Et au final, c’est la plateforme qui gagne.
En récompensant 3 scientifiques de Google, l’institution Nobel a donné un joli coup de publicité à l’entreprise de Mountain View, bien mieux armée pour conquérir l’intelligence artificielle que ne le pense le grand public.
Pour ce 97ème épisode du podcast Déclick, Jérémy Lacoste vous propose de trancher un débat qui nous anime depuis deux ans : pourquoi Google va prendre le leadership de l’IA dans la recherche. Malgré les échecs, les ratés et les critiques.
1 – Google, acteur incontournable de l’IA
Les prix Nobel de physique et de chimie ont rappelé que Google n’est pas seulement un challenger d’OpenAI, mais qu’il est l’un des pionniers avec DeepMind et son Transformer. Un modèle datant de 2017 qui est à l’origine des LLM bien connus aujourd’hui, dont ChatGPT.
???? Un atout incontournable : son moteur de recherche
Son moteur de recherche constitue un énorme avantage concurrentiel. Là où d’autres doivent multiplier les partenariats, Google s’appuie sur une infrastructure bien établie et un écosystème intégré, allant des terminaux aux OS, en passant par le cloud.
???? Des investissements massifs
Avec des capitaux propres considérables, Google peut se permettre de recruter les meilleurs talents. Dernier exemple en date : Noam Shazeer, figure de l’IA, rend Google pour 2,7 milliards de dollars (via le rachat de sa société Character.ai créée suite au refus de son employeur de l’époque de libérer un chatbot sur lequel il avait travaillé. Un employeur nommé… Google ! )
???? Effets de réseau
Même si Google a connu quelques retards et ajustements dans les usages grand public, il reste l’acteur le mieux placé pour devenir leader de l’IA générative dans la recherche, grâce aux usages et aux effets de réseau.
2 – L’évolution des SERPS boostés par l’IA
Depuis l’arrivée de l’IA grand public, Google a ajusté ses SERP avec des outils comme Gemini et AI Overviews. Même si les résultats sont encore en phase de test, on observe des évolutions, comme l’apparition de réponses « position 0 » et de « cartes » au-dessus de la ligne de flottaison.
???? Nouvelles sources de données
Google agrège une pléthore de données telles que les sites indexés, son Knowledge Graph, les éditeurs et le contenu UGC. Aujourd’hui, les AI Overviews semblent principalement axés sur les requêtes d’information, ce qui a un impact sur les revenus des éditeurs.
???? Annonces IA
Début octobre, Google a commencé à intégrer des publicités payantes dans les réponses de l’IA, apportant ainsi une nouvelle dimension à la recherche en ligne.
3 – Dans Google Ads
Google utilise l’IA depuis 2010, d’abord avec des stratégies d’enchères intelligentes sur sa plateforme publicitaire, fournissant aux spécialistes du marketing des outils d’automatisation et de recommandations basés sur le Big Data.
Google Ads a rapidement intégré l’IA générative, avec des fonctionnalités comme Product Studio pour aider les e-commerçants à créer des visuels, la génération automatique d’assets créatifs, ou encore le lancement de campagnes via des invites dans certains pays.
L’épisode peut être écouté sur votre plateforme de podcast préférée.
