Comment l’IA conversationnelle impacte la recherche web ?

Des outils comme EXA pourraient reléguer Google au passé

En matière de recherche web, lorsqu’un utilisateur réalise une requête son objectif est simple : accéder rapidement et sans effort aux informations les plus pertinentes. Pourtant, face à l’immensité des données en ligne, cette tâche devient souvent complexe et chronophage.

Les moteurs de recherche traditionnels, comme Google, reposent principalement sur la base de mots-clés. L’utilisateur tape sa requête, et Google retourne une liste de pages contenant ces termes. Mais que se passe-t-il dans le cas de recherches complexes, précises ou contextuelles ? Dans ce cas, cette approche montre des limites. Prenons un exemple concret : comment un moteur de recherche classique répondrait-il à une demande telle que « Entreprises dans le domaine de l’intelligence artificielle, classées par nombre d’employés » ? Nous avons fait le test et on vous en parle dans cet article.

En effet, la recherche d’informations précises s’avère un défi pour les moteurs de recherche traditionnels. Fonctionnant sur un système de mots-clés, ces derniers se contentent de faire correspondre des termes sans véritable « interprétation » de la demande, autrement dit sans compréhension du contexte ou de l’intention de l’utilisateur. Le résultat ? Une liste de pages plus ou moins pertinentes, des sources très diverses, laissant à l’internaute le soin d’affiner sa requête ou de balayer manuellement le contenu proposé.

Avec l’essor des modèles d’IA générative et l’intégration croissante du langage naturel dans les outils numériques, ces méthodes prennent un coup de vieux. Mais existe-t-il aujourd’hui des solutions capables de transformer la recherche web en offrant des réponses plus précises, adaptées et structurées ?

L’émergence des IA conversationnelles comme ChatGPT, Grok, Copilot ou Gemini a déjà transformé la manière de faire des recherches d’information en ligne. Contrairement aux moteurs de recherche classiques qui renvoient vers des listes de pages, ces IA génèrent directement des réponses en synthétisant le contenu disponible sur le web. Elles permettent d’accéder à du contenu détaillé plus rapidement, sans avoir à parcourir une multitude de pages. Cette évolution marque un tournant : la recherche web ne consiste plus seulement à trouver une source d’information, mais à obtenir une réponse contextualisée et personnalisée en fonction des besoins de l’utilisateur.

Toutefois, ces modèles présentent certaines limites, notamment en matière de fiabilité des sources, de mise à jour des données et d’accès à des informations précises et vérifiables.

C’est dans ce contexte que d’autres solutions émergent. Par exemple EXA, une entreprise spécialisée dans les solutions d’intelligence artificielle a récemment lancé son moteur de recherche innovant, Exa Websets, dont l’objectif est de transformer l’Internet en une base de données structurée et accessible, facilitant ainsi l’accès aux informations complexes.

Les capacités de l’IA combinées à une approche structurée de l’accès aux données

Créer un moteur de recherche à partir de zéro représente un défi technologique de grande envergure. Il s’agit de gérer des centaines de milliards de pages web, d’en extraire les données, de les stocker, de les indexer et de les rendre accessibles avec une rapidité et une précision optimales. Une telle entreprise exige une infrastructure massive, capable de traiter des volumes d’information colossaux en temps réel.

Afin d’optimiser la recherche sur ces quantités de données disponibles sur le web, et pour répondre à cette complexité, Exa développe une nouvelle architecture de recherche web reposant sur un réseau de neurones interconnectés. Contrairement aux systèmes basés sur les mots-clés, ce modèle repose sur l’apprentissage continu du réseau neuronal, ce qui lui permet de s’améliorer et de gagner en précision avec le temps. Plus il est utilisé, plus il affine sa compréhension des requêtes et améliore la pertinence des résultats, rendant ainsi la recherche sur le web plus intuitive et efficace.

L’interface d’Exa Search propose plusieurs options de filtrage, telles que la recherche par catégorie (entreprises, actualités, articles scientifiques, profils LinkedIn, rapports financiers, etc.) et par critères comme la date de publication ou le domaine spécifique. Cela permet d’affiner les recherches en fonction de critères précis et de fournir des résultats pertinents. En effet, grâce à l’analyse sémantique, Exa Search utilise des éléments de contexte pour « comprendre » la signification des requêtes, tout en offrant une expérience utilisateur intuitive et personnalisable renforcé par le recours au langage naturel.

Ce moteur de recherche alimenté par l’IA intègre des fonctionnalités avancées telles que la recherche sémantique, l’extraction de contenu (scraping), la recherche de similarité et des filtres puissants pour fournir des informations à jour provenant de tout le web.

Voici une comparaison avec un résultat Google :

Ainsi, d’un côté, Exa retourne des résultats ciblés, répondant directement à la requête de l’utilisateur, en l’occurrence des startups spécialisées dans le séquençage génétique. Son approche privilégie la pertinence en fournissant des informations précises et contextualisées, alignées sur l’intention de recherche.

De l’autre, Google affiche une sélection plus généraliste, mêlant articles, classements et diverses sources d’information. Cette divergence s’explique par son algorithme, qui repose principalement sur l’association de mots-clés et la popularité des pages, plutôt que sur une véritable compréhension sémantique de la demande.

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Bien qu’Exa soit un outil de recherche avancée prometteur grâce à sa technologie de recherche neuronale, il présente encore quelques limites. Son indexation, toujours en développement, n’est pas aussi étendue que celle de Google, ce qui peut restreindre la diversité des résultats. De plus, la capacité d’Exa à comprendre et interpréter les requêtes complexes, bien qu’impressionnante, peut encore être mise à l’épreuve par des requêtes très spécifiques, des demandes particulièrement nuancées ou encore ambiguës. Enfin, Exa manque encore de certaines fonctionnalités étendues, comme l’intégration de services tiers ou des outils personnalisés, qui sont des points forts de Google.

Quoi qu’il en soit, même avec ses limites, Exa illustre une transformation en cours dans la recherche web. Grâce à l’IA et à l’analyse sémantique, ces nouveaux outils pourraient bien redéfinir la façon dont nous accédons à l’information, en rendant les résultats plus précis et mieux alignées avec les intentions des utilisateurs.

Vous pouvez tester Exa en cliquant ici.