Moteurs de recherche et IA : les enjeux

DOSSIER
Moteurs de recherche et IA

• Partie 1 : Les enjeux de l’IA pour les moteurs de recherche
• Partie 2 : L’UI de la réponse boostée à l’IA
• Partie 3 : Les promesses et les propositions IA des moteurs de recherches
• Partie 4 : Perspectives pour le design d’IA

Le développement des IA dans les moteurs de recherche change la manière dont les utilisateurs naviguent dans l’information sur Internet et les interfaces des moteurs de recherche reflètent ce rapport à l’IA. Nous commençons par cerner les enjeux autour des moteurs de recherche à l’heure de l’IA.

Un contexte incertain pour les moteurs de recherche et le SEO

Le développement des IA dans les moteurs de recherche change la manière dont les utilisateurs naviguent dans l’information sur Internet.
Avec l’accès à des versions gratuites, certains utilisateurs se tournent vers les IA pour faire leurs recherches plutôt que vers les moteurs traditionnels.
Les médias tendent à pousser cette hypothèse et une compétition s’est instaurée où le marché teste l’avantage concurrentiel que Google possédait grâce à sa profondeur d’indexation. Les moteurs de recherche ont-ils encore une valeur ajoutée par rapport aux IA ?

Moteur de recherche vs IA, ce n’est pas la même manière de chercher

La recherche dans les IA est beaucoup plus élaborée que celles des moteurs. En SEO, les intentions des internautes sont classées selon les groupes suivants :

• intention de navigation : on tape le nom d’un site vers lequel on veut naviguer,
• recherche d’information : on cherche des informations à propos de quelqu’un ou de quelque chose,
• recherche commerciale : on veut acheter un produit,
• recherche transactionnelle : on veut télécharger une application, par exemple.

L’IA évalue souvent l’intention d’après ce le prompt de l’utilisateur qui est plus élaboré qu’une recherche par mot-clé. Avec l’IA, un simple mot-clé ne déclenche aucune réponse et lorsqu’une recherche est déclenchée, l’IA se sent obligée de répondre en dépit du bon sens, là où un moteur de recherche se contenterait de proposer une liste de sources qui force les internautes à chercher par eux-mêmes.
En revanche l’IA est en capacité de répondre à des demandes complexes qui exigent un formatage spécifique (par exemple, construire un tutoriel pour installer une IA sur son ordinateur).

Moteur de recherche vs IA, ce n’est pas la même manière de répondre

On voit des traces de complexité dans les SERPs (Search Engine Result Pages) des moteurs de recherche depuis quelques années: introduction de réponses de type FAQ¹, données riches (par exemple, le knowledge graph de Google avec la mise en avant de recherche Wikipédia). Les réponses des moteurs de recherche respectent des standards et essaient de deviner lequel sera le plus pertinent pour répondre plus vite aux utilisateurs.

Le standard de la réponse des IA est la discussion et donc un format textuel plus libre avec la possibilité d’utiliser des standards de présentation de données quand on lui demande (par exemple, un tableau de données, une série de valeurs en csv, etc.).
D’emblée les moteurs de recherche proposent une réponse plus riche. Mais ce n’est pas toujours ce dont les utilisateurs ont besoin. Avec l’arrivée des IAs dans les réponses des moteurs de recherche, on va voir que la cohabitation n’est pas toujours simple.

L’enjeu du contenu

Depuis que les IAs prennent le pouvoir dans la recherche, les éditeurs de médias en ligne se plaignent de la baisse du trafic qui parvient jusqu’à leurs sites. Les IA ont tendance à absorber les contenus et les restituer sous forme de longues synthèses suffisamment instructives pour que les internautes n’aient pas besoin de visiter les sources.

L’enjeu pour les éditeurs est de réclamer la propriété intellectuelle de ce qu’ils ont produit et de ne pas se laisser déposséder par les moteurs de recherche qui en aspirant leurs informations, en les agrégeant et les représentant aux utilisateurs court-circuitent leur valeur ajoutée. Cet enjeu transparaît dans la manière dont les moteurs de recherche traitent leurs sources ; ce qui dit quelque chose des rapports de force.
On constate déjà la naissance d’une boucle infernale de production de contenus numériques² où les IA produisent des contenus pour des sites qui viennent nourrir les données des IA de moteurs de recherche lesquelles réécrivent les résultats.
Les éditeurs sont de plus en plus nombreux à restreindre l’accès à leurs contenus au bots des IA³, quitte à produire leurs propres IA locales ?

Les moteurs de recherche disparaîtront-ils à la faveur des assistants IA personnels et les interfaces UI traditionnelles seront-elles remplacées par des chats et des assistants vocaux. Nous y reviendrons, mais cela semble peu probable.

Une simple évolution fonctionnelle ?

Chaque moteur de recherche a choisi de traduire son rapport à cette évolution à sa manière. Celle-ci dépend de sa position sur le marché (dominante, niche), de sa capacité technologique (utilisation de son propre modèle d’IA ou non), de son rapport à l’éthique et la transparence, voire du dilemme écologique. La modification de la logique de recherche qui passe de l’inférence statistique sur quelques centaines de paramètres à une logique plus contextualisée (prise en compte des comportements des utilisateurs), l’évolution de la manière de chercher qui a évolué de la recherche par mots-clés à l’interprétation sémantique de requêtes complexes, mais surtout la réécriture des résultats de recherche à partir des sources grâce à la générativité (CHERP : Chat Experience Result Page⁴), redéfinissent l’interface des moteurs de recherche.

A la croisée des besoins utilisateurs, des ambitions des moteurs de recherche et de celles des éditeurs de contenus, ce passage obligé de notre société de l’information numérique se réinvente. Sans prédire l’avenir, nous avons étudié l’évolution des interfaces des différents moteurs de recherche pour souligner ce que celles-ci disent de leur rapport à l’IA.