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l ia generative est encore quasi invisible dans les analytics des industriels du batiment elle est pourtant deja presente dans les bureaux d etudes les cabinets d architecture et les services achat ce decalage entre adoption et tracabilite est temporaire et c est precisement pour ca qu il faut s en preoccuper maintenant un architecte veut comparer deux systemes d isolation pour une renovation en zone climatique h2 il ouvre chatgpt pose sa question obtient en trente secondes une synthese des performances thermiques des references normatives et deux ou trois noms de fabricants il note les marques citees ferme l interface et tape directement l url du premier sur son navigateur dans les analytics du fabricant cette visite apparait comme du trafic direct l ia n est nulle part dans le rapport ce scenario n est plus exceptionnel il est en train de devenir ordinaire et il illustre parfaitement le paradoxe auquel font face les industriels du batiment aujourd hui l ia influence deja les decisions de prescription et d achat mais elle est encore presque impossible a mesurer avec les outils classiques que disent les donnees disponibles et qu est ce que ca implique concretement pour les fabricants distributeurs et prestataires de la filiere un signal encore faible dans les analytics mais deja reel dans les comportements les chiffres parlent d eux meme les llm chatgpt perplexity gemini generent aujourd hui moins de 1 du trafic web vers les sites des industriels pour la grande majorite des fabricants de materiaux ou des distributeurs ce canal est encore invisible dans les tableaux de bord la recherche google reste encore le canal dominant mais la croissance est spectaculaire ce trafic a ete multiplie par 9 en un an en france selon se ranking et par 18 sur les sites e commerce selon le barometre geo valiuz l effet de base est faible 0 02 du trafic en 2024 0 16 en 2025 ce qui amplifie les pourcentages mais la trajectoire est sans ambiguite le probleme plus profond c est que ce trafic est en partie invisible quand un utilisateur interroge un llm obtient un nom de marque et arrive ensuite sur le site via une recherche ou une url directe la visite est comptabilisee comme trafic organique ou direct pas comme une visite ia selon ahrefs plus de 60 des sites recoivent du trafic influence par les llm sans pouvoir le detecter le 1 mesure est donc probablement une sous estimation significative ce qui est en revanche tres visible c est l adoption cote utilisateurs pres d un francais sur deux utilise aujourd hui l ia generative barometre du numerique 2026 arcep et ce chiffre monte a 85 chez les 18 24 ans les jeunes ingenieurs architectes et conducteurs de travaux qui consultent chatgpt aujourd hui sont les prescripteurs de demain ce qui change vraiment l amont du parcours de prescription l ia deplace la decision avant le site la donnee la plus importante pour les industriels du batiment n est pas le volume de trafic ia c est ce que fait le visiteur quand il arrive selon le barometre valiuz 90 des visiteurs issus des llm atterrissent directement sur des fiches produits en passant moins de temps sur le site que la moyenne l interpretation est simple le travail de comparaison et de selection a deja ete fait le visiteur n arrive pas pour decouvrir ou naviguer il arrive pour verifier une donnee technique ou finaliser une demande le site ne joue plus le role de lieu de decision il devient un lieu de validation pour un fabricant de materiaux ou un equipementier cela signifie que la bataille de la prescription se joue de plus en plus en amont du site dans la reponse que le llm va produire quand un bureau d etudes posera sa question pas dans le tunnel de conversion preselection pas transaction les enquetes de comportement confirment ce role selon l etude fevad odoxa fevrier 2026 31 des cyberacheteurs francais utilisent deja l ia dans leurs achats en ligne principalement pour comparer filtrer et raccourcir la liste des options les produits techniques representent la premiere categorie de recherches assistees par ia la nuance importante l ia influence la decision sans capturer la transaction les utilisateurs s en servent pour se forger une opinion puis finalisent ailleurs sur le site du fabricant au negoce via un commercial c est un outil de preselection pas encore un canal d achat autonome ce role d intermediaire invisible a une consequence directe si votre marque n est pas citee dans la reponse du llm elle n entre pas dans la liste peu importe la qualite de votre site ou de votre force commerciale etre cite par les ia le nouvel enjeu de la prescription numerique la question pour les industriels du batiment n est plus seulement suis je bien positionne sur google quand un acheteur cherche mon produit elle est aussi suis je cite par chatgpt ou perplexity quand un architecte ou un be pose une question technique liee a mon domaine ces deux questions ne sont pas identiques le referencement classique et la visibilite dans les llm se recoupent partiellement mais pas totalement des etudes recentes montrent que pres de 60 des citations dans les reponses ia proviennent d url qui ne figurent pas dans les premiers resultats organiques il y a donc une redistribution possible des cartes ce qui favorise les citations dans les llm c est avant tout la qualite et la structure du contenu technique donnees factuelles references normatives precises reponses directes aux questions que posent les professionnels les fabricants qui produisent depuis des annees de la documentation technique de qualite comme des guides de mise en oeuvre des fiches de performance certifiees des notes de calcul sont bien positionnes pour emerger a condition que ce contenu soit accessible et structure pour etre lu par les modeles de langage les marques fortes ont un avantage naturel elles sont plus presentes dans les donnees d entrainement des modeles mais la notoriete seule ne suffit pas un contenu technique bien structure meme d un acteur moins connu peut s imposer si la reponse qu il apporte est precise et fiable ce que ca change concretement pour la filiere repenser l attribution et les kpis le modele d attribution classique ne capte pas l influence de l ia un be interroge un llm note un fabricant puis arrive sur le site via google ou une url directe l ia est presente dans le parcours de decision mais absente de la chaine d attribution cela implique d elargir les indicateurs suivis au dela du trafic referral ia encore marginal il faut surveiller l evolution du trafic direct les telechargements de documentation technique les demandes de devis entrantes et commencer a tester manuellement la visibilite de sa marque dans les reponses des principaux llm des outils de monitoring emergent sur le marche et permettent de mesurer la visibilite d une marque dans les reponses des principaux llm des agences specialisees peuvent egalement prendre en charge ce suivi et accompagner les industriels dans l optimisation de leur presence quatre leviers a engager structurer les donnees produits pour les modeles de langage fiches techniques completes performances certifiees references normatives explicites c est ce que les llm citent en priorite produire du contenu de reference technique guides de mise en oeuvre reponses aux questions frequentes des bureaux d etudes comparatifs de performance ce type de contenu augmente significativement les chances d etre cite tester sa visibilite dans les llm interroger regulierement chatgpt et perplexity sur les questions cles de son domaine technique si votre marque n apparait pas c est un signal anticiper l agent de prescription les prochaines evolutions des llm vont vers des agents capables de generer des clauses techniques de cctp de comparer des solutions sur criteres reglementaires de preparer des appels d offres les fabricants qui seront dans les donnees de reference de ces agents auront un avantage structurel pourquoi maintenant l ia ne remonte pas encore dans les dashboards des industriels du batiment moins de 1 du trafic un canal encore embryonnaire pas de conversion directe mesurable rien qui justifie un arbitrage budgetaire urgent mais les comportements eux ont deja bascule un tiers des acheteurs en ligne utilise l ia pour preselectionner la quasi totalite des jeunes professionnels les prescripteurs de demain l integrent deja dans leur quotidien et le passage d un outil de recherche a un outil de prescription autonome est une question de mois pas d annees la fenetre pour construire sa visibilite dans les llm est ouverte les fabricants qui structurent leur contenu technique soignent leur presence documentaire et testent leur share of voice ia aujourd hui auront pris une longueur d avance difficile a rattraper la prescription se joue de moins en moins sur le site et de plus en plus dans la reponse que l ia donne avant meme que le professionnel commence a chercher c est la qu il faut etre present angelique meunier experte seo et responsable webmarketing au sein de l agence gda

Paris, le 21 juillet 2025 – Le FILMM (syndicat national des Fabricants d’Isolants en Laines Minérales Manufacturées) alerte sur les effets délétères de la décision unilatérale du Gouvernement d’abaisser le coefficient d’énergie primaire (CEP) de l’électricité de 2,3 à 1,9 dans le calcul du DPE, à compter du 1er janvier […] L’article Le FILMM dénonce la baisse du coefficient de conversion de l’électricité dans le DPE est apparu en premier sur Batipresse.