Quand l’IA explore les recoins oubliés du web

En comparant Google, Gemini et GPT, des chercheurs montrent que l'intelligence artificielle redéfinit notre façon d’accéder à l’information.

Des sources différentes pour un même objectif

Alors que l’essor des chatbots IA bouleverse notre manière de chercher l’information, une étude signée par des chercheurs de la Ruhr University Bochum et du Max Planck Institute for Software Systems jette un éclairage nouveau sur leurs modes opératoires face aux moteurs de recherche traditionnels. Les résultats, comparant les réponses de Google Search, des « AI Overviews » du géant américain, du modèle Gemini 2.5 et de GPT-4o, révèlent des écarts inattendus.

Loin du top 1000 : des résultats inédits avec l’IA

En analysant diverses requêtes — allant de questions politiques à la recherche du meilleur produit en ligne —, les chercheurs constatent que les chatbots puisent dans un éventail de sources insoupçonné. Là où Google privilégie la notoriété, les IA vont jusqu’à exploiter des sites relégués au-delà des mille premiers résultats, voire totalement absents des radars habituels. La proportion d’informations communes entre le moteur traditionnel et ses homologues IA demeure inférieure à 50 %. Sur les recherches produits, l’accord chute même sous les 30%. Le cas du modèle Gemini, qui sélectionne volontiers des liens provenant de domaines peu connus, illustre cette divergence.

Diversité ou fiabilité : où placer le curseur ?

Cette appétence pour la diversité n’est pas sans soulever des interrogations sur la pertinence ou la fiabilité de ces contenus issus de l’ombre du web. Toutefois, nuance importante : selon les auteurs de l’étude, les systèmes basés sur GPT citent davantage leurs sources — qu’il s’agisse d’entreprises reconnues ou d’encyclopédies — et très rarement les réseaux sociaux. Le fonctionnement diffère aussi dans la logique d’utilisation : alors que Google part d’un postulat d’ignorance totale sur un sujet, une IA dispose déjà d’une vaste base de connaissances qu’elle vient compléter en ligne.

L’évaluation encore en chantier

La question reste donc ouverte : qui, du moteur classique ou du chatbot conversationnel, sert le mieux nos intérêts informationnels ? Les chercheurs évitent soigneusement tout verdict tranché et invitent à développer de nouveaux critères d’évaluation pour décoder le fonctionnement complexe des systèmes génératifs. D’ailleurs, il demeure difficile d’expliquer précisément comment ces modèles sélectionnent leurs sources ; l’opacité algorithmiques persiste.

Pour conclure — et pour clarifier le paysage aux lecteurs pressés :

• L’élargissement massif du spectre des sources par l’IA change la donne.
• L’enjeu se déplace désormais vers la qualité intrinsèque et la transparence des références citées.

Voilà qui promet encore bien des débats à venir…