L’IA est-elle le nouveau concurrent des moteurs de recherche ?

ChatGPT, Perplexity, Google AI Overview ou Microsoft Copilot font de l’ombre au moteur de recherche Google. Pendant des années, celui-ci a été (et reste encore) le premier réflexe des internautes recherchant un site ou une information sur le web.

Mais, cette hégémonie se fissure. Légèrement mais sûrement avec la banalisation des agents IA !  Ces derniers ne renvoient plus une liste de liens à explorer : ils livrent une réponse toute faite, construite à partir de quelques sources choisies par l’algorithme.

L’indexation en temps réel des moteurs de recherche traditionnels dépend de la qualité du SEO. Les LLM s’appuient sur des données d’entraînement parfois datées et exposées au risque d’hallucinations. Les LLM offrent une personnalisation contextuelle des réponses. Mais, ce n’est pas toujours l’idéal. Leurs réponses peuvent introduire des biais et la traçabilité des sources reste plus faible (sauf lorsque le modèle est couplé à un système de RAG – Retrieval-Augmented Generation), qui permet d’ancrer les réponses dans des sources vérifiées.

Les Techniques de l’ingénieur ont déjà publié des articles montrant que les réponses des agents IA s’appuient sur des sources obsolètes, ou pire, qui n’existent pas.

Mais, en apparaissant de plus en plus comme une alternative aux moteurs de recherche classiques, les LLM (large language model) posent aux entreprises industrielles un défi nouveau : comment apparaître dans les réponses générées par ces modèles plutôt que dans une simple page de résultats ?

L’enjeu est toujours autant stratégique : l’invisibilité dans ces outils menace directement la crédibilité et les parts de marché. En clair, si les agents IA ne vous ont pas repéré, votre business risque d’être impacté négativement. Et des concurrents mieux aguerris que vous remporteront des marchés, même si leurs solutions ou leurs outils industriels sont moins performants !

Les acteurs les plus exposés sont les grands groupes industriels (aéronautique, énergie, automobile) et les fournisseurs de solutions B2B, dont les clients utilisent de plus en plus des assistants IA pour rechercher des informations techniques ou comparer des solutions. Les startups deep tech et IoT industriel sont également très concernées, leur visibilité conditionnant directement leur survie commerciale.

Pour rester visibles et crédibles, les entreprises industrielles sont invitées à agir sur trois leviers. Premièrement : nouer des collaborations avec les fournisseurs de LLM (Mistral AI, Google, Microsoft) pour s’assurer que leurs données sont correctement représentées. Deuxièmement : structurer leurs contenus techniques (fiches produits, livres blancs, documentation) dans des formats lisibles par les machines comme JSON ou XML.
Troisièmement : elles doivent investir dans des outils de RAG pour connecter les modèles à leurs propres bases de données internes, garantissant ainsi l’exactitude des informations diffusées.

Les LLM ne remplaceront pas les moteurs de recherche à court terme, mais redéfinissent déjà les règles de la visibilité numérique. Cette transformation exige une stratégie proactive des industriels.