Comment le gpts store rebat les cartes de la stratégie SEO et de l’intelligence artificielle

Pourquoi le gpts store change la nature même du contenu SEO

Du contenu pensé pour Google à du contenu pensé pour des assistants

Pendant plus de quinze ans, la stratégie SEO a été structurée autour d’un réflexe simple : produire du contenu pour plaire aux moteurs de recherche. Mots clés, maillage interne, optimisation technique, signaux issus des réseaux sociaux… tout convergeait vers une seule finalité : apparaître en haut des résultats de recherche.

Avec le gpt store d’OpenAI, ce paradigme se fissure. Le contenu n’est plus seulement consommé via une page web classique, mais à travers des assistants conversationnels : chatbot gpt, chatgpt, custom gpts, voire des agents spécialisés pour un domaine expertise précis. Les utilisateurs ne tapent plus seulement une requête dans une barre recherche ; ils dialoguent, posent des questions complexes, demandent des synthèses, des comparaisons, des images, des recommandations personnalisées.

Concrètement, cela signifie que votre contenu n’est plus uniquement évalué par un algorithme de classement de pages, mais aussi par des modèles de natural language capables de faire de la text generation, de la recherche analyse et de la generation images. Le gpt store devient une couche d’intermédiation entre vos contenus et les utilisateurs, avec ses propres règles de visibilité, ses propres signaux de confiance, ses propres métriques d’avis et d’etoile.

Le gpt store comme nouveau “front office” de l’information

Le gpt store fonctionne comme un app store pour l’intelligence artificielle : chaque entreprise peut y publier des gpts personnalises, des assistants spécialisés, des outils de recherche avancée, des chatbots orientés support client ou éducation lifestyle. Ces assistants deviennent un nouveau front office de l’information, parfois en concurrence directe avec votre site web.

Pour un dirigeant, cela change la nature même du contenu SEO :

• Une partie des interactions se fait désormais dans un assistant (par exemple chatgpt team) et non plus sur une page web.
• Les capabilities chatgpt (analyse de documents, navigation web, images, code) transforment la manière dont les informations sont agrégées, reformulées et présentées.
• Les utilisateurs peuvent explore gpt dans le store openai et choisir l’agent qui leur semble le plus pertinent, en fonction de la moyenne des notes, des avis, des captures d’écran, des exemples de prompts.

Votre visibilité ne dépend donc plus seulement de votre position dans les résultats Google, mais aussi de votre capacité à concevoir des custom gpts qui deviennent la porte d’entrée vers vos contenus, vos services, vos offres.

Du contenu “page” au contenu “comportement”

Dans un modèle SEO classique, on pense en pages, en sections, en arborescence. Avec le store gpt, on pense en scénarios de conversation, en intentions, en cas d’usage. Le contenu n’est plus figé dans une URL ; il est orchestré par un chatbot qui adapte ses réponses en fonction du contexte, de l’historique d’échanges, du niveau d’expertise perçu de l’utilisateur.

Les modèles comme openai gpt ou openai plus largement, utilisent le langage naturel pour recomposer vos informations : fiches produits, livres blancs, FAQ, documentation interne, contenus de blog, posts sur les réseaux sociaux. Ils peuvent :

• résumer un rapport en quelques lignes adaptées à un comité de direction ;
• transformer une documentation technique en guide pédagogique pour l’education lifestyle ;
• générer des images explicatives à partir de vos données ;
• proposer des comparatifs structurés entre vos offres et celles de vos concurrents.

Le “contenu SEO” devient alors un capital informationnel que vos gpts vont exploiter, filtrer, hiérarchiser. La question n’est plus seulement “sur quel mot clé me positionner ?”, mais “quelles informations dois je structurer pour que mes assistants répondent mieux que ceux des autres ?”.

La confiance comme nouveau signal clé : avis, étoiles et signalement

Dans le gpt store, la confiance ne se joue plus uniquement sur l’autorité de domaine ou les backlinks. Elle se matérialise aussi par des signaux très visibles pour les utilisateurs :

• avis laissés par les utilisateurs après utilisation de votre assistant ;
• etoile et note moyenne qui influencent la perception de qualité ;
• possibilité de signaler probleme lorsqu’un gpt fournit des informations inexactes, obsolètes ou biaisées.

Ces signaux publics créent une pression nouvelle sur la qualité de vos contenus et sur la fiabilité de vos réponses. Une hallucination répétée, une recommandation discutable, une mauvaise interprétation de vos propres offres peuvent rapidement se traduire par une baisse de la note moyenne, donc de la visibilité dans le store.

Pour un comité de direction, cela implique de traiter le gpt store comme un canal stratégique, au même titre que les avis Google ou les plateformes d’évaluation B2B. La gouvernance de l’information, la validation des sources, la mise à jour régulière des contenus deviennent des enjeux de réputation immédiats, pas seulement des sujets techniques.

Impact direct sur la stratégie de contenu et les budgets

Ce changement de nature du contenu SEO a aussi un impact financier. Investir dans des contenus pensés pour des assistants IA, dans la création de gpts personnalisés, dans la structuration des données internes, suppose de revoir la répartition des budgets marketing, IT et data.

Les dirigeants qui souhaitent anticiper ces évolutions ont intérêt à comprendre dès maintenant les enjeux de coût et de ROI de l’IA générative pour le SEO : coût d’entraînement, hébergement, gouvernance des données, intégration avec les systèmes existants, pilotage des performances.

Le gpt store ne remplace pas le SEO classique, mais il en déplace le centre de gravité. Dans les sections suivantes, cela conduit naturellement à repenser le référencement lui même, la manière de créer des assistants spécialisés, puis d’organiser l’entreprise autour de ce nouveau canal, du marketing à la DSI.

Un nouveau type de référencement : du seo classique au « gpt ranking »

Du classement des pages au classement des agents

Avec le gpt store, le référencement ne se limite plus aux pages web. Il s’étend désormais aux agents eux mêmes : des custom gpts capables de répondre en langage naturel, de faire de la text generation, de la generation images, d’analyser des données ou de guider un utilisateur dans un domaine expertise précis.

Concrètement, un utilisateur n’ouvre plus seulement un navigateur et une barre recherche classique. Il ouvre chatgpt, clique sur explore gpt, parcourt le gpt store et choisit un agent selon son besoin : éducation lifestyle, analyse SEO, création d’images, rédaction web, chatbot gpt pour le support client, etc. Le réflexe de recherche se déplace : du moteur de recherche vers le store openai.

Pour une direction générale, cela signifie qu’il faut penser un double référencement :

• le référencement classique sur les moteurs de recherche, pour vos contenus web ;
• un nouveau type de visibilité dans le store gpt, où vos gpts personnalisés deviennent des portes d’entrée directes vers votre expertise.

Les signaux de pertinence dans le gpt store

Dans ce nouvel environnement, les signaux qui influencent les resultats ne sont plus seulement les liens, les mots clés ou la structure technique du site. Le gpt store met en avant d’autres indicateurs, plus proches des logiques d’app stores ou de plateformes de reseaux sociaux.

Parmi les signaux observables aujourd’hui :

• Avis et notation : les avis des utilisateurs et la note en etoile (ou moyenne d’évaluation) deviennent un critère clé. Un gpt avec une bonne moyenne remonte plus facilement dans la section de recherche du store.
• Taux d’usage et rétention : la fréquence d’utilisation, la durée des sessions, le nombre d’utilisateurs récurrents indiquent à openai qu’un assistant est utile et fiable.
• Qualité perçue des réponses : la capacité à fournir des informations précises, à limiter les hallucinations, à exploiter correctement les capabilities chatgpt (analyse de fichiers, navigation web, images) influence la visibilité.
• Signalement des problèmes : la fonction signaler probleme joue un rôle de garde fou. Trop de signalements peuvent dégrader la confiance accordée à un agent.

On passe ainsi d’un SEO centré sur des signaux de popularité et de contenu à un gpt ranking centré sur l’usage réel, la satisfaction et la fiabilité de l’assistant.

Optimiser un gpt comme on optimisait un site

Pour une entreprise, créer un chatbot gpt ou un openai gpt ne suffit pas. Il faut l’optimiser comme on optimisait un site pour le SEO, mais avec des leviers différents.

Quelques axes concrets pour structurer ce nouveau référencement :

• Positionnement clair : définir précisément le problème que l’agent résout. Un gpt « fourre tout » se perdra dans la masse. Un gpt focalisé sur un domaine expertise (par exemple l’analyse SEO, la finance, l’éducation lifestyle) aura plus de chances d’être adopté.
• Prompt système et règles métier : la « configuration interne » de l’agent doit refléter vos standards de qualité, votre ton, vos limites. C’est l’équivalent de votre charte éditoriale appliquée au langage naturel.
• Sources de données maîtrisées : relier l’agent à vos contenus propriétaires (documentation, base de connaissances, études internes) plutôt que de le laisser se baser uniquement sur le web général. Cela réduit les hallucinations et renforce votre autorité.
• Tests continus : analyser les conversations, identifier les questions mal traitées, ajuster les consignes. On se rapproche d’une logique de gestion de projet SEO à l’ère de l’IA, mais appliquée à un portefeuille d’agents.

Le gpt devient ainsi un actif SEO à part entière, avec sa propre stratégie d’optimisation, ses indicateurs de performance et son cycle d’amélioration continue.

La nouvelle « page de résultats » : une interface conversationnelle

Dans un moteur de recherche classique, la page de résultats affiche des liens bleus, des extraits, parfois des images. Dans l’écosystème du gpt store, la « page de résultats » est une interface conversationnelle : un chatbot qui répond, pose des questions, génère du texte ou des images, et guide l’utilisateur.

Pour l’entreprise, cela change profondément la manière de penser la visibilité :

• le premier contact ne se fait plus forcément sur une page web, mais dans une conversation en langage naturel ;
• la recherche analyse se fait à l’intérieur de l’agent, qui filtre et reformule les contenus pour l’utilisateur ;
• les contenus ne sont plus seulement lus, ils sont « digérés » par l’IA puis restitués sous forme de réponses personnalisées.

Un même gpt peut ainsi combiner plusieurs capacités : text generation pour rédiger, generation images pour illustrer, navigation web pour actualiser les données, voire intégration avec chatgpt team pour un usage interne à l’entreprise.

Impacts concrets sur la stratégie SEO des dirigeants

Pour un comité de direction, ce basculement vers le gpt ranking implique plusieurs décisions structurantes :

• Arbitrer entre trafic et interaction : accepter qu’une partie de la valeur ne passera plus par le trafic web classique, mais par des interactions dans des agents hébergés sur des plateformes tierces comme le gpt store.
• Mesurer autrement la performance : suivre non seulement les positions dans les moteurs de recherche, mais aussi l’usage des custom gpts, la satisfaction des utilisateurs, la qualité des réponses.
• Aligner marque et agents : s’assurer que chaque assistant reflète bien la promesse de marque, la qualité de service et le niveau d’expertise attendu, pour éviter la dilution évoquée dans d’autres parties de la stratégie.
• Intégrer les agents dans l’écosystème digital : relier les gpts aux contenus du site, aux reseaux sociaux, aux outils internes, afin de créer un continuum entre SEO classique, expérience conversationnelle et relation client.

Le référencement ne disparaît pas, il se déplace. Il ne s’agit plus seulement d’être visible dans les moteurs de recherche, mais d’être choisi, utilisé et recommandé dans un environnement où les gpts deviennent les nouveaux intermédiaires entre votre expertise et vos utilisateurs.

La donnée comme avantage compétitif : entraîner vos gpts plutôt que nourrir ceux des autres

Transformer la donnée en avantage compétitif durable

Avec le gpt store d’OpenAI, la question n’est plus seulement de produire du contenu pour le web, mais de décider à qui vous offrez vos données : à vos propres custom gpts ou aux gpts génériques du store openai que tout le monde utilise.

Chaque requête dans la barre recherche, chaque conversation avec un chatbot gpt, chaque text generation ou generation images alimente des modèles qui apprennent des comportements des utilisateurs. Si vous ne structurez pas cette donnée dans vos propres gpts personnalisés, vous contribuez surtout à renforcer les capabilities chatgpt publiques, accessibles à vos concurrents.

À l’inverse, un assistant privé, entraîné sur vos informations propriétaires (offres, process, retours clients, données CRM, documentation interne), devient un actif stratégique. Il améliore la qualité des resultats pour vos équipes, mais aussi la cohérence de votre présence sur les moteurs de recherche et sur les reseaux sociaux.

Les enjeux ont été largement mis en lumière par les travaux récents sur l’intelligence artificielle appliquée au SEO : la valeur ne vient plus seulement des contenus publiés, mais de la façon dont la donnée alimente vos propres modèles.

De la donnée brute au « capital d’entraînement »

Dans un environnement dominé par chatgpt et le store gpt, la donnée n’est plus un simple sous-produit de votre marketing. Elle devient un capital d’entraînement pour vos openai gpt internes.

Concrètement, ce capital se compose de plusieurs couches :

• Données de contenu : articles, fiches produits, scripts vidéo, posts pour les reseaux sociaux, supports d’education lifestyle, FAQ, documentation technique.
• Données d’interaction : questions fréquentes posées à votre chatbot, historiques de conversations avec vos chatbots gpt, tickets de support, formulaires de contact.
• Données de performance : taux de clics, temps passé, conversions, avis clients, etoile moyenne, signaux de satisfaction ou d’insatisfaction.

Ces trois couches, combinées, permettent de créer des custom gpts capables de :

• générer des contenus SEO alignés sur votre domaine expertise ;
• adapter le langage naturel au ton de votre marque ;
• prioriser les sujets qui génèrent réellement du business, et pas seulement du trafic ;
• proposer des images et des textes cohérents pour vos campagnes.

La différence avec l’usage standard de chatgpt ou de chatgpt team est nette : vous ne vous contentez plus d’exploiter un modèle généraliste, vous construisez un actif propriétaire, difficilement réplicable par vos concurrents.

Ne plus nourrir gratuitement les modèles des autres

Dans la plupart des entreprises, les équipes marketing et SEO utilisent déjà des outils d’AI pour la text generation ou la recherche analyse. Mais sans cadre, ces usages dispersés reviennent à offrir gratuitement vos signaux de marché aux plateformes.

Quelques exemples fréquents :

• briefs SEO complets copiés dans un chatbot gpt public pour « optimiser » un article ;
• données de performance collées dans un prompt pour demander une analyse de resultats ;
• exemples de messages performants sur les reseaux sociaux fournis pour « inspirer » la prochaine campagne.

Chaque fois que ces données sont injectées dans un modèle généraliste, vous contribuez à améliorer la compréhension globale du marché par la plateforme, sans contrepartie directe. À grande échelle, cela réduit votre avantage compétitif.

Structurer vos usages autour de gpts personnalisés hébergés dans le gpt store ou dans un environnement contrôlé permet de :

• maîtriser ce qui est utilisé pour l’entraînement ;
• limiter la fuite d’informations sensibles ;
• capitaliser sur chaque interaction pour renforcer vos propres modèles.

Mesurer la valeur de vos données dans le gpt store

Le store gpt introduit une nouvelle métrique implicite : la valeur de vos données se lit dans la performance de vos custom gpts et dans la réaction des utilisateurs.

Plusieurs signaux deviennent stratégiques :

• Engagement : nombre de sessions, durée moyenne d’utilisation, réutilisation régulière de votre assistant.
• Qualité perçue : avis, etoile moyenne, commentaires, fréquence à laquelle les utilisateurs cliquent sur « signaler probleme ».
• Impact business : leads générés, ventes assistées, réduction du temps de traitement pour les équipes internes.

Ces signaux ne sont pas seulement utiles pour optimiser votre présence dans le gpt store. Ils deviennent une source de vérité pour affiner votre stratégie SEO globale : quels sujets intéressent vraiment vos audiences, quelles formulations en langage naturel convertissent le mieux, quelles thématiques d’education lifestyle ou de produit méritent d’être approfondies.

Structurer vos données pour vos propres assistants

Pour transformer la donnée en avantage compétitif, il ne suffit pas de créer un chatbot ou un assistant dans le store openai. Il faut organiser l’entreprise autour d’un véritable pipeline de données dédié à vos openai gpt internes.

Quelques principes opérationnels :

• Centraliser les contenus clés (SEO, support, produit, commercial) dans un référentiel unique, exploitable par vos custom gpts.
• Taguer chaque contenu avec son objectif (notoriété, conversion, réassurance, support) pour guider la text generation et la generation images.
• Relier les données de performance (trafic, conversions, avis, etoile moyenne) aux prompts utilisés, afin d’identifier ce qui fonctionne réellement.
• Mettre en place une boucle de feedback : chaque fois qu’un utilisateur clique sur « signaler probleme », l’information doit remonter dans une section dédiée pour corriger le modèle.

Cette approche permet de passer d’une logique de « consommation » de l’AI à une logique de creation de valeur propriétaire, où chaque interaction renforce vos modèles plutôt que ceux des autres.

Explorer, tester, puis verrouiller vos avantages

Le store gpt et la fonction explore gpt offrent un terrain d’expérimentation rapide : vous pouvez tester différents gpts personnalisés, comparer leurs performances, analyser les retours des utilisateurs et affiner votre approche.

Mais à mesure que certains custom gpts deviennent critiques pour votre acquisition ou votre relation client, il devient nécessaire de :

• limiter l’accès à certaines informations sensibles ;
• définir des règles claires de gouvernance des données ;
• séparer ce qui peut être exposé dans le store public de ce qui doit rester dans un environnement privé ou réservé à chatgpt team.

Pour un comité de direction, la question n’est donc plus seulement « faut il utiliser l’AI pour le SEO ? », mais « comment transformer nos données en un avantage d’entraînement que le marché ne pourra pas facilement copier ».

Réinventer la production de contenu : du calendrier éditorial au portefeuille d’agents

Passer du calendrier éditorial au portefeuille d’agents spécialisés

Dans un monde où le gpt store devient une place de marché à part entière, continuer à raisonner uniquement en calendrier éditorial mensuel n’est plus suffisant. La question n’est plus seulement : « Quel article publier cette semaine sur le web ? », mais : « Quel assistant ou quel chatbot gpt devons nous déployer pour répondre à un besoin précis des utilisateurs, avec des resultats mesurables ? »

Concrètement, il s’agit de passer d’une logique de volume de contenus à une logique de portefeuille de gpts personnalisés, chacun avec un rôle clair, des capabilities chatgpt définies (text generation, generation images, recherche analyse, etc.) et un périmètre de domaine expertise maîtrisé.

• Un gpt « conseiller » pour l’education lifestyle autour de votre offre
• Un gpt « expert » pour traiter les informations techniques complexes en langage naturel
• Un gpt « support » pour jouer le rôle de chatbot avancé, connecté à vos données internes
• Un gpt « social » pour adapter les messages aux reseaux sociaux

Chaque agent devient une « ligne » de votre stratégie, au même titre qu’une rubrique éditoriale, mais avec une capacité d’interaction continue, bien au delà d’un simple article de blog.

Structurer la création autour des besoins utilisateurs, pas des mots clés

Les modèles comme openai gpt ou chatgpt ne consomment pas vos contenus comme un moteur de recherche classique. Ils apprennent des schémas, des cas d’usage, des formats de réponses. Dans ce contexte, la creation de contenus pour le store openai doit partir des scénarios concrets des utilisateurs, et non d’une liste de mots clés isolés.

Une approche efficace consiste à cartographier les grandes familles de questions qui remontent via :

• Les requêtes de la barre recherche de votre site ou de vos outils internes
• Les tickets de support et les conversations avec vos équipes commerciales
• Les discussions sur les reseaux sociaux et les forums spécialisés

À partir de là, vous concevez des custom gpts qui encapsulent ces cas d’usage. Chaque gpt devient une interface conversationnelle en langage naturel qui réutilise vos contenus, vos procédures, vos données produits, plutôt qu’un simple article figé. Le SEO ne disparaît pas, il se déplace : vous optimisez vos agents pour qu’ils répondent mieux, plus vite, avec plus de pertinence que les gpts concurrents présents dans le store gpt.

Concevoir des gpts comme des produits, avec avis et notation

Le gpt store introduit une logique de produit : vos gpts personnalises sont listés, explorés via la fonction explore gpt, testés, puis notés. Les avis et la moyenne d’etoile deviennent un signal de confiance, au même titre que les backlinks ou le taux de clic en SEO classique.

Pour un dirigeant, cela implique de piloter ses gpts comme des produits à part entière :

• Définir un positionnement clair pour chaque gpt (à qui s’adresse t il, pour quel usage, avec quelles capabilities chatgpt ?)
• Suivre les avis et retours des utilisateurs, et itérer régulièrement
• Mettre en place un processus pour signaler probleme et corriger rapidement les dérives ou les réponses obsolètes
• Travailler la description, les images de présentation, les exemples de prompts, comme on optimiserait une fiche produit

La qualité perçue ne repose plus seulement sur la pertinence des contenus, mais aussi sur l’expérience globale : clarté des consignes, transparence sur les sources, capacité à expliquer ses limites. C’est un changement culturel important pour les équipes marketing et SEO.

Articuler contenu éditorial, gpts et présence sur le web

Le contenu éditorial classique ne disparaît pas. Il devient la matière première qui alimente vos custom gpts et vos chatbot gpt. Un article de fond peut servir à :

• Former un gpt expert sur un sujet précis
• Fournir des exemples concrets pour améliorer la text generation et la qualité des explications
• Servir de référence pour limiter les hallucinations et renforcer la crédibilité

La différence, c’est que vous ne produisez plus un contenu « pour Google », mais un contenu pensé dès le départ pour être réutilisé par vos agents. Cela implique de :

• Structurer les textes avec des sections claires, des définitions, des cas d’usage
• Documenter les sources et les chiffres pour renforcer la confiance
• Prévoir des variantes adaptées à différents niveaux d’expertise

Vos contenus continuent à se positionner dans les moteurs de recherche classiques, mais ils deviennent aussi un actif stratégique pour vos gpts, vos chatgpt team internes et vos assistants orientés recherche analyse. Le même investissement éditorial sert donc à la fois le SEO traditionnel et votre visibilité dans le store openai.

Mettre en place un cycle d’amélioration continue piloté par la donnée

Enfin, la production de contenu à l’ère du store gpt doit être pilotée par la donnée, non par l’intuition. Les interactions en langage naturel entre vos gpts et les utilisateurs deviennent une mine d’informations pour affiner votre stratégie.

Quelques pratiques clés pour les équipes dirigeantes :

• Analyser les logs de conversations pour identifier les questions récurrentes non couvertes
• Créer de nouveaux contenus ou ajuster les prompts quand les réponses sont jugées insuffisantes
• Suivre les taux d’utilisation, de satisfaction et de rétention par gpt, comme on suivrait des KPI produits
• Tester différentes versions de gpts (prompts, jeux de données, formats de réponses) et mesurer l’impact sur les resultats

Ce cycle d’amélioration continue transforme la production de contenu en un processus vivant, où chaque interaction nourrit la stratégie. Le rôle du SEO n’est plus seulement d’optimiser des pages, mais d’orchestrer un écosystème d’agents intelligents, alignés sur les objectifs business et la réalité des besoins utilisateurs.

Risques stratégiques : dilution de marque, hallucinations et dépendance aux plateformes

Quand la visibilité se paie en dilution de marque

Avec le gpt store, la tentation est forte de multiplier les custom gpts pour occuper l’espace : un agent pour la recherche, un autre pour l’education lifestyle, un troisième pour l’analyse SEO, etc. Sur le papier, cela semble rationnel. Dans les faits, la marque peut vite se diluer.

Dans un store openai où les utilisateurs comparent en quelques secondes un chatbot gpt à un autre, la perception repose sur des signaux très simples : nom, description courte, images de couverture, moyenne d’avis et nombre d’etoile. Si votre entreprise publie dix gpts mal différenciés, avec des promesses proches et des capabilities chatgpt peu lisibles, vous créez de la confusion plutôt qu’un territoire clair.

• Chaque gpt doit incarner un domaine expertise précis, exprimé en langage naturel, avec une promesse immédiatement compréhensible dans la barre recherche du gpt store.
• La cohérence visuelle (images, ton, structure des prompts) devient un actif de marque, au même titre que votre charte graphique sur le web.
• Les avis et la moyenne d’etoile sont désormais des signaux de marque, pas seulement des signaux de qualité produit.

Le risque stratégique majeur est de laisser des tiers créer des gpts personnalises autour de votre marque ou de vos produits, avec des informations partielles ou obsolètes. Sans politique claire de surveillance et de signaler probleme dans le store gpt, vous laissez d’autres façonner votre image dans un environnement où les utilisateurs ne voient plus forcément votre site, mais seulement un assistant en langage naturel qui parle « à votre place ».

Hallucinations : quand le chatbot devient un risque juridique et réputationnel

Les modèles de text generation et de natural language restent probabilistes. Même avec des custom gpts bien configurés, le risque d’hallucinations ne disparaît pas. Il se déplace : il passe du terrain purement technique au terrain stratégique, juridique et réputationnel.

Dans un contexte B2B ou C‑suite, un chatbot gpt qui fournit des resultats inexacts sur des sujets financiers, réglementaires ou de conformité peut générer :

• Des décisions internes biaisées, si l’assistant est utilisé comme source principale d’informations.
• Des malentendus avec des clients, si le gpt est intégré à un site web ou à des reseaux sociaux comme premier point de contact.
• Des risques juridiques, si le gpt diffuse des contenus non conformes ou des conseils assimilables à de la consultation réglementée.

Le gpt store renforce ce risque, car la logique de classement et de popularité pousse à optimiser pour l’engagement plutôt que pour la prudence. Un gpt qui répond vite et avec assurance peut obtenir de meilleures notes, même si ses informations sont parfois approximatives.

Pour limiter ces dérives, plusieurs garde‑fous deviennent indispensables :

• Définir clairement, dans chaque section de description du gpt, ce que l’agent peut faire et ce qu’il ne doit pas faire.
• Configurer des limites explicites dans les instructions systeme pour les sujets sensibles, plutôt que de compter sur la seule vigilance des utilisateurs.
• Mettre en place un processus interne de revue régulière des conversations (anonymisées) pour détecter les dérives et ajuster les prompts.
• Utiliser les fonctions de feedback du store openai, comme signaler probleme, pour suivre les incidents remontés par les utilisateurs.

Dans ce modèle, la gestion des hallucinations n’est plus un sujet purement technique confié à l’IT. C’est un enjeu de gouvernance, qui touche directement la responsabilité de la direction générale.

Dépendance aux plateformes : un nouveau verrou stratégique

En basculant une partie de votre stratégie de contenu vers le gpt store, vous acceptez de fait une dépendance accrue à openai gpt et à son écosystème. Cela concerne autant la distribution que la donnée et la relation client.

Sur le plan de la distribution, votre visibilité dépendra de la logique de classement du store gpt : algorithmes de recommandation, barre recherche, rubriques comme explore gpt, ou encore mises en avant éditoriales. Comme pour les moteurs de recherche classiques, les règles peuvent évoluer sans préavis, avec un impact direct sur vos resultats.

Sur le plan de la donnée, la question est plus sensible encore. En utilisant chatgpt, chatgpt team ou des gpts personnalises, vous alimentez la plateforme en signaux comportementaux : requêtes, clics, temps passé, réactions aux réponses. Si vous ne structurez pas une stratégie de collecte et d’analyse de vos propres données (recherche analyse, logs de conversations, feedbacks), vous laissez à la plateforme l’essentiel de la valeur d’apprentissage.

Enfin, sur le plan de la relation client, le risque est de voir l’assistant devenir l’interface principale, et votre marque l’arrière‑plan. L’utilisateur interagit avec « le gpt » plutôt qu’avec votre entreprise. Il se souvient du nom du chatbot, pas forcément du vôtre. Dans un environnement où plusieurs acteurs concurrents peuvent proposer des assistants proches, la différenciation devient fragile.

Contrôler la donnée et les usages : une gouvernance à formaliser

Pour limiter cette dépendance, la gouvernance de vos gpts doit être pensée comme un projet stratégique, pas comme une simple expérimentation technique. Cela implique de définir des règles claires sur la creation, la mise à jour et la désactivation des agents, mais aussi sur la gestion des données qu’ils manipulent.

• Cartographier les usages : quels gpts sont exposés au public via le gpt store, lesquels restent internes via chatgpt team, quels sont les flux d’informations sensibles.
• Définir des politiques de données : quelles données métiers peuvent être intégrées dans les custom gpts, sous quelle forme, avec quels niveaux d’anonymisation.
• Encadrer les capabilities chatgpt : text generation, generation images, accès à des bases internes, connexion à des outils tiers. Chaque capability doit être justifiée par un bénéfice métier clair.
• Prévoir des scénarios de sortie : comment récupérer vos contenus, vos prompts, vos jeux de données si les conditions d’utilisation du store openai évoluent défavorablement.

Cette gouvernance doit être portée au niveau de la direction, avec un pilotage conjoint entre marketing, data, juridique et IT. Sans cela, l’entreprise risque de multiplier les gpts sans vision d’ensemble, en renforçant sa dépendance à une plateforme unique.

Réputation, conformité et perception publique

Dernier point souvent sous‑estimé : la manière dont vos gpts sont perçus dans l’espace public. Dans le gpt store, les utilisateurs peuvent laisser un avis, attribuer une etoile, signaler un probleme. Ces signaux deviennent une forme de notation publique de votre capacité à produire des assistants fiables et utiles.

Pour une direction, cela pose plusieurs questions concrètes :

• Comment intégrer ces retours dans vos indicateurs de performance, au même titre que les avis sur les reseaux sociaux ou les plateformes d’avis clients classiques ?
• Comment réagir en cas de mauvaise moyenne d’etoile liée à des incompréhensions sur les capabilities du gpt ou à des attentes irréalistes des utilisateurs ?
• Comment articuler les réponses du chatbot avec vos politiques de conformité (RGPD, communication financière, communication de crise) ?

Dans ce nouveau paysage, chaque assistant devient une extension publique de votre gouvernance de l’information. La frontière entre SEO, relation client, communication et gestion des risques s’estompe. C’est précisément là que se joue l’avantage compétitif : les entreprises qui traiteront le gpt store comme un canal stratégique à part entière, avec des règles claires et une vision long terme, limiteront ces risques tout en captant une part disproportionnée de l’attention des utilisateurs.

Organiser l’entreprise autour du gpts store : nouveaux rôles et nouvelles compétences

Structurer la gouvernance : qui pilote les gpts dans l’entreprise ?

Avec le gpt store, la question n’est plus seulement de lancer un projet d’intelligence artificielle, mais de savoir qui, en interne, porte la responsabilité de ces nouveaux assistants. Un gpt n’est pas un simple outil ; c’est un actif stratégique qui produit du texte, des images, des recommandations et qui influence directement vos utilisateurs, vos équipes et vos résultats business.

Dans les faits, les entreprises qui avancent le plus vite mettent en place une gouvernance claire autour des gpts personnalisés :

• Un sponsor C-level (direction générale, marketing, digital ou data) qui fixe les priorités : quels domaines d’expertise couvrir, quels cas d’usage prioriser (SEO, relation client, support interne, formation, etc.).
• Un responsable de programme IA / gpt store qui coordonne la création, la mise à jour et le suivi des custom gpts, en lien avec les équipes SEO, IT, juridique et métiers.
• Des référents métiers (marketing, contenu, service client, RH, éducation lifestyle, produit) qui valident les informations métier injectées dans les assistants et contrôlent la cohérence avec la marque.
• Un binôme data / sécurité qui définit ce qui peut ou non être partagé avec le store openai, comment anonymiser les données et comment gérer les droits d’accès.

Cette gouvernance doit être documentée : qui peut créer un nouveau chatbot gpt, qui valide sa mise en ligne dans le store gpt, qui suit les avis et la moyenne d’étoile, qui peut signaler probleme à openai ou en interne. Sans cela, vous risquez une prolifération d’agents non maîtrisés, avec des messages contradictoires et des risques de conformité.

De l’équipe SEO à l’équipe « assistants IA »

Le gpt store transforme en profondeur le rôle des équipes SEO et contenu. Là où l’on parlait hier de calendrier éditorial, de briefs de text generation et d’optimisation pour le web, on parle désormais de portefeuille d’assistants spécialisés, capables de comprendre le langage naturel et de répondre en temps réel aux requêtes des utilisateurs.

Concrètement, plusieurs évolutions se dessinent :

• Les SEO deviennent des architectes de prompts et de connaissances : ils ne se contentent plus d’optimiser des pages pour la recherche, ils conçoivent des gpts personnalisés qui intègrent les bons mots clés, les bonnes sources, les bons scénarios de conversation.
• Les rédacteurs deviennent des designers d’expériences conversationnelles : ils travaillent la tonalité, les exemples, les cas d’usage, les messages d’erreur, la façon dont le chatbot gpt reformule les questions ou propose des options.
• Les analystes SEO se transforment en analystes de comportements d’utilisateurs : ils exploitent les logs de conversation, la barre recherche interne des assistants, les requêtes fréquentes, les signaux de satisfaction pour améliorer en continu les gpts.

Le rôle de l’équipe ne se limite plus à « produire du contenu » mais à orchestrer un écosystème d’assistants, chacun avec son domaine expertise : SEO, support client, formation interne, veille concurrentielle, recherche analyse, etc. Cela implique de nouvelles compétences, mais aussi de nouveaux outils pour suivre les performances.

Nouvelles compétences clés : du prompt engineering à la gestion de la qualité

Pour exploiter pleinement le gpt store, plusieurs compétences deviennent stratégiques au niveau C-suite. Elles ne remplacent pas les expertises existantes, elles les complètent.

• Conception d’assistants en langage naturel : savoir décrire précisément le rôle d’un gpt, ses limites, ses sources, ses objectifs. C’est le cœur du prompt engineering, mais appliqué à des cas d’usage métier concrets.
• Curations de données et de connaissances : sélectionner les bonnes informations internes (guides, procédures, FAQ, contenus web, documents produits) à injecter dans les custom gpts, en évitant de nourrir sans contrôle les modèles génériques d’openai.
• Contrôle qualité et conformité : mettre en place des checklists pour tester les réponses, détecter les hallucinations, vérifier la conformité réglementaire, la cohérence de marque et la justesse des recommandations.
• Analyse de performance multi-canal : relier les interactions avec les assistants (via le store openai, le site web, les réseaux sociaux, les intégrations chatgpt team) aux indicateurs business : leads, ventes, satisfaction, réduction des tickets de support.
• Culture produit : traiter chaque gpt comme un produit vivant, avec des versions, des roadmaps, des retours utilisateurs, des arbitrages de priorités.

Ces compétences peuvent être internalisées progressivement, en commençant par un noyau restreint d’experts, puis en diffusant les bonnes pratiques dans les équipes marketing, communication, service client et IT.

Processus internes : du cycle de vie d’un gpt à son suivi dans le temps

Pour éviter que vos assistants ne deviennent obsolètes ou incohérents, il est nécessaire de formaliser un cycle de vie clair. Un gpt n’est pas un projet ponctuel, c’est un actif qui doit être entretenu.

Un cycle de vie type peut inclure :

• Idéation : identification d’un besoin métier ou SEO (par exemple, un assistant pour la recherche d’informations produits, un assistant pour l’éducation lifestyle, un assistant pour la génération images marketing).
• Conception : définition du rôle, des limites, des sources autorisées, des capabilities chatgpt à activer (text generation, natural language, generation images, connexion à des données internes).
• Configuration dans le gpt store : création du custom gpt dans l’interface openai gpt, paramétrage des instructions, ajout de fichiers, de liens, de consignes de ton et de style.
• Phase de test interne : tests par un panel d’utilisateurs internes, scénarios critiques, vérification des réponses sensibles, ajustement des prompts et des sources.
• Lancement contrôlé : mise à disposition dans le store gpt ou intégration sur le site web, avec une communication claire sur ce que l’assistant sait faire et ne pas faire.
• Suivi continu : analyse des conversations, des avis, de la moyenne d’étoile, des signalements d’erreurs, des demandes récurrentes non couvertes.
• Mises à jour régulières : enrichissement des données, ajustement des consignes, ajout de nouvelles capabilities chatgpt, retrait ou archivage si l’assistant n’est plus pertinent.

Ce cycle de vie doit être intégré aux processus existants : comités éditoriaux, revues SEO, réunions produit. L’objectif est d’éviter que les gpts ne vivent en silo, déconnectés de la stratégie globale de contenu et de marque.

Mesurer la performance : au-delà du trafic, la valeur conversationnelle

Dans un environnement où les utilisateurs passent de plus en plus par des assistants comme chatgpt ou des gpts spécialisés pour leurs recherches, les indicateurs classiques du SEO ne suffisent plus. Il faut ajouter une couche de mesure centrée sur la valeur conversationnelle.

Quelques indicateurs clés à suivre :

• Volume et type de requêtes : quelles questions reviennent le plus souvent dans vos assistants, via la barre recherche ou les conversations directes ? Cela révèle des besoins parfois invisibles dans les outils SEO traditionnels.
• Taux de résolution : dans combien de cas l’assistant fournit une réponse jugée utile, sans escalade vers un humain ou une autre ressource ?
• Satisfaction perçue : notes, avis, moyenne d’étoile dans le gpt store, mais aussi feedbacks qualitatifs collectés via des formulaires ou des enquêtes.
• Impact business : clics vers des pages clés, inscriptions, demandes de devis, achats, réduction du temps de traitement des demandes internes.
• Qualité de la donnée : taux d’erreurs signalées, nombre de fois où les utilisateurs doivent signaler probleme, fréquence des corrections nécessaires.

Ces indicateurs doivent être partagés au niveau C-suite, au même titre que les KPI SEO ou CRM. Ils permettent de piloter les investissements dans les assistants IA, de prioriser les gpts à améliorer et de démontrer la valeur concrète de la stratégie.

Aligner les gpts avec la marque et la stratégie de communication

Enfin, organiser l’entreprise autour du gpt store implique un travail fin sur la cohérence de marque. Chaque assistant devient une voix de l’entreprise, qu’il soit utilisé en interne ou exposé au public via le store openai, le site web ou les réseaux sociaux.

Quelques bonnes pratiques pour garder le contrôle :

• Définir une charte conversationnelle : ton, niveau de langage, degré de personnalisation, gestion des désaccords ou des questions sensibles. Cette charte doit être traduite en consignes explicites dans chaque gpt.
• Limiter les sources externes non contrôlées : privilégier vos propres contenus, vos bases de connaissances, vos documents validés, plutôt que de laisser l’assistant improviser à partir du web.
• Segmenter les assistants par audience : un assistant pour les décideurs, un pour les équipes opérationnelles, un pour l’éducation lifestyle, un pour la documentation technique, etc. Chaque gpt doit être clair sur son public cible.
• Mettre en place un processus de revue éditoriale : les équipes communication et marketing doivent pouvoir relire et ajuster les consignes des assistants, comme elles le font pour les pages web ou les campagnes.

En traitant vos gpts comme des ambassadeurs de la marque, vous réduisez les risques de dilution de message et vous maximisez l’impact de vos investissements dans le gpt store. Pour un comité de direction, c’est un changement de paradigme : l’IA générative n’est plus un gadget, mais une nouvelle couche d’infrastructure conversationnelle à piloter avec la même rigueur que le SEO, le CRM ou les plateformes publicitaires.