L'angle mort de l'AI Share of Voice : Mistral et DeepSeek

L'angle mort de l'AI Share of Voice : Mistral et DeepSeek

L'AI Share of Voice mesure la fréquence à laquelle votre marque apparaît dans les réponses générées par l'IA, sur les moteurs que vos acheteurs utilisent réellement. La plupart des outils de suivi s'arrêtent à ChatGPT, Gemini et Perplexity. Mistral et DeepSeek en sont généralement absents, et cet écart n'est plus une marge d'erreur négligeable.

Ce que l'AI Share of Voice manque quand vous ne suivez que trois moteurs

Anthropic, OpenAI et Google contrôlent la grande majorité de l'usage des LLM en entreprise. Le rapport 2025 State of Generative AI in the Enterprise de Menlo Ventures situe leur part combinée à 88%, les 12% restants se répartissant entre Llama de Meta, Cohere, Mistral et d'autres fournisseurs plus modestes. À première vue, une part de 12% semble négligeable. Ce n'est pas le cas, car elle n'est pas répartie uniformément : elle se concentre sur certaines zones géographiques, certains secteurs et certains segments d'acheteurs, souvent exactement les marchés où votre marque se bat pour des contrats.

Deux moteurs concentrent l'essentiel de cette part négligée : Mistral et DeepSeek. Aucun des deux n'apparaît de façon significative dans la plupart des tableaux de bord GEO, et ce n'est pas un hasard. Chacun a une raison distincte de recevoir des requêtes que les trois moteurs dominants ne captent pas, et chaque raison est structurelle plutôt que temporaire : l'écart ne se refermera pas de lui-même.

Mistral : une petite part mondiale, un poids réglementaire disproportionné

La part d'usage globale de Mistral reste modeste à l'échelle mondiale, mais les acheteurs qui le choisissent ne sont pas des acheteurs comme les autres. Environ 72% des décideurs IT d'entreprises européennes citent la souveraineté des données comme facteur principal ou secondaire dans le choix d'un fournisseur cloud, selon une enquête CISPE relayée par Raconteur. La certification SecNumCloud en France et le référentiel BSI C5 en Allemagne créent des cases à cocher dans les appels d'offres qui favorisent les fournisseurs de droit européen, et Mistral, entreprise française relevant de la juridiction de l'UE, coche ces cases plus facilement que les laboratoires américains.

Cela compte pour la visibilité de marque parce que la base d'utilisateurs de Mistral penche vers les acheteurs que les entreprises B2B recherchent le plus : institutions financières réglementées, organisations de santé soumises au RGPD, et organismes publics dans les États membres de l'UE qui imposent un traitement sur juridiction européenne. Si votre jeu de prompts ne touche jamais Mistral, vous n'avez aucune visibilité sur ce segment d'acheteurs, et vous ne le découvrirez généralement que lorsqu'un prospect européen réglementé mentionnera avoir trouvé un concurrent à votre place.

DeepSeek : une portée sous-estimée au-delà de la Chine

DeepSeek est souvent écarté comme un phénomène purement chinois, et ce jugement est erroné. Un rapport de Microsoft relayé par Euronews en janvier 2026 a établi que DeepSeek détient une part estimée à 89% du marché chinois de l'IA, mais sa portée dépasse largement cette frontière. Le même rapport situe la part de DeepSeek à 56% en Biélorussie, 49% à Cuba, 43% en Russie, et entre 11% et 14% dans plusieurs marchés africains, dont l'Éthiopie, le Zimbabwe, l'Ouganda et le Niger. Un modèle gratuit, sans abonnement, abaisse la barrière à l'entrée dans les régions sensibles au prix où se concentrent beaucoup de plans d'expansion internationale.

L'adoption reste faible en Amérique du Nord et en Europe, et certains gouvernements sont allés plus loin : l'Italie, le Danemark et la République tchèque interdisent à leurs agences d'utiliser les modèles DeepSeek sur des appareils officiels, pour des raisons de sécurité des données. Cette combinaison, dominant dans certaines régions, restreint dans d'autres, signifie que votre visibilité sur DeepSeek peut être complètement différente de votre visibilité sur ChatGPT selon le marché observé. Un seul chiffre global d'AI Share of Voice masque cette fracture.

Un exemple concret : une marque, quatre moteurs, quatre résultats différents

Imaginez un éditeur de cybersécurité de taille moyenne qui vend à la fois à des entreprises américaines et à des institutions financières européennes. Sur ChatGPT, la marque apparaît dans 34% des prompts pertinents, une position solide construite sur des années de couverture presse. Sur Gemini, elle se maintient autour de 29%. Sur Mistral, le même jeu de prompts ne retourne qu'un taux de mention de 6%, non pas parce que la marque est faible, mais parce qu'elle n'a jamais été mentionnée dans la presse professionnelle française ou allemande, les sources sur lesquelles Mistral s'appuie le plus pour les requêtes liées aux services financiers européens.

Sur DeepSeek, le taux de mention est proche de zéro pour le jeu de prompts américain et européen. Mais une variante régionale des mêmes prompts, orientée vers les marchés d'Asie du Sud-Est, retourne un taux de mention de 19% pour un concurrent que la marque n'a jamais évalué. Rien de tout cela n'apparaît si la mesure s'arrête à trois moteurs, et rien ne serait visible non plus avec un score unique et global.

Trois signaux à suivre sur Mistral et DeepSeek

Une fois Mistral et DeepSeek intégrés au périmètre de mesure, trois signaux comptent le plus.

• La langue des sources citées : Mistral s'appuie sur des sources en français et en allemand pour les requêtes européennes, donc une couverture presse non anglophone y pèse davantage que sur ChatGPT.
• Les variantes régionales de prompts : les réponses de DeepSeek varient selon le marché, donc un jeu de prompts mondial unique manquera de vrais écarts en Europe de l'Est, en Afrique et en Asie du Sud-Est.
• Le sentiment associé aux mentions : un faible taux de mention combiné à un sentiment négatif sur l'un ou l'autre moteur signale un problème plus grave qu'un simple faible taux de mention.

Intégrer Mistral et DeepSeek à votre programme GEO

Commencez par le jeu de prompts que vous utilisez déjà pour ChatGPT, Gemini et Perplexity, puis exécutez-le sans modification sur Mistral et DeepSeek avant de personnaliser quoi que ce soit. L'écart entre votre score actuel et ce nouveau score constitue votre angle mort de référence. Ensuite, ajoutez des variantes par marché : formulations en français et en allemand pour Mistral, et prompts traduits pour toute région où la part de DeepSeek compte pour vos plans d'expansion.

Si vous n'avez pas encore établi de référence fiable sur vos moteurs principaux, commencez par notre guide pour mesurer l'AI Share of Voice, puis étendez la même méthodologie à Mistral et DeepSeek plutôt que d'inventer un processus séparé. Une méthodologie unique, avec 50 à 300 prompts, sur les six moteurs, ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Mistral et DeepSeek, transforme un chiffre isolé en une véritable carte de là où votre marque gagne et perd du terrain. La plateforme GEO de Vizible AI exécute cette mesure sur six moteurs chaque jour, pour combler cet angle mort sans charge de recherche manuelle supplémentaire pour votre équipe.