Qu'est-ce que la recherche par IA ?

Qu'est-ce qu'un moteur de recherche AI ?

La recherche AI utilise l'intelligence artificielle, des grands modèles de langage (LLM) et la compréhension sémantique pour interpréter les questions en langage naturel et fournir des réponses synthétisées avec des sources citées. Au lieu de faire correspondre des mots-clés à des pages indexées, un moteur de recherche AI analyse le contexte, récupère les sources d'information pertinentes et génère une réponse ancrée dans ces informations.

La recherche AI peut faire référence à des moteurs de réponses destinés au grand public, tels que ChatGPT Search, Perplexity, Google AI Mode et Microsoft Copilot, ainsi qu'à des outils de recherche AI d'entreprise qui aident les employés à effectuer des recherches dans des données d'entreprise privées et gouvernées. Par exemple, Databricks AI Search apporte la recherche en langage naturel aux produits internes et aux données de l'organisation, aidant les équipes à trouver des informations fiables à grande échelle. Ces deux cas d'usage changent la façon dont les gens trouvent des réponses, qu'ils effectuent des recherches sur le web public ou qu'ils interrogent des données au sein d'une organisation. Dans cet article, nous verrons comment fonctionne la recherche AI, où elle est utilisée et pourquoi elle est importante.

Pourquoi la recherche AI est importante

Du côté du grand public, la disponibilité de la recherche améliorée ou pilotée par l'AI a déjà modifié les attentes des utilisateurs, les réponses directes étant désormais considérées comme une fonctionnalité standard, plutôt que des listes de liens. Les requêtes vocales, les habitudes mobiles et la disponibilité croissante des outils d'AI conversationnelle ont habitué les utilisateurs à poser des questions comme ils le feraient à un collègue, et à s'attendre à une réponse cohérente, plutôt qu'à dix URL à trier.

Du côté des entreprises, celles-ci font face à deux pressions liées. À l'externe, elles doivent rendre leurs contenus et produits visibles au sein des réponses générées par l'AI, et non plus seulement bien positionnés dans les résultats de recherche traditionnels. À l'interne, elles doivent rendre leurs propres données, documentations et connaissances accessibles via le langage naturel.

Ces deux défis nécessitent des systèmes de recherche qui comprennent le sens, et pas seulement les mots-clés. Selon les tendances d'adoption de l'AI générative, les organisations avancent rapidement, avec des dépenses d'entreprise s'élevant à 37 milliards de dollars en 2025, soit plus du triple des dépenses de l'année précédente.

En quoi la recherche AI diffère-t-elle de la recherche traditionnelle ?

Les moteurs de recherche traditionnels font correspondre les mots de votre requête aux mots d'un index. Si vous tapez « best plumber NYC », les pages de résultats contiendront ces mots ou différentes combinaisons de ceux-ci, classés selon des critères de pertinence. Le moteur de recherche ne sait pas (et ne se soucie pas de savoir) ce que vous voulez dire ou ce que vous essayez de faire, il sait simplement ce que vous avez tapé.

La recherche AI tente d'interpréter le sens et l'intention derrière votre requête, mais elle prend également en charge les questions de suivi et génère une réponse en langage naturel plutôt que de vous renvoyer vers des pages web qu'elle juge les plus susceptibles de contenir ce que vous cherchez. Ce passage de la correspondance de mots-clés à l'interprétation du sens et de l'intention constitue la plus grande différence entre les résultats des moteurs de recherche et l'utilisation de la recherche AI. Le tableau ci-dessous présente d'autres aspects sur lesquels ces deux technologies diffèrent.

Comment ces différences se manifestent-elles dans le monde réel ? L'une des manifestations les plus évidentes et significatives est l'augmentation des recherches sans clic (zero-click), où les utilisateurs trouvent leur réponse directement sur la page de résultats sans avoir à cliquer sur un site web. Par exemple, depuis le lancement d'AI Overviews, les recherches Google n'ayant donné lieu à aucun clic sont passées de 56 % à 69 % entre mai 2024 et mai 2025.

Comment fonctionne la recherche AI

Contrairement aux technologies de recherche existantes, la recherche AI ne repose pas sur un processus algorithmique linéaire unique (par exemple, segmentation-correspondance-classement). Il s'agit de plusieurs technologies enchaînées qui fonctionnent en séquence. Comprendre cette séquence permet de mieux cerner ce qui fait la puissance de la recherche AI, mais aussi ses limites potentielles.

1. Compréhension de la requête. La recherche AI commence par interpréter votre question pour déterminer ce que vous voulez réellement dire et quel pourrait être votre objectif.
   
2. Embeddings. Votre question et tout contenu source sont convertis en représentations numériques. Vous pouvez les imaginer comme des coordonnées qui placent des idées similaires les unes à côté des autres pour créer une « carte sémantique ». Cela signifie que le contenu concernant Apache Spark et celui concernant l'informatique distribuée seront proches dans cet espace, même s'ils utilisent des mots différents.
   
3. Recherche vectorielle. Le système parcourt la carte sémantique pour trouver le contenu source le plus proche du sens de votre question, même si les mots-clés exacts ne correspondent pas. C'est pourquoi si vous tapez « chaussures bleues idéales pour un vendredi soir », vous obtiendrez probablement des résultats adaptés pour une sortie nocturne.
   
4. Récupération. Les passages, documents ou pages web les plus pertinents sont extraits pour ancrer la réponse dans des sources vérifiées, plutôt que de s'appuyer uniquement sur les données d'entraînement du modèle. Pour la recherche AI d'entreprise, une base de données vectorielle permet de stocker les embeddings afin de rendre l'étape de récupération rapide et précise à grande échelle.
   
5. Synthèse par LLM. Un LLM lit ces sources récupérées et rédige une réponse unique et cohérente en langage naturel.
   
6. Citations et classement. Le système attribue les sources et les présente afin que vous puissiez vérifier d'où proviennent les informations.
   

Ce modèle consistant à récupérer d'abord puis à générer est communément appelé génération augmentée par récupération (RAG). Le RAG est l'architecture qui connecte la recherche AI à des sources d'information réelles.

Exemples de moteurs de recherche AI

La liste suivante de solutions de recherche AI couvre un large éventail d'outils grand public et d'entreprise conçus pour différents types de tâches.

• ChatGPT Search : Recherche connectée au web intégrée à ChatGPT. Idéal pour le raisonnement et les questions à étapes multiples.
  
• Perplexity : Un moteur de réponses conçu autour de recherches web citées et de liens directs vers des sources, largement utilisé pour la vérification des faits.
  
• Google AI Mode et AI Overviews : AI Overviews génère des réponses qui s'affichent au-dessus des résultats traditionnels. AI Mode est un onglet conversationnel distinct pour des recherches plus approfondies.
  
• Microsoft Copilot : Comprend une recherche AI profondément intégrée à l'écosystème Microsoft 365, notamment Outlook, Teams et Edge.
  
• Felo : Recherche AI conçue pour les utilisateurs effectuant des recherches dans ou à travers plusieurs langues.
  
• Azure AI Search : S'intègre à Azure OpenAI et à l'écosystème Microsoft 365 pour permettre aux organisations de créer des fonctionnalités de recherche basées sur l'AI au sein de leurs applications.
  
• Databricks AI Search : Plateforme d'entreprise pour créer des applications de recherche AI et de RAG ancrées dans les données propriétaires d'une entreprise.

Choisir le bon moteur de recherche AI

Il n'existe pas de moteur de recherche AI idéal pour toutes les situations. Le bon choix dépend de vos objectifs. Le tableau ci-dessous associe certains des cas d'usage les plus courants aux outils les mieux adaptés.

Notez que le cas d'usage en entreprise est unique. Les solutions de recherche AI grand public parcourent Internet. Elles ne sont pas conçues pour gérer des documents propriétaires, des bases de connaissances internes ou des données dont l'accès est restreint ou limité. Les organisations qui ont besoin de la recherche AI pour leurs propres données doivent utiliser une plateforme conçue à cet effet, intégrant la gouvernance, la sécurité et la qualité de récupération.

Ce que la recherche AI ne peut pas faire

La recherche AI a changé la façon dont on trouve l'information, mais elle présente des limites évidentes qu'il convient de comprendre.

La confiance ne garantit pas l'exactitude

La recherche AI peut répondre sur un ton assuré tout en se trompant. Un audit réalisé en 2025 sur plusieurs systèmes AI disposant d'un accès au web a révélé que, selon le système, entre 30 % et 90 % des réponses n'étaient pas entièrement étayées (et étaient parfois contredites) par les sources citées.

Les meilleurs moteurs de recherche AI réduisent le risque d'erreurs en ancrant les réponses dans des sources vérifiées, ce qui est l'un des avantages des systèmes basés sur le RAG. Cependant, les hallucinations ne peuvent pas être totalement éliminées. Ne supposez jamais que la réponse d'une recherche AI est tout à fait exacte. Recherchez les affirmations, conclusions, statistiques ou références à des recherches ou autres expertises dans la réponse, et vérifiez qu'elles sont toutes étayées par de la documentation, des données, ou les deux.

De bonnes réponses exigent de bonnes sources

Les résultats de recherche AI ne sont fiables que dans la limite de la qualité des contenus auxquels ils ont accès. Si les sources disponibles contiennent des informations de mauvaise qualité, obsolètes ou biaisées, les réponses s'en ressentiront. C'est particulièrement problématique pour les outils grand public qui parcourent Internet sans filtrage transparent des sources.

La transparence des sources varie considérablement d'un outil à l'autre. Perplexity fournit des citations numérotées avec chaque réponse. D'autres outils sont moins explicites sur l'origine des informations, ce qui rend plus difficile l'évaluation de leur fiabilité. Lorsque l'exactitude est importante, vous gagnerez probablement du temps en utilisant des outils qui affichent leurs sources.

Angles morts

La plupart des modèles AI sont entraînés sur des données s'arrêtant à une date limite spécifique. Cela signifie que sans récupération web en direct, ils ne peuvent pas répondre aux questions sur des événements récents, des politiques mises à jour ou tout ce qui s'est produit ou a pu changer après cette date.

Les outils plus récents y remédient en intégrant la récupération en direct afin d'accéder aux informations actuelles. Cependant, tous les outils ne le font pas de manière systématique, et même ceux qui ont un accès au web peuvent passer à côté des développements les plus récents. Pour les requêtes nécessitant des informations de dernière minute, vous pouvez combiner la recherche AI avec vos propres recherches ciblées sur Internet.

Les implications du 'zéro clic'

Lorsque la recherche AI fournit une réponse complète en tête des résultats, les utilisateurs n'ont souvent plus besoin de cliquer sur les liens proposés. Pour l'utilisateur, cela signifie des réponses plus rapides. Pour les éditeurs, cela se traduit par une baisse du trafic de référence. De nombreux éditeurs ont signalé des pertes de trafic de référence de 20 % à 30 % en 2025, et même jusqu'à 90 % dans certains cas, à mesure que les expériences de réponses générées par AI se sont développées. La manière dont les moteurs de recherche AI attribuent et rémunèrent les sources de contenu reste à définir, avec des litiges juridiques actifs et des négociations de licences en cours dans tout le secteur.

Risques de confidentialité pour le grand public

Les outils de recherche AI grand public enregistrent et stockent les données de requête. Ainsi, fournir des informations sensibles telles que des données commerciales internes, des détails sur les clients ou des documents confidentiels au chatbot ou à l'interface de recherche d'une entreprise signifie qu'elles seront conservées par les systèmes de journalisation et d'entraînement du fournisseur.

Les équipes en entreprise doivent examiner les politiques de confidentialité avant d'utiliser des outils grand public pour des requêtes professionnelles, et déterminer si une plateforme de recherche d'entreprise dédiée, dotée de contrôles explicites de gouvernance des données, est plus adaptée aux cas d'usage sensibles. Les outils comme Databricks AI Search sont conçus spécifiquement pour conserver les données de l'entreprise dans des environnements gouvernés et soumis à un contrôle d'accès, à l'écart de tout entraînement de modèle public.

Utiliser la recherche AI au sein d'une entreprise

Les outils grand public qui s'appuient sur Internet traitent généralement des informations publiques. À l'inverse, la recherche AI d'entreprise doit accéder à des données privées, telles que des documents, des tickets, des catalogues de produits, du code ou des transcriptions, sans compromettre la sécurité. Cela implique de respecter les autorisations d'accès pour que les utilisateurs ne voient que ce qu'ils sont autorisés à voir, de rester à jour au fil de l'évolution des données et de renvoyer des réponses ancrées dans des sources internes de confiance plutôt que sur l'ensemble d'Internet.

Répondre à ces exigences nécessite bien plus qu'un LLM. Vous avez besoin de la recherche vectorielle pour récupérer le bon contenu, du RAG pour ancrer les réponses dans des sources réelles, et d'une plateforme de données capable d'unifier la récupération et la gouvernance en un seul endroit. Databricks AI Search est un exemple de ce type de fondation technique. Il intègre une base de données vectorielle à la plateforme Databricks et propose Agent Bricks pour créer des agents AI entraînés sur les propres données gouvernées de l'entreprise.

Foire aux questions

La recherche AI peut-elle lire les images ?

Certains moteurs de recherche AI peuvent traiter des images en plus du texte, ce que l'on appelle également la recherche multimodale. La plupart des plateformes de recherche AI d'entreprise se concentrent principalement sur le texte et les données structurées, bien que le support multimodal soit un domaine de développement actif.

Quelle est la précision de la recherche AI ?

Cela dépend du système et de la requête. Les moteurs de recherche AI qui ancrent leurs réponses dans des sources récupérées sont généralement plus précis que ceux qui s'appuient uniquement sur l'entraînement du modèle. Cependant, vous ne devriez jamais considérer la recherche AI comme une source définitive ni supposer que ses réponses sont exactes.

Quelle est la différence entre la recherche AI et un chatbot ?

Un chatbot est conçu pour répondre à des questions et aider à accomplir des tâches, mais il n'est pas nécessairement connecté à des sources d'information en direct. Un moteur de recherche AI est spécifiquement conçu pour récupérer et synthétiser des informations, généralement avec des citations de sources. Pour l'utilisateur, l'expérience peut présenter des similitudes, et certaines plateformes de recherche AI d'entreprise proposent des interfaces conversationnelles.

La recherche AI est-elle sûre pour les données professionnelles ou sensibles ?

Les outils de recherche AI grand public enregistrent les données de requête et peuvent les utiliser pour améliorer leurs modèles, ce qui signifie que tout élément fourni à un moteur de recherche AI public pourrait être conservé par le fournisseur. Pour un usage professionnel, cela crée un réel risque d'exposition des données, en particulier pour les documents propriétaires, les données clients ou tout ce qui est soumis à des exigences réglementaires. Les plateformes de recherche AI d'entreprise basées sur une infrastructure gouvernée sont le choix approprié pour ces cas d'usage.

Quelle est la différence entre la recherche AI et la recherche sémantique ?

La recherche sémantique est un composant de la recherche AI. Elle permet de récupérer du contenu en fonction du sens plutôt que de correspondances exactes de mots-clés. La recherche AI est le système plus large qui combine la recherche sémantique (récupération) avec un LLM pour produire des réponses et des citations de sources plutôt qu'une simple liste de résultats. Il est possible d'avoir de la recherche sémantique sans recherche AI, mais la recherche AI dépend toujours de la recherche sémantique dans le cadre de son pipeline de récupération.

Créez une recherche AI pour vos données avec Databricks

La recherche AI n'est plus réservée au grand public. Les entreprises l'intègrent dans leurs propres produits, outils internes et agents AI — et les fondations reposent sur des données gouvernées, la recherche vectorielle et la génération augmentée de récupération (RAG). Databricks AI Search fournit l'infrastructure de recherche vectorielle et de RAG requise par la recherche AI d'entreprise, tandis qu'Agent Bricks permet aux équipes de créer et de déployer des agents AI ancrés dans leurs propres données gouvernées — le tout au sein de la Databricks Data Intelligence Platform.

Découvrez comment Databricks AI Search et Agent Bricks aident les équipes à créer une recherche AI précise et gouvernée sur leurs propres données.

(Cet article de blog a été traduit à l'aide d'outils basés sur l'intelligence artificielle) Article original