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Les chiffres.Visibilité des entreprises québécoises dans l’IA.

Synthèse des principaux résultats de l’étude #1 de l’Observatoire Noos.

7128
réponses analysées, de 9 modèles et 4 fournisseurs, sur 12 marchés.
9/12
marchés où les PME québécoises captent 18 % ou moins des mentions.
28 %
des citations sur la sécurité privée dérivent vers la cybersécurité.
Les résultats clés

Ce que les données montrent

01

Neuf marchés sur douze : les PME québécoises y captent 18 % ou moins des mentions des IA.

02

Où elles dominent : boissons 72 %, alimentaire 48 %, hébergement 47 %. L’ancrage artisanal joue en leur faveur.

03

Où le Québec est absent du top 10 : conseil, meubles, équipement industriel. En beauté, une seule marque d’ici, Marcelle, fait jeu égal avec le 10e rang sans le dépasser.

04

Le mécanisme : un biais de notoriété et de taille. Les IA citent les grandes marques mondiales, même quand un acteur local équivalent existe.

05

Les IA divergent : la part des PME va de 6 % (GPT-5 mini) et 9 % (Haiku) à 21-22 % (Opus, GPT-5). Écart robuste, et pas une affaire de prix : Gemini Flash, économique, est à 19 %.

06

SEO n’est pas Share of Model : sur les 12 marchés, la corrélation entre trafic Google et présence dans les IA est faible, et à visibilité Google égale, une entreprise québécoise reste moins citée qu’une internationale.

07

Dérive de périmètre : interrogées sur un marché, les IA citent souvent des acteurs hors sujet. Cas extrême : 28 % sur la sécurité privée.

08

Un créneau pour les PME : la cybersécurité, où des PME québécoises (In Fidem, Streamscan, Okiok, Vumetric) apparaissent dans les réponses.

09

Solidité : le constat de faible visibilité tient après validation d’attribution (accord humain-IA AC1 de 0,86). Ce n’est pas un artefact de mesure.

Tableau complet

Les 12 marchés en un coup d’œil

Part des PME québécoises (brut), dérive de périmètre, nombre d’entités à siège québécois dans le top 10 tel qu’affiché sur chaque fiche secteur, et trois entités les plus citées toutes citations confondues, par marché.
MarchéPME QCDériveQC top 10Les plus cités
Cabinets comptables4,7 %6,9 %1KPMG (49 %), Deloitte (49 %), EY (49 %)
Mode et vêtements17,9 %0,0 %5H&M (33 %), Uniqlo (24 %), Frank And Oak (23 %)
Cabinets juridiques5,4 %1,3 %1Clifford Chance (20 %), Linklaters (20 %), Freshfields (17 %)
Conseil en gestion3,5 %1,5 %0Deloitte (58 %), McKinsey (58 %), Boston Consulting Group (58 %)
Génie-conseil3,9 %3,1 %4WSP Global (47 %), SNC-Lavalin (42 %), Stantec (36 %)
Boissons72,3 %6,8 %10Dieu du Ciel (35 %), Cirka Distilleries (34 %), SAQ (27 %)
Meubles design12,5 %12,2 %0Knoll (34 %), Vitra (33 %), Cassina (33 %)
Sécurité privée2,8 %28,2 %2Securitas (40 %), Microsoft Security (38 %), Cisco Security (37 %)
Alimentaire artisanal48,1 %11,5 %9Dieu du Ciel (16 %), Chocolats Geneviève Grandbois (16 %), Fromagerie du Presbytère (14 %)
Beauté et soins9,8 %0,5 %0L’Oréal (36 %), Estée Lauder (34 %), La Roche-Posay (28 %)
Hébergement boutique46,6 %5,8 %5Auberge Saint-Antoine (19 %), Hôtel Nelligan (16 %), Marriott (16 %)
Équipement industriel2,5 %2,7 %0Siemens (38 %), Rockwell Automation (33 %), ABB (32 %)
Dérive de périmètre par marché
M08 Sécurité
28 %
M07 Meubles
12 %
M09 Alimentaire
12 %
M01 Comptables
7 %
M06 Boissons
7 %
M11 Hébergement
6 %
M05 Génie-conseil
3 %
M12 Équip. industriel
3 %
M04 Conseil
2 %
M03 Juridiques
1 %
M10 Beauté
0,5 %
M02 Mode
0 %
Part des citations qui sortent du marché interrogé (ex. cybersécurité pour la sécurité privée). Observatoire Noos, étude #1.
À lire avec nuanceLes pourcentages sont des taux de présence (part des réponses citant l’entité), pas des parts de marché économiques. Détails et limites sur la page méthode.

Source : Observatoire Noos, étude #1, 2026. Données ouvertes : osf.io/zj5eg.

L’IA que vous interrogez change la réponse

Quelle IA cite le plus les entreprises québécoises

À questions identiques, les neuf modèles ne citent pas les PME québécoises au même rythme. La part des citations qui reviennent à une PME québécoise va de 22 % pour GPT-5 à 6 % pour GPT-5 mini, soit un écart de 3,5 fois entre le modèle le plus généreux et le plus avare.

Part des citations qui reviennent à une PME québécoise, par modèle
GPT-5
22 %
Opus
21 %
Sonar Pro
19 %
Gemini Flash
19 %
Gemini Pro
17 %
Sonar
17 %
Sonnet
15 %
Haiku
9 %
GPT-5 mini
6 %
Part des citations attribuées à une PME québécoise cible, sur l’ensemble des 12 marchés. En vert, les deux modèles de tête. Observatoire Noos, étude #1.

Cette divergence est statistiquement robuste : sur 36 comparaisons par paires, 29 restent significatives après correction pour comparaisons multiples (Benjamini-Hochberg), et un test de permutation, qui rejoue le calcul des milliers de fois pour écarter un hasard d’échantillonnage, donne p = 0,0003. Le déficit des deux plus petits modèles, Haiku et GPT-5 mini, persiste même à profondeur de réponse égale : ils sous-citent les PME québécoises sans que la longueur de la réponse l’explique. Ce n’est pas une règle générale des petits modèles, puisque Gemini Flash, économique lui aussi, ne sous-cite pas.

Cinq façons de poser la question

La formulation de la question change tout

À marché et modèle identiques, la façon de poser la question fait fortement varier la place des entreprises d’ici. En moyenne sur les 12 marchés, une question de rappel ou de recommandation fait apparaître une PME québécoise dans 14 à 15 % des réponses. La même demande, formulée avec une contrainte explicitement québécoise, y parvient dans 71 % des cas.

Part des réponses citant au moins une entité, et au moins une PME québécoise, par type de question. Moyenne des 12 marchés.
Type de questionRéponses citant une entitéRéponses citant une PME d’ici
Rappel-top (nommer les principaux acteurs)82 %14 %
Recommandation80 %15 %
Contrainte explicitement québécoise93 %71 %
Question ouverte52 %8 %
Diagnostic-méthode (comment évaluer, sans exiger de noms)25 %4 %

Demander « au Québec » multiplie par cinq la probabilité qu’une PME d’ici apparaisse dans la réponse. C’est, en pratique, un levier plus fort que le choix du modèle. Comment en tirer parti.

Deux tests de robustesse

Obéissance et fiabilité des modèles

Les consignes ne suffisent pas à effacer les marques. Quand on demande aux modèles de ne pas nommer d’acteurs, ils en nomment quand même dans 19 % des réponses en moyenne, de 8 % pour GPT-5 et Sonar à 36 % pour Claude Sonnet. L’empreinte des marques est si forte qu’elle déborde les consignes.

À l’inverse, zéro entreprise inventée. Sur 1 675 vérifications d’existence, aucune entreprise fictive. Le taux global de 0,12 % correspond à deux cas qui sont des artefacts d’extraction, pas des sociétés inventées. Le détail par modèle.

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