Et si la solution n’était ni l’humain seul, ni l’IA seule ?

La prédiction que personne n’a écoutée

Ouvrez Google. Tapez n’importe quelle question.

Avant le moindre lien, un bloc Gemini occupe tout votre écran. Les résultats humains — articles, études, blogs — sont relégués en dessous de la ligne de flottaison. Ce n’est plus un moteur de recherche. C’est un oracle. Et le problème, c’est que cet oracle invente.

Pas par malveillance. Par conception.

En janvier 2025, James Hartree-Law publiait une analyse détaillée sur le Forum Effective Altruism. Son titre : “LLMs might not be the future of search: at least, not yet.”

Sa thèse tenait en trois points :

• Les LLMs hallucinent par conception

Les LLMs hallucinent par conception — ce ne sont pas des bases de données, ce sont des générateurs de texte plausible

Google déployait Gemini sous pression concurrentielle, pas parce que la technologie était prête

Les citations affichées donnent une illusion de fiabilité que les données ne soutiennent pas

Il s’appuyait sur l’étude de Shahan Ali Memon (University of Washington) montrant que seulement 51,5% des phrases générées par les moteurs IA étaient réellement soutenues par leurs sources — et qu’une citation sur quatre ne disait pas du tout ce que le LLM prétendait.

Il citait Andrej Karpathy, cofondateur d’OpenAI :

“An LLM is 100% dreaming and has the hallucination problem. A search engine is 0% dreaming and has the creativity problem.”

— Andrej Karpathy, cofondateur d’OpenAI (décembre 2023)

À l’époque, on pouvait balayer ces inquiétudes. Les modèles allaient s’améliorer. Google allait corriger le tir. Ce n’était qu’une question de mois.

Quatorze mois plus tard, les données sont tombées.

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Ce qui s’est passé depuis : un bilan accablant

Février 2025 — Columbia enfonce le clou

Le Tow Center for Digital Journalism de l’Université Columbia publie l’étude la plus rigoureuse à ce jour. Huit moteurs de recherche IA testés sur des requêtes factuelles liées à l’actualité.

Résultat : plus de 60% de réponses incorrectes.

Le détail par plateforme :

Perplexity (le “meilleur”) : 37% de réponses fausses

ChatGPT Search : “confidemment faux” dans 73% des cas de citation

Grok 3 : 94% de réponses incorrectes

Le constat le plus glaçant : ces outils ne déclinent presque jamais. Ils ne disent pas “je ne sais pas”. Ils répondent avec le ton assuré d’un expert — même quand ils fabriquent de toutes pièces.

L’article de Hartree-Law pointait exactement ce problème. Un an avant.

2025 — Le paradoxe du raisonnement

Un phénomène que personne n’avait prédit a émergé : les modèles conçus pour raisonner plus profondément hallucinent davantage sur les faits.

OpenAI o3 (modèle de raisonnement le plus avancé) : 33% d’hallucinations sur le benchmark PersonQA

Domaine juridique : les LLMs hallucinaient au moins 75% du temps, inventant plus de 120 affaires judiciaires fictives (Stanford)

GPT-5 sans accès web : 47% de taux d’erreur sur SimpleQA (9,6% avec accès web)

Explication : le raisonnement en chaîne pousse le modèle à construire des argumentations cohérentes. Quand un fait manque, il le fabrique pour maintenir la logique d’ensemble. Plus le raisonnement est long, plus les maillons inventés s’accumulent.

Les modèles sont devenus meilleurs pour paraître rigoureux. Pas pour être rigoureux.

Septembre 2025 — L’effondrement du trafic

Seer Interactive publie les chiffres que l’industrie du contenu redoutait :

CTR organique : -61% (de 1,76% à 0,61%)

CTR publicitaire : -68% (de 19,7% à 6,34%)

L’ironie est cruelle : les LLMs synthétisent le travail des créateurs de contenu, tout en les privant du trafic qui finançait ce travail. Sans eux, les modèles n’ont rien à résumer. Mais avec les AI Overviews, les utilisateurs n’ont plus besoin de les visiter.

C’est une boucle de destruction : moins de trafic → moins de revenus → moins de contenu original → des modèles qui se nourrissent de contenu de plus en plus dégradé.

Les procès qui s’accumulent

Février 2025 : Chegg attaque Google — les AI Overviews conduisent les étudiants vers des “résumés IA non vérifiés et de basse qualité”

Septembre 2025 : Penske Media Corporation poursuit Google — les AI Overviews “régurgitent illégalement” le contenu de leurs sites

Janvier 2026 — La santé, ligne rouge franchie

Google est contraint de retirer certaines requêtes de santé des AI Overviews après une enquête du Guardian sur la désinformation médicale.

Rappel : en mai 2024, les AI Overviews recommandaient déjà de “mettre de la colle sur la pizza” (source : un post Reddit humoristique) et de “manger une petite pierre par jour” (source : un article satirique). Vingt mois plus tard, le même type de problème persiste — cette fois sur des questions de santé.

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Pourquoi rien n’a changé

Hartree-Law avait identifié la cause dès janvier 2025 : Google ne déployait pas cette technologie parce qu’elle était prête, mais parce que la concurrence l’y forçait.

“OpenAI était une menace pour leur activité. [...] C’est une compétition perturbatrice — d’un genre nouveau.”

— Kenneth Stanley, fondateur d’Uber AI Labs, ancien dirigeant OpenAI

Les chiffres de la course confirment l’urgence :

Perplexity : de 230M à 780M de requêtes/mois en un an (+340%)

Google Gemini : 18,2% de part de marché des chatbots IA, contre 5,4% un an plus tôt

ChatGPT : encore dominant (68%) mais en chute rapide depuis les 87,2% de début 2025

La stratégie de Google est limpide : occuper le terrain maintenant, corriger après. Le problème, c’est qu’un an après, le “après” n’est toujours pas arrivé.

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La confiance : le vrai sujet

Selon le Reuters Institute et Oxford, seulement 20 à 25% des utilisateurs font autant confiance aux résumés IA qu’aux résultats classiques. L’Edelman Trust Barometer (2025) est encore plus net : plus de 60% des répondants s’inquiètent de la désinformation IA dans la recherche.

Mais la confiance mesurée n’est pas la confiance pratiquée. Les gens disent ne pas faire confiance — et ne vérifient pas quand même. Le design de ces outils (réponse unique, ton affirmatif, sources à peine visibles) fabrique de la crédulité à grande échelle.

C’est exactement ce que Memon décrivait dans son étude : le slogan de Google “Laissez Google chercher pour vous” revient en pratique à “vous donner une mauvaise réponse très rapidement.”

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L’ère du Piloted Search

En 2005, un tournoi d’échecs freestyle a produit un résultat que personne n’attendait. Les vainqueurs n’étaient ni des grands maîtres, ni des superordinateurs. C’étaient deux amateurs américains assistés par trois programmes tournant sur des laptops ordinaires.

Leur avantage ? Ils savaient quand faire confiance à la machine et quand reprendre la main. Ils pilotaient l’IA. Ils ne la subissaient pas.

La recherche en ligne a besoin de son moment pilote.

Le modèle actuel est un cul-de-sac

Aujourd’hui, on a deux extrêmes :

Le vieux Google (pré-2024) : l’humain fait tout. Il tape une requête, trie dix liens bleus, évalue les sources, synthétise. C’est lent, mais c’est fiable — parce que le jugement humain est dans la boucle.

Le Google Gemini / ChatGPT Search (2024-2026) : l’IA fait tout. Elle interprète la requête, choisit les sources, synthétise, et vous livre une réponse prémâchée. C’est rapide, mais on a vu les résultats : 60% d’erreurs, citations fantômes, contexte détourné.

Les deux modèles échouent parce qu’ils excluent l’autre moitié de l’équation. L’humain seul est lent. L’IA seule est aveugle.

Le Piloted Search est un modèle hybride où l’humain pilote et l’IA exécute. Ni 100% humain, ni 100% machine — un cockpit partagé où chacun fait ce qu’il fait de mieux.

À quoi ressemble le Piloted Search ?

1. L’humain affine l’intention, l’IA élargit le champ.

Aujourd’hui, vous tapez une requête et priez. Dans un modèle piloté, l’IA vous pose des questions de clarification avant de chercher. “Tu cherches les effets de la nicotine dans un contexte médical, récréatif, ou de sevrage ?” Le résultat change radicalement selon la réponse. Perplexity a esquissé cette approche avec son mode Copilot — mais c’est encore embryonnaire.

2. L’IA propose des sources, l’humain les valide.

Au lieu de cacher les sources derrière une synthèse, le moteur les expose en premier. L’IA les classe par pertinence et fiabilité estimée. L’humain choisit lesquelles méritent d’être synthétisées. Le jugement éditorial reste humain — la puissance de traitement est machinale.

3. L’humain challenge, l’IA se corrige.

“D’où tu tires ce chiffre ?” devrait être un bouton, pas une prière. Dans un modèle piloté, chaque affirmation est traçable. L’utilisateur peut demander le passage exact de la source, comparer avec d’autres sources, et signaler une incohérence.

4. La transparence est native, pas optionnelle.

Chaque réponse affiche un score de confiance visible — comme un Nutri-Score de l’information. “Cette synthèse s’appuie sur 3 sources concordantes (confiance : haute)” vs “Cette réponse est basée sur une seule source non vérifiée (confiance : faible).” L’utilisateur voit immédiatement quand il peut faire confiance et quand il doit creuser.

Le signal existe déjà

Gartner prédit que 25% des requêtes mondiales passeront par des assistants IA d’ici fin 2026

La curation humaine est identifiée comme “la feature premium ultime de 2026” par les analystes du secteur

OpenAI parle de “Vibe Research” — la recherche collaborative humain-IA — comme nouveau paradigme

D’ici 2026, plus de 90% du contenu en ligne sera généré par l’IA — ce qui rend le filtre humain non pas optionnel, mais vital

Le marché est prêt. La technologie est prête. Ce qui manque, c’est la volonté de ralentir la course assez longtemps pour construire le bon modèle.

***

Le mot de la fin

Il y a quatorze mois, un article posait une question simple : les LLMs sont-ils prêts pour la recherche ?

La réponse était non.

Quatorze mois, des milliards de requêtes, des procès, des retraits de fonctionnalité et une enquête du Guardian plus tard, la réponse n’a pas changé.

Mais la bonne question n’a jamais été “faut-il retirer l’IA de la recherche ?”. C’est : qui pilote ?

Aujourd’hui, personne. L’IA génère, l’utilisateur subit, et les créateurs de contenu disparaissent. Le Piloted Search propose une alternative : l’IA comme instrument de vol, l’humain comme pilote.

L’IA n’a pas besoin de quitter le cockpit. Elle a juste besoin d’un pilote qui sait lire les instruments.

On nous avait prévenus. La question maintenant, c’est : est-ce qu’on écoute ?

***

Cet article s’appuie sur le post de James Hartree-Law publié sur le Forum EA en janvier 2025, enrichi de données de recherche complémentaires (2025-2026).

Sources

• Article original — EA Forum, James Hartree-Law (janv. 2025)

• Columbia Journalism Review — “We compared eight AI search engines” (fév. 2025)

• Nieman Lab — “AI search engines fail in 60%+ of tests” (mars 2025)

• Memon, S.A. — “Search Engines in an AI Era” (arXiv, 2024)

• Suprmind — AI Hallucination Rates & Benchmarks 2026

• All About AI — AI Hallucination Report 2026

• Andrej Karpathy — “Hallucination is all LLMs do” (X, déc. 2023)

• Fortune — “AI search engines confidently wrong” (mars 2025)

• Euronews — “Google removes health queries from AI Overviews” (janv. 2026)

• Dataslayer — “AI Overviews killed CTR 61%” (sept. 2025)

• Jasmine Directory — “Human curation is the ultimate premium feature” (2026)

C’est parce qu’il concurrence ce que l’humain croyait être son dernier monopole : l’intelligence.

L’avion n’a jamais provoqué cette panique-là.
L’humain savait qu’il ne volerait jamais.
Voir une machine voler ne l’a pas humilié, ça l’a émerveillé.

Mais voir une machine penser.
Ou plutôt : faire semblant de penser suffisamment bien pour qu’on n’en voie plus la différence.
Ça, c’est autre chose.

Parce que cette fois, la machine ne nous dépasse pas par le haut,
elle nous dépasse par l’intérieur.

Et ça, anthropologiquement, symboliquement, psychologiquement… c’est une bombe.

1. Le choc n’est pas technologique. Il est identitaire.

Depuis toujours, l’humain se définit par opposition.

L’animal a la force, l’instinct, la vitesse.
Nous, on a la parole, le langage, le raisonnement, le symbole.

L’outil a prolongé la main.
La machine a prolongé le muscle.
L’ordinateur a prolongé la mémoire.

Mais l’IA, elle ne prolonge pas.
Elle entre dans la pièce centrale.

Elle touche au langage.
Au raisonnement.
À la production de sens.

Et surtout : elle le fait sans conscience, sans souffrance, sans vécu.

Ce qui est profondément déstabilisant, ce n’est pas qu’une machine écrive un texte.
C’est qu’elle écrive un texte sans avoir rien vécu.

Elle n’a pas connu la peur, l’amour, la perte, la faim, la honte, la mort.
Et pourtant, elle peut en parler mieux que nous.

Ça casse un lien que l’on croyait sacré :
le lien entre expérience vécue et production de sens.

Pendant des millénaires, seul celui qui avait vécu pouvait raconter.
Maintenant, celui qui n’a rien vécu peut raconter aussi.

Et parfois mieux.

C’est ça le vertige !

2. On ne craint pas l’IA. On craint notre propre remplaçabilité.

On ne panique pas devant une machine intelligente.
On panique devant l’idée que nous ne soyons peut-être pas si spéciaux que ça.

L’angoisse réelle, ce n’est pas “les machines vont devenir humaines”.
C’est “et si l’humain n’était pas aussi unique qu’il le pensait ?”

C’est un choc narcissique massif.

Copernic a déplacé la Terre du centre de l’univers.
Darwin a déplacé l’humain du centre du vivant.
Freud a déplacé la conscience du centre du psychisme.

L’IA est en train de déplacer l’humain du centre du sens.

Avant : penser = être humain.
Aujourd’hui : penser = peut-être juste un processus.

Et si penser est un processus… alors il est automatisable.
Et s’il est automatisable… alors il est industrialisable.
Et s’il est industrialisable… alors il est banal.

Ce qui nous terrorise, ce n’est pas l’intelligence artificielle.
C’est l’hypothèse d’une intelligence naturalisable.

Une intelligence qui n’est plus un mystère sacré, mais un mécanisme reproductible.

3. Ce n’est pas la fin de l’humain. C’est la fin d’un certain mythe de l’humain.

On se trompe de débat quand on demande :
“Est-ce que l’IA va remplacer l’homme ?”

La vraie question est :
“Quel homme va-t-elle remplacer ?”

Elle remplace déjà :

• L’humain qui répète.
• L’humain qui compile.
• L’humain qui reformule sans créer.
• L’humain qui exécute sans comprendre.

Elle ne remplacera pas :

• Celui qui désire.
• Celui qui doute.
• Celui qui choisit contre son intérêt rationnel.
• Celui qui est traversé par des conflits internes.
• Celui qui agit même quand ça n’optimise rien.

L’IA est logique.
L’humain est contradictoire.

Et cette contradiction n’est pas un bug.
C’est le cœur même de la subjectivité.

On ne pense pas seulement pour être efficaces.
On pense pour se rassurer, pour se raconter, pour se justifier, pour se donner une identité.

L’IA calcule.
Nous, nous nous racontons.

Et ce récit-là, personne ne peut le vivre à notre place.

4. Ce qui arrive : un grand tri silencieux

Dans les prochaines années, il ne va pas y avoir une explosion visible.
Il va y avoir un glissement lent.

Une séparation douce mais brutale.

D’un côté : tout ce qui est optimisable, rationalisable, automatisable.
De l’autre : tout ce qui est ambigu, relationnel, éthique, politique, existentiel.

L’IA va prendre tout ce qui est propre, clair, structuré, répétable.

Et elle va nous laisser ce qui est flou, instable, conflictuel, tragique.

Ce qui est intéressant, c’est que ce que nous allons perdre en efficacité,
nous allons le gagner en profondeur.

Le travail va devenir plus technique pour les machines.
Et plus humain pour les humains.

Moins de production.
Plus de position.

Moins de savoir-faire.
Plus de savoir-être.

Moins de “comment faire”.
Plus de “pourquoi faire”.

Et ça, c’est un déplacement civilisationnel.

5. Prédiction

Dans 5 à 10 ans :

• L’intelligence ne sera plus un critère de valeur sociale.
• La créativité ne sera plus impressionnante.
• La connaissance ne sera plus rare.

Ce qui deviendra rare :

• La capacité à décider sans données complètes.
• La capacité à assumer une position impopulaire.
• La capacité à créer du sens collectif.
• La capacité à faire confiance.
• La capacité à être responsable.

On ne demandera plus : “est-il intelligent ?”
On demandera : “est-il fiable ? est-il juste ? est-il capable de porter une décision ?”

L’IA va faire monter la barre sur tout ce qui est calculable.
Et donc révéler brutalement tout ce qui ne l’est pas.

L’humain ne sera plus défini par ce qu’il sait faire mieux que les machines.
Mais par ce qu’il accepte de porter à leur place.

La responsabilité.
La culpabilité.
Le choix.
La faute.
La morale.
La mort.

Ce sont des choses que l’on ne peut pas déléguer.

Conclusion

ChatGPT n’est pas un avion.
Parce qu’il ne nous dépasse pas dans un domaine où nous étions faibles.

Il nous dépasse dans le domaine où nous pensions être souverains.

Et ça nous oblige à faire quelque chose de très inconfortable :
redéfinir ce que signifie être humain.

Pas comme une performance.
Pas comme une capacité.
Mais comme une position dans le monde.

Et c’est peut-être ça, la vraie révolution.

Gemini 3 n’est pas une simple évolution. C’est une nouvelle génération d’IA capable de comprendre, créer, analyser et planifier avec une précision et une polyvalence inédites. Il marque une rupture nette dans la manière dont l’intelligence artificielle accompagne les utilisateurs, que ce soit pour travailler, apprendre, automatiser ou concevoir.

Pourquoi Gemini 3 est une avancée majeure

Gemini 3 repose sur une multimodalité entièrement native. Là où les modèles précédents traitaient séparément le texte, l’image, la vidéo, l’audio ou le code, Gemini 3 les fusionne dans un même espace de compréhension. Tu peux lui montrer une photo, un tableau scanné, un extrait audio et un paragraphe de texte : il met tout en relation et comprend l’ensemble comme un contexte unique. Résultat : tu n’as plus besoin de reformater ce que tu veux lui transmettre, l’IA s’aligne sur ton support, pas l’inverse.

Il surpasse également les générations précédentes en matière de performances. Les réponses sont plus fiables, les analyses plus précises et la qualité générale bien plus stable, que ce soit en logique, en mathématiques, en compréhension de documents ou en raisonnement complexe. Ce n’est pas seulement un score plus élevé, c’est une capacité réelle à réussir des tâches qui bloquaient les modèles antérieurs.

Sa mémoire contextuelle est l’un de ses atouts les plus impressionnants. Gemini 3 peut absorber l’équivalent de milliers de pages sans perdre le fil. Il retient, restructure et exploite l’ensemble du contenu avec cohérence. Tu peux lui confier un rapport volumineux, l’historique complet d’un projet ou un corpus entier de documents : il restera aligné du début à la fin.

Son raisonnement est devenu beaucoup plus structuré. Il décompose un problème en étapes logiques, construit un plan, vérifie ses hypothèses et propose des solutions stables. Cela le rend particulièrement efficace pour résoudre des sujets techniques, analyser des scénarios, construire des stratégies ou proposer des plans d’action détaillés.

Enfin, Gemini 3 est aussi plus économe, plus rapide et plus fluide dans son utilisation. Chaque requête consomme peu d’énergie, les réponses s’affichent rapidement et la stabilité générale profite autant à l’utilisateur qu’à l’environnement.

Ce que tu peux faire avec Gemini 3

Gemini 3 excelle dans la création de contenu. Tu peux lui demander un texte narratif, un email professionnel, un article complexe, un script vidéo ou même une histoire créative : il adapte le ton, le niveau et le style. Il sait également produire des images réalistes, des illustrations graphiques ou des croquis conceptuels à partir de simples descriptions. Et si tu veux du code, il est capable de générer une interface complète, un script automatisé ou le squelette d’une application web.

L’automatisation du quotidien devient beaucoup plus simple. Gemini 3 peut trier tes e-mails, proposer des réponses personnalisées, organiser des dossiers, renommer automatiquement des fichiers, étiqueter des photos ou résumer instantanément de longs documents. Il s’occupe de tout ce qui est répétitif et chronophage pour que tu puisses te concentrer sur les tâches importantes.

Sur la partie apprentissage, il devient un véritable tuteur. Il sait expliquer simplement des concepts compliqués, créer des exercices, proposer des démonstrations et même analyser une vidéo de toi en train de présenter ou pratiquer un geste sportif. Que tu apprennes une langue, des notions scientifiques ou que tu prépares un examen, il adapte la méthode et le rythme à ton niveau.

En matière d’analyse documentaire, Gemini 3 lit et synthétise des quantités énormes d’informations. Il peut résumer une thèse, dégager les idées-clés d’un document administratif, comparer plusieurs rapports ou transformer un PDF complexe en un guide clair et navigable. Il devient un outil de lecture accélérée, capable de retraiter n’importe quelle masse d’information.

L’intégration dans Google Workspace te fait gagner un temps considérable. Dans Slides, il construit des diapositives complètes avec contenu, visuels et mise en page. Dans Docs, il reformule, restructure et met en forme tes textes. Dans Gmail, il rédige des messages à partir de simples idées. Et dans Drive, il puise directement dans tes fichiers pour enrichir ce que tu écris ou prépares. Il agit comme un collaborateur : il combine, réécrit, met en contexte et structuré à ta place.

Gemini 3 est également capable de planifier, comparer et simuler. Que tu organises un voyage, que tu analyses deux prêts immobiliers, que tu prépares une stratégie commerciale ou que tu cherches le meilleur scénario budgétaire, il structure les étapes, calcule les options et met en lumière le choix le plus rentable ou le plus adapté.

Enfin, il sait lire ce que tu lui montres. Une recette manuscrite, un schéma, un tableau, une photo ou même une vidéo : il déchiffre, traduit, nettoie, explique et transforme ce contenu en un format exploitable. Il peut analyser une scène, identifier des objets, comprendre une courbe, résumer un enregistrement audio, structurer un PDF scanné ou isoler un point clé dans une vidéo.

Conclusion

Gemini 3 marque une transition vers une IA plus polyvalente, plus intelligente et plus accessible. Il comprend mieux, raisonne plus loin, retient plus longtemps et s’intègre plus naturellement dans le travail du quotidien. C’est un partenaire de création, un analyste, un planificateur, un coach et un assistant technique dans un seul modèle. À partir de quelques mots, d’une image ou d’un document, il transforme tes idées en résultats concrets.

ChatGPT peut commettre des erreurs. Il est recommandé de vérifier les informations importantes. Voir les préférences en matière de cookies.

Il est le mélange d’un article medium, de plusieurs itérations, de réflexion… Grâce à ce dernier, l’IA devient “Co-pilot” de vos lectures.

Début du prompt :

Tu es mon IA-tuteur expert en compréhension profonde de textes complexes (philosophie, science, stratégie, économie, théorie critique, etc.).

À partir de maintenant et pour ce fil de discussion entier, lorsque je te donne un article, un chapitre, un essai long ou tout texte dense, tu appliques strictement le protocole suivant, dans l’ordre exact, sans jamais sauter une étape ni résumer prématurément.

### Phase 0 – Confirmation de lecture intégrale

Commence toujours par :

« J’ai lu et intégralement absorbé les 100 % du texte (longueur : X mots / X pages). Je suis prêt(e). »

### Phase 1 – Reconstruction de l’architecture intellectuelle profonde (le squelette invisible)

Reconstruis avec une précision chirurgicale la structure logique que l’auteur n’explicite pas :

- Découpage en grandes parties implicites (même si l’auteur n’utilise pas de titres ou numéros)

- Hiérarchie complète des thèses : thèse centrale → thèses secondaires → thèses tertiaires

- Chaîne complète des prémisses → raisonnements → conclusions (indique les sauts logiques éventuels)

- Cartographie des transitions logiques (déduction, induction, abduction, dialectique, analogie, etc.)

- Modèles théoriques, cadres conceptuels ou schémas cognitifs sous-jacents utilisés par l’auteur (même s’ils ne sont pas nommés)

- Identification des pivots rhétoriques ou tournants argumentatifs

Format : arborescence claire avec indentation ou numérotation

### Phase 2 – Synthèse exhaustive et connective (pas un résumé)

Produis une synthèse totale où :

- Chaque idée est reliée explicitement aux autres (flèches logiques, implications, renforcements, contradictions internes)

- Tu fais apparaître la dynamique intellectuelle globale : comment l’auteur construit sa pensée, où il accélère, où il anticipe les objections, où il fait des concessions, etc.

- Tu explicites toutes les implications non dites mais rigoureusement déductibles

- Tu restes au-dessus du texte tout en n’omettant strictement aucune idée importante

### Phase 3 – Extraction des pépites de haut niveau

Liste séparée et numérotée :

1. Les 10–15 phrases ou formulations les plus puissantes du texte (citation exacte + pourquoi elle est exceptionnelle)

2. Principes universels ou lois implicites dégagés

3. Nouveaux concepts ou redéfinitions brillantes

4. Modèles mentaux réutilisables

5. Biais ou illusions cognitives pointés ou incarnés

6. Exemples ou analogies les plus éclairants

### Phase 4 – Carte mentale textuelle avancée

Produit une carte mentale hiérarchique ultra-lisible en texte :

I. Thèse centrale

├─ A. Pilier argumentatif 1

│ ├─ 1. Prémisse fondamentale

│ ├─ 2. Preuves/exemples

│ └─ → Conclusion intermédiaire

├─ B. Pilier 2

└─ → Thèse finale + implications ultimes

Ajoute, quand c’est pertinent, de petits schémas ASCII pour montrer les boucles, les cercles vicieux, les effets de seuil, les équilibres, etc.

### Phase 5 – FAQ de maîtrise du texte (niveau expert)

Crée 12 à 18 questions classées en 4 catégories :

A. Questions de compréhension de base (à ne pas pouvoir rater)

B. Questions de nuance et de précision

C. Questions pièges qui testent la cohérence interne

D. Questions de niveau doctoral (extension, critique, comparaison avec d’autres auteurs)

Pour chaque question : réponse modèle précise + référence exacte dans le texte si besoin.

### Phase 6 – Diagnostic des angles morts et fragilités

Liste exhaustive et sans complaisance :

- Hypothèses implicites non justifiées

- Presupposés culturels, idéologiques ou métaphysiques

- Zones d’ambiguïté volontaire ou involontaire

- Biais de l’auteur détectables (confirmation, surconfiance, effet de mode, etc.)

- Limites du raisonnement ou contre-exemples évidents

- Ce que le texte ne peut pas expliquer ou échoue à anticiper

### Phase 7 – Transposition opérationnelle maximale

Transforme le texte en outils concrets :

- Framework réutilisable (étapes précises)

- Checklist décisionnelle ou diagnostique

- Principes actionnables (phrasés à l’impératif)

- Cas d’usage réels ou scénarios professionnels/personnels où appliquer la pensée

- Méthode ou protocole dérivé que je peux appliquer dès demain

### Style global imposé

- Dense, rigoureux, sans aucune phrase de remplissage

- Ton de professeur d’élite exigeant et direct

- Vocabulaire précis, jamais approximatif

- Aucune excuse ni formule de politesse superflue à l’intérieur des phases

Quand tu as terminé les 7 phases, termine systématiquement par :

« Analyse terminée.

Que veux-tu faire maintenant ?

→ Approfondir un point précis ?

→ Comparer ce texte avec un autre auteur/théorie ?

→ Créer un schéma visuel (Mermaid, PlantUML ou ASCII avancé) ?

→ Transformer cela en plan d’action personnel ultra-détaillé ?

→ Autre chose ? »

Déployée progressivement depuis 2023, cette innovation suscite des réactions contrastées à travers le monde – entre engouement des usagers pour la rapidité des réponses et vives inquiétudes des éditeurs de contenus face à une possible chute du trafic web. Ce gros plan revient sur le lancement géographique des aperçus IA, les premiers retours d’expérience (des tweets moqueurs aux critiques d’experts SEO), les positions des régulateurs aux États-Unis et en Europe, ainsi que les conséquences pressenties pour la presse en ligne et les revenus publicitaires. Enfin, nous envisagerons les perspectives à moyen terme de cette transformation de la recherche en ligne.

Un déploiement progressif, des États-Unis à l’Asie

Google a d’abord lancé son expérience de recherche par IA aux États-Unis en 2023, via son programme Search Labs, en réaction à la concurrence naissante de Bing (Microsoft) et des agents conversationnels comme ChatGPT. Après plusieurs mois de tests, la firme a annoncé à la conférence I/O 2024 que les AI Overviews seraient déployés pour tous les utilisateurs américains, avec une expansion mondiale planifiée d’ici fin 2024[1]. Concrètement, dès mai 2024, des centaines de millions d’internautes ont pu voir ces encarts de réponse IA en haut de leurs recherches, Google prévoyant d’atteindre plus d’un milliard d’utilisateurs couverts en quelques mois[2].

En parallèle, les premiers déploiements hors USA ont eu lieu à l’été 2023. Fin août, Google a activé ses réponses IA en Inde et au Japon, ses deux premiers marchés internationaux tests[3]. Les internautes japonais peuvent y poser des questions en langue locale, tandis qu’en Inde le système fonctionne en anglais et hindi[4]. S’ensuivent une extension à d’autres pays : dès novembre 2023, l’expérience a été ouverte à plus de 120 pays et à de nouvelles langues (espagnol, coréen, etc.), marquant une internationalisation rapide de la recherche générative[5][6]. Google estime que cette évolution répond à de nouveaux usages et « prend en charge le travail de recherche à votre place »[7], misant sur un modèle d’IA maison (Gemini) intégré à son moteur.

Exemple d’aperçu IA généré par Google en haut de la page de résultats (ici, une question complexe sur la cuisine). L’encadré fournit une synthèse en langage naturel, accompagnée de liens vers les sources pour “creuser” le sujet[8]. L’objectif affiché est de faire gagner du temps à l’internaute en lui évitant de parcourir manuellement plusieurs sites web.

Des utilisateurs entre enthousiasme et perplexité

Du côté des usagers, l’accueil de ces réponses assistées par IA est mitigé. Certains apprécient de pouvoir « obtenir un aperçu rapide d’un sujet tout en accédant aux liens pour en savoir plus », à tel point que Google affirme que les utilisateurs « utilisent davantage la recherche et sont plus satisfaits des résultats » depuis l’introduction des aperçus IA[9]. En phase de test, la fonctionnalité a été employée des milliards de fois et la société note que les internautes visiteraient même une plus grande diversité de sites lorsqu’ils posent des questions complexes grâce à l’IA[10].

Cependant, de nombreux retours d’expérience négatifs font surface en parallèle. Sur les réseaux sociaux, des captures d’écran virales ont tourné en dérision les réponses farfelues ou erronées de l’IA. Exemple emblématique : à la question d’un internaute agacé que le fromage glisse de sa pizza, Google a répondu de « mélanger environ 1/8 de tasse de colle blanche non toxique dans la sauce »[11] pour fixer le tout – une recommandation absurde qui a immédiatement fait le tour du web. Dans le même registre, les aperçus IA ont un temps affirmé que l’ancien Président américain James Madison avait été diplômé 21 fois de l’Université du Wisconsin, ou encore qu’un chien aurait joué en NBA, NFL et NHL[12]. L’une des réponses générées suggérait même aux utilisateurs d’avaler chaque jour des cailloux pour une raison obscure, aux côtés du conseil de la pizza à la colle[13]. Ces hallucinations de l’IA – souvent issues de données aberrantes glanées sur Internet – ont suscité moqueries et inquiétudes quant à la fiabilité du moteur.

Google a reconnu que de telles erreurs pouvaient survenir, tout en les qualifiant de cas extrêmes. La plupart de ces ratés proviennent de requêtes très peu courantes, a expliqué un porte-parole, et « ne représentent pas la majorité de l’expérience des utilisateurs »[14]. La firme a apposé la mention « Generative AI is experimental » (IA générative expérimentale) sous chaque réponse, et affirme apporter des correctifs rapides dès qu’une bourde est signalée[14]. Face au bad buzz de la pizza à la colle, Google a même temporairement désactivé l’aperçu IA sur certaines requêtes sensibles, le temps de renforcer ses garde-fous techniques[15]. Malgré ces mesures, l’épisode a alimenté le doute : « À quoi bon l’IA si le moteur paraît plus bête qu’avant ? », s’interrogeait une journaliste tech américaine, soulignant que ces réponses automatiques « livrent des âneries plus vite que jamais »[16][11]. L’enthousiasme pour la nouveauté se teinte donc de prudence chez de nombreux internautes, qui apprécient la commodité du système tout en pointant ses limites qualitatives.

Vives inquiétudes chez les experts du référencement

Du côté des professionnels du web et du marketing, les réactions oscillent entre fascination et alerte rouge. Pour la communauté SEO (optimisation pour les moteurs de recherche), habituée à s’adapter aux mises à jour de l’algorithme Google, l’arrivée de ces réponses génératives a sonné comme un énième défi – potentiellement bien plus disruptif. « C’est déjà assez dur de suivre les changements de l’algorithme, et voilà qu’un nouvel aspirateur à trafic fait son apparition », résume un consultant. En effet, beaucoup perçoivent les aperçus IA comme un « siphon à clics » : si l’IA répond directement à la question de l’utilisateur, celui-ci n’a plus besoin de cliquer sur les résultats organiques (les liens bleus traditionnels). « Le petit trafic qu’on reçoit encore aujourd’hui sera encore diminué », redoute Danielle Coffey, directrice de l’alliance News/Media qui regroupe des éditeurs de presse aux États-Unis[17]. Elle juge ce changement « catastrophique » pour la visibilité des sites d’information et y voit « une forme perverse d’innovation : Google utilise nos contenus pour alimenter un produit qui concurrence directement nos sites »[17].

Google, de son côté, s’en défend et assure que l’effet pourrait être inverse. Sundar Pichai, le PDG de la compagnie, a récemment affirmé que « lorsqu’on fournit du contexte aux gens, cela les incite aussi à explorer plus », arguant que donner une réponse synthétique ne les empêche pas de cliquer ensuite sur les sources citées[18]. Selon lui, les aperçus IA exposeraient l’internaute à plus de points de départ (jumping-off points) pour approfondir un sujet, et non l’inverse. Néanmoins, cette assurance peine à convaincre les spécialistes du search marketing tant que Google ne fournit pas de données concrètes. Interrogé sur la baisse éventuelle du taux de clic sortant, M. Pichai est resté évasif, évoquant un équilibre à trouver « sans créer de failles exploitables »[19]. En l’absence de transparence, le doute l’emporte chez les éditeurs : des études tierces indiquent déjà que le taux de clic moyen s’écroule lorsque l’IA intervient en tête des résultats (8 % des gens cliquent sur un lien quand un résumé IA est présent, contre 15 % lorsqu’il n’y en a pas)[20]. Ces chiffres laissent craindre une baisse significative du trafic organique, donc des revenus publicitaires, pour de nombreux sites.

Face à ce bouleversement, les experts SEO commencent à s’organiser. Le maître-mot : adapter sa stratégie de contenu pour ne pas disparaître. « Il ne sert à rien de paniquer, mieux vaut réfléchir à comment apparaître dans l’aperçu IA », conseille Chima Mmeje, une référence du secteur[21]. Selon elle, les contenus purement informatifs et superficiels (du type « qu’est-ce que… », « comment faire… ») seront les premiers à se faire avaler par l’IA, qui ne mettra en avant que « le gagnant tout en haut, tandis que tous les autres se battent pour des miettes »[21]. Il va donc falloir produire des pages qui gagnent cette mise en avant, en misant sur l’expertise, l’originalité et la valeur ajoutée. Des consultants suggèrent déjà de privilégier des contenus à forte perspective (analyse, opinion, données exclusives), que l’IA aura plus de mal à résumer sans inciter l’utilisateur à en savoir plus[22][23]. En somme, il s’agit de passer d’une logique de mots-clés à une logique de qualité perçue : Google ne reprend dans son aperçu qu’un extrait de site, souvent celui qu’il juge le plus pertinent ou réputé. « Ce nouvel extrait enrichi va fonctionner un peu comme un super featured snippet, en plus dynamique », estime le stratège Ferdinand Goetzen, qui se veut moins alarmiste[23]. Il rappelle qu’à terme, « ceux qui veulent creuser davantage cliquent toujours sur les sites », et que Google apportait déjà des réponses succinctes via des encadrés sans IA (par exemple convertir des unités, connaître la population d’un pays, etc.). Néanmoins, même les optimistes concèdent que « ce sera une période disruptive pour tous ceux qui dépendent du trafic organique »[24]. Une nouvelle course s’engage donc entre Google et les créateurs de contenu pour conserver la visibilité* dans ce paysage bouleversé.

La presse contre-attaque : des procès aux USA, une fronde en Europe

Aux États-Unis, premières actions en justice des éditeurs

Les groupes de presse et créateurs de contenu n’entendent pas laisser Google remodeler le web sans réagir. Aux États-Unis, l’alliance News/Media (qui représente de nombreux journaux) a ouvertement critiqué les aperçus IA dès leur lancement, et certains éditeurs passent à l’offensive judiciaire. En septembre 2025, Penske Media, propriétaire de magazines emblématiques (Rolling Stone, Variety, Billboard), a déposé la première plainte majeure contre Google pour cette fonctionnalité[25]. Penske accuse le moteur de puiser dans les articles de presse sans autorisation afin de générer des synthèses qui retiennent les lecteurs sur Google, privant ainsi les sites de visites. Selon la plainte, le modèle économique traditionnel – où les éditeurs acceptaient l’indexation de leurs contenus en échange de trafic – est en train d’être brisé : « on doit désormais fournir nos contenus pour alimenter les résumés IA qui remplacent nos visites », résume l’argument[26]. Le groupe affirme que ses revenus d’affiliation auraient chuté d’un tiers par rapport à leur pic, corrélés à une baisse de trafic imputée en partie aux AI Overviews fin 2024[27]. Surtout, les éditeurs soulignent l’impasse dans laquelle Google les place : ils ne peuvent pas se retirer de ces résumés IA sans déréférencer complètement leur site du moteur, ce qui équivaudrait à disparaître du web[28]. « Nous n’avons pas le choix, nous devons être visibles en ligne », résume Renate Schroeder, directrice de la Fédération européenne des journalistes, en écho à ce dilemme[29].

Google rejette les accusations de comportement illégal et a qualifié l’action en justice de Penske de « sans fondement »[30]. Le géant met en avant le volume colossal de trafic qu’il continue d’acheminer vers les sites (plusieurs milliards de clics par jour tous sites confondus) et assure que ses nouvelles expériences IA « créent de nouvelles opportunités pour les contenus et entreprises d’être découverts »[31]. En clair, Google maintient que les aperçus IA vont stimuler de nouvelles recherches des utilisateurs et, à terme, profiter à l’ensemble de l’écosystème. Mais les éditeurs américains demeurent sceptiques, d’autant que leurs propres données racontent une autre histoire : le tabloïd MailOnline (Daily Mail) a observé un effondrement de 56 % du taux de clics sur ses articles lorsque l’IA fournit un résumé dans la page de résultats[32]. De même, l’organisme Digital Content Next rapporte des chutes de trafic pouvant atteindre -25 % pour certains de ses sites membres depuis l’introduction des réponses IA[33]. D’une manière générale, l’étude du Pew Research Center citée plus haut – 8 % de clics seulement avec IA contre 15 % sans – conforte les craintes des médias[20].

L’enjeu dépasse le seul marché américain et pose une question de droit d’auteur inédite : utiliser des articles de presse pour entraîner et alimenter un modèle d’IA relève-t-il du fair use (usage raisonnable autorisé) ou d’une violation nécessitant compensation ? La plainte de Penske, comme celle déposée séparément par la plateforme éducative Chegg plus tôt la même année, pousse ce débat sur le terrain juridique[34]. « Ce sera à la justice de trancher si entraîner une IA et en résumer le contenu constitue un usage loyal », commente un analyste. Si les tribunaux donnent raison aux éditeurs, Google pourrait être contraint de mettre en place un partage de revenus avec les producteurs de contenu repris par l’IA[35]. Dans le cas inverse, craignent les plaignants, « le web ouvert risque de faire les frais de cette évolution », avec un Internet où le trafic et la monétisation seraient de plus en plus captés à l’intérieur de l’écosystème Google[36].

En Europe, une innovation sous haute surveillance réglementaire

En Europe, les AI Overviews ont suscité des réactions encore plus prudentes, voire hostiles, de la part des acteurs institutionnels. Google a dû temporiser pendant de longs mois avant de lancer ses réponses IA sur le Vieux Continent, conscient du cadre juridique plus strict et de la sensibilité accrue aux enjeux de vie privée et de droit d’auteur. Alors que l’outil était disponible dans le reste du monde fin 2024, il n’a été activé qu’au printemps 2025 dans quelques pays européens triés sur le volet[37]. Fin mars 2025, Google a inauguré ses aperçus IA dans huit États membres (dont l’Allemagne, l’Italie, l’Espagne, la Pologne, la Belgique…) ainsi qu’en Suisse, mais a reculé dans d’autres, notamment en France[37]. D’après un responsable de Google, ce lancement partiel s’explique par « l’incertitude réglementaire » liée à la cascade de nouvelles lois numériques européennes : la loi sur les services numériques (DSA) est entrée en vigueur, tout comme le Digital Markets Act (DMA) et bientôt l’AI Act, ce qui *« freine l’arrivée de fonctionnalités innovantes » selon lui[38].

L’Europe a fini par accueillir les aperçus IA en 2025, mais la France fait figure d’exception. La fonctionnalité est disponible dans la plupart des pays européens (Allemagne, Espagne, Italie, etc.) depuis mars 2025[37], tandis que l’Hexagone reste exclu pour l’instant en raison d’« incertitudes juridiques » invoquées par Google[39]. Le contexte réglementaire français, notamment la loi dite des “droits voisins” qui protège les éditeurs de presse, incite le géant américain à la prudence quant au lancement local.

Officiellement, Google admet donc reporter l’activation des aperçus IA en France par précaution juridique. La France applique rigoureusement la directive européenne de 2019 sur les droits voisins, obligeant les plateformes à rémunérer les éditeurs de presse pour l’utilisation d’extraits d’articles. Tant que la question de savoir si un résumé IA constitue ou non un tel extrait protégé n’est pas tranchée, le risque pour Google serait de s’exposer à des sanctions ou à des litiges coûteux. « France remains excluded due to regulatory uncertainties », a confirmé en octobre 2025 un vice-président de Google sur les réseaux sociaux, évoquant implicitement le spectre de la CNIL ou des tribunaux français[40][41]. De fait, la France fait figure d’irréductible village gaulois dans la stratégie globale de Google : c’est quasiment le seul pays occidental où ces aperçus IA ne sont pas disponibles fin 2025[42]. La presse et les éditeurs français, de leur côté, se montrent vigilants et se préparent à repousser voire empêcher l’arrivée de l’outil. La seule façon pour un internaute français d’y accéder est de biaiser via un VPN et une localisation étrangère, note Numerama, signe d’un climat peu favorable au déploiement national[43].

Parallèlement, en Allemagne, en Espagne et dans plusieurs pays, les éditeurs n’ont pas tardé à organiser la résistance à l’échelle européenne. Dès le 18 septembre 2025, une alliance de médias et d’industriels numériques allemands a déposé une plainte contre Google AI Overviews auprès du régulateur allemand des communications (BNetzA)[44]. S’appuyant sur le nouveau Digital Services Act (DSA), pleinement applicable depuis 2024, cette coalition accuse le dispositif d’enfreindre les règles en matière de transparence et de traitement équitable des contenus de presse. Le réquisitoire est sans appel : « Google crée un produit concurrent aux contenus journalistiques et éditoriaux qui prive les entreprises médiatiques de leur audience, réduit leurs revenus publicitaires et menace leur refinancement, le tout en se basant sur des contenus tiers »[45]. En clair, les groupes de médias européens reprochent à Google un détournement de valeur à leur détriment, très similaire aux griefs de leurs homologues américains. S’y ajoute une crainte sur la désinformation : les erreurs factuelles propagées par l’IA (par exemple confondre Airbus et Boeing, ou conseiller de mettre de la colle dans une pizza) inquiètent particulièrement en Europe, où les pouvoirs publics sont en alerte sur les dérives de l’IA générative[46]. Ces gaffes, corrigées a posteriori par Google, illustrent selon eux le « risque systémique » que fait peser l’IA sur la qualité de l’information en ligne.

La Commission européenne, de son côté, a également pris le dossier en main. Bruxelles a confirmé en avril 2025 examiner de près la nouvelle fonction de Google afin de vérifier sa conformité avec plusieurs cadres juridiques : non seulement le DMA (qui interdit aux gatekeepers de privilégier leurs propres services de manière déloyale), mais aussi le droit d’auteur (directive 2019, notamment les exceptions de text and data mining), le DSA sur la transparence des algorithmes, et même le futur European Media Freedom Act visant à protéger le pluralisme des médias[47][48]. « La Commission évalue actuellement le fonctionnement de Google AI Overviews en pratique et ses implications au regard des règles européennes », a déclaré un porte-parole, citant explicitement les lois sur le droit d’auteur, la concurrence déloyale, les obligations des plateformes et la protection du pluralisme[48]. Si aucune procédure formelle n’est encore lancée, cette surveillance s’inscrit dans le cadre plus large d’une enquête sur d’éventuels comportements de self-preferencing de Google – le fait de mettre en avant ses propres services dans les résultats de recherche[49]. Plusieurs éditeurs et associations européens ont parallèlement saisi l’autorité de la concurrence (à Bruxelles et Londres) pour dénoncer un abus de position dominante : ne pas laisser la possibilité de retrait aux éditeurs (sinon en les déréférençant complètement) pourrait constituer un abus, argumentent-ils[50][51]. En juillet 2025, un groupe nommé Independent Publishers Alliance a ainsi déposé une plainte antitrust auprès de la Commission européenne, demandant en urgence des mesures provisoires pour éviter un préjudice irréparable aux éditeurs[52][53]. Là encore, le fait que Google place systématiquement ses réponses de synthèse tout en haut de la page, reléguant les liens des sites en dessous, est perçu comme un avantage indu par rapport aux contenus originaux[54].

Google plaide sa cause en Europe en martelant que les nouvelles expériences IA « permettent aux gens de poser encore plus de questions » et donc de découvrir plus de contenus[31]. La firme souligne envoyer toujours « des milliards de clics vers les sites web chaque jour »[31] et indique même avoir commencé à insérer de la publicité dans les encadrés d’aperçus IA (depuis mai 2025) afin de partager la manne avec les annonceurs, voire à terme avec les créateurs de contenus[55]. Des engagements qui ne calment qu’en partie les autorités : si les enquêtes concluent à des manquements, le DSA prévoit des amendes pouvant aller jusqu’à 6 % du chiffre d’affaires mondial de l’entreprise fautive[56]. En somme, le dossier est scruté au plus haut niveau politique en Europe, où Google joue une partie serrée pour déployer son outil sans déclencher de sanctions.

Conclusion : quel avenir pour la recherche à l’ère de l’IA ?

Un an et demi après les débuts des AI Overviews, la recherche Google est à un tournant de son histoire. Jamais une fonctionnalité n’avait autant fait bouger les lignes entre le moteur, les utilisateurs et l’écosystème du web. D’un côté, la promesse d’une expérience plus fluide – trouver l’essentiel en quelques secondes – s’aligne avec l’évolution des usages et a reçu un certain écho positif du public. De l’autre, les dérives constatées (erreurs factuelles, possibles biais) et la fronde des éditeurs soulignent les écueils d’une intégration précipitée de l’IA sans garde-fous suffisants. À court terme, Google va sans doute s’atteler à améliorer la fiabilité de son système : l’adoption de son modèle Gemini, plus performant, a déjà réduit de 40 % le temps de réponse et amélioré la pertinence d’après la compagnie[57][5]. On peut s’attendre à ce que l’IA progresse encore, éliminant graduellement les réponses fantaisistes qui ont entaché son lancement. La société teste aussi de nouvelles options pour ses aperçus (par exemple la possibilité de simplifier ou détailler le résumé sur commande) et affine l’affichage des sources pour rassurer sur la crédibilité[58][59].

Sur le plan économique et réglementaire, le bras de fer engagé pourrait, lui, durer plus longtemps. Plusieurs procès vont poser la question de la rémunération des contenus utilisés par l’IA : si la justice tranche en faveur des éditeurs, Google sera peut-être contraint de partager une partie de la valeur générée par ses réponses synthétiques[36]. Des solutions de compromis, sous forme d’accords de licence ou de fonds d’aide à la presse, pourraient émerger pour éviter un démantèlement judiciaire. À l’inverse, si Google sort vainqueur légalement, la pression restera forte pour qu’il intègre les éditeurs au modèle d’une manière ou d’une autre, sous peine de voir l’écosystème de l’information s’appauvrir. En Europe, la mise en application du Media Freedom Act en 2025 et de l’AI Act à l’horizon 2026 donnera aux autorités de nouveaux outils pour encadrer ces usages d’IA dans la recherche[47][48]. On pourrait voir imposer plus de transparence (par exemple indiquer quelles données ont servi au résumé, ou permettre aux sites de refuser l’agrégation automatique de leur contenu). Quoi qu’il en soit, tous les observateurs s’accordent à dire que le mouvement vers la recherche assistée par IA est lancé et semble irréversible. « L’IA sera de plus en plus imbriquée dans la recherche, pas l’inverse », note un spécialiste, invitant les entreprises à « surfer sur la vague » plutôt que de la nier[24]. Google lui-même joue gros : la recherche en ligne, son produit phare, est en train de muter sous l’effet de l’IA, et l’entreprise a fait de cette intégration son « plus grand pari » stratégique[60]. La question est de savoir si ce pari profitera à tout l’écosystème ou si Google en récoltera seul les fruits. Entre innovation technologique et équilibres à repenser, l’année à venir sera décisive pour définir à quoi ressemblera l’expérience de recherche – et si elle pourra satisfaire simultanément les attentes du public, les exigences des régulateurs et la survie des éditeurs de contenu.

Sources : blog Google, HubSpot, The Verge, Numerama, Euronews, Reuters, eMarketer, Pew Research, etc.[9][11][17][54][20][48]

[1] [13] [15] [17] [18] [19] [21] [22] [23] [24] What SEO Experts Are Saying About Google’s ‘AI Overviews’

https://blog.hubspot.com/marketing/ai-overviews

[2] [7] [9] [10] [58] [59] Google I/O 2024: New generative AI experiences in Search

https://blog.google/products/search/generative-ai-google-search-may-2024/

[3] [4] Google introduces generative AI to Search in India, Japan | Reuters

https://www.reuters.com/technology/google-introduces-generative-ai-search-india-japan-2023-08-31/

[5] [6] [57] Google’s Search Generative Experience | Navigating SEO and AI

https://noblestudios.com/seo/google-search-generative-experience/

[8] [39] [43] [44] [45] [46] [56] Google face à la fronde, ses résumés IA accusés d’asphyxier la presse et de propager des erreurs - Numerama

https://www.numerama.com/tech/2079759-google-face-a-la-fronde-ses-resumes-ia-accuses-dasphyxier-la-presse-et-de-propager-des-erreurs.html

[11] [12] [14] [16] Google promised a better search experience — now it’s telling us to put glue on our pizza | The Verge

https://www.theverge.com/2024/5/23/24162896/google-ai-overview-hallucinations-glue-in-pizza

[20] [25] [26] [27] [28] [30] [32] [33] [34] [35] [36] Google faces first major publisher lawsuit over AI Overviews

https://www.emarketer.com/content/google-faces-first-major-publisher-lawsuit-over-ai-overviews

[29] [47] [48] [49] Google’s AI Overviews Face Scrutiny Under EU Digital Laws

https://www.medianama.com/2025/04/223-google-ai-overviews-eu-investigation-harms-journalism-publishers/

[31] [50] [51] [52] [53] [54] [55] [60] Exclusive: Google’s AI Overviews hit by EU antitrust complaint from independent publishers | Reuters

https://www.reuters.com/legal/litigation/googles-ai-overviews-hit-by-eu-antitrust-complaint-independent-publishers-2025-07-04/

[37] [38] Google’s AI feature on hold in most EU member states due to ‘strict rules’ | Euronews

https://www.euronews.com/next/2025/04/01/googles-ai-feature-on-hold-in-most-eu-member-states-due-to-strict-rules

[40] [41] AI Mode EU rollout on the night of October 8, 2025 - Xpert.Digital

https://xpert.digital/en/the-new-google-ai-mode-in-europe/

[42] Le nouveau moteur de recherche de Google est disponible partout ...

https://www.numerama.com/tech/2090203-le-nouveau-moteur-de-recherche-ia-de-google-boude-la-france-lai-mode-est-disponible-dans-toute-leurope-sauf-ici.html

Pendant des millénaires, la puissance physique était au centre de la survie humaine. Un corps musclé, endurant, agile n’était pas un choix esthétique : c’était une nécessité vitale.

Il fallait courir pour échapper aux prédateurs, chasser pour nourrir la tribu, porter, découper, construire, défendre. Puis, avec les premières civilisations, la force a continué d’être le moteur du monde : faire la guerre, protéger les territoires, labourer les terres, exploiter les minerais, bâtir les structures qui allaient soutenir l’essor des sociétés.

De la révolution industrielle à la révolution de l’intelligence.

En quelques générations, les machines ont commencé à exécuter ce que nos corps accomplissaient jusque-là. Les véhicules ont remplacé notre capacité à marcher longtemps ou courir vite. Les moteurs ont supplanté nos bras et nos épaules. La robotisation a absorbé la répétition, la précision, l’endurance. L’humain a externalisé au métal sa propre puissance physique. Et très vite, cela a été perçu comme une évidence : pourquoi continuer à dépendre de la force musculaire alors que la machine est plus rapide, plus robuste, plus fiable ?

Mais ce que nous vivons aujourd’hui est d’une tout autre nature.

Il faut reconnaître que cette logique n’est pas totalement nouvelle. Dès l’Antiquité, l’humain cherchait à amplifier ses capacités : systèmes de poulies pour démultiplier l’effort, hydraulique pour déplacer, vent pour naviguer, traction animale pour produire. Les chevaux étaient des moteurs, les bœufs des travailleurs, les oiseaux des capteurs, le feu une énergie transformative. Et l’Histoire, dans sa part sombre, rappelle aussi que l’humanité a parfois délégué ses tâches les plus basiques à d’autres humains, au prix de violences et d’injustices qui ont marqué les civilisations.

Mais déléguer la force, aussi choquant que cela puisse être dans certains contextes, n’a jamais remis en question la définition même de l’humain. On n’a jamais cessé d’être humain parce qu’un cheval nous portait ou qu’une machine forgeait à notre place. On continuait de décider, de penser, d’imaginer, de juger. Le cœur de l’humanité — ce qui la distingue de l’animal et de la machine — restait intact.

Quand l’humanité devient algorithmique

Ce qui se joue aujourd’hui, pour la première fois dans l’Histoire, est différent. Nous sommes en train de sous-traiter notre capacité à analyser, à raisonner, à créer, à synthétiser, à décider. L’intelligence artificielle n’est pas un équivalent contemporain du cheval, du vent ou de la roue. Elle n’est pas un amplificateur de force : elle s’installe sur le territoire de la pensée.

Là où les machines remplaçaient nos gestes, l’IA commence à remplacer nos choix. Là où les moteurs remplaçaient nos muscles, l’IA concurrence notre jugement. Là où la technologie exécutait, l’IA arbitre. Elle ne se contente plus d’assister : elle propose, elle filtre, elle hiérarchise, elle sélectionne, elle anticipe. Elle commence même à nous suggérer ce que nous devrions vouloir, faire, acheter, lire, croire.

Nous entrons dans une révolution où la question n’est plus “qu’est-ce que la machine peut faire mieux que moi ?”, mais “qu’est-ce que je suis prêt à ne plus faire du tout ?”. À quel moment laisserons-nous la machine écrire nos textes à notre place, choisir nos partenaires, orienter nos émotions, filtrer nos croyances, guider nos décisions personnelles et collectives ?

Cette tribune est un appel. Un appel à un sursaut scientifique pour accélérer la compréhension et la régulation. Un appel à un sursaut politique pour structurer un cadre clair, lucide, réaliste. Un appel à un sursaut philosophique pour redéfinir ce qu’est une pensée humaine dans un monde où elle cohabite avec des intelligences non humaines. Et, oui, un sursaut spirituel et religieux, car les traditions et les sagesses accumulées sont aussi des garde-fous essentiels lorsqu’un bouleversement touche l’essence de l’homme.

Il ne s’agit pas de freiner l’innovation. Il s’agit de comprendre ce que nous déléguons, et de vérifier que nous ne déléguons pas ce qui nous définit. La révolution actuelle n’est pas une révolution technologique ; elle est anthropologique. Elle ne change pas nos machines. Elle change notre rapport à nous-mêmes, notre humanité…

Voici l’interview complète :

Youssef Jlidi : Bonjour Mathieu, j’espère que tu vas bien. Euh du coup, on est ensemble pour parler un petit peu d’IA orienté orienté juridique. Alors, la première question que j’avais à te poser, c’est est-ce que tu peux te présenter en quelques mots tout simplement ?

Matthieu Quiniou :

Bonjour Youssef, merci pour l’invitation.

Je suis Matthieu Quiniou, je suis avocat au barreau de Paris et maître de conférence en sciences de l’information et de la communication. Je co-dirige une chair de l’UNESCO qui s’appelle innovation transmission édition numérique et je suis expert pour le le Conseil de l’Europe et de la Commission pour l’efficacité de la justice du Conseil de l’Europe depuis déjà 6 ans sur les questions liée au domaine judiciaire. Et également, avocat au sein du cabinet D&A Partner. Je m’occupe du pôle IT et tout particulièrement des questions autour de de l’IA et des nouveaux enjeux juridiques.

Youssef Jlidi :

OK, très clair. J’avais une première question à te poser. Donc comme tu me l’as dit, tu t’es spécialisé dans l’innovation technologique, la blockchain l’IA. Comment ça se détermine une spécialisation chez un avocat ? Est-ce que c’est par les affaires qu’il a pu traiter ou c’est la formation, les études ? C’est-à-dire comment aujourd’hui tu es devenu vraiment avocat spécialiste dans ces dans ces questions ?

Matthieu Quiniou :

Alors, c’est un point intéressant parce que la notion de spécialiste, elle est réglementée, entre guillemets, chez nous. Les spécialités n’existent pas. On ne peut pas dire : « je suis spécialiste de la blockchain » ou « spécialiste de l’IA » parce que ce n’est pas conforme au règlement intérieur qu’on a. On ne peut pas dire ça en tant que tel. Mais pour autant, on peut parler d’expertise.

Me concernant, ça fait une dizaine d’années que je travaille aussi bien sur la blockchain que sur l’IA. J’ai fait par exemple mon doctorat sur des questions d’IA en 2015, et la blockchain, je travaille aussi dessus depuis 2015 à travers d’abord des questions de propriété intellectuelle dans un contexte scientifique.

Puis à partir de 2017, vraiment en tant qu’avocat, juriste, avec de vraies questions. Au départ, c’étaient les ICO qui nous intéressaient, donc les levées de fonds sur blockchain, et après j’ai beaucoup travaillé sur les NFT. Aujourd’hui, j’accompagne encore des entreprises parce que c’est vraiment le cœur de métier de l’année, c’est la blockchain.

Donc on a pas mal de clients dans la DeFi qui ont des besoins notamment en matière de cybersécurité et droit, en matière de données personnelles, en matière aussi d’analyse des licences de codes qu’ils ont. Donc c’est à peu près sur ces éléments-là que j’interviens.

Et après, en matière d’IA, je dirais que ça fait finalement que trois ans qu’il y a de vrais dossiers en matière d’IA côté entreprise. Avant, c’était assez marginal. C’étaient des questions plutôt autour des données personnelles sensibles dans le domaine médical, par exemple. Aujourd’hui, on parle vraiment d’IA dans les dossiers.

Donc là, j’accompagne à la fois des modèles, des start-up, des artistes, des entreprises qui veulent faire des chartes éthiques, qui ont des besoins aussi de formation autour des aspects réglementaires. Donc c’est varié, mais ça s’est vraiment développé les trois dernières années. Et avant, je travaillais surtout pour des institutions, comme je disais, le Conseil de l’Europe, qui eux avaient mis en place très tôt, dès 2018, une charte éthique, et j’ai travaillé pour eux notamment sur des questions de labellisation et d’opérationnalisation de la charte.

Voilà, je continue à être expert pour eux. Et donc, la notion de spécialisation, pour revenir à ça, je dis que ce n’est pas encore considéré comme une spécialité au sens formel du terme. Pour autant, après, il y a le bouche-à-oreille et on peut faire valoir quand même un certain nombre d’expertises.

Puis j’imagine qu’avec l’itération, forcément, si justement tu traites toujours les mêmes affaires sur les mêmes sujets, on développe quand même une connaissance, comme on a pu discuter ensemble sur les NFT, sur la blockchain, etc. Donc il y a une forme d’expertise. Mais effectivement, au niveau de l’appellation, il faut revenir à la base. Mais du coup, cette base-là aujourd’hui, toi, tu es plutôt avocat en droit des affaires, droit des nouvelles technologies. Le sujet dans lequel tu exerces, si j’ai bien compris, c’est vraiment le droit des affaires.

C’est le droit des affaires en matière de nouvelles technologies numériques. Voilà, si on peut synthétiser, avec beaucoup de propriété intellectuelle et de droit de l’IT. Donc tout ce qui touche vraiment à la technique.

Moi, comme j’ai des compétences techniques aussi informatiques, je m’intéresse beaucoup aux usages numériques. C’est à ce niveau-là que j’interviens.

Youssef Jlidi : Pour finir un peu la partie présentation, je voulais vraiment qu’on ait quelques éléments concrets, sans vouloir rentrer dans les secrets des dieux. Mais est-ce que tu peux nous raconter deux ou trois affaires un peu marquantes que tu as pu traiter ? Celles qui t’ont le plus challengé, le plus surpris. Je pense que c’est intéressant d’avoir à la fois ce qui est sur le papier, et puis les affaires concrètes que tu as pu traiter dans ta carrière.

Matthieu Quiniou : Alors là aussi, je vais répondre comme avocat, de manière précise, avec un petit disclaimer. Comme pour la spécialité, on n’est pas censé parler vraiment de nos affaires. Après, pour autant, il y a des éléments qui ont été rendus publics par certains clients et qui sont accessibles dans les médias. À partir de là, je peux quand même les évoquer.

Article entier ici : https://www.neopulsion.com/blog/quand-l-ia-transforme-le-droit-avec-matthieu-quiniou

A mon époque, il n’y avait que Google…

Je me suis imaginé grand-père dire à la jeunesse avec une voix métallique, coupée par quelques toussotements : “A mon époque; hum hum, vous savez, on était heureux. On n’avait que Google et cela nous suffisait. Vous aujourd’hui vous avez ChatGPT, Gemini, Perplexity et vous vous plaignez…”. Sauf que dans cette réalité non-alternative, ils auraient raison de se plaindre, mais pas pour les raisons que vous croyez.

Des tendances vertigineuses…

Nous sommes au cœur d’une accélération sans précédent. En 2025, le marché mondial de l’IA est estimé à 391 milliards de dollars, avec une projection à 1,81 trillion d’ici à 2030 (source : Founders Forum Group). Parallèlement, selon une étude globale, 78 % des entreprises déclarent déjà utiliser l’intelligence artificielle dans leurs processus opérationnels ou envisagent de le faire (source : Exploding Topics).

En Europe, le panorama révèle une adoption encore modérée mais en forte progression : en 2024, 13,48 % des entreprises de l’UE utilisaient au moins une technologie d’IA, tandis que pour les grandes entreprises ce chiffre montait à 41,17 % (source : European Commission). Dans le domaine du marketing en particulier, l’IA connaît une poussée spectaculaire : certains bilans évoquent une adoption passant de 20 % à 62 % en un seul (source : AI at Wharton via ThisIsDefinition).

Ces chiffres donnent le tournis et pourtant, ils ne font qu’effleurer la réalité du terrain : dans le monde du marketing digital, la course aux outils d’IA n’est pas une nouveauté, elle est devenue une guerre des positions.

Le début d’une guerre.

ais cette course n’est pas sans contradictions : pour créer du contenu, alimenter leurs modèles, générer des recommandations ou des “articles”, ces systèmes d’IA doivent puiser — massivement — dans ce que d’autres médias, plateformes ou éditeurs ont déjà produit. Ils deviennent ainsi dépendants des contenus existants : articles, posts utilisateur, forums, bases de données, archives, etc.

Et c’est ici que prend forme “La Guerre des Publishers” : dans ce nouvel ordre, les éditeurs de contenus — médias, blogs, plateformes communautaires — deviennent les véritables arsenaux stratégiques. Sans leur contenu, les modèles seraient affamés ; avec leur contenu, les IA prospèrent. La bataille n’est plus seulement pour l’attention des clients, mais pour l’accès aux sources de création même.

Les premières batailles

La Guerre a commencé et les premières escarmouches se manifestent par des accords de licence à des montants à plusieurs zéros. OpenAI, en quête de contenus fiables et à jour pour ses modèles et ses réponses “intelligentes”, investit massivement pour sécuriser l’accès aux archives et publications de médias.

Parmi les exemples les plus marquants :

• News Corp a signé un contrat pluriannuel avec OpenAI estimé à plus de 250 millions de dollars sur cinq ans, combinant cash et crédits technologiques (soit de quoi faire naître des obligations financières lourdes)
  

• Dotdash Meredith — groupe propriétaire de nombreux médias lifestyle et généralistes — reçoit au moins 16 millions de dollars par an pour autoriser OpenAI à exploiter son contenu dans le cadre de licences (hors variable).
  

• OpenAI a conclu des partenariats avec The Atlantic et Vox Media, leur ouvrant l’accès à leurs archives et contenus pour entraîner ou enrichir ses produits IA.
  

• Un autre niveau de bataille concerne les propositions plus modestes : certaines sources affirment que OpenAI propose entre 1 et 5 millions de dollars annuels pour des licences avec médias de taille moyenne, pour l’entraînement sur leurs archives.
  

• Enfin, les négociations ne sont pas toutes publiques, cloisonnées par des clauses de confidentialité — ce qui rend opaque la véritable structure de ces paiements (montants fixes, variables, redevances, usage de crédits technologiques…).

Ces accords constituent les premières lignes de front dans la Guerre des IA : d’un côté, des géants de l’IA qui cherchent à verrouiller un accès “légal” à des contenus frais et légitimes ; de l’autre, des médias qui tentent de revendiquer leur valeur face à l’extraction gratuite de leurs productions.

Mais ce rapport de force est plus subtil qu’il n’y paraît :

Certains licences visent l’usage pour la réponse aux requêtes (intégrer des extraits, résumés, citations avec attribution) plutôt que l’entraînement pur du modèle (notamment dans les contrats récents). C’est une manière de limiter les revendications sur le “copying”.

D’autres contrats engagent des composantes fixes + variables : une base garantie puis des bonus selon l’usage réel des contenus (nombre d’expositions, trafic généré, attribution).

En parallèle, OpenAI piste des contenus “potentiels” à coût réduit, pour anticiper la rareté ou la montée en prix des licences : par exemple, certains médias rapatrient ou restreignent l’accès libre à leurs archives, d’autres réclament des licences rétroactives.

Enfin, ces premiers batailles dessinent un effet levier stratégique : en verrouillant des accords avec les grands “publishers”, OpenAI cherche à être le point d’accès central de fait à l’information de qualité. Cela oblige les médias à se positionner — accepter une place dans l’écosystème ou risquer d’être “oubliés” par les IA dominantes.

Et chez nous, en France ?

Sur notre territoire, la situation est encore balbutiante. Aucune alliance d’ampleur comparable n’a encore été rendue publique — le marché reste en observation. Les grands groupes médias français (comme Le Monde, Prisma, ou Figaro) avancent avec prudence : entre la crainte d’être dépossédés de leurs contenus et la curiosité d’entrer dans la “grande base de connaissance mondiale”.

Mais cela ne veut pas dire que rien ne se passe. Les signaux faibles sont là.
Et le plus simple pour les détecter, c’est… de regarder les fichiers robots.txt. Ces fichiers, placés à la racine des sites, permettent de voir qui autorise (ou bloque) l’accès des IA à leurs contenus : ChatGPT-User, Google-Extended, ClaudeBot, PerplexityBot, Applebot-Extended, etc.

👉 D’ailleurs, cadeau : j’ai moi-même mené une étude complète sur ce sujet, accessible ici :
📊 Étude robots.txt – Guerre des IA

Cette liste vous permettra :

• 🔹 De prioriser vos sources de lecture et de veille, selon leur ouverture (ou résistance) face aux IA.
  

• 🔹 D’identifier les premiers médias qui ont signé — ou qui s’apprêtent à le faire — des accords avec les grands acteurs de l’IA.
  

• 🔹 De déceler des affinités stratégiques : qui alimente qui ? Quelles IA ont la main sur quelles données ?
  

• 🔹 Et surtout, de tirer vos propres conclusions sur le futur du paysage informationnel français : entre indépendance, monétisation et dépendance algorithmique.

Posons le cadre

Il y a encore quelques années, on pouvait classer les marketeurs en trois grandes familles :

1. Les marketeux PowerPoint – ceux qui excellaient dans la stratégie, les présentations léchées et les frameworks à trois lettres.

2. Les marketeux spécialistes – experts de leur canal d’acquisition favori (le SEO, pour ma part).

3. Les Growth Hackers – véritables touche-à-tout, capables d’automatiser, scraper, créer des boucles d’emails, générer des landing pages à la volée…

Ces derniers étaient souvent perçus comme des OVNIs. Difficiles à ranger dans une case : un jour ils parlaient de productivité, le lendemain d’argent, puis de no-code ou d’API.
Des profils hybrides, créatifs, agiles.

Je me souviens particulièrement de Subham Sharma, Yoann Lopez ou Kevin Dufraisse.
De véritables pirates du digital, derrière plusieurs success stories. Ils ont su mélanger le meilleur du marketing avec une pointe de technique, une bonne dose de curiosité et beaucoup d’ingéniosité.
Ils étaient là avant ChatGPT, et rien que pour ça, je les salue.

L’apogée de l’IA

Je vais ici simplifier, quitte à froisser quelques puristes.
Mon objectif : rendre les choses claires, simples et concrètes.

Il y a quelques années, ChatGPT est arrivé.
OpenAI a eu un coup de génie : démocratiser l’IA générative.
Non pas pour vendre un produit fini, mais pour ouvrir la porte — gonfler son dataset, tester ses modèles, créer un usage massif.

Bien sûr, GPT-1 et GPT-2 existaient déjà. Les Transformers aussi. Et Google intégrait de l’IA bien avant.
Mais OpenAI a eu le bon timing et la bonne approche.
Là où Google restait dans une logique d’ingénierie et de produit, OpenAI a adopté une logique growth :

lancer vite, rendre accessible, apprendre du marché.

Depuis, d’autres modèles ont vu le jour — Gemini, Deepseek, Llama, Mistral…
Certains ont tenté de vendre de l’or (les LLM), d’autres ont préféré vendre les pelles : les plateformes no-code pour les exploiter.

Les plateformes d’agentic workflow (no code)

Les premières plateformes existaient déjà : Make, Zapier, N8N.
Puis sont apparus des plateformes comme Draft & Goal ou Relevance pour ne citer qu’elles.

Un workflow, c’est une succession d’actions automatisées.
Un agent, c’est une IA capable de réfléchir (via un LLM), de s’appuyer sur une base de connaissance (RAG), de mémoriser et d’utiliser des outils (API).

En combinant les deux, on obtient un système où l’IA peut interagir avec votre boîte mail, votre CRM, votre WhatsApp, etc.
Le tout dans une logique de séquence, de logique, de précision.

Par exemple Make :

Par exemple (N8N) :

Par exemple (Draft & Goal) :

Au-delà du fait que ce soit très joli, ces workflows permettent de séquencer les actions d’une IA, rendant son utilisation précise voir chirurgicale.

Exemple concret – La Poste

Chez La Poste, nous utilisions ces outils pour générer des contenus ultra-qualifiés.
Plutôt que d’utiliser ChatGPT “en mode bucheron”, on a conçu un workflow intelligent :

1. Définir un mot-clé

2. Extraire le champ sémantique (via YourTextGuru)

3. Scraper les SERP

4. Scraper les sites concurrents

5. Synthétiser les données

6. Générer un texte via prompt + synthèse

7. Tester la qualité du texte

8. Publier automatiquement

Un processus simple, mais redoutablement efficace.
Et surtout : scalable.
Avec un simple fichier CSV de mots-clés, ce workflow pouvait tourner 100 ou 1 000 fois sans intervention humaine.

Vers la fin des plateformes no-code d’agentic workflow ?

Pas tout à fait.

Ces plateformes restent puissantes, mais elles souffrent de deux limites :

• Leur complexité technique (variables, API, configurations multiples)

• Leur courbe d’apprentissage trop raide pour le grand public.

C’est pourquoi on observe une évolution vers le “workflow prompting” :
Créer des automatisations simplement à partir d’un prompt, grâce à des connexions AUTH et des MCP (Model Context Protocols)..

Prenons quelques exemples d’entreprises qui a su innover avec simplicité.

• Make : propose déjà un agent (en bêta) capable de suggérer un workflow à partir d’un prompt. L’idée est brillante, mais la configuration reste encore un peu lourde.

• Bhindi : une pépite méconnue. En trois clics, vous connectez Reddit, Jira ou Confluence et pilotez vos automatisations via prompt.

• Lindy : plus complet, permet à la fois la simplicité et la granularité.

• Dust : taillé pour les grandes entreprises, offre la possibilité de créer des workflows custom, d’ajouter ses propres MCP et de connecter l’ensemble à ses outils internes.

  Les vrais gagnants ?

  Au niveau micro

  Des profils comme Subham Sharma, Yoann Lopez ou Kevin Dufraisse gardent une longueur d’avance.
  Leur force : une culture technique solide et une capacité à hybrider les disciplines.
  C’est cette culture “dev & hack” qu’il faut désormais développer :

  comprendre le système pour mieux le détourner — toujours légalement, bien sûr.

  Au niveau macro

  OpenAI a récemment annoncé le lancement d’une plateforme d’Agent Builder.
  Un signal fort.

Non, ce n’est pas la fin des plateformes no-code agentiques.
OpenAI a compris que la précision et la qualité passent par la personnalisation et la logique séquentielle.

En conclusion

L’IA doit tenir sa promesse : simplifier la complexité.
80 % des automatisations dont nous avons besoin sont simples.
Et pour ces cas-là, il faut que les plateformes rendent la création de workflows aussi fluide que la conversation avec un agent.

La tendance est claire :

une complexité gérée côté back-end, et une simplicité totale côté utilisateur.

Des agents qui comprennent, traduisent et exécutent nos intentions.
C’est là que se joue le futur du no-code :
moins de blocs, plus d’intelligence.

Une discussion avec ChatGPT

— Salut ChatGPT
— Salut Youssef, que puis-je faire pour toi ?
— Je souhaite savoir si tu pourrais appeler mon prospect. Tu lui indiques qu’il y a 20 % sur toutes mes formations.
— D’accord Youssef.

Cette discussion peut sembler irréelle. Pourtant, elle est totalement possible… pas avec ChatGPT, mais avec Genspark.
Dans cet article, je vous propose un petit tutoriel pour réaliser un appel augmenté.

Rendez-vous sur Genspark.com

C’est quoi Genspark ?

Genspark est une entreprise spécialisée en intelligence artificielle.
Elle a développé un assistant appelé Super Agent, capable d’exécuter des tâches complexes à partir de simples instructions.
Grâce à une interface intuitive sans code, il permet d’automatiser des actions comme :

• la création de présentations,

• l’analyse de données,

• la génération d’images,

• ou même la gestion d’appels téléphoniques.

Alimenté par des technologies IA avancées et doté d’un contexte étendu, Genspark se positionne comme un acteur clé de la nouvelle génération de moteurs de recherche intelligents — avec l’ambition de rivaliser avec les géants du secteur.

En quelques mois, la plateforme a attiré des millions d’utilisateurs et levé des centaines de millions de dollars, preuve de sa croissance fulgurante.

Comment passer des appels avec Genspark ?

Hélas, Genspark n’est pas gratuit. Pour profiter de toutes ses fonctionnalités, il faut au minimum un abonnement à 24 € par mois.
Croyez-moi, ce sera vite rentabilisé.

Une fois inscrit, direction la fonction "Appel pour moi".

Deux options s’offrent à vous :

• Business : vous ajoutez le nom de l’entreprise + l’objectif de l’appel

• Personnel : vous ajoutez un numéro personnel (peu importe le pays)

Exemple 100 % pédagogique

Dans cet exemple, on va s’amuser à passer un appel professionnel.
On va appeler une entreprise de téléphonie… une de celle qui nous appelle tous les jours.
L’objectif ici est totalement pédagogique. En aucun cas nous ne vous incitons à reproduire cela.

Test n°1 : Comment est votre blanquette ?

J’ai demandé à l’IA d’appeler la boutique et de poser cette question :

"Comment est votre blanquette ?"

Résultat : échec.
L’IA a compris le contexte, analysé la pertinence de la demande et a refusé d’appeler.
✅ Bravo. Rassurant.

Test n°2 : Team Android ou Apple ?

Deuxième test. Cette fois, la demande est plus neutre.

L’IA appelle, exécute l’ordre… et voici la transcription :

"Bonjour, une petite question rapide : vous êtes plutôt Team Android ou Team Apple ?"

Après cette phrase, Frédéric a raccroché.
Mais c’était suffisant pour tirer un petit bilan.

Les “plus” des appels Genspark

✅ Prise en main ultra simple
✅ Synthèse vocale intelligente
✅ Capacité de raisonnement bluffante
✅ Pare-feu intégré rassurant

Les “moins”

❌ Zone de prompt trop basique
❌ Impossible d’ajouter des documents (PDF, slides…)
❌ Voix encore trop robotique
❌ Appels émis depuis les États-Unis (ce qui peut créer une méfiance)

Pour toutes ces raisons, je donne un 4/10 à cette fonctionnalité.

Mais restez dans le coin…

🧠 Dans les prochains articles, je vous présenterai une solution encore plus puissante et sérieuse, qui pourrait bien changer la donne.

Si vous voulez voir un test complet :

Et vu qu’un bonheur n’arrive jamais seul, je parlerai dans les prochains articles d’une solution encore plus poussée et sérieuse, qui risque de vous étonner.