Modèles d’IA générative : comment ChatGPT, Perplexity et Google AI Overviews transforment la visibilité

Les modèles génératifs génèrent une réponse formulée de manière autonome à partir d’une requête, au lieu de se contenter, comme un moteur de recherche classique, de renvoyer vers des liens. Pour les entreprises, cela change radicalement les règles du jeu en matière de visibilité et fait de l’optimisation pour les moteurs génératifs (Generative Engine Optimization) une nouvelle discipline incontournable.

Sommaire

Que sont les modèles d’IA générative ?

Comparaison entre ChatGPT, Perplexity et Google AI Overviews

Importance pour l’optimisation générative des moteurs de recherche

Bien comprendre les modèles génératifs

Bien comprendre les modèles génératifs : idées reçues courantes

Préparer du contenu pour les modèles génératifs : étape par étape

Que sont les modèles d’IA générative ?

Les modèles génératifs sont des systèmes d’IA qui ont été entraînés à partir d’énormes quantités de texte et qui, à partir de celles-ci, formulent de nouvelles réponses cohérentes, au lieu de se contenter de répertorier des documents existants. Ils identifient des schémas dans le langage et en déduisent les probabilités quant au mot qui s’ensuivra logiquement.

Il est important de comprendre qu’un modèle génératif n’invente pas délibérément des faits, mais qu’il peut se tromper. Les informations provenant de sources claires et formulées sans ambiguïté sont reprises de manière nettement plus fiable que les déclarations vagues.

Parmi les exemples connus, on peut citer les systèmes de chat tels que ChatGPT, les moteurs de réponses comme Perplexity et les « Google AI Overviews » directement intégrés à la recherche. Ces trois outils accèdent en outre à des contenus Web pour répondre à des questions d’actualité et citent à cette occasion des sources sélectionnées. Ces modèles sont entraînés en plusieurs étapes : ils apprennent d’abord des schémas linguistiques généraux à partir d’une base de textes très vaste, puis ils sont entraînés de manière ciblée à formuler des réponses utiles, fiables et compréhensibles. Cette deuxième étape détermine de manière décisive la façon dont un modèle traite les informations incertaines ou contradictoires.

Formuler ses propres réponses, nouvelles
Entraîné sur d’énormes quantités de texte
Accéder au Web pour se tenir au courant de l’actualité

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Comparaison entre ChatGPT, Perplexity et Google AI Overviews

Ces trois systèmes se distinguent nettement par leur utilisation et leur approche des sources. ChatGPT répond aux questions en s’appuyant principalement sur les connaissances acquises lors de l’entraînement et ne recourt à des recherches sur le Web qu’en cas de besoin. Perplexity a été conçu dès le départ comme un moteur de réponses affichant des listes de sources visibles. Les « AI Overviews » de Google apparaissent directement au-dessus des résultats de recherche classiques et privilégient les contenus déjà bien classés.

Il est important pour les entreprises de savoir que ces systèmes diffèrent considérablement en termes d’actualité : certains accèdent en temps réel au Web à chaque requête, tandis que d’autres s’appuient principalement sur un état des connaissances figé à un moment donné et ne le mettent à jour que progressivement. Quiconque mise sur des contenus actualisés, tels que les prix, les disponibilités ou les événements, doit donc savoir quel système son public cible utilise réellement.

ChatGPT : connaissances et recherche ponctuelle sur le Web
Perplexity : moteur de recherche avec liste des sources
Présentations sur l’IA : directement dans la recherche Google
Tout le monde préfère les sources clairement structurées

Importance pour l’optimisation générative des moteurs de recherche

Comme les modèles génératifs ne citent que peu de sources par réponse, une nouvelle concurrence pour la visibilité s’installe au sein même de la réponse générée par l’IA. Les contenus qui répondent aux questions de manière précise, structurée et avec des définitions claires sont privilégiés. Pour les entreprises, cela signifie que l’optimisation on-page classique ne suffit plus à elle seule ; il faut en outre veiller à une structure de texte claire pour obtenir des réponses lisibles par les machines.

Outre la structure du texte proprement dite, l’accessibilité technique joue également un rôle : les contenus pouvant être lus de manière fiable par les robots d’indexation, sans que des informations importantes ne soient masquées derrière des interactions telles que des clics ou des formulaires, sont nettement plus souvent capturés et restitués correctement par les systèmes génératifs.

Peu de sources par réponse générée par l’IA
Les réponses précises et structurées sont privilégiées
Des définitions claires augmentent les chances d’être cité
Le référencement sur page reste une condition préalable indispensable

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Bien comprendre les modèles génératifs

Malgré tout l’intérêt qu’ils suscitent, les modèles génératifs ne remplacent pas encore complètement la recherche classique, mais viennent la compléter en y ajoutant une dimension supplémentaire. De nombreux utilisateurs alternent délibérément, en fonction de leur requête, entre un moteur de recherche classique et un système de chat, selon qu’ils ont besoin d’une réponse rapide et directe ou de plusieurs sources à comparer. Pour les entreprises, cela signifie qu’elles doivent gérer ces deux formes de visibilité en parallèle, plutôt que de se concentrer sur l’une d’entre elles.

Elles complètent la recherche classique, elles ne la remplacent pas
Les utilisateurs changent en fonction de la demande
Gérer ces deux formes de visibilité en parallèle
L’accessibilité technique reste une condition préalable

Bien comprendre les modèles génératifs : idées reçues courantes

Une idée fausse très répandue consiste à penser que les modèles génératifs explorent directement le contenu d’Internet à la manière d’un moteur de recherche classique. En réalité, de nombreux systèmes combinent des connaissances acquises lors de l’entraînement avec des recherches ponctuelles et ciblées sur le Web, ce qui signifie que toutes les requêtes n’intègrent pas automatiquement du contenu Web actuel. Ceux qui l’ignorent s’étonnent alors de recevoir des réponses obsolètes ou incomplètes.

L’origine des modèles prête également souvent à confusion : tous les systèmes qui semblent être des produits autonomes ne proviennent pas nécessairement de l’entreprise du même nom. L’article consacré à OpenAI, l’un des fournisseurs les plus connus à l’origine de ChatGPT, fournit des informations à ce sujet.

Toutes les requêtes n’utilisent pas la recherche Web en temps réel
Les connaissances en matière d’entraînement peuvent être obsolètes
Ne confondez pas le fabricant et le nom du modèle
Vérifier au préalable l’origine d’un système

Préparer du contenu pour les modèles génératifs : étape par étape

Si vous souhaitez adapter vos contenus de manière ciblée aux systèmes génératifs, le mieux est de commencer par réaliser un audit de contenu des pages existantes afin d’identifier ceux qui sont déjà clairement structurés et ceux qui doivent être remaniés. Il convient ensuite de remanier certaines sections pour en faire des réponses précises et complètes à des questions concrètes.

Enfin, il est utile de vérifier d’un point de vue technique si ces contenus sont effectivement accessibles aux robots d’indexation avant de poursuivre le travail de rédaction sur d’autres pages.