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La dérive des modèles désigne l'évolution du comportement d'une IA dans le temps : mises à jour, ré-entraînements et changements de version modifient ses réponses. Une marque peut ainsi voir sa visibilité bouger sans avoir rien changé de son côté.
Qu'est-ce que la dérive des modèles ?
Les modèles de langage ne sont pas figés : les fournisseurs les mettent à jour, les ré-entraînent, changent de version. Résultat, une même question peut recevoir des réponses différentes d'un mois à l'autre. C'est la dérive des modèles (model drift).
Pourquoi c'est important pour la mesure ?
Sans précaution, on confondrait cette dérive avec une vraie variation de la visibilité d'une marque. Un score qui monte ou descend pourrait simplement refléter une mise à jour de ChatGPT ou de Gemini, et non une action de la marque.
Comment on la maîtrise
L'AGS isole cette dérive grâce à un anchor set de marques témoins. Une mesure unique est trompeuse : c'est pourquoi on privilégie le suivi de tendance dans le temps. Voir nos limites assumées.
Chaque question posée à ChatGPT sans votre nom dans la réponse, c'est un concurrent qui est recommandé à votre place — mesuré sur 6 820 réponses d'IA réelles.