Les moteurs de recherche IA fonctionnent-ils différemment selon les pays ? Variations régionales expliquées

Comment les résultats de recherche IA varient selon la localisation géographique

Les moteurs de recherche IA ne fournissent pas des résultats uniformes d’un pays à l’autre. Des recherches analysant plus de 56 000 citations sur six grandes plateformes IA et quatre marchés internationaux révèlent que la localisation géographique façonne fondamentalement les sources privilégiées et citées par les systèmes IA. Lorsque les utilisateurs effectuent des recherches depuis des pays différents, ils reçoivent des réponses très différentes—même pour des questions identiques. Cette variation géographique découle de deux mécanismes principaux : l’adresse IP de l’utilisateur (qui indique sa localisation) et la langue de la requête (qui détermine les sources de contenu privilégiées par le modèle IA). Comprendre ces différences est essentiel pour les entreprises opérant à l’international, car la visibilité de votre marque dans les résultats IA dépend fortement de l’endroit d’où vos clients effectuent leurs recherches.

Les implications sont considérables. Un utilisateur recherchant “meilleurs restaurants à Barcelone” depuis l’Espagne obtient des favoris locaux et des adresses fréquentées par les habitants, alors que la même requête depuis les États-Unis retourne des établissements connus présentés dans des guides touristiques anglophones. Cette division géographique crée deux réalités totalement distinctes pour les marques selon la région de recherche des clients. Pour les entreprises qui surveillent leur présence dans la recherche IA, cela signifie qu’il est impossible de se fier à un seul ensemble de résultats—il faut suivre la visibilité dans plusieurs pays et langues pour comprendre son réel rayonnement mondial.

Performances de localisation régionale sur les plateformes IA

Les moteurs de recherche IA adoptent des approches très différentes de la localisation géographique. Perplexity domine le marché avec 56,5% de citations provenant de sources non globales (localisées), mettant systématiquement en avant des domaines locaux et des informations spécifiques aux pays au lieu de privilégier les alternatives américaines. Microsoft Copilot affiche des performances similaires avec 56,0% de citations non globales, recherchant activement des domaines régionaux lorsque les utilisateurs effectuent des recherches depuis des pays spécifiques. Cependant, l’écart entre les plateformes est frappant—Gemini montre une localisation minimale avec seulement 5,3% de citations non globales, traitant les requêtes britanniques presque comme des recherches américaines malgré le niveau de maturité numérique des deux régions.

Cette variation est importante car 66% de toutes les citations dans la recherche IA proviennent encore de domaines globaux (principalement américains), quelle que soit la localisation de l’utilisateur. Seuls 18,3% utilisent de vrais domaines nationaux (ccTLD) comme .fr, .de ou .co.uk qui reflètent réellement les marchés locaux. Cela crée un biais fondamental en faveur des contenus américains et anglophones, même lorsque les utilisateurs effectuent des recherches dans d’autres langues ou pays. Pour les entreprises des marchés non anglophones, cela signifie devoir rivaliser avec un système qui favorise intrinsèquement les sources américaines et les marques mondiales.

Différences par pays dans la localisation IA

La performance de la localisation géographique varie fortement selon les pays, révélant une fracture numérique régionale dans la manière dont les moteurs IA servent différents marchés mondiaux. Les Pays-Bas arrivent en tête avec 54,5% de citations non globales, grâce à une forte infrastructure numérique locale et une attention constante des moteurs IA aux domaines néerlandais et aux informations d’entreprises régionales. L’Allemagne est deuxième avec 44,6% de citations non globales, avec une utilisation correcte des ccTLD et une bonne découverte de sources régionales. La France affiche une localisation modérée à 35,3%, avec une marge de progression sur la découverte de sources régionales. Cependant, le Royaume-Uni se classe étonnamment parmi les derniers avec seulement 5,9% de citations non globales, avec une préférence locale quasi inexistante malgré son économie numérique développée.

Cette disparité géographique crée des avantages et des inconvénients concurrentiels selon la localisation. Les utilisateurs néerlandais et allemands bénéficient d’une localisation relativement forte des moteurs IA, voyant plus d’informations locales et de sources régionales. Inversement, les entreprises britanniques luttent pour la visibilité IA malgré la maturité de leur marché, car les moteurs traitent les requêtes UK presque comme des recherches américaines. Pour les études de marché, cela crée des angles morts—les entreprises qui étudient de nouveaux marchés via l’IA peuvent passer à côté de concurrents locaux clés et d’exigences réglementaires, problème accentué dans des régions comme le Royaume-Uni où les sources locales ne représentent que 6% des citations.

Réponses IA selon la langue ou la localisation

Le choix de la langue et la localisation géographique constituent deux signaux distincts utilisés par les modèles IA pour personnaliser les réponses. La langue détermine les sources citées dans les réponses, tandis que l’adresse IP aide à comprendre le contexte géographique pour les requêtes localisées. Lorsqu’un utilisateur demande à ChatGPT “où sont les meilleurs cafés près de moi”, ChatGPT utilise les données d’IP pour identifier les emplacements pertinents à proximité. Cependant, chaque plateforme gère ces signaux différemment, ce qui crée des expériences incohérentes d’une plateforme à l’autre.

ChatGPT donne la priorité à la localisation de l’utilisateur plutôt qu’à la langue de la requête pour certaines recherches. Lorsqu’on lui demande “quels sont les meilleurs supermarchés” en japonais, ChatGPT retourne des enseignes américaines comme Walmart et Target pour des utilisateurs américains, même si la question est en japonais. Google AI Overviews adopte l’approche inverse, fournissant des résultats spécifiques au Japon pour la même requête en japonais, car Google met en cache les résultats et suppose que les recherches en japonais concernent le Japon. Cette différence fondamentale dans la pondération des signaux langue/localisation signifie qu’une même question posée dans différentes langues depuis un même endroit peut générer des résultats différents, et la même question dans la même langue depuis différents endroits peut aussi produire des réponses distinctes.

L’impact pratique est significatif pour les entreprises internationales. Une chaîne de restaurants qui étudie sa visibilité peut apparaître dans les recommandations pour touristes lors d’une recherche en anglais, mais dans des résultats locaux lorsqu’on la recherche dans la langue du pays. Cette séparation crée deux profils de visibilité distincts nécessitant des stratégies de suivi différentes. Les entreprises ne peuvent pas simplement traduire leur contenu et espérer des résultats cohérents sur toutes les plateformes IA—il faut comprendre comment chaque plateforme pondère les signaux de langue et de localisation et optimiser en conséquence.

Gestion du multilingue et prise en charge de hreflang

Les plateformes de recherche IA peinent fortement avec les requêtes multilingues et montrent une prise en charge faible ou absente des signaux hreflang, le balisage standard qui indique aux moteurs de recherche quelle version d’une page servir selon la langue de l’utilisateur. Des tests sur ChatGPT, Perplexity, Claude et Gemini révèlent un schéma constant : lors de recherches en français, italien ou espagnol, ces plateformes renvoient souvent des URL en anglais malgré la requête dans une autre langue. Google et Bing, à l’inverse, renvoient systématiquement les URL localisées correctes, démontrant des décennies d’expérience en contenu multilingue.

Dans un test approfondi, une recherche de “Comment creer un sitemap XML” (français pour “How to create an XML sitemap”) donnait une réponse en français via ChatGPT mais un lien vers une URL anglaise. Perplexity présentait le même décalage—bonne langue de réponse mais lien dans la mauvaise langue. Claude exigeait une instruction explicite pour retourner des sources mais privilégiait malgré tout la version anglaise. Seuls Google, Bing, Copilot et Google AI Mode proposaient systématiquement les bonnes URL françaises. Cette faiblesse multilingue crée un déficit critique pour les éditeurs de contenus traduits, car les moteurs IA ne savent pas identifier et présenter correctement la version linguistique adaptée.

Les implications dépassent la simple expérience utilisateur. Hreflang semble faible ou absent sur ChatGPT, Perplexity et Claude, ce qui signifie que ces plateformes ne reconnaissent pas les signaux structurés indiquant les relations linguistiques entre pages. Cela suggère que les moteurs IA s’appuient surtout sur des données d’entraînement en anglais américain et manquent des mécanismes d’indexation multilingue sophistiqués développés par les moteurs classiques. Pour les entreprises internationales, cela signifie que les plateformes IA peuvent présenter systématiquement votre contenu dans la mauvaise langue, au détriment de l’expérience utilisateur et de la confiance.

Comment les signaux IP et langue influencent les résultats IA

Les modèles IA utilisent deux signaux principaux pour personnaliser les réponses : la langue de la requête et l’adresse IP de l’utilisateur. Ces signaux interagissent mais parfois de façon contradictoire, générant des résultats imprévisibles. Le choix de la langue façonne fondamentalement les contenus mis en avant par les modèles IA, créant des écosystèmes distincts pour chaque marché linguistique. Une requête en anglais fera remonter des sources anglophones comme des blogs touristiques, tandis qu’une requête en espagnol privilégiera des contenus espagnols de critiques locaux et de publications régionales, même pour une question identique sur la même ville.

La détection de l’adresse IP apporte un contexte géographique qui aide le modèle IA à comprendre l’intention liée à la localisation. Lorsqu’un utilisateur demande “où sont les meilleurs cafés près de moi”, le système IA utilise l’IP pour identifier une localisation approximative et proposer des résultats à proximité. Cependant, ce signal géographique n’est pas systématiquement fiable ni appliqué de façon cohérente. Certaines plateformes privilégient l’IP, d’autres la langue. Cette incohérence signifie qu’un même utilisateur, depuis un même lieu, peut obtenir des résultats différents selon la plateforme IA et la langue de recherche.

La difficulté pratique pour les entreprises est que vous ne pouvez pas prédire quel signal une plateforme IA privilégiera pour vos audiences cibles. Un utilisateur en France effectuant une recherche en anglais peut obtenir des résultats américains (signal langue dominant) ou français (signal localisation dominant), selon la plateforme. Cette imprévisibilité complique l’optimisation multi-pays et multilingue, car les règles varient selon la plateforme. Surveiller la visibilité de votre marque nécessite des tests sur plusieurs combinaisons langue-localisation pour comprendre le traitement de votre contenu.

Positionnement des citations et biais de localisation en tête de résultats

Les domaines globaux dominent les premières positions de citation encore plus que leur part globale ne le suggère. Alors qu’ils représentent 66% de toutes les citations dans la recherche IA, ils comptent pour 66,5% des citations principales—soit une part légèrement supérieure. Cela signifie que lorsqu’un système IA choisit la source à citer en premier ou de façon la plus visible, il privilégie encore plus les sources globales. Les sources locales peinent à émerger en tête : les ccTLD chutent de 18,3% à seulement 17,6% des top citations, tandis que la localisation via sous-domaines tombe à seulement 0,9% des principales citations.

Ce biais dans les positions clés a un impact majeur sur la visibilité. Même si votre domaine local apparaît dans une réponse IA, il se peut qu’il ne figure pas en position la plus en vue. Perplexity affiche la meilleure localisation sur les citations principales avec 60,4%, encore mieux que son taux global de 56,5%, signe que la plateforme privilégie activement les sources locales dans ses recommandations prioritaires. Gemini, à l’inverse, fait pire pour les citations principales (1,2%) que pour son taux global (5,3%), ce qui montre que la plateforme devient encore plus centrée sur les États-Unis pour les sources mises en avant.

Pour les entreprises en concurrence sur la recherche IA, cela signifie que la localisation seule ne suffit pas—il faut aussi s’assurer d’apparaître en tête des résultats localisés. Un domaine local en cinquième position dans une réponse IA apporte moins de valeur qu’un domaine global en première position. Cela crée une double concurrence : d’abord pour figurer dans les résultats localisés, ensuite pour être la source la mieux classée dans ces résultats. Comprendre les plateformes IA utilisées par vos clients cibles devient essentiel, car les règles d’accès à la visibilité de premier rang varient considérablement.

Implications pratiques pour les marques et entreprises internationales

La variation géographique des résultats IA engendre de réels enjeux concurrentiels pour les entreprises mondiales. Les sociétés qui étudient de nouveaux marchés via l’IA risquent de passer à côté de concurrents locaux ou d’exigences réglementaires, problème particulièrement aigu dans les régions où les sources locales représentent moins de 6% des citations. L’identification de partenaires devient biaisée en faveur d’alternatives américaines, les fournisseurs locaux étant systématiquement écartés au profit des options globales. Des avantages concurrentiels régionaux émergent pour les entreprises des marchés où la localisation IA est forte (Pays-Bas à 54,5%, Allemagne à 44,6%), tandis que celles des marchés à faible localisation (Royaume-Uni à 5,9%) doivent redoubler d’efforts pour être visibles dans l’IA.

Les 53 points de pourcentage d’écart entre le meilleur moteur (Perplexity à 56,5%) et le moins performant (Gemini à 5,3%) créent un marché mondial fragmenté où le choix de l’IA influe considérablement sur la pertinence régionale des informations reçues. Pour les entreprises, cela signifie qu’il est essentiel de surveiller les moteurs utilisés par leurs clients cibles, Perplexity et Copilot offrant une représentation locale très différente de Gemini ou Google Search. Des erreurs d’intelligence client surviennent lorsque 66% des citations IA privilégient le global, ce qui fait que des clients cherchant des solutions locales, des cadres réglementaires ou des services spécifiques passent à côté d’informations régionales essentielles.

Pour relever ces défis, les entreprises doivent auditer leur présence sur plusieurs plateformes IA dans différents pays et langues, tester la visibilité multilingue sur ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude et Copilot, renforcer leur visibilité sur la recherche classique (qui reste plus cohérente) et continuer de surveiller l’évolution de la recherche IA à mesure que ces plateformes améliorent leur localisation. Comprendre la visibilité régionale de votre marque dans la recherche IA suppose de dépasser le suivi mono-plateforme pour adopter une stratégie complète de suivi multi-pays et multilingue.