Le 2 octobre 2026, l’agence de communication Reputation Age a publié une étude en partenariat avec Bubbling, une plateforme française évaluant la manière dont les marques apparaissent dans les systèmes d’IA conversationnelle. Le rapport, intitulé Semester Results as Seen by ChatGPT and Gemini, a analysé la précision des données financières récupérées par deux grands modèles d’IA — ChatGPT et Gemini — lorsqu’ils étaient interrogés sur la performance de 39 entreprises cotées dans le CAC 40, un indice boursier européen majeur. L’étude a révélé que 40 % des chiffres financiers fournis par les modèles d’IA étaient incorrects. La précision variait selon le type de mesure financière demandée : le résultat net était correct dans 67 % des cas, la dette nette dans 66 %, et l’EBITDA dans 57 %. Le taux de croissance publié, en revanche, n’était exact que dans 42 % des réponses. L’étude a classé les erreurs en deux catégories principales. La première concernait des chiffres obsolètes ou inventés, avec un taux d’erreur particulièrement élevé pour l’EBITDA, à 36 %. La seconde catégorie regroupait les cas où l’IA citait un chiffre officiel d’une entreprise, mais qui ne correspondait pas à la question posée, notamment lorsqu’il s’agissait de distinguer la croissance organique de la croissance publiée ou les données trimestrielles de celles semestrielles. Par exemple, 24 % des réponses concernant la croissance publiée citaient un chiffre erroné. Le taux d’erreur variait selon les entreprises : 46 % des vérifications sur BNP Paribas et 43 % sur Crédit Agricole présentaient ces défauts de sélection. La précision des modèles d’IA allait de 81 % pour Capgemini à 32 % pour Crédit Agricole. L’étude n’a publié les résultats que pour 16 entreprises — sept avec la meilleure précision et neuf avec la moins bonne. Même Capgemini, l’entreprise la plus performante de l’échantillon, a illustré à quel point les données financières pouvaient être déroutantes. Son document de communication listait sept taux de croissance différents, mais seulement deux concernaient directement le semestre en cours, et aucun ne correspondait à la croissance organique. Résultat : une IA interrogée sur la croissance organique de Capgemini ne trouvait pas de réponse directe, car le taux de 11,3 % de croissance incluait l’impact des acquisitions récentes. L’étude a également souligné que 78 % des sources utilisées par les modèles d’IA provenaient des sites web des entreprises, tandis que seulement 0,08 % provenaient de médias traditionnels, qui avaient largement bloqué l’accès aux IA. Les citations étaient presque exclusivement fournies par ChatGPT, Gemini incluant rarement des liens. Cela signifie que l’étude reflète principalement le comportement d’un seul des deux modèles d’IA. Par ailleurs, l’étude n’a pas précisé les versions des modèles d’IA utilisées, ni détaillé la méthode de mesure de la précision ou le nombre de chiffres vérifiés par entreprise. Ce manque de transparence méthodologique soulève des questions sur la fiabilité des conclusions.