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Un intervalle de confiance exprime la marge d'incertitude autour d'une mesure. La méthode de Wilson est adaptée aux proportions calculées sur de petits échantillons, comme un taux de présence d'une marque mesuré sur un nombre limité de réponses d'IA.
Mesurer l'incertitude, pas seulement un chiffre
Les réponses des IA varient d'une exécution à l'autre. Un taux de mention mesuré sur quelques dizaines de réponses n'est donc pas une vérité absolue. L'intervalle de confiance de Wilson encadre ce taux par une fourchette : « la marque est présente dans 40 % des réponses, à ± 8 % près ».
Pourquoi Wilson plutôt qu'un calcul classique ?
La méthode de Wilson reste fiable sur de petits échantillons et près des extrêmes (0 % ou 100 %), là où la formule classique donne des résultats absurdes. C'est crucial quand on mesure la visibilité d'une marque encore peu citée.
Dans l'AGS
L'AGS affiche cet intervalle sur les scores de présence : l'incertitude est montrée, pas masquée. C'est l'un des piliers de transparence de notre méthodologie, au même titre que la fiabilité inter-juges.
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.