Pour résumer
Le search bascule : on ne navigue plus parmi des pages, on interroge désormais des modèles. OpenAI, Perplexity et Anthropic construisent leurs propres index sémantiques pour s’affranchir des moteurs historiques. Pour les entreprises, l’enjeu ne consiste plus à « ranker », mais à produire de la connaissance exploitable, cohérente et ingérable par les IA. C’est là que commence le Marketing AI-First.
Le paysage de la recherche vit une mutation structurelle. Pas une nouvelle interface, pas un effet de mode, mais un basculement profond : la transition du “moteur de recherche” vers le moteur de réponse.
Les acteurs majeurs — OpenAI, Perplexity, Anthropic (pour ne citer qu’eux) — convergent vers le même objectif : contrôler directement l’information, s’affranchir des index historiques dominés par Google et bâtir leurs propres pipelines d’ingestion du web.
Ce changement n’est pas cosmétique. Il modifie la manière dont l’information est collectée, transformée, restituée — et, par conséquence, la manière dont les entreprises doivent produire du contenu.
Nous quittons un modèle où l’on optimisait pour être trouvés.
Nous entrons dans un modèle où l’on optimise pour être ingérés.
Ci-dessous, l’état du marché, les dynamiques technologiques réelles, les intentions stratégiques des acteurs, et les implications pour le marketing.
- L’usage : signaux factuels d’un basculement
- La mutation technique : ingestion continue et index sémantique propriétaire
- L’intention stratégique des nouveaux acteurs
- Les conséquences marketing : naissance du Marketing AI-First
- Synthèse : ce qui est en train de se passer
- Index des terminologies barbares de l’article
L’usage : signaux factuels d’un basculement
Derrière la sensation de “transition encore discrète”, les données montrent un mouvement massif.
50 % des personnes interrogées dans une enquête McKinsey de 2025 déclarent effectuer leurs recherches intentionnellement via des moteurs de recherche alimentés par l’IA.
Ce n’est pas un glissement opportuniste : c’est un basculement d’usage assumé, qui révèle un désir explicite de contourner la SERP traditionnelle et d’accéder directement à une réponse synthétisée.
🔗 Source McKinsey — recherche IA & comportements utilisateurs (2025)
Exploding Topics note de son côté une généralisation rapide des usages IA : synthèse d’informations, réponses rapides, assistance quotidienne.
🔗 Source – Exploding Topics : How Many People Use AI? (Latest 2025 Data)
Perplexity dépasse 780 millions de requêtes mensuelles (mai 2025), soit une croissance x3 en un an.
Ce n’est pas encore un remplacement du search traditionnel, mais le grignotage est structurel :
- les requêtes factuelles basculent vers les réponses directes,
- les requêtes techniques migrent vers Phind/Perplexity,
- les requêtes académiques passent par Consensus,
- les usages pro (analyse, synthèse, veille) se détachent déjà de Google.
Nous ne sommes plus au stade de l’expérimentation.
Nous sommes dans la phase d’adoption ciblée.
La mutation technique : ingestion continue et index sémantique propriétaire
C’est le cœur du changement.
Ce qui se joue est invisible depuis l’interface, mais déterminant.
Le modèle Google : crawler massif → index lexical
Google fonctionne comme une machine géante à explorer des pages et les classer selon leurs liens, leurs mots-clés, leur structure et leur popularité.
Le web est traité comme un immense fichier texte et hiérarchisé via des signaux externes.
Ce modèle a trente ans. A-t-il atteint ses limites ?
Le modèle IA : ingestion ciblée → index sémantique
Les moteurs IA fonctionnent différemment :
- ils ne “chercheront” plus des pages,
- ils construisent des graphes de concepts,
- ils connectent les entités entre elles,
- ils compriment l’information pour la rendre exploitable en raisonnement.
Le web n’est plus un ensemble de pages.
C’est un ensemble de relations.
L’ingestion massive et continue
Les nouveaux acteurs mettent en place des pipelines qui absorbent le web sous plusieurs formes :
- API partenaires,
- flux structurés,
- navigation augmentée (Atlas),
- crawling haute fréquence (Perplexity),
- ingestion documentaire côté entreprise (Anthropic/Claude),
- RAG à large échelle.
Chaque acteur vise la même chose : bâtir un index interne, constamment mis à jour, indépendant du moteur traditionnel.
Le point crucial : l’autonomie informationnelle
La valeur n’est plus dans la capacité à générer du texte.
Elle est dans la capacité à posséder, structurer et actualiser l’information.
Un modèle IA sans index autonome dépend d’un acteur tiers.
Un modèle IA avec index autonome est un écosystème à part entière.
L’intention stratégique des nouveaux acteurs
OpenAI : construire un pipeline propriétaire (avec Atlas)
Atlas n’est pas un navigateur anodin.
C’est la brique qui manquait à OpenAI pour :
- collecter directement l’information du web,
- la normaliser,
- la transmettre à GPT dans un format exploitable,
- réduire sa dépendance à Bing,
- préparer un search autonome sans l’annoncer publiquement.
Atlas est un outil d’observation.
GPT est la couche de raisonnement.
L’index propriétaire est la destination.
(Limite : disponible uniquement sur environnement OS pour le moment…)
Anthropic (Claude) : l’autonomie via les entreprises
Anthropic ne semble pas chercher à conquérir le search public.
Sa stratégie est d’ingérer la connaissance interne des entreprises : documents, bases, archives, process.
En accumulant ces corpus privés, Claude construit un index informationnel professionnel qui n’a pas d’équivalent.
C’est un moteur de vérité corporate.
Pas un moteur public.
Perplexity : le seul qui assume vouloir remplacer Google
Perplexity combine :
- un crawler maison,
- un index sémantique opérationnel,
- des citations systématiques,
- un navigateur (Comète),
- une plateforme qui transforme les pages en “Perplexity Pages”.
Sa trajectoire est explicite : devenir le moteur de réponse dominant du web ouvert.
🔗 Source – Inside How Perplexity is Disrupting Google Search | Aravind Srinivas En clair : Perplexity estime que Google est trop lent, trop bureaucratique et trop dépendant de son modèle publicitaire. Leur stratégie est d’offrir une meilleure expérience utilisateur et un modèle d’ads plus propre, pour capter l’usage réel — ce qu’ils considèrent comme la seule voie pour dépasser Google.
Perplexity est la première entreprise depuis quinze ans à vouloir présenter une alternative potentiellement crédible à Google Search.
Les conséquences marketing : naissance du Marketing AI-First
Ce changement technique et stratégique produit une conséquence directe :
le marketing doit se repositionner.
Le SEO traditionnel perd mécaniquement de la valeur
Optimiser un site pour un moteur qui renvoie des pages n’a plus de sens quand l’utilisateur ne voit plus les pages.
Les contenus superficiels, fragmentés et produits pour occuper la SERP deviennent obsolètes.
Attention, mon avis est que le SEO centré sur la qualité — celui qui produit des contenus structurés, fiables et stables — restera correctement indexé, y compris par les moteurs IA. La qualité réelle ne disparaît pas : elle change simplement de destination.
Nouveau KPI : être dans la réponse IA
Les indicateurs pertinents deviennent :
- taux d’ingestion IA,
- présence dans les réponses,
- nombre de citations,
- influence sur la synthèse,
- cohérence perçue par les modèles.
Le clic n’est plus un succès.
La présence dans la réponse, oui.
Nouveau périmètre : écrire pour un index sémantique
Les IA privilégient les contenus :
- stables,
- structurés,
- factuels,
- logiques,
- non-ambiguës.
On écrit pour un modèle, pas pour une page.
Nouveau budget : AEO (AI Engine Optimization)
Les budgets migrent vers :
- documentation robuste,
- contenus piliers,
- données structurées,
- assets de vérité,
- ingestion API,
- knowledge management,
- réputation éditoriale.
Exact inverse du SEO cosmétique.
Nouvelle fonction : construire des “nœuds de vérité”
Le rôle d’une marque devient :
- clarifier,
- stabiliser,
- structurer,
- rendre ses informations ingérables par l’IA.
Les pages superficielles ne survivent pas au filtrage sémantique.
Synthèse : ce qui est en train de se passer
Les nouveaux moteurs ne cherchent pas à imiter Google.
Ils le contournent.
Google a été plus ou moins construit ainsi :
Google → Googlebot → PageRank → Search.
Les nouveaux acteurs suivent des trajectoires analogues :
Perplexity → crawler → index sémantique → moteur IA.
OpenAI → Atlas → ingestion directe → index propriétaire → réponses autonomes.
Anthropic → ingestion enterprise → graphe interne → moteur de vérité privé.
Le point commun : chacun construit son propre accès au monde.
Le search n’est plus une entrée.
C’est une couche de connaissances.
Et celui qui contrôle cette couche contrôle l’expérience.
Pour le marketing, cela impose un repositionnement immédiat :
moins de mots-clés, plus de sens ;
moins de contenus, plus de structure ;
moins de bruits, plus de vérité.
Nous passons du SEO au Marketing AI-First : un marketing où l’objectif n’est plus de plaire aux algorithmes, mais de nourrir correctement les modèles.
Index des terminologies barbares de l’article :
Moteur de réponses génératif
Un outil qui ne renvoie plus une liste de liens mais une réponse synthétique produite par un modèle IA.
Il ingère, analyse et reformule le web en temps réel.
Ingestion du web
Processus par lequel les moteurs IA absorbent et normalisent l’information issue : de flux structurés, de pages web, d’API partenaires, de bases documentaires… C’est l’équivalent moderne du crawling, mais en plus ciblé et sémantique.
Index sémantique
Base de données interne où le web est stocké comme un ensemble d’entités, de relations et de concepts, plutôt que comme des pages.
Permet aux IA de raisonner, pas seulement de retrouver des mots-clés.
Autonomie informationnelle
Capacité d’un moteur IA à : collecter lui-même l’information, la structurer, la maintenir à jour, sans dépendre d’un Google/Bing ou d’un acteur externe.
Objectif stratégique d’OpenAI, Perplexity, Anthropic.
Entités / Entités nommées
Dans le traitement du langage, une entité — ou entité nommée — désigne tout élément du monde réel que l’IA peut reconnaître et relier : il peut s’agir d’une personne, d’une marque, d’un lieu, d’un produit, d’un concept, d’une date ou d’une organisation.
Par exemple, “Elsa Courtin” est une entité nommée ; pour l’IA, ce n’est pas seulement un nom propre, mais une personne associée à un domaine d’expertise spécifique — en l’occurrence le marketing digital, la stratégie de contenu, l’acquisition et l’analyse des usages numériques. Cette reconnaissance permet au modèle de relier l’entité à d’autres concepts pertinents, comme “SEO”, “IA générative”, “e-commerce” ou “expérience utilisateur”.
Les moteurs IA ne travaillent pas à partir de mots-clés ; ils raisonnent à partir de ces entités et des relations structurelles qui les unissent.
Plus ton contenu définit clairement les entités qu’il manipule — par exemple un modèle précis de robot piscine, un type de produit chimique ou le nom d’une technologie — plus il devient lisible, exploitable et réutilisable dans les réponses génératives.
C’est l’une des briques fondamentales de l’index sémantique.
Taux d’ingestion IA
Indicateur qui mesure si ton contenu entre réellement dans l’index d’un moteur IA.
Évalué via : panel de requêtes, logs serveur, tests de reformulation.
Présence dans les réponses IA
Pourcentage de requêtes où ton site ou tes informations apparaissent dans les réponses générées, avec ou sans citation.
Marketing AI-First
Nouvelle approche où l’objectif n’est plus d’améliorer son positionnement dans Google, mais d’être absorbé, compris et réutilisé par les IA dans leurs réponses.
Nœud de vérité
Une page, un document ou une ressource suffisamment claire, stable et fiable pour servir de référence interne aux moteurs IA.
Nouvel objectif éditorial à viser.
Pipeline d’ingestion (des données)
Suite d’opérations techniques par lesquelles un moteur IA collecte, nettoie, restructure et intègre le web.
Atlas (OpenAI), le crawler Perplexity ou les ingestions enterprise Claude sont des pipelines.
Search post-SERP
L’ère où la page de résultats (les “10 blue links”) disparaît au profit d’une réponse directe.
C’est le territoire où opèrent Perplexity, Atlas + GPT, Claude + RAG.
Quand les IA écrivent la réponse à notre place, la vraie question devient : pour qui écrivons-nous encore vraiment ?
Et si, au moment même où je la formule, cette question n’était déjà plus qu’obsolète ?