L'IA étant capable d'apprendre et de résoudre des problèmes comme le ferait une personne, elle est utilisée par les entreprises et les particuliers pour rédiger des emails, prédire le comportement des clients et tout ce qui s'ensuit. L'utilisation de programmes d'IA générative tels que Perplexity.ai et ChatGPT en tant que moteurs de recherche a toutefois soulevé des interrogations.
OpenAI a annoncé le lancement officiel d'un moteur de recherche dans ChatGPT après la présentation d'un prototype réussi en juillet dernier. L'outil est basé sur une version spéciale du GPT-4o d'OpenAI et se nourrit des résultats d'autres moteurs de recherche (tels que Bing et Google), ainsi que du contenu des fournisseurs d'informations et des médias avec lesquels OpenAI a conclu des partenariats. Au lieu de produire une liste de liens lorsqu'une recherche est tapée, l'outil répond aux requêtes de manière conversationnelle et incorpore des extraits et des sources sur lesquels les utilisateurs peuvent cliquer pour en savoir plus. Il est également possible pour les utilisateurs d'affiner leur recherche en conversant avec le moteur de recherche.
Ce n'est pas le premier outil lancé pour fournir des réponses directes aux questions des utilisateurs (Google Quick Answers le fait déjà), et ce n'est pas non plus la première fois que les utilisateurs de ChatGPT demandent à l'IA de répondre à des questions qu'ils poseraient à un moteur de recherche classique. OpenAI n'est pas la première entreprise à combiner un LLM et un moteur de recherche (Bing/Copilot), ni à citer des sources dans les réponses (Perplexity.ai). Cependant, ChatGPT Search est la première à formaliser l'utilisation de tous ces éléments dans un outil utilisant l'IA.
Interfaces conversationnelles et moteurs de recherche traditionnels
Avec sa combinaison de moteur de recherche et d'éléments d'IA, les utilisateurs peuvent penser que ChatGPT Search combine le meilleur des deux mondes. Mais qu'est-ce qui change lorsque vous utilisez une interface conversationnelle qui mentionne des sources plutôt qu'un moteur de recherche traditionnel ?
Les moteurs de recherche classiques affichent une liste de résultats en fonction d'une question. Ils font autorité avec leurs références et disent aux utilisateurs « voici les sites où vous trouverez ce que vous cherchez ». Avec les interfaces conversationnelles, cependant, le moteur de recherche fait désormais autorité sur l'information elle-même, en disant « voici l'information que vous cherchez et voici la réponse à votre question ».
Cela devient problématique quand on sait que les LLM peuvent inventer des informations et que les interfaces conversationnelles renforcent la confiance de l'utilisateur. Les moteurs de recherche conversationnels ont également un impact sur la diversité des sources d'information disponibles pour les utilisateurs. Avec les moteurs de recherche classiques, les liens qui n'apparaissaient pas sur la première page de résultats apparaissent sur la deuxième et la troisième page et ainsi de suite (bien qu'ils soient souvent négligés par les utilisateurs). Avec ChatGPT Search ou Perplexity.ai, ces sources moins bien classées disparaissent complètement, ce qui limite l'information reçue par l'utilisateur.
Facile à utiliser ?
Des chercheurs de l'université de Washington ont publié un article explorant les différences entre les moteurs de recherche (Situating Search). Dans le cadre de leur recherche, ils ont étudié une variété d'utilisateurs et les raisons qui les poussent à utiliser un moteur de recherche. Certains utilisateurs savent ce qu'ils cherchent, d'autres veulent explorer ou en savoir plus sur un sujet, et d'autres encore veulent sélectionner les sources où ils sont le plus sûrs de trouver leur réponse.
Les moteurs de recherche conversationnels s'efforcent de répondre à cette grande diversité d'utilisations. En synthétisant l'information, les nouveaux outils se chargent d'une grande partie du travail. Les utilisateurs n'ont plus besoin de parcourir et de sélectionner les résultats qu'ils souhaitent, ni de reformuler leur requête. Les moteurs de recherche d'IA réduisent donc la charge de travail de l'utilisateur, mais ils sont également limités dans la manière dont ils peuvent être utilisés. Les chercheurs ont conclu que nous « devrions chercher à construire des outils qui aident les utilisateurs à trouver et à donner un sens à l'information plutôt que des outils qui prétendent tout faire à leur place ».
Des informations dignes de confiance
Les moteurs de recherche IA comme Perplexity.ai et le nouveau Chat GPT Search indiquent les sources sur lesquelles leurs réponses sont basées. Pour de nombreux utilisateurs, la mention de la source et la possibilité de tracer cette information constituent un argument de poids en faveur des interfaces conversationnelles.
Cependant, une étude comparative de l'université de Stanford (Evaluating Verifiability in Generative Search Engines) a démontré le contraire. Les chercheurs ont examiné divers outils tels que Bing Chat, NeevaAI, Perplexity.ai et YouChat, et ont constaté que seule la moitié des affirmations contenues dans les réponses étaient entièrement étayées par les sources indiquées. En outre, un quart des sources ne soutenaient pas l'affirmation du moteur de recherche d'IA. Ce manque de précision est préoccupant car ces outils ont des millions d'utilisateurs, dont la plupart croiront que l'indication des sources est un signe de fiabilité plutôt que de vérifier chaque affirmation.
L'étude a également révélé que les affirmations fournies par le moteur de recherche IA qui étaient moins étayées par des sources étaient plus utiles aux utilisateurs. Les chercheurs expliquent ce phénomène par le fait que les outils les plus fiables ont tendance à copier ou à paraphraser les affirmations des sources, sans que la réponse soit très fluide. À l'inverse, les outils qui s'écartent des sources, comme les interfaces conversationnelles, ont plus de liberté pour générer des réponses fluides qui semblent importantes et utiles.
Les chercheurs ont également constaté que les moteurs de recherche IA existants ont du mal à traiter les requêtes auxquelles il n'est pas possible de répondre en extrayant des informations de sources multiples, et qu'ils ne peuvent pas correctement pondérer les sources selon leur pertinence par rapport à la question posée par l'utilisateur. Les résultats de l'étude remettent donc en question la fiabilité et la fiabilité des moteurs de recherche d'IA.
L'IA doit-elle être utilisée comme moteur de recherche ? Des outils comme ChatGPT Search et Perplexity.ai sont certainement utiles si l'utilisateur comprend leurs avantages et leurs limites. Il convient d'être prudent et d'utiliser ces outils parallèlement aux moteurs de recherche traditionnels et à d'autres sources d'information pour trouver les réponses que l'on cherche.