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Auteur(s)
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Véronique MESGUICH : Consultante formatrice en veille stratégique
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Lire l’articleINTRODUCTION
De nombreux services de recherche web se sont développés autour des IA génératives depuis l’apparition fin 2022 du célèbre ChatGPT. Certains sont liés à des moteurs classiques (Google dans le cas de Gemini, Bing dans le cas de Copilot), d’autres ont été créés directement à partir de ChatGPT ou autres modèles de langages.
Cette fiche propose un tour d’horizon de ces nouveaux services, en mettant en avant leurs avantages par rapport aux moteurs classiques, mais aussi leurs points faibles et limites.
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1. Comprendre la différence entre IA génératives et moteurs de recherche
Les IA génératives comme ChatGPT sont basées sur des modèles de langage destinés à comprendre le langage humain, et à générer des contenus textuels : ces outils n’ont donc pas été conçus comme des moteurs de recherche web tels que Google, leur fonction première étant la génération de contenus et non la recherche documentaire. Leur fonctionnement diffère de celui des moteurs web, dans le mode d’interrogation comme dans la nature des réponses.
Rappelons le fonctionnement des moteurs web classiques : grâce à leurs robots, ils parcourent le web, stockent les contenus de milliards de pages et permettent aux utilisateurs de retrouver des pages pertinentes par rapport à une recherche formulée généralement sous forme de requêtes mots-clés. Les réponses se présentent sous forme d’une liste de liens vers des pages web classées selon leur pertinence, calculée via des algorithmes complexes. Depuis quelques années, les moteurs web ont ajouté à ce fonctionnement classique l’utilisation d’algorithmes d’intelligence artificielle destinés à mieux contextualiser les requêtes des internautes : Google utilise ainsi depuis 2019 l’algorithme BERT, basé comme ChatGPT sur la technologie des transformeurs. Google est également désormais capable d’extraire de courts éléments depuis des pages web et de les présenter sous forme de questions/réponses.
De leur côté, les IA génératives sont capables d’analyser rapidement de grandes quantités de textes provenant de multiples sources. Grâce à leurs modèles de langage, elles sont à même de comprendre des requêtes en langage naturel sous forme de « prompts », et de formuler des réponses directes, personnalisées, et parfois expliquées de manière contextuelle. Elles peuvent comparer différentes sources pour en extraire des points clés. Les réponses sont générées à partir d’une base de connaissances qui a servi à l’entraînement de l’IA, ou de l’index d’un moteur web dans le cas de Copilot (Bing) ou Gemini (Google).
Contrairement aux moteurs classiques, les IA génératives fournissent ainsi des réponses synthétisées et contextualisées, en évitant à l’utilisateur de parcourir des dizaines de pages web. De plus, les IA génératives proposent les résultats sous forme conversationnelle : elles sont capables de suivre un fil de discussion,...
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