Pourquoi nous avons construit AIscore — et ce qu'il a changé dans notre façon de travailler

La question qui a tout changé

En 2024, lors d'un point mensuel avec un client — un hôtel boutique 4 étoiles dans le centre de Lyon — son directeur nous a posé une question qui semblait anodine : "Est-ce que ChatGPT nous recommande ?"

Nous n'avions pas de réponse. Pas parce que nous n'avions pas cherché, mais parce qu'il n'existait aucun outil pour mesurer ça de manière systématique. On pouvait ouvrir ChatGPT et taper une requête. On pouvait faire pareil sur Perplexity et Gemini. Mais obtenir une vision structurée, reproductible, comparable dans le temps de la visibilité d'un hôtel dans les réponses IA — c'était impossible.

Ce vide n'était pas un détail technique. C'était un angle mort de l'industrie entière.

L'angle mort

Les hôteliers mesurent leur position Google depuis des années. Ils trackent leur RevPAR, leur taux d'occupation, leur note Booking, leurs impressions sur Google Hotel Ads. La donnée est au cœur de leurs décisions commerciales.

Mais la visibilité IA ? Rien. Zéro. Une boîte noire totale.

Pourtant, en 2024, les chiffres commençaient à être clairs : 40 % des voyageurs utilisaient des assistants IA pour planifier leurs séjours. ChatGPT avait plus de 200 millions d'utilisateurs actifs. Perplexity était en train de devenir le moteur de recherche des milléniaux. Ces systèmes répondaient à des millions de requêtes hôtelières chaque jour — et personne dans l'industrie ne savait si son établissement y apparaissait.

Ce que nous voulions mesurer

En construisant AIscore, nous nous sommes posé une question fondamentale : qu'est-ce qui détermine si un hôtel apparaît dans une réponse IA ?

La réponse n'est pas un signal unique. C'est un ensemble de facteurs qui, combinés, créent ce que nous appelons la "lisibilité IA" d'un site. Nous en avons identifié 91, organisés en plusieurs grandes familles :

• L'accès aux robots : les IA peuvent-elles physiquement crawler le site ? C'est le prérequis absolu — et la cause la plus fréquente d'invisibilité.
• La qualité du schema.org : le site parle-t-il le vocabulaire machine que les IA utilisent pour comprendre les établissements ?
• La structure du contenu : méta-descriptions, hiérarchie des titres, couverture alt des images, clarté des informations pratiques.
• La signalisation multilingue : hreflang, balise html lang, accessibilité pour les IA anglophones sur un site francophone.
• Le llms.txt : le fichier qui permet de s'adresser directement aux LLMs.

Le modèle de scoring que nous avons retenu repose sur un principe clair : l'accès aux bots est un multiplicateur. Un site qui bloque tous les robots IA verra son score divisé, même s'il a un schema parfait. La logique est simple : peu importe la qualité de vos données si personne ne peut les lire.

Ce que 9 500 scans nous ont appris

Nous pensions trouver un problème sérieux. Nous avons trouvé un problème systémique.

Le score moyen sur l'ensemble des sites hôteliers analysés est de 38 sur 100 — note D. 65 % des sites obtiennent D ou F. Les problèmes les plus fréquents — robots.txt mal configuré, schema incomplet, llms.txt absent — sont aussi les plus simples à corriger. Corriger un fichier robots.txt prend cinq minutes. Créer un llms.txt prend une à deux heures. Ces actions sont à la portée de n'importe quel hôtel, indépendant ou chaîne.

Ce qui manque, c'est la connaissance du problème. L'asymétrie d'information, pas la complexité technique, est la vraie barrière.

C'est ce constat qui a renforcé notre conviction sur ce qu'AIscore devait être : un outil gratuit, accessible sans inscription, qui donne à n'importe quel hôtelier un diagnostic immédiat de sa visibilité IA. Pas un produit réservé aux consultants ou aux grandes chaînes. Un bien commun pour l'industrie.

Ce que nous voulons pour la suite

Notre vision n'est pas de vendre des audits. Notre vision est que la visibilité IA devienne un indicateur aussi standard que la position Google ou le taux d'occupation — quelque chose que chaque directeur d'hôtel connaît et suit dans le temps.

Quand un hôtel améliore son score AIscore de F à A, ce n'est pas une victoire technique : c'est une victoire commerciale. C'est son nom qui apparaît dans les réponses de ChatGPT, de Perplexity, de Gemini, quand un voyageur cherche exactement ce qu'il offre.

Le canal IA représente aujourd'hui une fraction du canal Google Search. Dans deux ans, cette fraction sera peut-être une majorité. Les hôtels qui ont optimisé leur présence maintenant auront une longueur d'avance structurelle sur ceux qui attendront que le problème devienne évident.