Quels profils pour la recherche de demain propulsée par l’IA ?

Le vieil adage « Quand le chat n’est pas là, les souris dansent ! » résonne étrangement avec la mutation actuelle de Google Search. Face à ce géant en pleine redéfinition, un écosystème foisonnant et diversifié de nouveaux acteurs est en train de s’imposer sur le paysage de la recherche d’information. Qu’il s’agisse de prétendants qui affirment leur position ou de jeunes pousses propulsées par l’Intelligence Artificielle et résolument axées sur la protection de la vie privée, tous aspirent à conquérir une part substantielle du marché. L’ambition est claire : bousculer le roi, voire le supplanter. Qu’ils se spécialisent dans des niches très spécifiques ou explorent des modèles décentralisés, tous cherchent à redessiner les contours de la recherche d’information, avec l’espoir de découvrir la « martingale » qui leur permettra de durablement s’imposer. Alors quels profils pour la recherche de demain propulsée par l’IA ?

Note de la rédaction : Troisième article d’une série de six que vous retrouverez pendant six semaines. 

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Précédentes publications :

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• Menaces convergentes pour Google
• Quels profils pour la recherche de demain propulsée par l’IA ?
  

La guerre silencieuse des moteurs fonctionnant à l’IA

Pour l’utilisateur lambda que nous sommes, cette guerre, et le mot n’est pas trop fort, qui se déroule actuellement entre les acteurs de la recherche, peut sembler lointaine. Pourtant, ce conflit silencieux n’a qu’un seul objectif : couronner le vainqueur, celui qui aura su proposer un outil simple d’emploi, puissant et offrant des réponses d’une justesse irréprochable. Un tel triptyque, qui peut paraître inaccessible, est pourtant en train de prendre forme. Jamais depuis l’avènement d’Internet pour le grand public, une bataille d’une telle envergure n’avait eu lieu, une bataille capable de laisser de nombreux acteurs sur le carreau, qu’ils soient petits ou grands. Mais alors, qui sont ces forces vives qui ambitionnent de dominer le marché de la recherche augmentée par l’IA ?

Une génération innovante de moteurs propulsés par l’IA

Une nouvelle génération de moteurs de recherche est en train d’émerger, exploitant la puissance de l’intelligence artificielle générative pour offrir des expériences utilisateur profondément enrichies. Ces plateformes dépassent la simple énumération de liens bleus, proposant des réponses directes, des résumés contextuels et des interactions conversationnelles d’une fluidité nouvelle. En dehors de Gemini, certains acteurs se distinguent et prennent une place de plus en plus importante.

Perplexity AI se démarque par sa capacité à fournir des réponses d’une clarté et d’une concision remarquables, systématiquement étayées par leurs sources. Cette particularité en fait un outil précieux pour les universitaires et les professionnels en quête d’informations vérifiables, la citation des références étant l’un de ses atouts majeurs. You.com offre une plateforme de recherche personnalisable, profondément ancrée dans le respect de la vie privée, avec une interface de type chat qui permet aux utilisateurs d’affiner leurs requêtes et de sélectionner leurs sources d’information préférées. Andi Search fusionne habilement les fonctionnalités d’un chatbot et d’un moteur de recherche classique, proposant une expérience sans publicité, respectueuse de la vie privée (il bloque notamment le suivi de Google) et présentant l’information de manière visuellement attrayante.

Bing Copilot, développé par Microsoft, intègre l’IA pour traiter des questions complexes et initier des recherches conversationnelles, tout en fournissant des liens vers les sources originales. Il conserve également un mode de recherche traditionnel. L’intégration de Copilot est reconnue pour réduire les temps de chargement et améliorer la qualité des résultats. ChatGPT d’OpenAI, bien que conçu initialement comme un chatbot, est de plus en plus utilisé comme un outil de recherche d’information, capable d’interroger le web en temps réel et d’analyser de vastes ensembles de données grâce à ses modèles de langage avancés comme GPT-4. OpenAI a même lancé une fonctionnalité d’achat au sein de ChatGPT, se positionnant ainsi en concurrent direct de Google pour la recherche de produits.

Exploitations des faiblesses de Google

On peut regretter l’absence de Neeva, aujourd’hui disparu, qui illustre cruellement les défis de ce secteur. Ce moteur de recherche sans publicité, financé par abonnement et doté d’une IA innovante (Neeva AI), n’a pas réussi à convaincre un nombre suffisant d’utilisateurs de payer pour une expérience de recherche améliorée ou de modifier leurs habitudes, malgré une technologie prometteuse. L’entreprise s’est depuis réorientée vers les modèles de langage à grande échelle (LLM).

Ces nouveaux entrants exploitent les faiblesses perçues de Google, telles que l’omniprésence de la publicité ou le manque de réponses directes pour des requêtes complexes, tout en capitalisant sur l’engouement pour l’IA. Ils représentent une concurrence agile et novatrice. Selon Forrester, ces expériences de recherche évoluent vers des interactions de plus en plus conversationnelles, assistées et proactives (« agentic »), estompant les frontières traditionnelles entre les moteurs de recherche publics et les outils de recherche internes aux sites.

Le sanctuaire de la vie privée en ligne

La préoccupation croissante des internautes concernant la collecte et l’utilisation de leurs données personnelles a favorisé l’émergence de moteurs de recherche qui font de la protection de la vie privée leur principal argument de différenciation. DuckDuckGo est le plus emblématique de cette catégorie. Il s’engage à ne pas traquer ses utilisateurs, à ne pas collecter leurs données personnelles et à éviter la création de « bulles de filtres » en fournissant les mêmes résultats à tous pour une requête donnée. Il propose des applications mobiles et des extensions de navigateur dédiées. Son trafic a connu une croissance notable, franchissant la barre des 100 millions de recherches quotidiennes en 2021. DuckDuckGo agrège ses résultats à partir de plus de 400 sources, y compris les index de Bing et Yandex. Sa part de marché mondiale était de 0,84 % en avril 2025 et de 0,63 % en 2024 selon une étude de SE Ranking.

Qwant, un moteur de recherche français, se positionne comme une alternative européenne respectueuse de la vie privée, affirmant ne pas tracer ses utilisateurs ni vendre leurs données. Sa part de marché mondiale est modeste (0,03 % en 2024), mais il jouit d’une popularité plus importante en France (0,44 % du marché). Quant à Brave Search, il est intégré au navigateur Brave, lui-même axé sur la confidentialité. Il utilise ses propres modèles de langage (LLM) pour proposer des résumés de pages web via sa fonctionnalité « Summarizer ».

Ces moteurs de recherche capitalisent sur une méfiance grandissante envers les pratiques des géants de la tech en matière de données. Leur croissance, bien que limitée en termes de parts de marché globales, témoigne d’une demande réelle pour des alternatives plus éthiques et transparentes.

La conquête des marchés de niche

Face à l’omniprésence des moteurs généralistes, des outils de recherche spécialisés se développent pour répondre aux besoins pointus de communautés spécifiques. L’intelligence artificielle joue également un rôle croissant dans ces niches, affinant les résultats et les capacités d’analyse.

Dans le monde académique et scientifique, on trouve toujours Google Scholar comme référence populaire avec sa vaste base de données. SciSpace offre un accès gratuit à plus de 300 millions d’articles scientifiques et intègre des outils d’IA pour faciliter la lecture et l’analyse. PubMed est un moteur incontournable pour la recherche en médecine et sciences de la vie. Scopus propose une base de données exhaustive d’articles évalués par les pairs, de documents de conférence et de brevets. Semantic Scholar se distingue par son approche basée sur l’IA, fournissant des indicateurs de citation et des analyses sémantiques. Enfin, JSTOR donne accès à une large collection de revues académiques, de livres et de sources primaires dans diverses disciplines.

Pour les développeurs et la recherche de code, Phind est un moteur de réponses conçu spécifiquement pour eux, capable de fournir des exemples de code pertinents et des solutions techniques. Exa AI (anciennement Metaphor) adopte une approche basée sur les liens, permettant aux utilisateurs de filtrer les résultats par type de source (Tweets, articles de presse, PDF, dépôts GitHub, etc.).

Une spécialisation très précise

Cette spécialisation permet à ces moteurs d’offrir une précision et une pertinence supérieures à celles des moteurs généralistes pour des requêtes spécifiques. Cette tendance suggère une possible fragmentation du marché, où les utilisateurs se tourneraient vers des outils dédiés pour des tâches particulières, cherchant à sortir des algorithmes généralistes potentiellement biaisés. On peut imaginer, par exemple, qu’une fonction ou un ensemble de fonctions serait traité par une IA, tandis que d’autres fonctions seraient prises en charge par une autre IA. Il n’y aurait plus des applications, mais plutôt des « tuiles » permettant l’affichage de résultats par rapport à une demande.

L’émergence d’une recherche décentralisée ?

L’idée d’une recherche d’information décentralisée, s’appuyant sur les technologies blockchain¹, commence à émerger, bien qu’elle en soit encore à ses balbutiements pour une application grand public. The Graph (GRT) est un exemple notable dans ce domaine. Il s’agit d’un protocole d’indexation décentralisé conçu pour interroger et récupérer efficacement les données stockées sur diverses blockchains, comme Ethereum. Il utilise un système de « sous-graphes » accessibles via le langage de requête GraphQL. Important de noter que The Graph n’est pas un moteur de recherche web utilisé directement par le grand public, mais plutôt une infrastructure pour les applications décentralisées (dApps), facilitant leur développement et contribuant à la croissance de l’écosystème de la finance décentralisée (DeFi). Le volume de requêtes traitées par The Graph a connu une forte progression en 2024, témoignant de son adoption croissante dans l’univers Web3.

Plus largement, la technologie blockchain offre la promesse d’échanges de pair à pair sans intermédiaires centralisés, créant des systèmes numériques distribués et potentiellement plus résilients. Bien que The Graph ne concurrence pas directement Google Search pour la recherche web traditionnelle, il illustre le potentiel de la décentralisation pour l’accès à des ensembles de données spécifiques et structurées différemment. Une future « recherche d’information Web3²«  pourrait s’inspirer de tels protocoles, offrant théoriquement plus de transparence, de résistance à la censure et de contrôle aux utilisateurs sur les données. Cependant, des défis importants subsistent en termes de passage à l’échelle, de complexité d’utilisation pour le grand public et de pertinence pour la vaste étendue du web non structuré.

Le rôle catalyseur de l’open source

L’écosystème open source joue un rôle non négligeable dans la stimulation de l’innovation et pourrait bien être un terreau fertile pour des alternatives crédibles à Google Search. MeiliSearch est un moteur de recherche open source qui se distingue par sa rapidité, sa facilité d’utilisation et sa tolérance aux fautes de frappe, le rendant parfaitement adapté à l’intégration dans des applications ou des sites web spécifiques.

De nombreux autres projets développés en langage Rust, par exemple, bien que n’étant pas tous des moteurs de recherche, illustrent la vitalité de la communauté open source dans la création de briques technologiques performantes et sécurisées, allant des frameworks web (Rocket, Actix Web) aux systèmes d’exploitation (Redox) et aux infrastructures blockchain (Substrate, Polkadot).

L’importance de l’open source pour l’intelligence artificielle est également cruciale. Des modèles d’IA open source comme DeepSeek ou Llama de Meta démocratisent l’accès à ces technologies, stimulent la concurrence et l’innovation, et permettent aux chercheurs et développeurs de comprendre, d’adapter et d’améliorer ces outils. Cela contraste avec les modèles propriétaires fermés comme ceux de ChatGPT ou Gemini, où le fonctionnement interne reste opaque. L’open source peut être un levier puissant pour l’émergence d’alternatives crédibles à Google, en favorisant la transparence des algorithmes, la collaboration internationale et en abaissant les barrières à l’entrée pour de nouveaux acteurs. Il peut également constituer un contrepoids à la domination des grands modèles d’IA développés par une poignée de géants technologiques.

Une réponse aux préoccupations sociétales ?

Mais l’émergence de ces diverses alternatives n’est pas uniquement une question de supériorité technologique. Elle est aussi, et peut-être surtout, une réponse à des préoccupations sociétales grandissantes concernant la vie privée, le contrôle des données personnelles, et les effets potentiellement néfastes des bulles de filtres algorithmiques. Des moteurs comme DuckDuckGo et Qwant capitalisent explicitement sur ces inquiétudes. L’intérêt pour des outils spécialisés peut également traduire un désir de s’affranchir des algorithmes généralistes, perçus comme potentiellement biaisés ou moins pertinents pour des besoins spécifiques.

La promesse de la décentralisation, bien que encore lointaine pour la recherche web grand public, touche à la question fondamentale de la souveraineté des données. Le succès futur de ces alternatives dépendra donc de leur capacité à combiner une innovation technologique tangible avec une réponse crédible et rassurante à ces préoccupations éthiques et sociétales. Cette dynamique pourrait conduire à une fragmentation du marché, où les choix des utilisateurs seraient guidés par un ensemble de priorités plus large que la simple efficacité de la recherche.

Quels profils pour la recherche de demain propulsée par l’IA ?

Toutefois, la viabilité économique de ces alternatives demeure un défi majeur, particulièrement face à un acteur comme Google qui peut se permettre de subventionner de nombreux services « gratuits » grâce à sa manne publicitaire quasi inépuisable. L’échec de Neeva, malgré un produit jugé innovant et un modèle d’abonnement transparent, illustre cruellement la difficulté de faire payer les utilisateurs pour un service de recherche, même amélioré, ou de les détourner de la gratuité à laquelle Google les a habitués. Les moteurs axés sur la vie privée adoptent souvent des modèles publicitaires moins ciblés (et donc potentiellement moins lucratifs) ou dépendent de dons et de partenariats.

Les projets open source, quant à eux, nécessitent des modèles de financement durables et souvent complexes à mettre en place. Pour qu’une alternative puisse réellement menacer Google à grande échelle, elle devra soit découvrir un modèle économique véritablement disruptif, soit bénéficier d’un changement radical dans la disposition des utilisateurs à payer pour des services de recherche différenciés, soit être soutenue par des initiatives publiques ou des consortiums d’envergure capables de rivaliser avec la puissance financière et l’inertie du géant de Mountain View.

Tout connaître en 4 questions / réponses

Q1 : Pourquoi l’IA est-elle si cruciale pour les nouveaux moteurs de recherche ? R1 : L’IA permet à ces moteurs d’aller au-delà de la simple liste de liens, en offrant des réponses directes, des résumés contextuels et des interactions conversationnelles, rendant la recherche plus intuitive et efficace.

Q2 : Quel est l’impact principal des moteurs de recherche axés sur la vie privée ? R2 : Leur impact principal est de répondre à la méfiance croissante des utilisateurs envers la collecte de données, en offrant une alternative transparente qui ne traque pas leurs activités en ligne, créant ainsi une bulle de filtre neutre.

Q3 : Comment les moteurs de recherche de niche bénéficient-ils de l’IA ? R3 : L’IA leur permet d’offrir une précision et une pertinence accrues pour des requêtes spécifiques, car elle peut analyser et affiner les résultats de manière beaucoup plus ciblée que les moteurs généralistes.

Q4 : Quel est le principal obstacle pour les alternatives à Google ? R4 : Le principal obstacle est leur viabilité économique face à un Google qui peut offrir des services « gratuits » grâce à ses revenus publicitaires massifs, rendant difficile la monétisation pour les nouveaux entrants, même avec des innovations technologiques.

Notes de bas de page

1. La technologie blockchain, souvent appelée « chaîne de blocs » en français, est une technologie de stockage et de transmission d’informations qui se distingue par sa décentralisation, sa sécurité et sa transparence. Elle fonctionne comme un grand registre numérique distribué, partagé sur un réseau d’ordinateurs, où les transactions sont regroupées en « blocs » et ajoutées de manière chronologique et immuable. ↩︎
2. Le Web3 (ou Web 3.0) est un concept qui désigne la troisième génération de l’Internet, marquant une évolution significative par rapport aux versions précédentes (Web 1.0 et Web 2.0). Son objectif principal est de créer un Internet plus décentralisé, transparent et centré sur l’utilisateur, où les individus reprennent le contrôle de leurs données et de leurs actifs numériques. ↩︎