ChatGPT dit n'avoir pas de données en temps réel dans 1 513 réponses, Gemini 10

Réponse courte : demandez un plombier à ChatGPT et près d'une réponse sur deux vous prévient, dans ses propres mots, qu'il ne voit rien d'actuel. Il dit n'avoir pas de données en temps réel, ou que sa connaissance s'arrête à une date passée, dans 1 513 de ses 3 059 réponses, dans huit pays. Gemini le dit dans 10, Perplexity dans 7. Et dans 1 527 de ces 1 530 réponses, l'assistant nomme quand même une entreprise.

Vous demandez le meilleur électricien de votre ville. ChatGPT vous donne cinq noms, puis ajoute une ligne qu'on survole : à sa dernière mise à jour, il ne peut pas fournir de recommandations en temps réel. Dans 296 réponses, il date cette mise à jour - octobre 2023 dans 281, octobre 2021 dans 15. L'entreprise qu'il vient de recommander est donc celle dont il se souvient, un à trois ans plus tôt : l'adresse d'alors, les horaires d'alors, le gérant d'alors. Gemini et Perplexity, mêmes questions, mêmes villes, ne le disent presque jamais. ChatGPT le dit dans la moitié de ses réponses, et vous recommande tout de même.

Il vous recommande au client, puis dit qu'il travaille d'après une version de vous qui n'existe peut-être plus.

Ce qui a été mesuré

Nous avons repris les huit études de Waseit : deux questions d'acheteur, les meilleurs professionnels d'un métier dans une ville, puis les plus recommandés et pourquoi, dans 89 villes de France, du Royaume-Uni, du Brésil, des États-Unis, du Canada, d'Australie, de Nouvelle-Zélande et de Singapour, entre le 30 juillet et le 16 octobre 2026, chaque fois dans la langue du pays. Cela fait 3 059 réponses de ChatGPT (gpt-4o-mini), 3 058 de Gemini, données sans recherche web, et 1 364 de Perplexity, qui cherche sur le web et n'a été interrogé que dans trois pays. Nous n'avons compté une confession que lorsque le modèle dit, à la première personne, qu'il n'a pas de données en temps réel, ou que sa connaissance s'arrête à un point passé - « je ne peux pas fournir de recommandations en temps réel », « à ma dernière mise à jour ». Nous n'avons pas compté l'offre d'une plateforme qui montre des données en temps réel au client, ni le conseil de vérifier les horaires actuels : c'est autre chose. Notre premier détecteur était anglo-centré et ratait les formes portugaises et françaises ; deux relectures l'ont corrigé, et le compte est un plancher.

Que dit exactement ChatGPT, et nomme-t-il quand même une entreprise ?

Deux formes, souvent dans la même réponse. Dans 1 448 réponses, il dit n'avoir pas de données en temps réel : « je ne peux pas fournir de recommandations en temps réel ». Dans 292, il date sa connaissance : « à ma dernière mise à jour », « d'après mes connaissances antérieures ». Dans les deux cas, il continue. À Marseille, interrogé sur un plombier, il écrit : « Je ne peux pas fournir de recommandations en temps réel ou des avis spécifiques sur des entreprises, mais je peux te donner quelques conseils » - et il donne la liste. La seule différence est ce que le modèle fait ensuite. ChatGPT nomme une liste dans presque toutes ses 1 513 réponses. Gemini et Perplexity, dans les 17 réponses où ils disent la même chose, font l'inverse : ils refusent de classer et renvoient le client vers une plateforme. À Fortaleza, Gemini explique que, faute de base de données d'avis en temps réel, le mieux est de passer par des plateformes de services de confiance. Pour eux, la confession est une raison de ne pas choisir ; pour ChatGPT, une note de bas de page sous un choix déjà fait.

Ce que cela change si vous êtes l'entreprise

L'assistant qui nomme le plus d'entreprises est aussi celui qui admet le plus ouvertement décrire peut-être une version de vous qui a changé. Cela compte précisément. Si ChatGPT vous recommande d'après un instantané d'octobre 2023, il recommande l'adresse, les horaires, le téléphone et le gérant d'alors - et si l'un d'eux a bougé, le client qu'il envoie se présente à la mauvaise porte. Deux conséquences pratiques. D'abord, les faits qu'une machine peut rater avec le temps - votre nom, votre adresse, vos horaires, votre téléphone - doivent dire la même chose partout où une machine les lit, pour qu'une mémoire ancienne et une recherche récente mènent au même endroit. Ensuite, rien de ce que vous écrivez ne rafraîchit l'entraînement de ChatGPT ; ce que vous pouvez faire, c'est être cohérent et à jour partout où lui, ou un client, regardera ensuite. Ce sont des gestes raisonnables, pas des leviers à l'effet mesuré, et nous n'avons pas vérifié s'ils font citer une entreprise plus souvent. Reste la question que vous ne voyez pas d'ici : quand ChatGPT vous recommande de mémoire, la version dont il se souvient est-elle encore vous ? Hier, nous regardions où l'assistant envoie votre client pour un recours : l'IA dit 218 fois où vérifier une entreprise, une fois où se plaindre.

Et votre entreprise, que disent les assistants ?

L'audit gratuit de Waseit pose à ChatGPT et à Gemini les questions que tapent vraiment vos clients, dans leur langue et pour votre ville, et lit les réponses une par une. Il interroge ChatGPT comme cette étude l'a fait - par son interface de programmation, où il répond de mémoire - de sorte que vous voyez exactement la version souvenue dont parle cet article. En 60 secondes environ, vous obtenez une note sur 100, les concurrents cités à votre place, et les questions où vous n'apparaissez pas. Gratuit, sans compte et sans carte bancaire ; une adresse email débloque seulement les noms des concurrents et le plan d'action. C'est une photo datée, pas un classement : les réponses changent d'un jour à l'autre, et nous ne promettons aucune position. Mais il vous dit ce que la machine dit de vous aujourd'hui - la seule chose que sa propre mise en garde admet ne pas pouvoir garantir.

Ce que cela ne prouve pas

• Ce sont les réponses des modèles par leurs interfaces de programmation, sans la position de l'utilisateur ; ChatGPT et Gemini ont répondu sans recherche web, Perplexity a cherché et n'a été interrogé que dans trois pays. ChatGPT est ici gpt-4o-mini, pas forcément le modèle de l'application, qui peut chercher sur le web et ne donnerait pas cette mise en garde ; les modèles ont pu changer depuis. Chaque question a été posée une fois, entre le 30 juillet et le 16 octobre 2026.
• Le compte est un comptage POSITIF de formules explicites à la première personne. Une confession tournée autrement a pu nous échapper, et deux relectures n'ont fait qu'abaisser ce risque : 1 513 est un plancher, pas un plafond. Les deux formes se recoupent : 227 réponses nient à la fois les données en temps réel et datent leur connaissance, on ne les additionne donc pas.
• La mise en garde est presque entièrement un comportement anglais et portugais. En français, nous l'avons trouvée dans 61 réponses ; la quasi-absence ailleurs pour Gemini et Perplexity est un compte de mots, et une formule différente que notre détecteur n'a pas vue pourrait exister. Nous avons relu un par un les cas limites de Gemini et de Perplexity : ceux que nous avons écartés étaient une plateforme offrant des données en temps réel au client, pas le modèle parlant de lui-même.
• Dire « à ma dernière mise à jour » ne prouve pas que la recommandation est fausse. Beaucoup des entreprises nommées sont établies de longue date et n'ont pas bougé. Ce que la mise en garde établit, c'est que le modèle ne peut pas savoir lui-même lesquelles ont changé - pas qu'une entreprise précise a changé.
• Nous n'avons pas mesuré si être cohérent et à jour fait citer une entreprise plus souvent, ni si l'application, qui cherche sur le web, corrige ce que l'API garde en mémoire. Nous avons mesuré ce que les modèles disent, pas ce qui est vrai de chaque entreprise.