Le rapport de Muck Rack « What Is AI Reading? » révèle que la part des citations de l’IA attribuée au journalisme tombe à 22%

Le rapport What Is AI Reading? de Muck Rack, publié en octobre 2026, révèle que la part du journalisme dans les citations de l’IA est passée d’environ 27 % en mai à 22 %, alors même que les sources de médias acquis et les sources tierces continuent de représenter environ 84 % des citations. Cette quatrième édition s’appuie sur plus de 40 millions de réponses générées par l’IA et 207 millions de citations relevées sur ChatGPT, Claude, Perplexity et Gemini.

Publiée le 28 octobre, cette étude met en évidence une évolution de la composition des contenus utilisés pour étayer les réponses générées par l’IA. Les articles d’actualité demeurent une source importante, mais la part d’autres types de contenus tiers et de contenus publiés par les marques elles-mêmes augmente. Pour les éditeurs et les équipes de communication, ces résultats montrent que la visibilité dépend du fournisseur, de la requête et du format de contenu.

Le journalisme perd du terrain, tandis que les sources de médias acquis restent centrales

La baisse de 27 % à 22 % représente environ cinq points de pourcentage. Elle concerne la part du journalisme dans les citations, et non une baisse équivalente du nombre absolu de liens vers des articles d’actualité ou du trafic généré pour les éditeurs.

Il est essentiel de distinguer le journalisme des médias acquis pour comprendre ce résultat. Muck Rack utilise une catégorie large de médias acquis, qui comprend la recherche universitaire, les sources gouvernementales et celles des ONG, les sites encyclopédiques, les plateformes sociales et les contenus d’entreprise tiers, en plus du journalisme. Le chiffre d’environ 84 % présenté dans le rapport recouvre donc un écosystème de sources bien plus vaste que les seules rédactions professionnelles.

La part des médias détenus est passée de 13,7 % à 15,2 %, tandis que celle des contenus gouvernementaux, encyclopédiques et universitaires a également progressé. Les contenus payants et publirédactionnels sont restés à 0,3 %, sans changement par rapport à mai. Cette faible part des citations mesure la fréquence à laquelle ces pages apparaissent comme sources ; elle ne mesure pas l’efficacité globale de la publicité.

ChatGPT explique une grande partie de cette évolution

Muck Rack identifie ChatGPT comme l’un des principaux facteurs de la baisse de la part du journalisme. Son graphique chronologique montre des changements marqués au cours de 2026 et une valeur finale de 22 % en septembre. Claude et Gemini affichent des tendances comparativement plus stables pendant une grande partie de la période.

Ces différences comptent pour quiconque cherche à comprendre pourquoi une publication ou une marque apparaît dans les réponses d’un assistant, mais pas dans celles d’un autre. Une variation de la visibilité peut s’expliquer par l’évolution des sources sélectionnées par un fournisseur, plutôt que par un changement comparable de la production ou de la pertinence d’un éditeur.

Les résultats portent sur les sources citées dans les réponses générées. Ils ne permettent pas d’établir quels contenus ont été intégrés aux données d’entraînement d’un modèle, et la part des citations ne doit pas être interprétée comme une mesure directe du lectorat ou de la confiance.

Seuls 212 domaines apparaissent chez les quatre fournisseurs

Dans le corpus recueilli en septembre, qui comprend 1 020 requêtes par fournisseur, seuls 212 domaines apparaissent dans les quatre systèmes. Il s’agit du chevauchement observé dans cet échantillon de recherche, et non du nombre total de sources auxquelles ces services peuvent accéder.

Ce résultat plaide contre l’idée de traiter la visibilité dans l’IA comme un classement unique à optimiser. Une source fréquemment citée par un fournisseur peut avoir une portée limitée auprès d’un autre. De même, une page d’entreprise utile et une couverture indépendante peuvent jouer des rôles différents selon la question posée.

La page de présentation du rapport met en évidence une autre source de variation : une même question posée à nouveau peut produire un ensemble différent de citations. En pratique, une seule réponse constitue donc une base peu fiable pour évaluer une évolution durable de la visibilité.

Ce que la méthodologie permet — et ne permet pas — de montrer

Le rapport complet et sa méthodologie combinent des corpus de recherche dédiés, constitués principalement à partir de requêtes grand public sans mention de marque, et le suivi continu de Generative Pulse, qui porte surtout sur les marques. Ces jeux de données répondent à des objectifs différents et ne doivent pas être considérés comme un échantillon homogène.

Le rapport indique également que les fournisseurs ont lancé puis retiré des modèles au cours de l’étude. Les comparaisons dans le temps reflètent donc aussi bien les évolutions des modèles et des produits que le temps écoulé. Les observations décrivent les systèmes, les questions et les périodes de collecte étudiés.

L’explication antérieure de Muck Rack sur son approche de recherche souligne clairement l’importance du choix des requêtes. Elle décrit la création de requêtes à partir de secteurs d’activité, de marques et de problèmes concrets, puis le classement des citations selon leur catégorie de média et leur format de contenu. Les questions choisies par les chercheurs contribuent à déterminer les sources qu’ils observent.

Ce qui change pour les éditeurs et les équipes de communication

La première leçon consiste à suivre la sélection des sources en fonction du fournisseur et de la question posée. Un ensemble stable de requêtes pertinentes pour le public, répétées au fil du temps, peut apporter davantage d’enseignements qu’une apparition ponctuelle. Consigner les changements de modèle en parallèle permet de distinguer l’effet d’une décision éditoriale ou de distribution d’une évolution du service d’IA lui-même.

Pour les éditeurs, la part globalement plus faible du journalisme ne réduit pas son rôle lorsqu’il s’agit d’expliquer les nouveautés ou d’évaluer des produits et des organisations. Pour les marques, la croissance des contenus qu’elles produisent en propre ouvre une autre voie pour apparaître dans les réponses, mais la place toujours importante des sources tierces signifie que publier sur le site d’une entreprise ne couvre qu’une partie de l’écosystème des sources.

Le rapport d’octobre 2026 Que lit l’IA ? présente l’ensemble des résultats et la méthodologie. Son message central est que les citations de l’IA s’appuient encore largement sur des contenus de tiers, tandis que la répartition des sources varie considérablement selon les fournisseurs, les questions et les périodes.