Posez la question en français et 16 % des sources citées par l'IA sont françaises. En anglais : 1,4 %

Weglot a soumis les mêmes 400 questions à quatre systèmes d'IA dans cinq pays, une fois en anglais et une fois dans la langue locale, puis a compté où allaient les citations. En France, les questions posées en français ont envoyé 16 % des citations vers des domaines .fr. Les mêmes questions posées en anglais : 1,4 %. (Weglot, How AI Search Engines Cite Sources by Language and Country)

Plus de dix fois d'écart, produit par rien d'autre que la langue dans laquelle la question a été tapée.

Le même schéma sur tous les marchés testés

Marché	Question dans la langue locale	Question en anglais
France, domaines .fr	16 %	1,4 %
Japon, domaines .jp	26 %	environ 1 %
Espagne, domaines .es	7 %	1,7 %

L'Espagne mérite une deuxième lecture. Seules 7 % des citations sont allées vers des domaines .es, mais 26 % vers des sources en espagnol, parce qu'une bonne partie du contenu hispanophone vit sur des adresses en .com. Le suffixe de domaine n'est qu'une approximation ; la vraie variable, c'est la langue de la page.

La méthode derrière ces chiffres : 400 questions réparties sur cinq catégories de sujets et trois niveaux de précision, posées à GPT 5.5, Claude Haiku 4.5, Gemini Flash 3.5 et Google AI Overviews, en France, en Espagne, en Argentine, au Japon et aux États-Unis, chaque marché interrogé une fois en anglais et une fois dans sa propre langue. Plus de 16 000 réponses au total.

Pourquoi la langue de la question change la liste de lecture

Quand une IA répond à une question qu'elle ne peut pas traiter de mémoire, la réponse est assemblée, pas restituée. Le système rédige une ou plusieurs requêtes de recherche, récupère des résultats, en ouvre quelques-uns et écrit à partir de ce qu'il a lu. Chaque étape de cette chaîne hérite de la langue de la question d'origine.

Les requêtes qu'il invente sont dans la langue dans laquelle vous avez posé la question. Le moteur de recherche renvoie des résultats correspondant à cette langue et, le plus souvent, au pays qu'elle implique. Les pages qu'il ouvre ensuite sont donc majoritairement des pages écrites dans cette langue. Au moment où le modèle compose sa réponse, sa liste de lecture a déjà été filtrée deux fois par la langue, et votre page en anglais n'a jamais été candidate.

C'est pour cela que l'effet est aussi massif. Ce n'est pas que le modèle préfère les sources françaises quand on lui parle français. C'est qu'il n'a jamais rien récupéré d'autre.

Si votre site n'existe qu'en une seule langue

La version inconfortable de ce constat : une entreprise dont le site n'existe qu'en anglais est quasiment invisible pour un acheteur qui pose sa question en français, en allemand ou en néerlandais, quelle que soit la qualité de cette page anglaise. La page ne participe pas et ne perd pas. Elle n'est pas dans le lot.

L'inverse est tout aussi vrai et plus facile à manquer. Une marque peut être forte dans une langue et absente dans une autre, et rien dans ses propres statistiques ne le dira. Le trafic du marché anglophone a l'air en bonne santé. L'acheteur allemand qui a posé sa question en allemand a reçu une liste de fournisseurs allemands et n'est jamais arrivé : il n'y a donc aucune visite à compter et aucun rebond à analyser. L'absence ne laisse pas de trace.

Quoi faire

Traduisez d'abord les pages qui répondent aux questions d'achat. Pas la page « à propos », pas le blog. Les pages qui disent ce qu'est un produit ou un service, ce qu'il coûte, ce qui est inclus, combien de temps ça prend et où vous livrez. Ce sont ces pages qu'une IA ouvre quand elle doit vérifier un fait avant de vous nommer, et ce sont elles qui correspondent à la question d'un acheteur.

Une traduction automatique des faits vaut mieux qu'aucune page. Le réflexe est d'attendre d'avoir le budget d'une vraie localisation. Pendant ce temps, la page n'existe pas dans cette langue, ce qui est le pire des états possibles. Une spécification, un prix et un délai de livraison correctement traduits sur une vraie URL sont récupérables dès aujourd'hui ; vous soignerez la forme plus tard.

Donnez une URL propre à chaque langue, et déclarez-la. Une URL par langue, un hreflang entre elles, la langue déclarée dans la page elle-même. Une traduction qui n'apparaît qu'après un changement de langue côté navigateur, sur la même URL, est une traduction que le crawler et le modèle risquent de ne jamais voir.

Vérifiez le marché où vous pensez être. Posez trois questions d'achat dans chaque langue dans laquelle vous vendez et lisez qui est nommé. C'est un test de vingt minutes et il tranche généralement le débat sur l'utilité de traduire.

Ce que cette étude ne dit pas

C'est une étude sur les citations, pas sur le trafic. Elle compte quelles pages une IA a citées, pas combien de personnes ont cliqué, ni combien de chiffre d'affaires a suivi. Une citation prouve que vous étiez dans la liste de lecture, ce qui est la première étape nécessaire, pas la preuve d'une vente.

Elle mesure aussi des pages, pas des marques. Une réponse à un acheteur français qui cite 16 % de domaines .fr ne vous dit pas si votre entreprise a été nommée dans le texte de cette réponse, seulement à partir de quels sites la réponse a été construite. Ces deux choses sont liées mais différentes, et c'est la seconde que nous mesurons pour chaque entreprise.

Cinq pays, quatre systèmes d'IA, un instant donné. La tendance est assez cohérente sur tous les marchés testés pour qu'on en tire des actions, et les pourcentages exacts bougeront.

La question de départ reste la bonne : dans quelle langue vos clients posent-ils leurs questions, et existe-t-il une page dans cette langue ?