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Cadre de recherche distinguant deux régimes de visibilité IA : être CITÉ par un moteur génératif (l'IA mentionne la marque dans une réponse) et être CHOISI par un agent autonome (l'agent sélectionne et agit — comparer, recommander, acheter). Le GEO agentique optimise pour le second.

Étude de cas sur le rebranding Boursorama → BoursoBank, révélant comment plusieurs grands modèles de langage échouent à relier l'ancienne et la nouvelle identité de marque — un angle mort de visibilité IA aux conséquences concrètes.

Méthodologie d'audit GEO reposant sur des personas synthétiques et des intentions atomiques générés à partir d'un centroïde sémantique — et non de simples questions posées à un autre LLM. Élimine le biais circulaire des audits qui utilisent un LLM pour générer les questions d'un audit LLM.

Cadre prospectif, documenté et daté, sur l'économie émergente de la citation par les agents IA. Pay-per-Cite étend le GEO en trois niveaux — visibilité (être cité), actionnabilité (être utilisé par un agent, GEO agentique) et règlement économique (transformer une citation ou une action d'agent en transaction traçable) — en s'appuyant sur l'infrastructure déjà engagée (Cloudflare Monetization Gateway et Wallets, protocole x402, RSL) et sur les deux économies agent-à-marque et agent-à-agent.