un secteur. Tous les chiffres reposent sur les 34 709 réponses complètes. Les 15 316 domaines et 51 709 articles cités dans ces réponses ont ensuite été classés par type d’éditeur et par format éditorial. Les résultats sont descriptifs : ils rendent compte de la fréquence et de la nature des citations observées dans le cadre de ce protocole et sur cette période, sans établir de lien de causalité entre une action de communication donnée et la visibilité mesurée.
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