Pourquoi les LLMs ne vont pas remplacer les moteurs de recherche

(En tout cas pas tout de suite)

Une fois n’est pas coutume je vais aller à contrecourant des Gurus GEO LinkedIn qui essaient de vous convaincre de signer avec eux pour augmenter votre visibilité et votre trafic en provenance des LLMs (ce qui est pour beaucoup de gens une totale perte de temps pour le moment imho) et je vais vous dire pourquoi à mes yeux les ChatGPT, Claude, Gemini et autres ne vont pas remplacer les moteurs de recherche. En tout cas pas tout de suite. Et pourquoi les SEO ont encore quelques beaux jours devant eux.

1. Accès limité à l’information en temps réel

Même connectés au web, les LLM n’ont pas un accès exhaustif et permanent à toutes les pages. C’est un aspect sur lequel les moteurs de recherche ont fait énormément d’efforts. Le crawl et l’indexation du web, c’est l’essence de l’information que pourra délivrer un LLM ou un moteur. Et pour le moment l’IA est plutôt en retard là-dessus.

Autre point important, pour le moment, les LLM ont tendance à « garder » le trafic que les moteurs de recherche eux redistribuent (1% CTR selon des données fuitées  aujourd’hui – 18Nov), j’ai dans l’idée que beaucoup de sites, notamment d’informations, ou qui reposent sur le trafic pour vivre vont commencer (ou ont déjà commencé) à bloquer les robots des LLMs.

Pour le futur proche, les LLMs risquent donc potentiellement d’être partiellement à jour uniquement.  Ce qui dans un contexte « Search » est plutôt un souci.

2. Manque de transparence sur les sources

Un moteur de recherche montre d’où vient l’information (liens, auteurs, dates, médias) d’entrée de jeu et la vérification de l’information recherchée n’est qu’à un clic.
Les LLM, le plus souvent, ne citent pas clairement et précisément leurs sources et ne permettent pas forcément d’accéder à ladite source.

Encore une fois dans un cadre de recherche, c’est un problème. Cela rend la vérification difficile et réduit potentiellement la confiance qu’un internaute avec un peu d’esprit critique devra avoir quand il fera face à une page de résultat générée par IA.

3. Risque d’hallucinations

Les modèles peuvent générer des informations incorrectes ou inventées, surtout sur des sujets précis. Il suffit que le site pris comme source soit dans les choux ou communique des informations délibérément fausses et boom! Vous v’là convaincu que la terre est plate !  Aujourd’hui encore on a pu voir que Grok nous balançait des âneries négationnistes.  Que les historiens ont du debunker –>  https://www.youtube.com/shorts/LEAI0xD-ZZg

Et vous allez me dire : « Oui euh, mais Google aussi parfois il fait ranker des sites tout moisis au niveau de la réponse donnée. »

Alors ce n’est pas faux – mais il y a une différence dans l’approche.  Les LLMs ont tendance à donner une réponse qu’on pourrait qualifier de « définitive », souvent sans citer les sources. Alors qu’un moteur de recherche propose une liste de sources où l’information est disponible et ce sera à vous de trier le vrai du faux, ou tout du moins de vous faire votre idée sur l’exactitude des informations proposées.

4. Certains utilisateurs ne sont pas prêts

Mamie vient juste de comprendre comment ça marche sur Facebook, elle est encore en train de se battre avec Siri et Alexa. Croyez-moi, elle n’est pas encore tout à fait prête à engager la discussion avec ChatGPT et à faire des prompts trop précis ou trop compliqués.

Autre point, on n’est pas tous égaux dans la discipline de la communication avec les outils de recherche. Que ce soit LLM ou moteurs (ou même les gens). Et – Pour le moment – j’ai l’impression que Google, parce qu’il propose un choix, est plus pertinent sur des requêtes « floues ».

Au passage vous noterez que sur des prompts génériques / simples genre « achat + produit » ou « service + ville » par exemple, les LLMs vous proposent des résultats avec des listes de 10 sites / prestataires / produits.  Très similaire à une SERP.

5. Difficulté à représenter la diversité des points de vue

Un LLM tend à résumer en une seule réponse et il a aussi tendance à vouloir faire plaisir à la personne qui lui pose des questions. En conséquence, un LLM aura tendance à lisser la réponse qu’il va donner et à ne pas forcément présenter différents points de vue. On notera aussi que selon la formulation de la question posée, il se peut que la réponse ne soit pas très nuancée.

Un moteur de recherche, lui, expose plusieurs sources, alors ça ne veut pas forcément dire que toutes les sources sont contradictoires mais comme je le dis dans le point précédent dans la mesure où vous êtes censé faire preuve d’un minimum d’esprit critique l’affichage moteur doit (en théorie j’insiste) favoriser une certaine pluralité d’opinions.

6. Modèle économique et cadre légal incertains

À mon avis c’est LA raison pour laquelle on ne va pas voir les LLMs prendre le dessus sur les moteurs avant un petit moment.
1^er aspect – Il n’y a pas encore de business model cohérent pour les LLM.  Parce que c’est bien gentil de pouvoir utiliser Chat GPT gratuit, mais il va bien falloir un jour qu’il se fasse un peu de pognon. Et le péquin moyen ce n’est pas demain non plus qu’il va aller se prendre un abonnement payant pour un truc qu’il n’a jamais payé de sa vie.

Avant de généraliser le truc – GPT – il va falloir qu’il trouve comment il va se faire des sous (à grande échelle en plus, parce que ça coûte un triple bras l’IA). Et tant qu’ils n’y arriveront pas, ils resteront à la marge (d’un point de vue search et pour de simples raisons économiques).

2^e aspect. Les LLMs utilisent souvent du contenu protégé pour s’entraîner ou répondre. Tout en ne refilant que 1% du trafic qu’ils reçoivent eux-mêmes. ET ça va rapidement poser un vrai problème aux organisations qui publient des sites.  Les règles de rémunération et de citation des créateurs ne sont pas encore claires.  Et donc si GPT et autres ne trouvent pas de compromis pour rémunérer (d’une manière ou d’une autre) les éditeurs de sites et/ou pour leur restituer le trafic.  Ça va rapidement devenir PAS DE SOUSOUS/TRAFIC = PAS DE CRAWL.

Les moteurs de recherche ont déjà une structure légale et publicitaire éprouvée. Alors on peut en parler ou en débattre mais elle est déjà là et ça fonctionne plutôt bien.

7. Problèmes de responsabilité et de fiabilité

Quand un LLM se trompe, qui est responsable ?

Un moteur de recherche se limite à rediriger vers des sites — la responsabilité de Google est diluée / reportée sur les propriétaires du site. Si quelqu’un boit de la javel pour  soigner sa grippe. C’pas le problème de Google.

Si ChatGPT t’a indiqué qu’il fallait boire de la Javel… là c’pas forcément le même problème et ça peut devenir un chouia compliqué au niveau responsabilité légale.  On peut d’ailleurs voir sur bcp de LLM qu’ils couvrent leurs fions quelque chose de dru avec moultes avertissements « attention on peut se tromper hein ! »

8. Difficulté à traiter certaines requêtes

Les recherches locales (“restaurant ouvert maintenant”, “pharmacie à proximité”, “horaire du bus”) reposent sur des bases de données dynamiques. Et les LLMs ne sont pas encore bien au point avec cela. Google Maps et Google local business ne se sont pas construits en un jour.

Ensuite (pour le moment) il y a encore tout un pan de requêtes notamment celles très orientées e-commerce et achats pour lesquelles la populace préfère avoir l’illusion du choix. Quand on a une question et qu’on veut une réponse plutôt bien foutue, le format LLM correspond plutôt bien.

Par contre quand on fait du shopping on aime bien papillonner, comparer, essayer, réfléchir, revenir, etc.  C’est une approche plus « moteur » que LLM dans l’absolu (pour le moment). Si tu lui dis : « acheter Battlefield 6 » à Chat GPT, je n’irai pas jusqu’à dire que la réponse est moisie mais… elle n’est pas très engageante, on va dire.  Du coup je pense vraiment que les requêtes à vocation transactionnelle ont encore quelques beaux jours devant elles.

9. Coût computationnel et scalabilité

Générer des réponses cohérentes avec un LLM est plus coûteux en calcul que servir une page de résultats via un moteur. Et les mecs de chez Google ils aiment bien le pognon donc AI Overview, c’est bien gentil tout ça, mais ça coute un bras donc ils vont voir où c’est utile, ou ça ne l’est pas et on va vite revenir à des pages moteurs aux endroits importants parce qu’à grande échelle, les moteurs restent plus rapides et économiques.

 10. Habitudes et confiance des utilisateurs

Plus haut je disais que mamie n’était pas prête encore pour les LLM. Mais ce n’est pas vraiment la seule. Les internautes ont 20 ans d’habitude avec Google, Bing, etc. Ils ont leurs petites habitudes maintenant. Les péquins lambda, même quand ils sont plats du front, ils savent comment formuler une requête et contrôler les résultats, reformuler si besoin, etc…

Les LLM modifient cette interaction : ça peut parfois sembler plus simple, mais ça n’est pas encore aussi naturel pour beaucoup d’internautes.

En conclusion

Ma foi, pour le moment, et pour de nombreux cas je ne pense pas qu’il soit nécessaire de signer avec un Guru du GEO qui va vous facturer un triple bras pour mettre en place des actions qu’on met déjà en place pour le SEO de toute façon.

Alors je ne dis pas qu’il ne faut pas garder un œil sur la tendance, attention, un jour ou l’autre (et plus tôt qu’on ne le pense) les LLMs devraient représenter une partie significative du mix web-marketing et pourrait (devrait ?) même devenir le Channel principal de votre business. Donc il faut continuer de se former, de voir ce qu’il est possible de faire ou pas  etc.