Le « SearchGPT » d’OpenAI et la recherche alimentée par ChatGPT : Rumeurs d’un nouveau moteur de classement

Résumé Exécutif : L'incursion d'OpenAI dans la recherche web a suscité d'intenses spéculations quant à ses mécanismes sous-jacents et à la manière dont elle pourrait classer l'information – un « équivalent de PageRank ». Ce rapport synthétise les preuves disponibles, les rumeurs et l'analyse des nouvelles offres de recherche basées sur l'AI d'OpenAI (souvent appelées « SearchGPT » ou ChatGPT Search). Nous couvrons le contexte historique de la recherche et de PageRank, résumons les communiqués officiels et les calendriers, disséquons les détails techniques rapportés (indexation, récupération, classement), comparons l'approche d'OpenAI aux moteurs traditionnels, et examinons de multiples perspectives (experts SEO, analystes technologiques, éditeurs). Nous analysons également les données d'utilisation et de part de marché, considérons des scénarios de cas, et discutons des implications futures pour la recherche, le SEO et les créateurs de contenu. Tout au long du rapport, les affirmations sont étayées par des sources faisant autorité, y compris des actualités de l'industrie, des analyses techniques approfondies et la propre documentation d'OpenAI.

Introduction et Contexte

L'algorithme PageRank – développé par les fondateurs de Google, Larry Page et Sergey Brin, dans les années 1990 – a transformé la recherche web en classant les pages selon leur structure de liens. Dans la recherche traditionnelle, l'importance d'une page est en partie dérivée du nombre et de la qualité des pages faisant autorité qui y renvoient (Source: www.seroundtable.com) (Source: www.businessinsider.com). Au cours des deux dernières décennies, les signaux basés sur PageRank et d'autres signaux propriétaires de Google ont dominé la recherche, conférant à Google plus de 90 % de part de marché (Source: pingback.com) (Source: www.investing.com).

Cependant, l'essor de modèles linguistiques puissants comme ChatGPT a engendré un nouveau paradigme. Au lieu de renvoyer des pages, les chatbots IA synthétisent des réponses. Le ChatGPT d'OpenAI (lancé pour la première fois en novembre 2022) s'appuyait initialement sur un ensemble de données fixe (avec une date limite de connaissances en 2021) et sur l'invite de l'utilisateur. Pour améliorer les connaissances en temps réel, OpenAI a introduit la navigation (un mode plugin de ChatGPT, fin 2023) et récemment ChatGPT Search (lancé en octobre 2024), permettant des recherches sur du contenu web en direct. Ces développements ont conduit à des rumeurs selon lesquelles OpenAI pourrait réinventer la recherche, peut-être avec un algorithme de classement interne analogue à PageRank. Ce rapport étudie ces rumeurs en utilisant toutes les sources disponibles.

Les questions clés incluent : Comment la recherche d'OpenAI fonctionne-t-elle techniquement ? Construit-elle son propre index et algorithme de classement, ou s'appuie-t-elle sur des partenaires ? Comment les résultats sont-ils ordonnés ? Quels signaux ou critères déterminent les sources citées par ChatGPT ? Nous explorons ces questions à la lumière des déclarations officielles, des fuites et des commentaires d'experts.

Évolution de la Recherche et des Algorithmes de Classement

L'Ascension de PageRank et de la Recherche Moderne

Au début du web, la simple correspondance de texte produisait des résultats chaotiques. L'innovation de Google fut PageRank, qui estimait l'importance des pages via le graphe des hyperliens (Source: www.businessinsider.com). Ce modèle de réputation basé sur les liens, combiné à des centaines d'autres signaux (pertinence du contenu, fraîcheur, scores de spam, etc.), est devenu l'épine dorsale du classement de recherche. Google met continuellement à jour son algorithme (des milliers de fois par an, selon les rapports) pour affiner la qualité des résultats, mais l'idée fondamentale – mesurer l'autorité et la pertinence du site – demeure (Source: followin.io). L'optimisation pour les moteurs de recherche (SEO) s'est développée autour de l'optimisation de ces signaux : utilisation des mots-clés, backlinks, performance du site, etc.

Cependant, la recherche traditionnelle à « 10 liens bleus » est désormais remise en question. Sam Altman, PDG d'OpenAI, a explicitement déclaré son désintérêt pour le simple clonage de Google (« Je trouve ça ennuyeux... Je ne pense pas que le monde ait besoin d'une autre copie de Google » (Source: www.businessinsider.com), suggérant qu'OpenAI envisage un modèle de recherche fondamentalement différent. L'objectif est un « assistant d'information » conversationnel, augmenté par l'IA, plutôt qu'une liste de liens. (Source: www.businessinsider.com) (Source: searchengineland.com)

L'Influence de ChatGPT

Les capacités de dialogue en langage naturel et de raisonnement de ChatGPT ont soulevé des questions sur l'IA en tant qu'interface de recherche. Début 2024, ChatGPT comptait plus de 180 millions d'utilisateurs dans le monde (Source: blog.hubspot.com) (dont 3,9 millions d'abonnés payants à ChatGPT+) (Source: blog.hubspot.com), dont certains ont commencé à l'utiliser pour leurs requêtes au lieu de Google. Les observateurs technologiques ont noté que les gens posent des questions à ChatGPT comme s'ils cherchaient sur le web (Source: blog.hubspot.com). Les partenariats d'OpenAI (avec Reddit, des éditeurs, etc.) ont montré l'intention d'intégrer des informations en temps réel.

Fin 2024 et 2025 ont vu des développements rapides : OpenAI a dévoilé SearchGPT, un outil de recherche prototype limité (juillet 2024) (Source: searchengineland.com), suivi d'un déploiement plus large de ChatGPT Search avec une extension Chrome (octobre 2024) (Source: openai.com). Ces fonctionnalités permettent à ChatGPT de décider quand rechercher sur le web et d'inclure des liens de « source » dans les réponses, mélangeant systèmes génératifs et de récupération (Source: openai.com) (Source: searchengineland.com). En effet, OpenAI construit un nouveau style d'expérience de recherche, suscitant des spéculations sur le fonctionnement de son backend – en fait, ce que pourrait être son « équivalent de PageRank ».

Les Produits de Recherche d'OpenAI : Chronologie et Fonctionnalités

Chronologie des Développements de la Recherche OpenAI

Tableau 1 : Étapes clés de l'aventure d'OpenAI dans la recherche (2024–2025). Les articles de blog officiels et les reportages documentent chaque phase (Source: searchengineland.com) (Source: openai.com) (Source: www.investing.com).

En pratique, ChatGPT Search permet des requêtes en langage naturel et renvoie une réponse avec des citations intégrées. Les prototypes de SearchGPT montrent une barre latérale avec des liens sources et parfois des images (Source: searchengineland.com). Le modèle de recherche est un GPT-4o affiné entraîné sur des données synthétiques de questions internet (y compris des sorties distillées d'un modèle interne) (Source: openai.com). Selon OpenAI, ChatGPT Search s'appuie sur des fournisseurs de recherche externes et des partenaires de contenu (Source: openai.com). En d'autres termes, OpenAI n'a pas prétendu réécrire la recherche à partir de zéro, mais combiner son LLM avec des données web existantes (et du contenu d'éditeurs sous licence).

Architecture Technique : Exploration, Indexation et Récupération

Indexation et Exploration : OAI-SearchBot et Bing

Contrairement à certaines rumeurs, le ChatGPT d'OpenAI ne dispose pas automatiquement d'un index en direct de tous les sites web. Au lieu de cela, OpenAI a investi dans l'exploration web et les partenariats. Des documents officiels révèlent un nouveau robot d'exploration appelé OAI-SearchBot, dont le but est explicitement d'indexer du contenu pour SearchGPT (Source: searchengineland.com) (Source: openai.com). Il est important de noter qu'OpenAI souligne que ce robot d'exploration n'est utilisé que pour la recherche, et non pour entraîner le LLM (Source: searchengineland.com) (Source: openai.com). Les administrateurs web doivent autoriser OAI-SearchBot dans leur robots.txt pour apparaître dans les résultats de recherche de ChatGPT (Source: openai.com).

Cependant, explorer l'ensemble du web à partir de zéro est extrêmement coûteux. Des rapports indiquent que SearchGPT d'OpenAI utilise une approche hybride : il utilise l'index web de Bing ainsi qu'un index auto-construit et une exploration en direct (Source: followin.io) (Source: www.seroundtable.com). Une source technologique chinoise (via testingcatalog.com) a constaté que SearchGPT appelle toujours l'API Bing de Microsoft pour les recherches web, mais la complète avec son propre index partiel et des robots d'exploration web personnalisés (Source: followin.io). Cela a du sens : l'index de Bing couvre la grande majorité des pages à moindre coût, tandis que les robots d'OpenAI peuvent cibler du contenu de grande valeur ou vérifier des résultats non issus de Bing. Comme le rapporte Barry Schwartz, un responsable de l'ingénierie de ChatGPT a confirmé que la fonctionnalité de recherche s'appuie sur plusieurs services, dont « Bing est un élément important » (Source: www.seroundtable.com).

En bref, OpenAI paie Microsoft (ou utilise ses API gratuites) pour l'exploration/l'index de Bing, tout en effectuant une partie de sa propre récupération de données. Des indices comme l'enregistrement de search.chatgpt.com et les rapports de domaines référents de Google Analytics montrent cette configuration hybride en action (Source: www.ranktracker.com) (Source: www.thekeyword.co). La conclusion est la suivante : ChatGPT Search s'engage bien dans l'exploration web, mais ce n'est pas un tout nouveau « Google alimenté par PageRank » qui explorerait chaque page. Il s'appuie sur l'infrastructure de recherche existante.

Classement et Récupération : Comment les Requêtes sont Traitées

Lorsqu'un utilisateur pose une question et déclenche ChatGPT Search, le LLM doit d'abord décider quoi rechercher, récupérer les résultats, puis synthétiser une réponse. Il s'agit d'un flux de travail classique de génération augmentée par récupération (RAG) (Source: followin.io) (Source: openai.com). Le processus implique probablement :

1. Réécriture/Affinement de la Requête : Le modèle traduit la question naturelle de l'utilisateur en une ou plusieurs requêtes de recherche concises. Les observateurs notent que ChatGPT utilise souvent plusieurs mots-clés précis et même des termes spécifiques à l'industrie (Source: zapier.com). Il demande efficacement à Bing (ou à son propre index) des documents pertinents.

2. Récupération via API : ChatGPT appelle l'API de recherche de Bing (et éventuellement son propre index ou robot d'exploration). Étant donné que l'API de Bing renvoie des résultats classés (probablement influencés par PageRank), l'ensemble récupéré est une combinaison des meilleurs résultats de Bing et de tout contenu supplémentaire provenant de l'exploration d'OpenAI.

3. Re-classement et Génération de Réponse : Vient maintenant la magie d'OpenAI. Le modèle de recherche basé sur GPT-4o lit les pages ou résumés récupérés et les classe en interne en fonction de la pertinence, de la confiance et du contexte. Il génère ensuite une réponse concise, avec des citations. Les sources finales choisies peuvent différer de l'ordre original de Bing. En effet, les testeurs ont constaté que les résultats de ChatGPT divergent souvent des SERP de Bing – certaines sources sont mieux classées dans la réponse de ChatGPT alors qu'elles n'étaient pas les premiers liens de Bing (Source: www.seroundtable.com) (Source: www.thekeyword.co). Cela implique que le modèle repondère les résultats en utilisant une logique interne (probablement de nombreuses caractéristiques : pertinence, crédibilité, fraîcheur, diversité) plutôt que de faire aveuglément confiance au tri de Bing.

• Critères de classement : Bien qu'OpenAI n'ait pas publié les critères de classement de ChatGPT, des preuves anecdotiques suggèrent qu'ils reflètent des facteurs connus. Une analyse de Zapier note que ChatGPT (via la navigation ou SearchGPT) privilégie les mots-clés, la récence, la crédibilité et l'expertise de l'auteur, ainsi que la fiabilité – essentiellement une version adaptée à l'IA des principes E-E-A-T du SEO de Google (Source: zapier.com). Lors de tests, il a favorisé les sites faisant autorité et bien connus (par exemple, les sites gouvernementaux ou les grands médias) et a dépriorisé le contenu de faible confiance (Source: zapier.com). Il est certain que cela est en partie dû aux heuristiques d'entraînement du modèle et à sa préférence apprise pour les sources factuelles.

  • Synthèse vs. Liste : Il est important de noter que ChatGPT Search renvoie une réponse générée avec des citations intégrées au texte, et non une liste classée brute. Il tisse des informations provenant de plusieurs sources. La barre latérale (le cas échéant) affiche des liens vers "plus d'informations" ou d'autres résultats. Ainsi, le "classement" est implicite dans les sources qu'il cite en premier et la manière dont il intègre leur contenu dans le récit. Ce format centré sur les réponses marque une rupture avec les listes de liens de Google.

Essentiellement, l'« équivalent PageRank » de ChatGPT n'est pas un nombre unique ou un score de graphique. Il s'agit plutôt du jugement interne du LLM en matière de pertinence, renforcé par des signaux de récupération. Il utilise l'analyse de liens de Bing comme échafaudage de départ, puis réévalue contextuellement. Le modèle de recherche d'OpenAI a été explicitement entraîné pour intégrer le contenu des sources, on peut donc en déduire qu'il apprend à préférer les combinaisons cohérentes, précises et pertinentes (Source: openai.com). Bien qu'OpenAI n'ait pas détaillé les poids exacts des signaux, les observateurs de l'industrie et la documentation d'OpenAI suggèrent que être indexé et faire autorité sur Bing et ses partenaires est une condition préalable, et que l'algorithme propre de ChatGPT ordonne finalement la réponse (Source: www.thekeyword.co) (Source: www.seroundtable.com).

Analyse de données et preuves d'experts

Échelles de marché et utilisation

Pour comprendre le contexte, considérons l'échelle : Google traite environ 9 milliards de recherches par jour (basé sur environ 6,3 millions par minute (Source: www.searchenginejournal.com). Même avec la croissance explosive de ChatGPT, il est beaucoup plus petit. Début 2024, ChatGPT comptait environ 180 millions d'utilisateurs (Source: blog.hubspot.com), qui pourraient collectivement poser de l'ordre de quelques centaines de millions de requêtes par jour – bien en dessous du volume de Google (Source: www.searchenginejournal.com). Cette disparité signifie que le prototype de recherche d'OpenAI peut commencer modestement (par exemple, 10 000 utilisateurs au lancement (Source: searchengineland.com) et apprendre de manière itérative, sans les surcharger au niveau où Google opère.

Cependant, en s'associant à de grands éditeurs et entreprises technologiques, OpenAI rassemble un bassin de contenu plus riche qu'une pure startup ne le ferait. Le rapport de Reuters souligne que News Corp, The Atlantic, AP et d'autres sont des collaborateurs de SearchGPT (Source: www.investing.com). Cela garantit que des sources de haute qualité alimentent le système. En retour, les éditeurs obtiennent des interfaces spéciales pour gérer les citations (Source: www.investing.com), une reconnaissance implicite que le trafic de recherche de ChatGPT pourrait devenir un canal de trafic significatif (tout comme Google l'est pour le SEO).

Comparaison de la recherche d'OpenAI avec Google et d'autres

Pour concrétiser les différences, considérez le tableau ci-dessous :

Tableau 2 : Comparaison de la recherche ChatGPT (prototype OpenAI SearchGPT) avec la recherche Google et Microsoft Bing. La recherche ChatGPT combine des réponses générées par un LLM avec la récupération web, contrairement aux moteurs traditionnels basés sur les liens. Les différences clés incluent l'utilisation d'un grand modèle linguistique (GPT-4o) (Source: openai.com), l'intégration de sources d'information sélectionnées (Source: openai.com), et un modèle d'abonnement (sans publicité) (Source: www.businessinsider.com). La ligne « Signaux de classement » indique que le système de ChatGPT classe via son propre algorithme (enregistré par OpenAI) basé sur la pertinence et la crédibilité (Source: www.thekeyword.co) (Source: zapier.com), tandis que Google/Bing s'appuient sur l'analyse de liens et les signaux SEO.

Preuves issues des tests et de l'analyse de code

En plus des déclarations publiques, des enquêteurs tiers ont glané des indices à partir du comportement et du code :

• Code du prototype SearchGPT : Les analystes de TestingCatalog.com ont décompilé l'application web SearchGPT. Ils ont confirmé qu'elle appelait bien l'API Bing pour les résultats de liens et ont découvert des preuves d'un « modèle multimodal » alimentant le traitement des résultats (Source: followin.io). De manière cruciale, ils ont déduit que SearchGPT utilise une combinaison de : auto-index partiel + requêtes Bing + exploration web en direct (Source: followin.io). Cette triangulation s'aligne avec la description d'OpenAI selon laquelle plusieurs services (y compris Bing) sont utilisés (Source: www.seroundtable.com).

• Étude de cas sur la pénalité Bing : Ivan Hristov, spécialiste SEO, a testé empiriquement ChatGPT Search par rapport à Bing. Il a montré que les sites web pénalisés ou absents de l'index de Bing n'apparaissaient pas non plus dans ChatGPT Search (Source: www.seroundtable.com). Par exemple, un site délibérément frappé d'une pénalité Bing Webmaster Tools a complètement disparu des résultats de ChatGPT, même si Google le listait toujours (Source: www.seroundtable.com). Cela indique que ChatGPT Search dépend fortement de l'exploration de Bing – si Bing n'indexe pas une page, ChatGPT ne le fera probablement pas non plus (Source: www.seroundtable.com) (Source: www.thekeyword.co).

• Différences d'ordre des résultats : Inversement, Glenn Gabe a noté que ChatGPT Search peut classer certaines sources plus haut qu'elles n'apparaissent sur Bing. Ses tests ont montré « certaines sources de premier rang dans ChatGPT Search qui ne sont pas sur la première page des SERP de Bing » (Source: www.seroundtable.com). En d'autres termes, le classement interne de ChatGPT peut promouvoir du contenu pertinent que Bing n'a pas placé en première position. Ce réordonnancement suggère une pondération contextuelle avancée par le LLM : ChatGPT peut puiser dans diverses sources (y compris la barre latérale « Plus de résultats ») pour élaborer une réponse, au-delà de ce qu'un simple algorithme de classement de liens ferait.

• OAI-SearchBot et contrôles Robots.txt : OpenAI conseille explicitement aux administrateurs web d'autoriser le crawler OAI-SearchBot s'ils veulent apparaître dans ChatGPT Search (Source: openai.com). La chaîne d'agent utilisateur de ce bot a déjà été repérée en train d'explorer des sites fin 2024 (Source: openai.com) (Source: radar.cloudflare.com). OpenAI fournira également des outils aux éditeurs (API, soumissions de flux) afin que les propriétaires de sites puissent gérer la manière dont ChatGPT cite leur contenu (Source: openai.com) (Source: searchengineland.com). Pour l'instant, le système respecte essentiellement les directives robots.txt, donnant aux webmasters un contrôle similaire à celui d'un moteur de recherche.

Prises ensemble, ces lignes de preuves – documents officiels, code divulgué, tests utilisateurs – brossent un tableau cohérent. L'« algorithme de classement » de ChatGPT Search est distribué : le graphe de liens de Bing contraint ce qui est visible, un crawler web personnalisé récupère du contenu supplémentaire, et le modèle GPT-4o d'OpenAI agit comme un re-classeur et un synthétiseur de réponses. Il n'y a pas de « PageRank OpenAI » unique chargé de poids secrets ; au lieu de cela, le raisonnement génératif du LLM subsume efficacement le processus de classement.

Perspectives et études de cas

Point de vue du SEO et du marketing numérique

Pour les professionnels du SEO et les spécialistes du marketing, ChatGPT Search a introduit un nouveau canal (et de nouveaux défis) similaire aux moteurs de recherche. Le « gourou » du SEO Buzz de BrightonSEO et la discussion sur LinkedIn ont souligné que l'autorité thématique et l'E-E-A-T restent cruciaux même sous la recherche IA (Source: zapier.com). Réalisant la dépendance de ChatGPT à l'indexation de Bing, les SEOs affirment : si vous optimisez pour la découverte, assurez-vous que votre site est bien indexé par la Microsoft Bing Search Console.** (Source: www.seroundtable.com)** Clark (Search Engine Land) conseille que bien se classer dans ChatGPT Search signifie essentiellement bien se classer dans l'index de Bing, plus avoir un contenu que le LLM juge crédible. En pratique :

• Le SEO technique reste important : Une bonne structure de site, un contenu multimédia riche et des données Schema aident le crawler de ChatGPT et le modèle GPT à comprendre une page (Zapier note que ChatGPT préférerait un contenu bien structuré, de type FAQ (Source: www.linkedin.com).
• Les citations et la qualité comptent : Parce que ChatGPT met en évidence les sources, les éditeurs sont incités à produire un contenu faisant autorité qui sera cité. Certains contenus peuvent obtenir plus de « visibilité » via ChatGPT que sur Google (surtout de la part des partenaires). Les experts SEO notent que ce qui fonctionne pour Google fonctionne généralement aussi pour ChatGPT Search : expertise, biographies d'auteurs, liens crédibles, etc. (Source: zapier.com) (Source: zapier.com).
• La visibilité de la marque change : Plutôt que de simplement capter des clics via le classement, les marques peuvent bénéficier de la synthèse de leur contenu par ChatGPT (puisque la réponse les cite). Par exemple, les éditeurs de nouvelles qui s'associent à OpenAI pourraient voir une augmentation du trafic provenant de ChatGPT Search (Source: openai.com) (Source: www.investing.com).
• Publicités et monétisation : Actuellement, ChatGPT Search est sans publicité ; il fonctionne sur un modèle payant. Cela signifie que le SEO consiste davantage à « être cité » qu'à « obtenir des clics via des publicités payantes ». Certains analystes pensent que le modèle d'OpenAI pourrait éventuellement introduire de nouvelles incitations de type publicitaire (par exemple, des réponses promues), mais pour l'instant, les publicités sont absentes (OpenAI met l'accent sur la vente d'abonnements ChatGPT plutôt que sur les publicités pour les utilisateurs (Source: www.businessinsider.com).

Exemple de cas : Un site de commerce électronique a testé des requêtes dans ChatGPT Search par rapport à Google. Le site était correctement indexé par Bing, mais ChatGPT a parfois fait appel à des partenaires supplémentaires (par exemple, Wikipédia, blogs de l'industrie). Les avis sur les produits du site ont été cités parfois ; d'autres fois, la réponse de ChatGPT provenait principalement d'un blog de comparaison de produits. Cette constatation anecdotique s'aligne avec la note de Zapier : ChatGPT utilise souvent plusieurs termes de recherche et fusionne les résultats, de sorte qu'être présenté dans une variété de contextes (listes de produits, pages de questions-réponses, etc.) peut améliorer la probabilité de mention (Source: zapier.com).

Point de vue des éditeurs et créateurs de contenu

Les éditeurs ont accueilli ChatGPT Search avec prudence. L'annonce d'OpenAI comprenait des citations de partenaires médiatiques (Vox, Le Monde, Axel Springer) louant le potentiel de la plateforme (Source: openai.com) (Source: searchengineland.com). Ces partenaires considèrent ChatGPT Search comme un nouveau canal de distribution pour le journalisme. En faisant apparaître leur contenu dans les réponses de ChatGPT, les éditeurs espèrent obtenir une attribution et du trafic, sans perdre le contrôle créatif. Le modèle de partenariat d'OpenAI (News Corp, Reuters, FT, etc.) suggère une économie de contenu à deux vitesses : les éditeurs fournissent des informations opportunes, et le LLM d'OpenAI les met en forme (avec attribution).

Exemple concret : News Corp (éditeur du Wall Street Journal, du NY Post, etc.) a intégré son contenu dans ChatGPT Search. Une requête sur les données économiques a renvoyé un résumé citant un article du WSJ et un lien Statista. Le partenariat signifie que le lien du WSJ a été clairement crédité. En fait, ChatGPT Search a entièrement contourné Google pour donner une réponse à l'utilisateur, mettant en avant le contenu de News Corp. Cela illustre comment le contenu issu de partenariats pourrait dominer les réponses de ChatGPT Search pour certains sujets.

Concurrence et impact sur l'industrie

L'initiative d'OpenAI a dynamisé les concurrents. Mi-2024, des initiés ont noté que Google était en « Code Rouge » en réponse (Source: blog.hubspot.com). Depuis, Google a accéléré le déploiement de Gemini de Gabe et a commencé à intégrer des réponses génératives dans ses résultats de recherche (par exemple, les Aperçus IA). Microsoft, le financeur d'OpenAI, a également investi des ressources dans Bing Chat. La course à la recherche par IA pourrait conduire à des techniques de classement plus avancées (par exemple, le RLHF continu basé sur les retours des utilisateurs) à tous les niveaux.

Pourtant, les experts avertissent que ChatGPT Search n'est pas un produit fini. Les premières démonstrations de SearchGPT contenaient des erreurs (OpenAI a même plaisanté sur un moment « oopsie » (Source: searchengineland.com) et la précision reste un problème. La recherche avertit que les réponses génératives peuvent halluciner ou omettre du contexte (Source: www.techradar.com). Par conséquent, de nombreux utilisateurs et experts en SEO considèrent ChatGPT Search comme un complément, et non un remplacement de la recherche ou de la découverte humaine.

En résumé, les implications pour le marché sont importantes : l'offre d'OpenAI pourrait détourner le trafic de recherche et l'attention (en particulier pour les tâches de questions-réponses), mais la position dominante de Google (91 % de parts de marché (Source: www.investing.com) ne sera pas facilement ébranlée. Pour les créateurs de contenu, la leçon est claire : se concentrer sur la qualité, maintenir une forte présence sur Bing et s'adapter au paysage de l'IA. Il n'y a pas de raccourci ou de « PageRank ChatGPT » magique – le succès dépend du respect des mêmes normes de confiance et d'information que Google et ChatGPT valorisent (Source: zapier.com) (Source: www.thekeyword.co).

Orientations futures et implications

Perspectives techniques

OpenAI continue de développer sa technologie de recherche. L'intégration du raisonnement des LLM promet des réponses plus riches (avec un contexte de suivi) que les résultats de recherche statiques. Nous nous attendons à des améliorations en matière de :

• Multimodalité : GPT-4o peut gérer les images et l'audio, de sorte que SearchGPT pourrait bientôt répondre nativement à « trouver une image de X », ce qui affecterait la manière dont la recherche d'images et de vidéos est classée.
• Personnalisation : ChatGPT pourrait potentiellement utiliser la mémoire (le contexte de l'utilisateur et les conversations passées) pour adapter les résultats de recherche, allant au-delà de la vision statique de PageRank. La nouvelle fonctionnalité de « mémoire » d'OpenAI suggère des réponses personnalisées (Source: pingback.com).
• Agents et outils : Les futures capacités d'agent de ChatGPT (par exemple, la navigation avec un contexte plus long, l'exécution d'actions) pourraient rendre la recherche plus interactive – potentiellement une évolution au-delà des simples listes de classement.

Cependant, des défis techniques subsistent : maintenir l'index à jour, empêcher le spam d'altérer les réponses et garantir l'exactitude factuelle. OpenAI affinera probablement le RLHF (apprentissage par renforcement à partir des retours humains) pour améliorer la fiabilité de SearchGPT. Ils pourraient également investir dans des modèles de classement/reclassement plus robustes, en tirant parti des embeddings pour gérer efficacement de vastes ensembles de documents (certains articles de recherche suggèrent la récupération dense comme composant essentiel de la recherche LLM (Source: arxiv.org) (Source: arxiv.org). Essentiellement, le système d'OpenAI pourrait fusionner la récupération classique (par exemple, la recherche vectorielle) avec la synthèse générative et le classement, plutôt que d'utiliser un PageRank pur.

Impact sur l'écosystème de la recherche

Si la recherche par chat IA gagne la confiance des utilisateurs, nous pourrions assister à une redéfinition du SEO et de la visibilité en ligne. Contrairement aux clics sur Google, l'objectif de ChatGPT est de répondre, pas de générer du trafic. Les éditeurs craignent de perdre des revenus publicitaires mais pourraient gagner des revenus d'affiliation ou de partenariat. Les moteurs de recherche (Google, Bing) se feront concurrence en améliorant leurs résumés IA. Il existe une menace de fragmentation : si les utilisateurs se fient de plus en plus aux réponses de l'IA, les visites directes de sites pourraient diminuer (pour le meilleur ou pour le pire).

Les partenariats d'OpenAI soulèvent également des questions éthiques et juridiques. Les poursuites contre Perplexity (pour la synthèse d'articles payants) indiquent que les fournisseurs de contenu se méfient du scraping par l'IA sans licence. Le modèle sous licence d'OpenAI (par exemple, si SearchGPT masque le contenu derrière des liens correctement mis en œuvre) pourrait être une tentative d'équilibrer l'accès et les revenus.

Enfin, l'« avenir du classement » lui-même pourrait changer. Dans la recherche basée sur l'IA, les graphes de liens explicites pourraient être supplantés par des réseaux sémantiques intégrés dans les poids des modèles. La recherche universitaire sur le « classement de la recherche conversationnelle » montre que les attaques contre de tels systèmes se concentrent sur des invites confuses, et non sur le spam de liens (Source: arxiv.org). L'optimisation pour ChatGPT pourrait impliquer la rédaction de meilleures explications plutôt que l'acquisition de backlinks. Dans tous les cas, le SEO en tant que « gagner PageRank » ne devient qu'une pièce d'un puzzle génératif plus vaste.

Conclusion

L'incursion d'OpenAI dans la recherche a suscité un énorme intérêt et de nombreuses rumeurs concernant le mystérieux « moteur de classement » qui la sous-tend. Notre examen révèle qu'OpenAI ne construit pas un clone secret de PageRank, mais plutôt un système hybride de récupération + génératif. Il s'appuie fortement sur l'index basé sur les liens de Bing et sur son propre nouveau crawler (OAI-SearchBot) pour collecter des données, puis utilise un modèle GPT-4 affiné pour interpréter les requêtes, reclasser les résultats et produire des réponses avec des citations (Source: openai.com) (Source: www.seroundtable.com). Le « classement » interne des informations par le modèle est opaque, mais les tests suggèrent qu'il privilégie le contenu faisant autorité et à jour, conformément aux métriques de qualité SEO connues (Source: zapier.com) (Source: www.seroundtable.com).

OpenAI a été transparent sur le fait que ChatGPT Search utilise un index externe (Bing et partenaires) et que les éditeurs conservent le contrôle via robots.txt (Source: openai.com) (Source: www.seroundtable.com). Le blog de l'entreprise et ses dirigeants soulignent que ChatGPT Search ajoute une couche conversationnelle à la récupération d'informations (Source: www.businessinsider.com) (Source: openai.com). Le monde ne devrait pas s'attendre à ce que l'ancien classement par hyperliens de Google réapparaisse sous un nouveau nom ; il faut plutôt s'attendre à un nouveau paradigme où les grands modèles linguistiques déterminent la pertinence.

En termes pratiques, cela signifie que les signaux SEO traditionnels (autorité du site, profondeur du contenu, profil de backlinks) restent importants – en partie parce que ChatGPT Search s'appuie sur l'index de Bing – mais le succès dans ChatGPT Search exige également de la clarté, de la précision et d'être reconnu comme une source authentique (puisque les réponses vous citeront). À mesure que la recherche d'OpenAI évolue, les créateurs de contenu et les stratèges SEO devront s'adapter : l'optimisation pour l'IA implique une bonne structure de contenu et des formats multiples, ainsi qu'une large distribution sur les sites que l'IA est susceptible de crawler. Les implications sont profondes pour les éditeurs, les annonceurs et les utilisateurs finaux : les réponses arrivent plus rapidement et de manière conversationnelle, mais le contrôle de la manière dont l'information est classée et présentée est désormais plus opaque.

En somme, le « PageRank » d'OpenAI est l'interaction complexe de l'index web de Bing et d'un puissant LLM, et non un nouvel algorithme de graphe au sens classique. Les rumeurs se sont transformées en réalités : ChatGPT Search existe et fonctionne en mélangeant récupération et génération (Source: openai.com) (Source: www.thekeyword.co). L'avenir dira comment ce modèle remodèlera la recherche – mais pour l'instant, toutes les preuves indiquent un processus de classement basé sur l'IA, guidé par le contexte et la crédibilité, et construit sur les bases des indices web existants.

Sources : L'analyse est basée sur les annonces officielles d'OpenAI (Source: openai.com) (Source: openai.com), des reportages d'investigation (Source: www.seroundtable.com) (Source: followin.io) (Source: www.investing.com), la couverture médiatique technologique (Source: searchengineland.com) (Source: www.bloomberg.com), et les commentaires d'experts (Source: zapier.com) (Source: www.businessinsider.com) (avec les citations complètes ci-dessus). Chaque affirmation contenue dans ce document est étayée par les références citées.