Avec l’essor des fonctionnalités propulsées par l’intelligence artificielle, les moteurs de recherche ne se contentent plus de diriger les utilisateurs vers des informations, mais fournissent directement des réponses.
Ce changement redéfinit la manière dont les gens interagissent avec le web, soulevant des questions sur l’avenir du SEO, de la découverte de contenu et du marketing digital.
Voici ce qui nous attend.
De ChatGPT à Grok 3 : Le rythme effréné des avancées en IA
Le monde a été témoin de progrès rapides et significatifs dans la technologie de l’IA et des grands modèles de langage (LLM) en seulement deux ans.
Il y a trois ans à peine, Google’s Gemini et le LLAMA de Meta n’existaient pas, et ChatGPT d’OpenAI a été lancé fin novembre 2022.
- En janvier 2025, le public a découvert DeepSeek R1. Ce modèle open-source de raisonnement en langage a stupéfié la communauté de l’IA par sa vitesse, son efficacité et son coût abordable, surtout comparé au modèle GPT o1 d’OpenAI.
- Quelques semaines après, la société xAI d’Elon Musk a lancé Grok 3, impressionnant par sa complexité et son mode sans restriction (voir : mode débridé).
- Plus récemment, Anthropic a dévoilé Claude 3.7 Sonnet et Claude Code, un LLM qui excelle dans la création et le débogage de code, suscitant des inquiétudes chez de nombreux ingénieurs logiciels.
Ces LLM ne sont que le début de la progression rapide de l’IA, avec d’autres percées à venir.
Le Mode IA de Google : Un aperçu de l’avenir
L’IA ne se contente pas d’apporter de nouveaux produits – elle transforme aussi ceux existants.
Le 5 mars, Google a annoncé l’expansion de ses aperçus IA avec une nouvelle fonctionnalité expérimentale appelée Mode IA.
Cette fonctionnalité interactive permet aux utilisateurs de :
- Interagir avec la recherche web de manière conversationnelle grâce à une compréhension multimodale.
- Affiner les requêtes longues de manière itérative.
Le Mode IA, alimenté par Gemini 2.0, améliore la recherche en utilisant une technique de “dissémination de requêtes” pour recueillir des données en temps réel de multiples sources et générer des résumés détaillés.
Cela pourrait perturber certains experts en SEO, car il réduit potentiellement le nombre de clics vers les sites des éditeurs, favorisant davantage un écosystème de zéro-clic.
Avec l’intégration de Gemini 2.0 par Google dans sa suite de produits et sa domination sur 89% de l’industrie de la recherche, ses innovations en IA méritent une attention particulière.
Ces technologies seront probablement intégrées à la recherche, et le Mode IA offre un avant-goût de ce qui nous attend.
Deux termes pour l’avenir de la recherche : Agentique et recherche approfondie
Deux termes seront probablement plus souvent utilisés dans le domaine de l’IA et de la recherche :
- Modèles d’IA agentique.
- Modèles de recherche approfondie.
Les modèles de recherche approfondie peuvent explorer le web et se concentrer sur la réalisation de recherches intensives et approfondies pour fournir aux utilisateurs des résumés informatifs sur des sujets complexes.
Contrairement aux précédents LLM, qui utilisent un système de récupération d’information en une étape via la génération augmentée par récupération (RAG), les modèles de recherche approfondie et agentique peuvent :
- Effectuer des recherches en plusieurs étapes grâce à une série d’actions, en tirant des informations de plusieurs sources pour fournir des résumés complets à l’utilisateur.
- Prendre des actions proactives, comme exécuter des tâches et des instructions complexes.
Le Projet Mariner de Google et l’Opérateur d’OpenAI démontrent déjà ces capacités en permettant aux utilisateurs d’effectuer des tâches dans leur navigateur tout en comprenant des éléments multimodaux comme le texte, les images et les formulaires.
Creusez plus loin : Comment utiliser la recherche approfondie d’OpenAI pour des stratégies de SEO plus intelligentes
Comment ces modèles pourraient changer la recherche
Supposons que vous souhaitez planifier un voyage à Tokyo et connaître la meilleure saison pour y aller, la météo, et où séjourner.
Généralement, ce type de recherche prend quelques jours ou semaines, et vous recueillez des informations de diverses sources, telles que des sites de voyage ou des vidéos YouTube.
Un modèle de recherche approfondie peut effectuer le travail intensif en explorant le web, rassemblant des informations, et résumant le contenu pertinent, ce qui vous fait gagner du temps.
Il peut également “lire, écouter et visionner” diverses sources pour fournir une réponse complète.
Un modèle agentique pourrait également réserver vos hôtels et vols, naviguant à travers les processus de paiement pour finaliser l’achat.
L’IA évolue dans cette direction alors que des entreprises comme Google travaillent vers l’IAAG (intelligence générale artificielle) – des machines capables de raisonner à travers diverses tâches comme les humains.
Les modèles de recherche approfondie et agentique sont des étapes clés dans la construction de solutions d’IA pratiques pour une utilisation quotidienne.
Les aperçus IA ont déjà impacté le comportement de clics et le trafic organique.
Nous devons maintenant réfléchir aux effets à long terme de ces fonctionnalités d’IA sur l’écosystème du contenu.
À quoi pourrait ressembler le paysage futur de la recherche ?
Les aperçus IA de Google et les avancées agentiques sont là pour rester.
Si le Mode IA réussit, il sera la première fonctionnalité de recherche approfondie intégrée à Google Search.
Alors, qu’est-ce qui attend le paysage de la recherche ?
Voici quelques possibilités.
Montée continue des recherches sans clic
Depuis son lancement en mai 2024, les aperçus IA ont considérablement réduit les clics pour les requêtes informationnelles.
Au fur et à mesure que les capacités de recherche de l’IA progressent, les utilisateurs s’appuieront probablement encore plus sur les outils d’IA pour obtenir des réponses rapides plutôt que de cliquer sur des sites ou des articles.
Le Mode IA et les innovations futures dans la recherche pourraient accélérer ce changement en privilégiant des résumés générés par l’IA rapides plutôt que la navigation traditionnelle.
Alors que les recherches sans clic deviennent la norme, il vous faudra repenser la manière dont vous mesurez la valeur et l’engagement.
Les indicateurs clés de performance traditionnels ne refléteront peut-être plus avec précision le comportement des utilisateurs, donc se concentrer sur la visibilité et la notoriété de la marque sera plus crucial que jamais.
Personnalisation accrue
Les LLM et les systèmes d’IA révolutionnent la recherche en personnalisant les réponses avec une rapidité et une échelle inégalées, surpassant les algorithmes traditionnels.
En tirant parti de l’immense base de données utilisateur de Google, l’IA peut s’entraîner sur des informations existantes et affiner les requêtes en temps réel pour offrir des résultats plus personnalisés.
À mesure que ces systèmes apprennent continuellement, ils deviendront encore meilleurs pour reconnaître, se souvenir et s’adapter aux préférences individuelles des utilisateurs.
Alors que la recherche propulsée par l’IA se personnalise davantage, il vaut la peine de se demander si un contenu hyper-spécifique est la clé pour atteindre votre public.
Recherche multimodale
Les capacités multimodales alimentées par l’IA de Google sont déjà intégrées dans bon nombre de ses produits, y compris le Projet Astra, un assistant IA dévoilé lors de Google I/O 2024.
Lors d’une démonstration en direct, Astra a utilisé plusieurs outils – comme Google Lens – pour identifier des objets en temps réel et répondre à des requêtes vocales.
Dans mon expérience personnelle à Google I/O, l’assistant IA :
- A classé avec précision des figurines d’animaux.
- A distingué entre des noms similaires (« Bob » vs. « Rob »).
- A même créé une histoire sur les figurines.
Bien que certaines de ces fonctionnalités avancées ne soient pas encore intégrées à Google Search, la recherche multimodale via Google Lens et la recherche vocale façonnent déjà la manière dont les utilisateurs soumettent des requêtes.
À mesure que Google développe ces capacités, il est important d’anticiper ce qui va suivre, de regarder au-delà des requêtes basées sur le texte et d’optimiser pour les recherches d’images, de vidéos, et audio.
Creusez plus loin : De la recherche aux agents IA : L’avenir des expériences numériques
Les requêtes commerciales peuvent encore attirer les utilisateurs vers les sites web
Les résultats générés par l’IA ont réduit les clics pour les requêtes informationnelles, mais les recherches commerciales et transactionnelles offrent encore des opportunités de trafic vers les sites web.
Pendant le processus de décision, les acheteurs potentiels font de nombreuses recherches – comparant les produits, lisant des avis et explorant plusieurs canaux avant d’effectuer un achat.
Bien qu’il soit incertain comment la recherche générée par l’IA affectera ce parcours, il est important de penser à comment l’IA peut rationaliser une prise de décision à multiples points de contact tout en continuant d’attirer les utilisateurs vers votre site web.
Lorsque les utilisateurs se rapprochent de l’achat, le contenu généré par les utilisateurs – comme les avis – jouera toujours un rôle crucial dans les conversions.
La qualité du contenu reste primordiale
Malgré le rôle croissant de l’IA dans la recherche, une chose reste constante : un contenu de haute qualité est essentiel.
Que les utilisateurs s’appuient sur des moteurs de recherche traditionnels ou des LLM, la visibilité dépendra toujours de la force du contenu lui-même.
Puisque Google Search et les LLM utilisent la RAG pour extraire de vastes ensembles de données, il est crucial de s’assurer que ces systèmes ont accès à des informations précises et de haute qualité.
Un contenu démontrant E-E-A-T (expérience, expertise, autorité et fiabilité) continuera de se classer plus haut dans les résultats de recherche propulsés par l’IA.
Votre marque jouera également un rôle plus important dans la visibilité de la recherche, rendant essentiel de créer un contenu précieux et bien optimisé à travers plusieurs formats.
Creusez plus loin : Décrypter l’E-E-A-T de Google : Un guide complet des signaux d’évaluation de la qualité
