L'IA redéfinit la recherche : qui s'emparera de l'entrée principale à l'ère de l'intelligence ?
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L'IA redéfinit la recherche : qui s'emparera de l'entrée principale à l'ère de l'intelligence ?
L'entrée vers l'écosystème à l'ère de l'IA reste la recherche.
Dédié à des analyses Web3 approfondiesAuteur : Lian Ran
Image d'en-tête : Baidu
Du Chatbot à Perplexity, la recherche est en train d'être réécrite par l'IA, mais ce n'est que le début.
Chatbot et Perplexity.ai représentent deux approches exploratoires de la transformation de la recherche par l'IA : l'une basée sur une interaction conversationnelle, l'autre sur le principe « la réponse est le résultat ».
Ces deux approches semblent avoir dépassé le cadre traditionnel de la recherche, mais elles ont chacune leurs limites — soit un manque de capacités systémiques, soit une couverture insuffisante ou une profondeur de raisonnement limitée. Pour l'instant, elles ne peuvent pas pleinement remplacer les moteurs de recherche traditionnels.
Le véritable produit de recherche pour l'ère de l'IA n'est peut-être pas encore complètement défini, mais la « restructuration » de la recherche avance sans cesse.
Pendant plus de 20 ans, les moteurs de recherche ont été l'entrée principale d'Internet. Leur essence repose sur une logique centrée sur les mots-clés, offrant aux utilisateurs une récupération rapide et large d'informations. Aujourd'hui, avec les progrès continus des grands modèles, ce système évolue constamment.
La recherche n'est plus seulement une combinaison de listes d'informations, mais devient un « assistant intelligent » capable de comprendre les besoins, de générer des réponses, voire de prédire les prochaines étapes de l'utilisateur. Les habitudes d'utilisation sont en cours de transformation, et le secteur a déjà silencieusement changé de cap.
Prenons l'exemple de Perplexity, cette entreprise de recherche IA fondée il y a moins de trois ans. Grâce à son concept innovant de « l’IA comme réponse », elle est rapidement devenue un acteur clé du secteur. En mai dernier, Perplexity a levé 500 millions de dollars avec une valorisation de 14 milliards, doublant ainsi sa valeur en seulement six mois. Jensen Huang, PDG de NVIDIA, a déclaré à plusieurs reprises publiquement que Perplexity était l'un de ses outils IA préférés.
Cependant, le cœur de la compétition dans le domaine de la recherche ne se limite pas à « qui créera le premier produit », mais plutôt à « qui deviendra durablement la première porte d'accès à l'information pour les utilisateurs ». En réalité, Perplexity répond encore à une part relativement simple des besoins en questions-réponses. Or, les comportements des utilisateurs sur Internet vont bien au-delà de simples échanges question-réponse : ils incluent aussi la recherche de produits, l'utilisation de services, la navigation dans les contenus communautaires, la comparaison de sources d'information, etc. Toutes ces dimensions restent difficiles à couvrir intégralement pour des produits comme Perplexity.
C’est précisément là que résident les véritables avantages stratégiques construits au fil des années par des géants comme Google et Baidu. Aujourd’hui, appuyés par des modèles puissants et des écosystèmes matures, ils réorganisent progressivement leur nouvelle génération de produits IA autour de l’entrée principale qu’est la recherche.
Prenez Baidu : récemment, sa page d’accueil a connu sa mise à jour la plus marquante depuis des années. La barre de recherche unique, auparavant située au centre de la page, s’est agrandie. Un interrupteur « Recherche approfondie » a été ajouté en bas à gauche, accompagné de fonctions d’entrée multimodales telles que la voix, les pièces jointes et le téléchargement d’images. Sous la barre de recherche, une série de boutons ont été lancés simultanément : recherche IA, création d’image IA, écriture IA, présentation IA, lecture IA, etc.
Ces changements d’interface reflètent une tentative de Baidu pour renouveler la logique fondamentale de la recherche à l’ère de l’IA — ce n’est pas seulement une modification esthétique, mais une refonte systémique centrée sur « l’entrée » et la « mobilisation des capacités ». Dans la nouvelle version de l’application Baidu, les utilisateurs peuvent directement saisir des textes très longs, télécharger des documents ou des images, et même invoquer d’un seul clic des outils IA pour accomplir des tâches. La barre de recherche évolue ainsi d’un simple point de départ pour consulter des informations vers un centre de contrôle pour mobiliser des capacités.
Au-delà des ajustements d’interface et des modes d’entrée, une transformation plus profonde provient de la mise à niveau systémique de ses capacités IA internes. S’appuyant sur des technologies clés telles que les grands modèles, le traitement multimodal, les agents IA et MCP (plateforme d’appel de modèles), la recherche Baidu peut non seulement répondre à des questions, mais aussi accomplir des tâches complexes comme rédiger, créer des images, produire des vidéos ou écrire du code, élargissant ainsi les frontières mêmes de la recherche. En substance, la recherche Baidu évolue d’une simple « récupération d’information » vers une véritable « livraison de tâches ».
Pour des géants comme Google et Baidu, la recherche n’est pas seulement un outil, mais un pivot central reliant trafic, commerce et écosystème. C’est pourquoi, lorsqu’ils entreprennent cette restructuration, ils font preuve d’une vision stratégique plus globale et d’une capacité de mise en œuvre plus forte — c’est cette force qui a réellement le potentiel de transformer l’équilibre du marché de la recherche.
1. Les géants de la recherche redéfinissent la nouvelle recherche
À l’ère de l’IA, le cœur du produit de recherche passe de « pages et interactions complexes » à « une entrée simple + des capacités système puissantes ».
En tant que géants historiques de la recherche, Google et Baidu explorent chacun leur propre voie pour transformer et restructurer leurs produits.
Baidu explore, par une refonte systémique de son moteur de recherche, une nouvelle trajectoire d’évolution de la recherche à l’ère de l’IA, différente à la fois de Chatbot et de Perplexity.
L’essence de cette trajectoire consiste à utiliser la barre de recherche comme porte d’entrée, intégrant davantage de capacités IA et un écosystème de services, transformant ainsi la recherche d’une simple « liste d’informations » en un « orchestrateur intelligent de tâches ». Ce changement va bien au-delà de l’évolution de l’interface : il touche à une mise à niveau complète de la logique produit, du système technologique et de la construction d’écosystème.
Tout d’abord, Baidu reformule l’expérience utilisateur dès l’entrée. La méthode traditionnelle par mots-clés cède progressivement la place à des formes d’expression plus naturelles et complexes. La barre de recherche devient aujourd’hui plus « intelligente » et plus « ouverte » : elle supporte les textes très longs, les fichiers PDF, ainsi que les entrées multimodales comme les images et la voix. L’utilisateur peut désormais lancer une requête complexe via une phrase, une capture d’écran, voire un fichier entier.
Plus important encore, cette interface d’entrée possède la capacité d’invoquer des outils et des modèles, connectée en arrière-plan aux grands modèles multimodaux maison de Baidu et à sa plateforme MCP (Model Calling Platform), transformant chaque recherche en un processus de mobilisation systémique de capacités.
À la sortie, Baidu a également profondément restructuré la manière dont les résultats sont présentés grâce à « Bai Kan » (« Cent Vues »). L’utilisateur ne fait plus face à une simple liste de liens, mais pénètre dans un espace d’information riche et multimédia : cartes textuelles et visuelles, graphes de connaissances structurés, courtes vidéos, modules de services interactifs, le tout présenté de façon mixte, efficace et intuitive.
Encore plus loin, les résultats intègrent des outils « Alading », des agents intelligents et des services humains. L’utilisateur ne se contente plus de voir une réponse : il peut directement effectuer des tâches concrètes comme commander un repas, consulter un médecin ou acheter un billet. La recherche n’est plus le point de départ, mais le milieu de la chaîne de résolution de problème.
Cette refonte de l’expérience repose sur une transformation plus profonde que Baidu cherche à opérer : faire évoluer la recherche d’un outil de récupération d’information vers un moteur de livraison de tâches. Au cours de ce processus, Baidu intègre profondément plusieurs modules natifs d’intelligence artificielle dans le flux principal de recherche.
Par exemple, « Miaobi Intelligent Creation » permet de générer une vidéo de 5 minutes à partir d’une seule phrase ; les outils du tableau de bord permettent de produire texte, image ou code d’un seul clic ; Deep Search prend en charge des chaînes de raisonnement à plusieurs niveaux, améliorant ainsi la capacité de traitement des problèmes complexes. Le noyau de la recherche n’est plus seulement la collecte et la correspondance, mais comprend désormais la compréhension, la génération, le raisonnement et l’exécution.
Encore plus remarquable est la stratégie écosystémique de Baidu. Contrairement aux produits légers de recherche IA, Baidu choisit de construire autour de l’entrée principale de recherche un écosystème ouvert de capacités IA, dont le cœur est l’ouverture et la standardisation de la plateforme MCP (Model Calling Platform).
À ce jour, Baidu a construit la plus grande plateforme MCP opérationnelle et réellement utilisable en Chine, couvrant des scénarios fréquents comme la vie quotidienne, la finance, le commerce électronique et la santé, regroupant plus de 18 000 modules de haute qualité. Les utilisateurs finaux peuvent invoquer rapidement ces capacités via des assistants IA, tandis que les développeurs B2B peuvent intégrer cet écosystème via des canaux d’hébergement et de distribution (comme Bai Kan, Page A, etc.), créant ainsi une boucle fermée allant de la demande utilisateur à la fourniture de service.
Cette refonte, allant des capacités produit aux synergies écosystémiques, constitue en réalité une redéfinition par Baidu de son statut d’« entrée principale ».
Si la recherche traditionnelle était le centre de diffusion du contenu des sites web, à l’ère de l’IA, elle deviendra la « super-entrée » reliant les agents intelligents et les services de modèles. Derrière la recherche, ce ne seront plus seulement des pages web et des liens, mais un système intelligent composé de grands modèles, de MCP et d’agents intelligents.
Le choix stratégique de Baidu vise précisément ce rôle central : faire de la recherche non seulement un outil de réponse, mais aussi une plateforme centrale capable d’accomplir des tâches, de connecter l’écosystème et de mobiliser l’intelligence.
Google suit une voie similaire. Il y a deux mois, lors de I/O 2025, Pichai a lancé : « La barre de recherche n’est plus importante », annonçant ainsi une profonde restructuration de Google Search.
Il ne s’agit pas seulement d’un changement de forme produit, mais bien de la publication d’une nouvelle logique de recherche : combinant « Mode IA » (AI Mode) et « Assistant de tâches » (Task Assistant), ce nouveau système fait passer la recherche d’une fonction « répondre aux questions » à une fonction « aider l’utilisateur à accomplir des tâches ».
Le mode IA est la nouvelle interface de Google Search. Ce n’est plus une page de résultats traditionnelle, mais un système qui « accomplit automatiquement les tâches pour vous ».
L’utilisateur n’a besoin que d’envoyer une phrase pour obtenir une réponse structurée générée directement, voire pour finaliser un processus complet allant de la comparaison des prix à la commande et au paiement. La recherche dépasse désormais la simple récupération d’information pour devenir une IA agissante.
Derrière cela, ce sont les modèles Gemini et des technologies fondamentales comme Query Fanout qui assurent le soutien. Le système décompose automatiquement une question en plusieurs sous-tâches, lance des recherches parallèles, appelle plusieurs sources de données, effectue des inférences et une intégration en arrière-plan, puis génère une page de réponse multimodale et visualisée.
Encore plus loin, Google introduit dans son moteur de recherche le système d’agent exécutif Project Mariner. Une fois l’intention de l’utilisateur comprise, ce système peut accomplir toute une chaîne de tâches à travers différentes applications et services : chercher un logement, réserver un billet, traiter des documents, remplir des formulaires, le tout sans aucune redirection nécessaire.
Cette fois, Google intègre directement les capacités conversationnelles dans la recherche, refondant ainsi l’expérience utilisateur, et partant de Gemini, explore des modes d’interaction multimodaux et interconnectés à l’échelle de l’écosystème.
Bien que leurs chemins soient différents, Google et Baidu partagent le même objectif : construire une recherche IA qui semble simple en apparence, mais extrêmement puissante en profondeur.
2. Qui peut vraiment y arriver ?
Les capacités des grands modèles progressent rapidement, et le vainqueur de la recherche IA n’est pas encore désigné — et c’est la question de savoir « qui peut vraiment le faire » qui reste la condition essentielle de la victoire.
Des entreprises comme Perplexity ont émergé comme des outsiders, proposant, grâce à leur modèle « la réponse est le résultat » combiné à la technologie RAG (retrieval-augmented generation), une expérience de réponse plus directe et immédiate que la recherche traditionnelle.
D’autres comme Arc Search mettent l’accent sur « lire les pages à la place de l’utilisateur », un peu comme une version navigateur de Perplexity ; You.com se positionne comme un « moteur de recherche IA personnalisable », intégrant chat, recherche, génération de code et assistant d’écriture, se concentrant sur un « ensemble multifonction d’outils IA »…
Ces approches légères ont permis de valider rapidement des formes de produits précoces et ont attiré l’attention des marchés financiers. Mais ces produits font face à des difficultés fondamentales : modèles de base faibles, coûts élevés en puissance de calcul, difficulté à maintenir durablement, écosystème difficile à construire, absence de boucle de service fermée, modèle économique encore flou, etc.
Par exemple, dans une interview d’avril dernier, Aravind, PDG de Perplexity, a mentionné que lors du lancement de nouvelles fonctionnalités comme DeepSeek et Deep Research, les ressources de calcul se sont rapidement épuisées, les forçant à demander de l’aide à des partenaires. Le coût par requête augmente également, et ils ont un besoin urgent de davantage de puissance de calcul pour réduire ces coûts…
Ils avancent vite, mais peinent à contourner certains problèmes fondamentaux ni à construire une véritable barrière protectrice durable, encore moins à porter le « point d’entrée principal de l’information » à l’ère de l’IA.
À l’inverse, les acteurs historiques comme Google et Baidu, bien qu’ils ne soient pas toujours les premiers à agir, disposent de systèmes de grands modèles matures, de matrices produits complètes, et d’infrastructures robustes affinées pendant l’ère de la recherche traditionnelle — leur permettant à la fois de comprendre des tâches complexes et d’assurer une boucle de service fermée.
Par exemple, contrairement aux produits légers qui dépendent principalement de la publicité ou des paiements utilisateurs, les moteurs de recherche de type plateforme disposent de nombreux points d’entrée commerciaux — redirection de services, usage d’API, distribution de contenu, transactions natives, etc. — leur offrant à l’ère de l’IA un modèle économique plus durable.
Plus crucial encore, ils construisent systématiquement, autour de la recherche comme axe central, un écosystème fermé adapté à l’ère de l’IA — incluant notamment une architecture d’agents, une plateforme MCP (Model Calling Platform), des mécanismes de distribution de contenu, etc. Une nouvelle pile technologique est en train de se former silencieusement. La recherche n’est plus un outil isolé de récupération d’information, mais devient le centre d’interaction reliant les grands modèles, les boîtes à outils et les chaînes de services.
Cela conduit à un consensus de plus en plus clair dans l’industrie : celui qui pourrait devenir la « nouvelle recherche » n’est pas une simple fonction ou un petit outil, mais un système de produits de type plateforme capable de supporter des besoins fréquents, larges et variés.
À l’ère d’Internet, la recherche était l’entrée reliant d’innombrables sites web. À l’ère de l’IA, elle reste l’entrée principale. Derrière cette entrée, ce ne sont pas seulement de nouvelles fonctionnalités ou une simple plateforme de contenu, mais un écosystème IA composé d’agents et de MCP. Tout comme, à l’ère d’Internet, l’écosystème était constitué de sites web, et la recherche en était l’entrée ; à l’ère de l’IA, l’écosystème sera construit autour d’agents intelligents et de MCP, et la recherche deviendra la super-entrée de cet écosystème.
La recherche future ne sera plus simplement un outil de récupération d’information, mais le pivot central par lequel l’utilisateur interagit avec un écosystème intelligent complexe. Celui qui maîtrisera véritablement cette entrée devra non seulement disposer de solides capacités techniques, mais aussi construire un écosystème ouvert, riche et hautement efficace, assurant une connexion fluide de l’acquisition d’information à l’accomplissement de tâches. Seul celui qui comprend profondément les besoins diversifiés des utilisateurs et fait avancer continuellement la synergie entre technologie et écosystème pourra s’imposer dans cette nouvelle bataille pour l’entrée principale.
L’avenir de la recherche est déjà là. Nous sommes à la croisée de cette transformation, témoins de l’ouverture d’une nouvelle ère d’intelligence.
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