L’exploration basée sur l’IA générative représente la nouvelle phase de l’investigation en ligne, telle que nous la connaissons sur des plateformes comme Yahoo.com, Google.com, Bing.com, entre autres.
L’intelligence artificielle (IA) a progressivement transformé notre quotidien depuis l’apparition des assistants personnels intelligents sur nos appareils mobiles, tels que Cortana, Siri, Google Assistant et Alexa. L’utilisation de l’IA s’étend également aux appareils de l’Internet des Objets (IoT), nous offrant la possibilité de contrôler de nombreux aspects de notre environnement domestique et professionnel.
Par la suite, l’IA a fait son entrée dans le domaine de la production multimédia, permettant de créer du contenu varié comme des images, des vidéos, des sons et des textes à partir de mots-clés ou d’instructions. Aujourd’hui, les IA avancées sont capables d’éditer du contenu tel que la vidéo et l’audio avec une grande précision. En somme, l’IA est omniprésente. Il est donc fort probable que nous verrons bientôt son influence s’étendre à la manière dont nous recherchons du contenu sur le web.
Qu’est-ce que la recherche par IA générative ?
Pour bien saisir le concept de recherche par IA générative, il est essentiel de comprendre d’abord ce qu’est une IA générative. Essentiellement, il s’agit d’une IA capable de produire divers types de contenu, comme des textes, des images, des sons ou du code, à partir d’un ensemble de données initial.
Les développeurs entraînent une IA générative à comprendre le langage naturel, transformé en langage machine, en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique. Ces IA peuvent être entraînées de manière supervisée, non supervisée ou semi-supervisée.
Les modèles d’IA générative
L’IA générative repose sur plusieurs modèles d’apprentissage automatique pour créer des programmes d’IA, des chatbots ou des assistants virtuels. Voici quelques-uns de ces modèles, avec leurs particularités :
Modèle génératif vs. modèle discriminatif
Dans un modèle discriminatif, l’IA est entraînée par un superviseur humain à identifier les différences entre plusieurs éléments d’un ensemble de données. Par exemple, si l’IA reçoit 10 images de 10 animaux distincts, le modèle discriminatif lui permettra de distinguer chaque animal avec précision.
En revanche, le modèle génératif aide l’IA à créer des objets similaires à ceux des données de référence, avec une supervision partielle ou sans supervision. Ce type de modèle permet à l’IA de comprendre les données d’entrée et de les mémoriser dans son réseau neuronal, afin de pouvoir réutiliser ces connaissances en cas de situation similaire.
Les réseaux antagonistes génératifs (GAN)
Cet algorithme d’apprentissage automatique combine les modèles génératifs et discriminatifs pour l’entraînement de l’IA. Le modèle génératif crée des échantillons à partir de données d’entrée comme des mots-clés ou des questions.
Le modèle discriminatif doit ensuite déterminer si l’échantillon créé est original ou une contrefaçon. Si c’est une contrefaçon, le modèle génératif est ajusté et doit générer une nouvelle sortie. Ce processus se répète jusqu’à ce que le modèle génératif produise des faux que le modèle discriminatif ne peut plus distinguer des données d’entrée originales.
Modèles basés sur les transformeurs
Les modèles de transformeurs sont des réseaux neuronaux profonds qui analysent les données d’entrée séquence par séquence. Ils tentent ensuite de prédire la sortie probable. Par exemple, si un transformeur reçoit une série de mots sans lien, il analysera les mots pour déterminer ceux qui pourraient compléter les blancs et créer des phrases cohérentes.
Dans un transformeur, un encodeur extrait les caractéristiques des données d’entrée et les convertit en vecteurs. Le décodeur analyse ces vecteurs, crée un contexte à partir de ces données, et génère une séquence de sortie.
De nombreux modèles d’IA performants sont basés sur des transformeurs, tels que:
- Le modèle de transformateur génératif pré-formé 3, également connu sous le nom de ChatGPT
- Le modèle de langage pour les applications de dialogue, ou LaMDA, basé sur Google Transformer
Grâce à ces modèles, les développeurs d’IA ont créé de nombreux programmes génératifs efficaces, capables de réaliser les actions suivantes à partir de données d’entrée simples :
- Générer des images de personnes n’existant pas, à partir de données collectées sur des sites web, magazines, Google Image Search, etc.
- Produire des images réalistes à partir de croquis
- Transférer un style artistique d’une œuvre à une autre
- Synthétiser un scanner à partir d’une IRM
- L’IA Dall-e d’OpenAI peut créer des images à partir de simples textes
- Les IA telles que DeepMind et Amazon Polly peuvent générer des discours à partir de textes
- AI Music, acquise par Apple, peut transformer de la musique libre de droits en bandes sonores
La recherche générative par IA combine ces outils et technologies pour offrir un contenu web précis. Cette méthode élimine le besoin de parcourir des millions de suggestions sur les moteurs de recherche traditionnels.
La recherche générative par IA présente un contenu prêt à l’emploi, provenant de différentes sources en ligne, avec une variété de supports tels que des images, des vidéos et du texte, le tout sur une seule interface, à l’image de ChatGPT.
En quoi la recherche par IA générative diffère-t-elle de la recherche en ligne habituelle ?
La manière dont nous effectuons des recherches sur internet, depuis l’arrivée du moteur de recherche Archie le 10 septembre 1990, pourrait être complètement transformée si la recherche par IA générative se généralisait.
La recherche classique sur le web est un processus manuel. Il faut saisir une question ou un mot-clé dans un champ de recherche. Les moteurs de recherche comme Google, Yahoo ou Bing évaluent les sites web en fonction de leur propre logique, basée sur des critères comme l’autorité du site, l’audience, la qualité des pages, etc.
Le moteur de recherche classe chaque site web par rapport à votre recherche et affiche les résultats en fonction de ce classement. Par exemple, le site web ayant le meilleur classement apparaîtra en haut de la page de résultats.
En résumé, les moteurs de recherche classiques ne créent pas de contenu. Ils se contentent d’agréger le contenu de plusieurs sites web. En cliquant sur un résultat, vous êtes redirigé vers un site web spécifique.
Avec la recherche générative, l’utilisateur reçoit un contenu synthétisé. L’IA analyse les résultats de recherche, crée un contenu personnalisé et l’affiche via un navigateur web, tout en indiquant les sources utilisées.
Si la recherche générative par IA devient la norme, on peut s’attendre aux changements suivants :
- Le contenu obtenu dépendra en grande partie des choix de l’entreprise ayant développé le modèle d’IA générative.
- Il y aura des préférences différentes pour les outils de recherche d’IA, engendrant des variations dans les résultats de recherche en ligne.
- Les outils de recherche d’IA peuvent parfois produire des contenus similaires, risquant de générer du plagiat.
- Les résultats de recherche deviendront plus intuitifs et incluront des textes, des images, des vidéos et des sons.
- La visite de sites web et l’exposition aux publicités pourraient diminuer si les interfaces de type ChatGPT se généralisent.
- Les efforts de recherche en ligne seront considérablement réduits. Il ne sera plus nécessaire de parcourir de nombreuses pages pour créer son propre contenu.
- De nouveaux modèles publicitaires et sources de revenus pourraient être créés par les développeurs d’IA.
- La qualité de la recherche pourrait baisser, car l’expérience sera moins distrayante.
- Il faudra employer des professionnels pour analyser le contenu généré par l’IA, avant de pouvoir l’utiliser à des fins commerciales.
- Les règles concernant le référencement des sources par les IA restent floues. Ces IA ne peuvent pas créer de contenu sans se baser sur des sources existantes.
Nous allons maintenant explorer l’impact de la recherche par IA générative sur les moteurs de recherche.
Impact de la recherche par IA générative sur les moteurs de recherche
Voici comment la recherche par IA générative pourrait affecter les moteurs de recherche traditionnels :
- La popularité des géants de la recherche comme Google, Yahoo, DuckDuckGo et Brave pourrait diminuer.
- Les revenus publicitaires des moteurs de recherche pourraient baisser.
- L’accès gratuit et équitable aux résultats de recherche web pourrait être menacé, avec l’émergence de nouveaux modèles de rémunération pour la mise en avant de certains sites web.
- La fréquentation des sites web pourrait diminuer, car les utilisateurs obtiendraient le contenu souhaité sur une interface différente.
Voyons maintenant quelques moteurs de recherche utilisant l’IA générative.
Moteurs de recherche utilisant l’IA générative
Les entreprises de moteurs de recherche sont conscientes que l’IA générative est l’avenir. Plusieurs géants de la recherche ont lancé des prototypes et des versions bêta de moteurs de recherche basés sur l’IA. Voici quelques exemples que vous pouvez utiliser dès maintenant :
#1. Bing
Microsoft a non seulement acquis OpenAI, le développeur de ChatGPT, mais a aussi utilisé ses technologies pour améliorer Bing Search, créant ainsi le nouveau Bing.
Ce moteur de recherche offre des réponses complètes à des questions réelles, sans classement de sites web basé sur des mots-clés. Il est également possible de discuter avec le moteur de recherche, comme on le ferait avec un expert dans un domaine spécifique.
Le chat du moteur de recherche permet de poser jusqu’à cinq questions de suivi pour affiner les résultats. Le nouveau Bing ne se contente pas de trouver des résultats web, il peut aussi vous aider dans les domaines suivants :
- Obtenir des conseils sur divers sujets
- Produire du contenu créatif grâce à une IA générative comme ChatGPT
- Obtenir des résultats de recherche précis et intuitifs, sans distractions publicitaires
#2. Google
Google Search utilise des outils de recherche d’IA depuis plusieurs années. RankBrain a été le premier outil d’IA utilisé par Google en 2015 pour classer les sites web. Cette IA interprète les résultats de recherche pour classer les sites web pertinents en haut de la hiérarchie.
Voici d’autres programmes d’IA utilisés par Google dans son moteur de recherche :
- La correspondance neuronale, qui aide le moteur de recherche à évaluer la pertinence des requêtes par rapport aux pages
- Les représentations d’encodeurs bidirectionnels à partir de transformeurs ou BERT, pour la pré-formation en traitement du langage naturel
- Google Lens, pour la recherche d’objets avec un appareil photo de téléphone portable ou de tablette
- Le modèle unifié multi-tâches, ou MUM, pour les informations sur le vaccin COVID-19 sur les résultats web
#3. You
You est un moteur de recherche basé sur l’IA, prêt à l’emploi. Il offre des résultats de recherche enrichis, tels que :
- Un ensemble d’applications, d’outils et de résultats en haut de la page de résultats.
- Les résultats « Autres questions posées » dans le panneau de droite
- Une suggestion pour YouChat
- Des cartes de discussion des médias sociaux faisant autorité, telles que celles de Reddit
- La possibilité d’ajouter plusieurs requêtes à la même recherche
Voici les produits de recherche d’IA qu’il propose actuellement :
#4. Neeva
Neeva est un outil de recherche en ligne propulsé par l’IA. Il offre des résultats sans distractions en supprimant les publicités des pages de résultats. Si vous posez une question fermée dans le champ de recherche de Neeva, vous obtiendrez une réponse presque parfaite et étape par étape, sans publicités au-dessus des résultats comme c’est le cas sur Google.
Neeva est un outil de recherche financé par ses utilisateurs. Il dépend des revenus générés par les abonnements, et non des revenus publicitaires. On peut donc s’attendre à ce qu’il offre des résultats plus pertinents pour les utilisateurs payants.
Note de l’auteur
Les moteurs de recherche basés sur l’IA générative peuvent poser problème pour la recherche en ligne. Dès que ces entreprises commenceront à monétiser leurs services en favorisant certains sites web ou éditeurs, la recherche en ligne deviendra biaisée.
Les développeurs de moteurs de recherche IA doivent créer un consortium afin de mettre en place des pratiques éthiques garantissant une recherche libre et équitable.
Nous avons exploré en détail la définition de la recherche générative par IA, ses différences par rapport à la recherche web classique et son impact potentiel. De plus, nous avons découvert de nouveaux exemples de moteurs de recherche IA génératifs pouvant fournir un contenu exceptionnel en un minimum de temps.
Cet article vous aide à évaluer l’intérêt de la recherche basée sur l’IA. Cependant, il est probable que la recherche web basée sur l’apprentissage automatique génératif devienne la nouvelle tendance.
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