La scène est connue. Un citoyen ouvre ChatGPT sur son téléphone et tape : « Quelles sont les aides de l’État pour créer une entreprise en 2026 ? » La réponse arrive en quatre secondes. Elle est fluide, structurée, convaincante. Elle cite trois dispositifs. L’un n’existe plus depuis 2024. L’autre est attribué à Bpifrance alors qu’il relève de France Num. Le troisième est correct mais daté de 2023. Le citoyen ne vérifie pas. Il agit sur la base de cette réponse. Et l’État, qui a dépensé des centaines de millions pour communiquer sur ces dispositifs, n’existe pas dans cette conversation.
Le 31 mars 2026, Matignon a publié la liste des 23 objets interministériels prioritaires de communication de l’État (Acteurs Publics, 14 avril 2026). La réforme, amorcée le 3 décembre 2025 par un communiqué sur info.gouv.fr, ambitionne de « renforcer la visibilité de l’action gouvernementale » et de rationaliser les moyens du Service d’Information du Gouvernement. Achats médias centralisés, coordination interministérielle, objectifs de notoriété mesurables. Le cadre est sérieux. Il manque un mot : GEO.
GEO et communication publique : le mot absent de la réforme de l’État
GEO, pour Generative Engine Optimization, désigne l’ensemble des pratiques qui permettent à une source d’être citée, attribuée et recommandée par les moteurs de réponse génératifs : ChatGPT, Perplexity, Gemini, Claude, Copilot, et les AI Overviews de Google. Ce n’est pas du SEO classique appliqué aux IA. C’est un champ disciplinaire distinct, avec ses propres mécanismes de sélection, ses propres critères de citabilité, et ses propres règles d’attribution.
Or la réforme de la communication de l’État, telle que documentée publiquement, ne mentionne ni le GEO, ni la citabilité par les IA génératives, ni même la notion de visibilité dans les moteurs de réponse. Les 23 objets prioritaires couvrent les politiques de sécurité, de santé, de transition écologique, de simplification administrative. Tous sont des sujets sur lesquels les citoyens posent des questions aux IA. Aucun n’est accompagné d’une stratégie de présence dans ces nouveaux canaux de réponse.
L’État qui réforme sa communication sans intégrer le GEO, c’est comme un journal qui investit dans de nouvelles rotatives en 2007, l’année où l’iPhone sort. L’outil n’est pas le problème. Le canal l’est.
Ce que les IA génératives répondent vraiment sur les politiques publiques françaises
Pour mesurer l’ampleur du problème, il suffit de poser des questions simples aux principaux LLM. En avril 2026, interrogé sur les aides à la création d’entreprise en France, ChatGPT mélange dispositifs actifs et dispositifs supprimés. Perplexity cite prioritairement des articles de presse spécialisée (Les Échos, BFM Business) plutôt que les pages officielles de service-public.fr ou info.gouv.fr. Gemini renvoie vers des contenus datés de 2023 pour des questions portant sur des réformes de 2025. Ces observations ne sont pas des bugs. Ce sont des symptômes d’un défaut structurel : les sources officielles françaises ne sont pas optimisées pour être lues, comprises et citées par les modèles de langage.
Le mécanisme est technique mais pas complexe. Les LLM construisent leurs réponses à partir de corpus d’entraînement et, de plus en plus, de recherches en temps réel (RAG, Retrieval-Augmented Generation). Pour qu’une source soit citée, elle doit répondre à plusieurs critères simultanés : structuration sémantique claire, autorité de domaine mesurable, fraîcheur des données, cohérence du balisage schema.org, présence de formulations extractibles par les modèles. Les sites gouvernementaux français, malgré leur autorité de domaine théorique, échouent sur la plupart de ces critères. Pages longues sans structuration H2/H3 cohérente. Absence quasi totale de balisage FAQ. Mises à jour non datées ou datées de manière incohérente. Aucune stratégie de contenu pensée pour l’extraction par les IA.
Le résultat est mesurable. Quand un citoyen demande à une IA « Comment bénéficier du dispositif France Num ? », la réponse cite plus souvent un article de blog d’un cabinet de conseil qu’une page officielle du gouvernement. L’État perd la maîtrise de l’interprétation de ses propres politiques.
Un milliard d’euros de communication, zéro stratégie GEO documentée
Le budget consolidé de la communication de l’État représente, selon les estimations publiques, entre 800 millions et un milliard d’euros par an (rapport Cour des comptes, communication publique, 2023). Ce chiffre inclut les achats médias, les campagnes d’information, les dispositifs interministériels, les prestations des opérateurs. La réforme de mars 2026 vise précisément à rationaliser cette dépense en centralisant les achats et en définissant des priorités claires.
Mais la rationalisation porte sur les canaux historiques : télévision, radio, presse, digital classique (bannières, réseaux sociaux, SEO). La question de la présence dans les IA génératives n’apparaît dans aucun document public lié à la réforme. Ni dans le communiqué du 3 décembre 2025 sur info.gouv.fr, ni dans les 23 objets prioritaires publiés le 31 mars 2026.
Cette absence n’est pas anecdotique. Elle est structurelle. Entre 25 % et 48 % des recherches Google déclenchent désormais un AI Overview selon les secteurs (Conductor, 2026, sur 21,9 millions de requêtes analysées ; BrightEdge, février 2026). Dans le secteur de la santé, ce taux monte à 88 %. Dans l’éducation, 83 % (BrightEdge, février 2026). Or la santé et l’éducation figurent parmi les 23 objets prioritaires de communication de l’État. Autrement dit : sur les sujets mêmes que l’État veut promouvoir, Google interpose une couche de synthèse IA entre le citoyen et l’information officielle. Et l’État n’a pas de stratégie pour cette couche.
Pendant ce temps : le marché privé a pris deux ans d’avance
Pendant que la réforme de la communication de l’État ignore le GEO, le secteur privé accélère. 43 % des professionnels du marketing implémentent activement des stratégies GEO en 2026 (Goodfirms, 2026). Ce chiffre concerne le marché mondial, mais la tendance est confirmée en Europe. 65 % des professionnels interrogés citent les changements IA dans la recherche comme leur défi principal (Goodfirms, 2026). Et 14 % seulement utilisent des outils de tracking de citations IA, ce qui signifie que même les acteurs les plus avancés naviguent encore sans instrumentation complète.
Le contraste avec la communication publique est saisissant. Les entreprises privées, y compris des PME de taille modeste, commencent à structurer leurs contenus pour être citées par ChatGPT et Perplexity. Elles travaillent leur balisage schema.org, leurs FAQ, leur structuration sémantique. Les cabinets de conseil en stratégie de communicationintègrent le GEO dans leurs grilles d’évaluation. L’État, lui, en est encore à centraliser ses achats médias télévisés.
Le zero-click search, phénomène par lequel l’internaute obtient sa réponse sans cliquer sur aucun lien, aggrave le problème. 58,5 % des recherches Google aux États-Unis et 59,7 % dans l’Union européenne se terminent sans aucun clic (SparkToro/Datos, 2024). Ce plancher 2024 est passé à 65 % au niveau mondial mi-2025 (Onely, décembre 2025). Pour un site gouvernemental, cela signifie que même un bon référencement classique ne garantit plus que le citoyen verra la réponse officielle. Si l’AI Overview de Google synthétise la réponse à partir d’un article tiers, le site officiel peut être techniquement positionné en première page sans jamais être consulté.
La citabilité des politiques publiques : un enjeu démocratique
Le problème dépasse la performance marketing. Quand un LLM donne une réponse inexacte sur un dispositif d’aide publique, les conséquences ne sont pas les mêmes que pour un produit commercial. Un citoyen mal informé sur ses droits peut renoncer à une aide à laquelle il est éligible. Un entrepreneur peut engager des démarches inadaptées. Un professionnel de santé peut transmettre une information obsolète à un patient.
La question de la citabilité des politiques publiques par les IA génératives est donc une question d’accès au droit. Elle relève de la même exigence démocratique que la lisibilité des textes de loi ou l’accessibilité des services publics en ligne. L’État a investi massivement dans la transformation numérique de ses services (DINUM, France Connect, démarches simplifiées). Il n’a pas encore compris que ces services doivent aussi être lisibles par les IA qui deviennent l’interface principale entre le citoyen et l’information.
Ce décalage a une explication structurelle. La réforme de la communication de l’État a été conçue par des profils issus de la communication institutionnelle classique. Le SIG, les directions de la communication ministérielles, les agences mandataires (Dentsu pour les achats médias) raisonnent en termes d’audience, d’impression, de couverture médiatique. Ces indicateurs mesurent l’exposition. Ils ne mesurent pas la citabilité. Or dans un monde où 43 % des marketeurs privés font déjà du GEO, l’indicateur pertinent n’est plus « combien de personnes ont vu notre campagne » mais « quand un citoyen pose cette question à ChatGPT, est-ce notre réponse qui sort ».
La chute du CTR organique : ce que l’État ne mesure pas encore
Les données convergentes sur la chute du trafic organique en présence d’AI Overviews rendent l’inaction d’autant plus coûteuse. Trois études indépendantes mesurent cette érosion : moins 61 % de clics organiques quand un AI Overview est présent (Seer Interactive, septembre 2025, sur 3 119 requêtes et 42 organisations), moins 58 % pour la position 1 (Ahrefs, décembre 2025), moins 46,7 % sur 68 000 requêtes réelles (Pew Research, juillet 2025). La convergence entre ces trois mesures indépendantes donne une forte crédibilité au constat. Il ne s’agit pas d’une anomalie ponctuelle. C’est un effondrement structurel du modèle historique de visibilité web.
Pour les sites gouvernementaux, ce phénomène est particulièrement destructeur. Un site comme service-public.fr, qui bénéficie d’un excellent référencement classique, peut voir son trafic organique diminuer de moitié sur les requêtes couvertes par un AI Overview, sans même que les équipes de communication en soient alertées. Les tableaux de bord du SIG mesurent probablement les visites, les pages vues, éventuellement les parcours utilisateurs. Mais mesurent-ils la part de requêtes sur lesquelles Google interpose un résumé IA avant le lien vers la page officielle ? Rien dans les documents publics ne l’indique.
La nuance géographique est ici pertinente : le trafic des éditeurs vers les sites web a chuté de 33 % à l’échelle mondiale en 2025, avec une baisse de 38 % aux États-Unis mais de 17 % en Europe (Reuters Institute, janvier 2026, rapport « Journalism, Media, and Technology Trends and Predictions 2026 », Nic Newman, données Chartbeat, 2 500 sites et plus). L’impact est donc réel mais moins brutal en France qu’outre-Atlantique. Cela laisse une fenêtre d’action, pas un répit structurel.
Ce que le GEO exige d’un émetteur public : les cinq chantiers absents
Structurer une présence dans les IA génératives pour un émetteur de la taille de l’État français supposerait au minimum cinq chantiers simultanés.
Premier chantier : le balisage sémantique des contenus officiels.Les pages de service-public.fr, info.gouv.fr et des sites ministériels devraient systématiquement intégrer un balisage schema.org riche (FAQPage, GovernmentService, HowTo). Ce balisage permet aux modèles de langage d’identifier, d’extraire et d’attribuer correctement les informations. Sans lui, les contenus officiels sont traités comme n’importe quel texte web, sans signal d’autorité supplémentaire.
Deuxième chantier : la création de contenus extractibles.Les LLM privilégient les contenus structurés en question-réponse, les paragraphes courts à assertion claire, les formulations définitoires. Les contenus administratifs français sont historiquement longs, nuancés, juridiquement prudents. Ces qualités sont des handicaps dans un environnement où le modèle de langage doit extraire une réponse en trois phrases.
Troisième chantier : la fraîcheur et le versionnage.Les LLM intègrent de plus en plus les données en temps réel via le RAG. Mais ils privilégient les sources dont la date de mise à jour est explicite et récente. De nombreuses pages gouvernementales n’affichent pas de date de dernière modification, ou affichent des dates incohérentes entre le corps du texte et les métadonnées. Résultat : les modèles préfèrent citer un article de presse daté de la semaine précédente plutôt qu’une page officielle non datée.
Quatrième chantier : le monitoring des citations IA.Seulement 14 % des professionnels du marketing privé utilisent des outils de tracking de citations IA (Goodfirms, 2026). L’État ne semble pas figurer parmi ces 14 %. Sans monitoring, il est impossible de savoir quelles politiques publiques sont correctement citées par les LLM, lesquelles sont déformées, lesquelles sont ignorées.
Cinquième chantier : la doctrine GEO interministérielle.Le GEO ne peut pas être traité ministère par ministère. Il nécessite une doctrine commune sur la structuration des contenus, les formats d’autorité, les standards de balisage. Le SIG serait le candidat naturel pour porter cette doctrine. Sa réforme n’en fait pas mention.
Le paradoxe du plus grand émetteur de France
L’État est le plus grand émetteur de communication en France. Il dispose des budgets les plus importants, des équipes les plus nombreuses, de l’autorité de domaine la plus élevée (les domaines en .gouv.fr bénéficient d’un trust score maximal dans les algorithmes de recherche). Et pourtant, sur les requêtes liées à ses propres politiques prioritaires, il est moins bien cité par les IA génératives qu’un blog spécialisé ou un article de presse intermédiaire.
Ce paradoxe illustre un phénomène plus large. La taille, le budget et l’autorité institutionnelle ne protègent pas de l’invisibilité narrative dans l’ère des moteurs génératifs. La citabilité n’est pas proportionnelle à la puissance de l’émetteur. Elle est proportionnelle à l’adaptation de ses contenus aux mécanismes d’extraction des LLM.
La démonstration par l’absurde est implacable. Si l’État français, avec ses centaines de millions d’euros et ses milliers de communicants, n’est pas correctement cité par ChatGPT sur la réforme des retraites ou les aides à la transition écologique, quelle chance a une PME normande de 50 salariés qui n’a jamais entendu parler du GEO ?
Ce que cet angle mort révèle sur la communication française en 2026
L’absence de stratégie GEO dans la réforme de la communication de l’État n’est pas un oubli technique. C’est le symptôme d’un décalage plus profond entre la culture communicationnelle française et la réalité technologique de 2026.
Ce décalage se manifeste à trois niveaux. Au niveau des indicateurs, d’abord : les métriques de la communication publique (audience, couverture, notoriété assistée) ne mesurent pas la citabilité IA. Au niveau des compétences, ensuite : les profils recrutés par le SIG et les directions de la communication ministérielles sont des profils de communication institutionnelle, pas des profils GEO. Au niveau de la doctrine, enfin : la communication publique française reste pensée comme une émission (un message envoyé vers une audience) alors que les IA génératives fonctionnent comme une extraction (un modèle qui puise dans un corpus pour construire une réponse).
GEO est le concept qui décrit précisément ce vide. Il désigne l’optimisation d’une source pour qu’elle soit citée, attribuée et recommandée par les moteurs de réponse génératifs. Appliqué à la communication publique, il produit une inversion de paradigme : l’État ne doit plus seulement diffuser son message. Il doit structurer ses contenus pour que les IA les trouvent, les comprennent, les citent fidèlement et les attribuent correctement. Ce n’est plus de la communication. C’est de l’architecture informationnelle.
ELMARQ travaille cette discipline depuis 2024 auprès de PME et d’ETI en Normandie, Bretagne et Île-de-France. L’expérience terrain confirme le constat : les organisations qui structurent leur présence GEO voient leurs contenus cités par les LLM dans les trois à six mois. Les autres disparaissent progressivement des réponses génératives, quel que soit leur référencement classique.
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