Moteurs de recherche traditionnels, moteurs de recherche IA et plateformes IA

À l'ère de la recherche IA, les clients parviennent à obtenir des réponses avant même de consulter un site web. De plus, la plateforme à l'origine de ces réponses n’est pas nécessairement celle pour laquelle les marques ont optimisé leur contenu. À l'heure actuelle, les clients peuvent parcourir une page de résultats traditionnelle, lire un résumé généré par l’IA, poser une question de suivi dans un chatbot, ou obtenir une recommandation rapide à l'aide d'un assistant vocal.

Ces expériences se déroulent souvent en parallèle, ainsi la terminologie peut parfois prêter à confusion. Un moteur de recherche peut proposer des réponses générées par l’IA. Un assistant IA peut explorer le web et une plateforme IA peut alimenter ces deux outils.

Ces notions sont très différentes. En effet, les moteurs de recherche, comme Google et Bing, aident les utilisateurs et les utilisatrices à trouver des informations. Les moteurs de recherche IA les aident à obtenir des réponses rapides. Les assistants IA, comme celui d'Adobe for Business, permettent aux utilisateurs et aux utilisatrices de poser des questions ou d’accomplir des tâches par l'intermédiaire de conversations. Les plateformes IA, quant à elles, offrent aux organisations l’infrastructure nécessaire pour créer et gérer des systèmes optimisés par l’IA.

Pour les entreprises, cette distinction est essentielle, car les clients peuvent découvrir une marque à tout instant. La visibilité dépend désormais de la capacité de votre contenu à être identifié, compris, cité et approuvé à travers de multiples parcours de découverte.

Cet article aborde les points suivants :

• Moteurs de recherche
• Moteurs de recherche IA
• Plateformes IA
• Principales différences entre moteurs de recherche, moteurs de recherche IA et plateformes IA
• Intégration des assistants IA dans les recherches d’entreprise
• Visibilité auprès des moteurs de recherche IA et des assistants vocaux IA

Aujourd'hui, les moteurs de recherche tels que Google, Bing et Yahoo restent l’un des moyens les plus utilisés pour obtenir des informations en ligne. Ces systèmes basés sur l’indexation aident les utilisateurs et les utilisatrices à explorer le web, comparer les sources et obtenir un ensemble de résultats pertinents à partir d'une question.

Les moteurs de recherche traditionnels reposent sur trois étapes fondamentales : l’exploration, l’indexation et le classement. Les robots d’exploration découvrent les pages web, puis suivent les liens à travers le web. Les moteurs de recherche organisent ensuite ces pages dans un index, qui est récupéré dès qu'une personne saisit une requête. Lorsque les résultats s’affichent, le moteur de recherche classe les pages selon leur pertinence et leur utilité pour cette requête.

De nombreux signaux peuvent influencer l’apparition des pages dans les résultats de recherche, notamment la pertinence, la qualité du contenu, l’architecture du site, les liens, la fraîcheur et la crédibilité. Les directives qualité de Google s’appuient sur le modèle E-E-A-T (expérience, expertise, autorité et fiabilité) pour évaluer si le contenu en question est utile et fiable. Pour les marques, ces signaux revêtent une importance particulière, car la visibilité dans les moteurs de recherche ne dépend pas uniquement de la correspondance avec le mot-clé. Le contenu doit également représenter une source crédible sur le sujet.

Historiquement, les performances de recherche étaient étroitement liées au classement et aux nombres de visites. L’utilisateur ou l'utilisatrice saisissait une requête, consultait les résultats, cliquait sur un lien et poursuivait son parcours sur le site de la marque. La recherche génère encore du trafic, mais la page de résultats comprend désormais bien plus que les liens bleus traditionnels. Les utilisateurs et les utilisatrices peuvent également y voir des extraits optimisés, des panneaux de connaissances, des packs locaux, des modules shopping, des résultats vidéo et des résumés générés par IA. Ces éléments peuvent influencer ce que les utilisateurs et les utilisatrices apprennent, les marques qu’ils remarquent et leur décision de cliquer.

L’IA générative représente la plus récente extension intégrée dans les pages de résultats. Dans Google Search, des fonctionnalités comme les Aperçus IA et le Mode IA peuvent synthétiser des informations provenant de plusieurs sources et répondre à des questions plus complexes. Dans Microsoft Copilot Search, les résumés IA et la recherche visuelle offrent des avantages similaires. Ces fonctionnalités diffèrent d’un outil de recherche natif IA, où l’expérience s’articule autour d’une réponse générée. Avec la recherche traditionnelle, l’IA s’ajoute à un système qui inclut encore des liens classés, des fonctionnalités de recherche, des publicités et des pages sources.

Cette distinction revêt une importance capitale pour les entreprises. Une marque peut influencer un client avant même d’obtenir un clic, notamment si elle apparaît dans un extrait, un résultat local, une source citée ou un résumé généré par IA. Un utilisateur ou une utilisatrice peut découvrir la marque, l’analyser en la comparant à d’autres, effectuer une recherche ultérieure ou revenir par un autre canal. Il peut également obtenir toutes les informations dont il a besoin sans cliquer sur une page web (un lien bleu traditionnel).

Cette évolution complexifie la mesure. Les clics et le classement comptent toujours, mais ne suffisent plus pour analyser les parcours client. Avec l’essor des recherches sans clic, les équipes doivent surveiller les impressions, la visibilité, les citations, l’engagement et les conversions assistées. La recherche porte désormais sur la présence de votre marque à toutes les étapes du parcours client.

Les moteurs de recherche IA privilégient les réponses directes. Plutôt que de présenter d’abord une liste de liens, ils génèrent une réponse à la question de l’utilisateur ou de l'utilisatrice, accompagnée parfois de citations, de liens vers des sources ou de suggestions de questions de suivi.

Bien que de nombreux moteurs de recherche IA fournissent des réponses directes, ils ne sont pas tous conçus dans le même but. Certains se concentrent sur la récupération et la synthèse d’informations du web pour délivrer des réponses sourcées. D’autres fonctionnent comme des assistants IA plus polyvalents, alliant la recherche à des capacités, telles que la création de contenu, l’intégration des environnements de travail, l’automatisation des tâches et le raisonnement avancé.

De nombreux systèmes de recherche IA utilisent la génération à enrichissement contextuel (Retrieval-Augmented Generation, RAG) : le système récupère des informations pertinentes à partir de sources disponibles, puis utilise un modèle de langage pour générer une réponse. Lorsque la réponse inclut des citations, les utilisateurs et les utilisatrices peuvent vérifier la provenance des informations. Pour les marques, les sources derrière la réponse sont essentielles, car la visibilité peut provenir d'une citation ou d'un résumé, plutôt que d'un clic.

Le comportement des utilisateurs et des utilisatrices évolue également selon les moteurs de recherche IA. Les requêtes traditionnelles sont souvent courtes, avec une moyenne d’environ trois à quatre mots. Les prompts des moteurs de recherche IA sont généralement plus longs et conversationnels, avec une moyenne d’environ 23 mots. Par exemple, une requête traditionnelle pourrait ressembler à ça : « meilleure plateforme d’analytics client ». Tandis qu’un prompt de recherche IA ressemblerait plutôt à ça : « Quelles sont les meilleures plateformes d’analytics client pour une entreprise internationale qui recherche une personnalisation en temps réel et une gouvernance solide ? »

Pour les entreprises, cela représente un nouveau défi en matière de visibilité. Une marque peut bien se positionner dans le classement de la recherche traditionnelle, mais générer de mauvaises performances dans les réponses de l’IA. Elle peut également apparaître dans une réponse IA sans générer de clic, ce qui signifie que les métriques de performances que les marques doivent suivre diffèrent. Les équipes doivent non seulement connaitre leur positionnement, mais aussi vérifier si les moteurs de recherche IA peuvent reconnaître, résumer, recommander et citer la marque avec précision.

Les plateformes IA désignent l’infrastructure utilisée par les organisations pour créer, déployer, gérer et améliorer leurs systèmes optimisés par l’IA. Lorsqu’un utilisateur ou une utilisatrice engage une conversation avec des assistants IA, la plateforme IA représente l’environnement logiciel fournissant l’infrastructure nécessaire pour créer, déployer, gérer et améliorer les systèmes optimisés par l’IA.

Les plateformes IA sont compatibles avec le machine learning, l’IA générative, la gestion de modèles, les workflows de données, la gouvernance, les tests et les applications métier. IBM Watsonx, les outils de développement Google AI et Microsoft Azure AI figurent parmi les plateformes utilisées par les équipes techniques, les équipes en charge des données et les équipes métier pour créer des processus optimisés par l’IA.

Les équipes ont besoin de données, de workflows, d’autorisations, de surveillance, de tests et de moyens pour connecter l'ensemble des résultats de l’IA aux véritables besoins de l'entreprise. Les plateformes IA offrent souvent les fonctionnalités suivantes :

• Orchestration : unifie données, modèles, outils et workflows dans un environnement partagé unique.
• Aide à la prise de décisions : évalue les scénarios, compare les résultats, fait ressortir des insights et suggère les prochaines étapes.
• Modélisation visuelle : aide les équipes à créer, tester et affiner les modèles via des interfaces visuelles, des notebooks ou des frameworks open source.
• Génération de contenu : crée du texte, des images, des résumés et d’autres assets à l'aide de données et de règles métier approuvées.
• Classification automatisée : organise le feedback client, les tickets de support, les documents et autres contenus non structurés à grande échelle.
• Extraction de données : extrait les détails clés de longs documents, rapports, transcriptions et jeux de données afin que les équipes puissent agir plus rapidement.

La distinction est claire : les moteurs de recherche IA et les assistants favorisent la découverte et l’accomplissement des tâches, tandis que les plateformes IA aident les organisations à créer, gérer et faire évoluer les systèmes optimisés par l’IA dans toute l’entreprise.

Le tableau ci-dessous synthétise le fonctionnement de chaque catégorie.

Ces catégories peuvent se superposer. Les moteurs de recherche peuvent inclure des synthèses générées par l’IA, les assistants peuvent explorer le web, et les plateformes IA peuvent alimenter en arrière-plan les expériences de recherche ou d’assistance. Leur objectif les distingue : les moteurs de recherche aident les utilisateurs et les utilisatrices à trouver des informations, les moteurs de recherche IA génèrent des réponses, et les plateformes IA aident les organisations à créer et à gérer des systèmes optimisés par l’IA.

Les assistants IA offrent aux utilisateurs et aux utilisatrices une approche conversationnelle pour obtenir des réponses ou accomplir des tâches. Certains fonctionnent par commande vocale, comme Siri, Alexa et l'Assistant Google. D’autres, notamment ChatGPT, Claude, Gemini et Copilot, sont généralement utilisés via des prompts textuels, des outils de travail ou des interfaces web. Les tâches peuvent aller de la configuration d'une alarme ou de la consultation de la météo à la synthèse d’un document, la rédaction d’un e-mail, la comparaison de fournisseurs, la recherche d’une boutique à proximité, ou encore à la recherche d'une réponse à une question basée sur des résultats web.

Les assistants IA peuvent transformer la découverte. Les utilisateurs et les utilisatrices peuvent demander une recommandation, une synthèse ou une présélection avant même de consulter une page de résultats de recherche. L’assistant se charge de déterminer comment hiérarchiser les informations.

Pour les marques, la précision et la cohérence comptent davantage dans la découverte pilotée par assistant. Lorsqu’un assistant synthétise les informations associées à une entreprise, recommande une catégorie de produits ou répond à une question locale, il s’appuie sur des données claires. Il est cependant essentiel de vérifier les sources que fournissent les assistants IA, car ils peuvent commettre des erreurs.

Même si les assistants IA sont accessibles par commande vocale ou saisie textuelle, les interactions vocales génèrent souvent des comportements de recherche différents et des attentes utilisateur différentes.

Spécificités de la recherche vocale

La recherche vocale s’impose quand les utilisateurs et les utilisatrices recherchent une réponse rapide et directe : sur téléphone, en voiture, via une enceinte ou un appareil connecté domestique. Ces requêtes adoptent un ton plus conversationnel que les recherches saisies, car les utilisateurs et les utilisatrices s’expriment différemment à l'oral.

Par exemple, une recherche saisie ressemblerait à ça : « cybersécurité support informatique San Jose ». Tandis qu'une recherche vocale ressemblerait plutôt à ça : « Quelles entreprises informatiques sont spécialisées en cybersécurité près de chez moi ? »

Cette formulation transforme les attentes. Les recherches vocales privilégient des expressions comme « près de chez moi », tandis que les recherches saisies mentionnent un lieu plus précis. Les clients B2B recherchent des fournisseurs de logiciels, vérifient les exigences techniques, consultent les tarifs ou comparent les options entre fournisseurs. Dans l’univers B2C, les clients souhaitent généralement résoudre rapidement leur problème : obtenir un itinéraire, vérifier des horaires, confirmer la disponibilité d’un produit ou recevoir une recommandation rapide. L’utilisateur ou l'utilisatrice cherche une réponse utile, pas une page entière d’options.

Pour les marques, cette réalité rend la précision et la cohérence particulièrement cruciales. Les noms d’entreprise, adresses, horaires, détails produits, avis et données structurées doivent être clairs et actualisés. Quand un assistant vocal dispose d’un espace de réponse limité, des informations floues ou incohérentes peuvent facilement passer à la trappe.

Les moteurs de recherche traditionnels et les moteurs de recherche IA peuvent tous deux booster la visibilité de votre marque lorsque les clients recherchent des informations, des produits, des services ou des solutions. Cependant, la visibilité seule ne suffit pas pour votre entreprise. Les moteurs de recherche et les expériences de recherche IA connectent les utilisateurs et les utilisatrices à votre contenu, mais seule une plateforme IA est capable de fournir l’infrastructure dont les organisations ont besoin pour créer, gérer, adapter et optimiser des expériences optimisées par l’IA qui répondent à des besoins plus larges.

Tandis que les clients privilégient désormais les réponses générées par l’IA et les interactions conversationnelles, les marques doivent repenser leur façon d’être découvertes. Les moteurs de recherche IA et les assistants vocaux IA s’appuient de plus en plus sur des robots d’exploration IA pour découvrir, interpréter et évaluer le contenu. Ainsi, les marques qui négligent d’optimiser leurs pages pour ces systèmes risquent de disparaître des réponses générées par l’IA, même si elles restent bien référencées sur la première page des résultats traditionnels des moteurs de recherche (SERP).

Si elles souhaitent rester visibles, les organisations ont besoin d’un contenu précis, fiable et facilement compréhensible par les moteurs de recherche comme par les systèmes IA. Des informations de marque cohérentes, des données structurées, des sources de confiance et des réponses claires aux questions des clients peuvent améliorer la façon dont les moteurs de recherche IA et les assistants vocaux référencent et recommandent une marque.

Explorez Adobe Brand Visibility et découvrez comment les entreprises peuvent booster leur visibilité auprès des LLM et dans les environnements intégrant l’IA.

Clause de non-responsabilité : Adobe exploite les modèles Claude d’Anthropic pour alimenter certaines fonctionnalités IA de ses produits. Les informations contenues dans cet article sont strictement fournies à des fins informatives et comparent les modèles indépendamment des outils utilisés par Adobe, qui exploitent les modèles Claude d’Anthropic.