Le business, les choix, la durabilité réelle.
La communication : médias, événements, site, rapports, relations institutionnelles.
Par les parties prenantes, l'opinion publique et, de plus en plus, par les modèles d'intelligence artificielle.
L'Aurelian Lab AI Reputation Framework est une méthode qui intègre corporate communication, engagement des parties prenantes, durabilité et analyse de la perception générée par les LLM pour construire, mesurer et influencer la réputation d'entreprise à l'ère de l'intelligence artificielle.
Lorsque ces dimensions sont cohérentes entre elles, la réputation est stable, y compris dans les synthèses générées par les systèmes d'IA. Lorsqu'elles divergent, la représentation devient fragile, partielle et difficilement gouvernable.
Nous partons toujours d'ici : comment les parties prenantes, les médias et les IA vous voient aujourd'hui, et où le faire, le dire et le perçu ne coïncident pas.
Valeurs, positionnement, messages clés, concept, plan sur tous les canaux.
Contenus, événements, relations, site : les preuves qui construisent la réputation.
Nous arrivons ici, et repartons d'ici : résultats, écoute des parties prenantes, ajustements.
Trois outils propriétaires : AEO Boost pour la visibilité et la citabilité, StakeGraph pour les entités et les parties prenantes, ESG Monitor pour la durabilité dans les IA.
Découvrir les outils →L'Observatoire qui suit l'évolution des IA, avec le glossaire des termes.
Aller à l'Observatoire →Ingénieurs informatiques, agences digitales, développeurs, agences événementielles, quand le projet l'exige.
Sentiment, visibilité, couverture des thèmes, cohérence d'un modèle à l'autre, risque d'informations fausses ou datées.
KPI convenus au début de chaque projet et écoute des parties prenantes.
Premiers signaux en 8 à 12 semaines, repositionnement en six mois.
Chaque donnée est lue et validée par Maria Luisa De Petris.
Articles du hub éditorial expliquant le framework et comment le rendre opérationnel.
L'AI Reputation est une priorité pour les CEO et Communication Directors parce qu'elle façonne ce que les parties prenantes, les clients et les talents apprennent sur l'entreprise à travers les réponses AI. La gouverner consiste à mesurer l'écart entre identité, preuves et représentation générée, puis à définir des responsabilités et des actions précises.
À l'ère des LLM, la corporate communication doit s'adresser à la fois aux personnes et aux systèmes qui sélectionnent, relient et synthétisent l'information. Les messages persuasifs doivent donc s'appuyer sur une architecture de contenus et de preuves lisible et vérifiable.
L'AI Reputation est la représentation d'une entreprise générée par les systèmes d'intelligence artificielle à partir de son site, des médias, des rapports et de sources tierces. Formée par inférence, elle peut diverger de l'identité déclarée et peut être mesurée et gouvernée.
L'Aurelian Lab AI Reputation Framework est un modèle qui intègre communication corporate, engagement des parties prenantes, durabilité et analyse de la perception générée par les LLM pour construire, mesurer et influencer la réputation d'entreprise à l'ère de l'intelligence artificielle. Il interprète la réputation comme un système dans lequel trois dimensions (ce que l'entreprise fait, ce qu'elle communique et ce qui est perçu, y compris par les modèles d'IA) doivent être alignées pour que la représentation algorithmique soit cohérente avec l'identité réelle de l'organisation.
Par l'analyse systématique et comparative de plusieurs LLM, interrogés avec des requêtes calibrées sur des dimensions définies : sentiment (ton global de la représentation), visibilité (fréquence de citation dans les requêtes pertinentes), couverture thématique (quelles dimensions émergent et lesquelles manquent), cohérence narrative (les différents systèmes convergent-ils ou se contredisent-ils ?) et risque réputationnel (émergent-ils des informations négatives, datées ou potentiellement fausses ?). Le résultat est une carte de la distance entre identité réelle, évidences disponibles et représentation algorithmique.
Par la première étape : voir. Avant d'intervenir, il faut savoir comment les principaux systèmes d'IA décrivent votre entreprise aujourd'hui — ce qui émerge, ce qui manque, ce qui est déformé. Aurelian Lab commence chaque mission par un Audit, en utilisant les outils de la suite Aurelian Intelligence les mieux adaptés au périmètre : Aurelian AEO Boost pour la visibilité et la citabilité, Aurelian StakeGraph pour les entités et les parties prenantes, et Aurelian ESG Monitor pour la réputation de durabilité dans les systèmes d'IA. De là démarre le parcours de six mois à travers les quatre phases de la Méthode Aurelian (Analyser, Concevoir, Activer, Mesurer), qui réaligne identité, évidences externes et représentation algorithmique.
Les premiers signaux mesurables émergent en 8 à 12 semaines : de nouvelles citations sur des sources tierces apparaissent dans les réponses des LLM, des dimensions auparavant absentes deviennent visibles, le sentiment se stabilise. Le repositionnement structurel demande six mois — la durée du parcours dans les quatre phases de la Méthode Aurelian. Ce n'est pas une attente : c'est le temps nécessaire pour qu'un écosystème informationnel cohérent soit «lu» et intégré par les modèles, qui mettent à jour leurs données de manière distribuée et non instantanée.