— marketing, commerciale ou cognitive — sont impactées. Pour les entreprises, c’est une révolution qui exige une adaptation rapide des stratégies numériques, éditoriales et technologiques.
L’essor des moteurs de recherche conversationnels marque un tournant dans la manière dont les individus — professionnels comme consommateurs — accèdent à l’information. Fait emblématique, la part de marché mondiale de Google dans la recherche en ligne vient de tomber sous la barre des 90 %, une première depuis 2015, selon les données de Statcounter. Cette érosion, bien que modeste, reflète une dynamique de marché en mutation, stimulée par l’émergence de concurrents disruptifs et l’intégration croissante de l’intelligence artificielle générative dans les outils de recherche.
Cette tendance s’inscrit dans un contexte où l’IA générative transforme profondément les expériences de recherche, rendant les moteurs plus conversationnels, proactifs et capables d’agir au nom des utilisateurs. Des acteurs comme Perplexity, Amazon avec Rufus, ou encore Microsoft avec Copilot, proposent désormais des assistants de recherche qui redéfinissent les attentes des utilisateurs, tant dans le grand public que dans
les entreprises.
Pour les professionnels du marketing B2B, du commerce électronique et de la gestion des connaissances, cette évolution représente à la fois un défi et une opportunité. Il devient essentiel d’adapter les stratégies de contenu, d’optimiser la structure des sites web et d’investir dans des solutions technologiques capables de répondre aux nouvelles exigences des utilisateurs et des moteurs de recherche alimentés par l’IA.
Selon un article de Forrester, cette évolution ne concerne pas uniquement Google, Bing ou Perplexity : elle s’étend désormais aux sites d’e-commerce, aux bases documentaires des entreprises et aux plateformes d’interaction client.
De la recherche par mots-clés à l’assistance proactive
L’impact de l’IA générative sur la recherche ne se limite pas aux moteurs traditionnels : il touche de manière transversale l’ensemble des usages en entreprise, du marketing à la gestion des connaissances. Dans le domaine du marketing B2B et B2C, l’automatisation offerte par l’IA libère les professionnels du référencement des tâches répétitives telles que la gestion des enchères, la création de pages ou l’analyse des journaux de serveur. L’objectif n’est plus uniquement de générer du trafic, mais de capter les intentions dans des parcours d’achat multisources et conversationnels. Selon Forrester, 80 % des travailleurs de l’information utilisent ou prévoient d’utiliser une solution basée sur l’IA générativedès 2024.
Du côté du commerce électronique, la recherche commerciale se transforme également. Les plateformes d’e-commerce exploitent désormais l’IA pour enrichir automatiquement les métadonnées produits, associer des descripteurs visuels à leurs catalogues, traduire dynamiquement les requêtes des utilisateurs, ou encore générer des visualisations instantanées de produits personnalisés. Des acteurs comme Amazon, avec son assistant Rufus, ou ThredUp, avec Style Chat, ont d’ores et déjà intégré ces expériences de recherche conversationnelle dans leurs parcours clients.
En entreprise la recherche devient cognitive
Enfin, dans les entreprises, la recherche cognitive prend une nouvelle dimension. Que ce soit pour la relation client, la conformité réglementaire ou la recherche et développement, les solutions intègrent désormais des agents conversationnels capables de dialoguer avec les bases documentaires, s’appuyant sur des technologies de génération augmentée par récupération (RAG), de recherche hybride ou vectorielle. L’efficacité de ces systèmes repose sur deux piliers fondamentaux : la qualité des données et la gouvernance. Un défi majeur pour les directions des systèmes d’information.Face à ces évolutions, Forrester identifie quatre leviers d’adaptation pour les décideurs. Les marketeurs B2C doivent se concentrer sur l’écoute des expressions en langage naturel formulées par les utilisateurs, et adapter leur contenu en conséquence. L’enjeu est de maximiser l’« indexabilité » des contenus plutôt que de s’en remettre uniquement au classement par mots-clés. Côté B2B, la priorité est à la réorganisation des sites selon l’intention des acheteurs et la fluidité des échanges conversationnels. Même si le volume de trafic organique tend à baisser, la qualité des visiteurs progresse, générant un meilleur taux de conversion.
Pour les responsables digitaux, la recommandation est claire : miser sur des solutions de recherche intelligente intégrables dans les plateformes de commerce existantes, plutôt que d’investir dans des projets de replatforming longs et coûteux. Enfin, les responsables techniques doivent renforcer la gouvernance des données et investir dans les capacités de recherche vectorielle, essentielles au bon fonctionnement des agents IA internes et à l’émergence d’un véritable patrimoine informationnel piloté par l’IA.
Vers une nouvelle norme d’interaction humain-machine
Jusqu’ici, la recherche en ligne reposait sur des mots-clés, une lecture des liens proposés, et un effort cognitif pour extraire les bonnes réponses. Avec l’IA générative, les moteurs deviennent « articulés, assistés et agentiques » : ils comprennent le langage naturel, anticipent les intentions et proposent des réponses contextualisées. Mieux, ils peuvent agir à la place de l’utilisateur.Concrètement, les assistants comme Gemini (Google), Copilot (Microsoft) ou le moteur de ChatGPT facilitent désormais des échanges en langage naturel, réduisent le temps de recherche, organisent les données personnelles et recommandent des actions (réservations, achats, planifications).
La recherche conversationnelle s’impose désormais comme un standard attendu par les utilisateurs. Elle modifie non seulement les usages, mais aussi les métriques de performance. Dans un quotidien numérique où les agents prennent en charge une part croissante des interactions, la maîtrise du contenu structuré, du langage naturel et de la donnée de qualité devient un facteur de différenciation majeur.
