20251115 - Moteurs de recherche vs moteurs de réponses - analyse
Christophe Deschamps, spécialiste reconnu de la veille informationnelle, souligne une transformation majeure : les moteurs de recherche traditionnels cèdent progressivement la place à des « moteurs de réponses », portés par l’intelligence artificielle (1).
Là où Google proposait autrefois une liste de liens à explorer pour construire sa propre réponse, les grands modèles de langage (LLM) livrent désormais des synthèses rédigées dans un français irréprochable, argumentées et accompagnées de sources à consulter.
Cette évolution représente une innovation de rupture, redéfinissant notre rapport à l’information en ligne.
En théorie, cette approche présente un avantage indéniable : un gain de temps considérable.
En pratique, cependant, elle n’est pas sans risques :
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Premièrement, la qualité apparente des réponses générées par l’IA — souvent complètes, nuancées et savantes — rend difficile toute remise en question. Pourtant, ces systèmes restent fondamentalement probabilistes. Ils ne « comprennent » pas ce qu’ils produisent et peuvent, sans hésitation, insérer des éléments hors sujet ou contradictoires, sans que l’utilisateur ne s’en aperçoive immédiatement.
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Deuxièmement, en nous dispensant de l’effort d’investigation (en lien avec la définition étymologique de l'information) qu’imposaient les moteurs de recherche classiques — où il fallait croiser plusieurs sources pour reconstruire une réponse — nous perdons une occasion précieuse de stimuler notre esprit critique, d’explorer des pistes inattendues et, in fine, de penser par nous-mêmes.
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Enfin, si les acteurs du secteur misent aujourd’hui sur la qualité de leurs services et privilégient des modèles économiques basés sur l’abonnement, les coûts colossaux des infrastructures nécessaires laissent planer un doute sur la pérennité de ce choix (2). De fait, les IA ne devraient être rentables (sans garantie) qu'en 2029, sans tenir compte des risques d'explosion d'une probable bulle spéculative. Une fois le marché consolidé en un oligopole, rien n’empêchera les géants dominants de basculer vers des modèles plus lucratifs, comme la monétisation des données personnelles, reproduisant ainsi la merdification déjà observée chez les plateformes numériques actuelles.
Ce glissement d’un système de recherche à un système de réponse contribue à renforcer cette tendance naturelle à la passivité intellectuelle.
En externalisant notre connaissance vers circuits en silicone bien plus efficace pour traiter des millions d'informations, nous risquons de déléguer une partie essentielle de notre capacité à réfléchir et à nous engager avec le monde.
Références/ Inspirations
- outilsfroids.net-Investigation et IA vers une nouvelle ère de la recherche dinformation
- lemonde.fr-les doutes s'accumulent sur le modèle économique de l'entreprise derrière ChatGPT