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Google est-il en danger ? Avec l’irruption des IA, ses milliards de recettes publicitaires sont menacés. Et les entreprises doivent réviser leurs méthodes : le SEO est mort, vive le GEO.

Depuis plus de vingt ans, Google règne sans partage sur la recherche en ligne. Avec près de 90 % des requêtes mondiales, le moteur de Mountain View est devenu la porte d’entrée d’Internet et la plus grosse régie publicitaire du monde. Son secret ? Un savant mélange de référencement naturel (SEO) et de liens sponsorisés (SEA). Les sites se battent pour grimper dans la page de résultats, les annonceurs paient pour exister, et Google, lui, encaisse.

Un modèle aussi simple qu’efficace. Mais fragile, car il repose sur un geste : le clic. Or une nouvelle génération d’utilisateurs se demande déjà pourquoi cliquer sur dix liens… quand une IA peut leur donner directement la réponse.

ChatGPT, le réflexe qui court-circuite Google

Depuis son lancement fin 2022, ChatGPT a bousculé les habitudes. Huit cents millions d’utilisateurs, un usage quotidien dans les entreprises, et un réflexe qui s’installe : taper une question dans une fenêtre de chat plutôt que dans une barre de recherche. 74 % disent l’utiliser pour chercher des informations au moins de temps en temps.

Et la tendance s’accélère. D’ici à 2026, jusqu’à un quart des requêtes pourraient passer par des assistants IA. OpenAI, avec ChatGPT Atlas, pousse même le concept plus loin : un navigateur où la recherche n’est plus une liste de liens mais une conversation. Demain, on ne cherchera plus le web, on lui parlera.

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Le duo SEO/SEA perd de sa superbe

Pour les directions marketing, c’est un séisme. Pendant vingt ans, tout reposait sur le couple SEO/SEA : du contenu optimisé pour remonter dans Google et des annonces payantes pour s’y maintenir.
Mais voilà : les IA conversationnelles ne présentent plus dix liens, elles livrent une seule réponse, synthétique et contextualisée. Résultat : le trafic naturel chute, la publicité devient moins rentable et le marketing digital se retrouve à réinventer la roue.

Il faut désormais produire des contenus clairs, solides, bien structurés — et surtout pensés pour être compris par les IA. Autrement dit, parler leur langage. Mieux vaut un article précis et utile qu’un texte truffé de mots-clés.

Le GEO, nouveau graal du référencement

Bienvenue dans l’ère du GEO — Generative Engine Optimization. L’idée : ne plus seulement séduire l’algorithme de Google, mais être cité par les moteurs d’IA.

Pour cela, il ne suffit plus d’apparaître dans les dix premiers liens Google. Il faut désormais exister dans les corpus que les modèles d’IA consultent : articles de presse, blogs, Wikipédia, forums, réseaux professionnels. L’enjeu est de façonner leur mémoire conversationnelle, autrement dit la manière dont elles apprennent à citer des marques, des produits ou des sources crédibles. Cela implique de structurer les contenus comme des réponses directes aux questions que se posent les utilisateurs, d’adopter un ton naturel et fluide, proche du langage courant, et d’actualiser régulièrement les données pour rester visibles dans les flux d’information que les IA exploitent.

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Les marques et organisations doivent donc associer systématiquement leur nom à des formulations naturelles, renforcer la crédibilité de leur site par des sources fiables (liens, mentions, transparence éditoriale) et multiplier leur présence sur les plateformes que les LLM lisent : Reddit, LinkedIn, Quora ainsi que la presse en ligne. Enfin, les contenus doivent être techniquement lisibles — via des balises FAQ, des métadonnées et des schémas structurés — pour que les modèles puissent les comprendre et les citer. Être mentionné par une IA n’est plus une affaire de mots-clés : c’est désormais une question de cohérence narrative, de confiance et de lisibilité machine.

On devine déjà la suite : demain, il y aura des « réponses sponsorisées » dans les IA, où un produit ou une marque apparaîtront directement dans la synthèse générée. Le SEO et la publicité classique vont converger vers ce référencement conversationnel, plus fluide, mais aussi plus opaque.

Google contre-attaque, mais le monde change

Faut-il enterrer Google ? Pas encore. Le géant reste incontournable pour acheter un billet d’avion, comparer des prix ou trouver un restaurant. Mais pour s’informer ou se documenter, l’IA prend l’avantage.

Les médias et marques l’ont compris : mieux vaut miser sur des contenus solides, sourcés et reconnaissables. Certains vont même jusqu’à négocier des partenariats avec les IA, histoire d’assurer leur visibilité dans les réponses.

Car la confiance va devenir la nouvelle monnaie du web : les IA privilégieront les contenus sérieux, vérifiés, actualisés. Les communicants, eux, devront apprendre à dialoguer avec ces nouveaux moteurs, à suivre leurs citations, à comprendre leur logique.

Et pendant ce temps, Google se réinvente. Ses projets Gemini et Bard injectent de l’IA au cœur même du moteur, quitte à rogner sur ses revenus publicitaires. Le pari est clair : mieux vaut transformer son modèle avant que d’autres ne le fassent à sa place.

Vers une recherche conversationnelle

La recherche en ligne entre dans une nouvelle ère : celle du dialogue. ChatGPT ne tue pas Google — il le force à changer. Les métriques aussi se transforment : on ne mesurera plus seulement le trafic ou le taux de clics, mais la confiance, la mention, la pertinence.

Demain, les gagnants seront ceux qui auront su comprendre cette bascule : maîtriser leurs données, inventer le SEO de l’IA et surtout gagner la confiance des machines. Le web ne sera plus seulement un espace à explorer, mais un langage à parler — celui de l’intelligence artificielle.

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C’est l’un des plus grands écarts entre science et opinion. Neuf scientifiques sur dix jugent les OGM sûrs, contre seulement un tiers des Français. Pourtant, depuis trente ans, ils sont à l’origine de progrès majeurs. Prêts à remettre en cause vos a priori ?

L’homme modifie la nature depuis qu’il cultive. Bien avant les laboratoires modernes, il sélectionnait les plantes, croisait les variétés, domestiquait le vivant pour ses besoins. La carotte orange, la banane sans pépins, le maïs résistant aux maladies, ces aliments du quotidien portent l’empreinte de siècles de sélection artificielle. Ces manipulations restaient cependant limitées par les barrières biologiques naturelles. On hybridait des blés entre eux, jamais avec un tournesol ou une bactérie.

Tout a changé dans les années 1980 avec la découverte du code génétique. Les gènes sont devenus des séquences manipulables, comme des phrases dans une langue universelle. La transgénèse permet d’insérer précisément l’un de ceux provenant d’une espèce dans une autre. Par exemple, une bactérie pour protéger une aubergine des insectes, un tournesol pour rendre le blé tolérant à la sécheresse, ou la jonquille pour enrichir le riz en vitamine A et combattre la malnutrition infantile. Cette technique accélère une évolution naturelle exigeant des millénaires pour produire un croisement. Elle n’est pas employée sans de multiples précautions et contrôles. Chaque OGM subit en moyenne treize ans d’évaluations rigoureuses avant autorisation, loin des caricatures de « plantes Frankenstein » mises sur le marché sans recul.

Pourtant, l’Europe reste rétive, tout en important paradoxalement des tonnes de produits génétiquement modifiés pour nourrir son bétail, en interdisant à ses agriculteurs d’en cultiver.

Un symptôme des ravages du pouvoir d’une opinion qui aime se faire peur et s’attarde sur des images alarmistes. L’étude de Gilles-Éric Séralini, publiée en 2012 dans Food and Chemical Toxicology, illustre parfaitement ce phénomène, en plus d’avoir fait beaucoup de mal. Montée en épingle par les médias, elle montrait des rats développant des tumeurs après avoir consommé du maïs OGM NK603 et du Roundup. Les photos choc ont fait le tour du monde, alimentant les peurs. Mais la méthodologie était défaillante : échantillon trop petit, souches de rats prédisposées aux cancers, absence de contrôle statistique adéquat. La revue l’a rétractée en 2013. Séralini l’a republiée ailleurs sans corrections majeures, et des centaines d’analyses ultérieures ont invalidé ses conclusions, menées par deux cent quatre-vingts institutions.

Aucune d’entre elles n’a détecté le moindre risque sanitaire spécifique aux OGM. Pas d’allergies épidémiques, pas de différences chez les consommateurs. Un soja potentiellement allergène identifié dans les années 1990 n’a même pas quitté les laboratoires.

La « contamination » génétique effraie aussi, mais sans fondements solides. En vingt ans, moins de quatre cents incidents mineurs, souvent dus à des erreurs de tri ou de semences, ont été observés. Invalidant un fantasme à la vie dure : avec des centaines de millions d’hectares cultivés, aucune « superplante » invasive n’a émergé. Les gènes introduits se diluent naturellement s’ils ne confèrent pas d’avantage sélectif. Quant à l’idée que manger un OGM altère notre ADN, elle relève du mythe. L’estomac digère les gènes comme n’importe quelle molécule ; il ne les intègre pas. Sinon, nous serions tous des hybrides de poulet et de pain. Quant au mythe des semences stériles qui a alimenté les médias, si elles ont bien existé, elles n’ont jamais dépassé le stade des brevets. Un moratoire international les interdit depuis 2000. Aucune semence OGM commercialisée aujourd’hui n’est stérile.

Les bénéfices, eux, sont concrets. Les OGM ont réduit l’usage mondial de pesticides de 37 %, préservé les sols, stabilisé les rendements. Entre 1996 et 2018, ils ont généré 186 milliards de dollars de revenus supplémentaires et évité 27 milliards de kilos d’émissions de CO₂. Au Bangladesh, l’aubergine Bt, introduite en 2014, a divisé par dix les pulvérisations contre le foreur du fruit (une chenille qui creuse de petits tunnels dans les plantes pour s’en nourrir). Les paysans, autrefois empoisonnés par des applications quotidiennes d’intrants à mains nues, récoltent plus sainement. En Inde, leurs bénéfices ont augmenté de 1 200 roupies par hectare et par an. À l’opposé de la fake news colportée par Vandana Shiva, qui décrivait des cultivateurs poussés au suicide par le prix des semences. En Argentine, le blé HB4, tolérant à la sécheresse grâce à un gène de tournesol, sauve les cultures dans les plaines arides – une innovation portée par l’entreprise française Florimond Desprez, exportée pendant que l’Europe hésite. Aux États-Unis, la pomme de terre Innate réduit le gaspillage en noircissant moins. En Afrique, le maïs TELA résiste à la légionnaire d’automne, sécurisant l’alimentation de millions de gens. Les exemples de ce type sont légion.

Quand les OGM sauvent des vies et des cultures

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Cet ensemble ne relève pas de la promesse, mais bien des faits. Entre 1996 et 2018, les cultures biotechnologiques ont généré 186 milliards de dollars de revenus supplémentaires et évité 27 milliards de kilos de CO₂.

Pendant ce temps, l’Europe, elle, cultive la prudence avec excès. Nous consommons déjà des variétés issues de mutagenèse chimique ou par irradiation, créées dans les années 1950 avec des milliers de mutations aléatoires non caractérisées, y compris en bio. Pourtant, la Cour de justice européenne freine désormais le progrès. En 2018, elle a classé les éditions génétiques comme CRISPR au même rang que les OGM transgéniques. Or cette révolution, inventée en Europe par la Française Emmanuelle Charpentier et l’Américaine Jennifer Doudna, permet, grâce à des « ciseaux moléculaires » ultra-précis, de corriger une lettre fautive dans l’ADN d’une plante, justement sans y ajouter de gène étranger. La technique profite aujourd’hui à l’Australie, au Brésil, au Japon ou au Royaume-Uni, mais pas à l’Europe, même si des discussions sont en cours.

La Commission a pourtant investi 200 millions d’euros entre 2001 et 2010 pour évaluer ces technologies ; cinq cents groupes d’experts ont conclu unanimement à l’absence de risques supérieurs aux méthodes conventionnelles. Mais les politiques ont ignoré ces rapports, ce qui n’est pas sans conséquences sur notre souveraineté alimentaire. Nos laboratoires innovent, mais nos règles repoussent les chercheurs. Paradoxe : le Pacte vert de l’UE vise à réduire l’usage des pesticides de moitié d’ici 2030, mais refuse les outils pour y parvenir. Nous importons du soja OGM brésilien pour nos élevages tout en interdisant sa culture locale. Ce n’est plus de la précaution, c’est de l’hypocrisie.

Les OGM sont le domaine agricole le plus scruté au monde. Ils diminuent les intrants chimiques, aident les paysans vulnérables, atténuent le changement climatique. Ignorer ces réalités au profit de la peur mène à la pénurie. Il est temps de choisir la raison : cultiver chez nous ce que nous importons, ou continuer à jouer les vertueux en délocalisant nos problèmes.

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Une IA open source, capable de rivaliser avec les meilleurs modèles, entraînée pour seulement quelques millions d’euros ? C’est la révolution Moonshot AI : une prouesse qui balaie les scénarios catastrophes sur le coût énergétique de l’intelligence artificielle.

La start-up chinoise Moonshot AI, soutenue par Alibaba, vient de dévoiler Kimi K2 Thinking, son modèle de langage qui ne se contente pas de répondre, mais qui réfléchit et agit en exécutant de 200 à 300 appels d’outils séquentiellement, grâce à un raisonnement adaptatif et à long terme. Tel un ingénieur, il peut enchaîner les cycles de réflexion, de recherche, de navigation Internet, de développement — en boucle — jusqu’à trouver la solution à un problème complexe.

Comme la plupart des solutions d’IA chinoises, Kimi K2 Thinking est proposé en open source, ce qui va permettre aux autres acteurs de s’en inspirer et de progresser à leur tour. Un cycle vertueux de développement et de partage qui fait l’excellence et la fertilité de l’IA chinoise et que pratiquement aucune société américaine n’applique, sinon sur de petits modèles parfois destinés à faire de la communication plutôt qu’a un usage réel.

Ici, le modèle compte 1 000 milliards de paramètres : il rivalise donc en taille avec les plus grands opus des géants américains OpenAI, Google et Anthropic. Mais si la taille est une métrique, la performance en est une autre — et c’est là que Kimi K2 Thinking fait fort, en battant assez largement ses concurrents payants dans de nombreux benchmarks de raisonnement, notamment ceux qui n’impliquent pas d’étapes de programmation.

Mais ce n’est pas tout. Moonshot AI, loin des élucubrations actuelles sur les gigadatacenters pour l’entraînement de l’IA, qui consommeraient l’équivalent de la production d’une tranche complète de centrale nucléaire (la France en possède 56), annonce un coût d’entraînement record de 4,6 millions de dollars, contre des sommes des dizaines de fois plus importantes chez ses concurrents américains. Ce chiffre ne concerne que la puissance de calcul nécessaire pour entraîner le modèle, pas les salaires des ingénieurs, ni la collecte de données ou les autres frais de développement.

Cette prouesse est obtenue grâce à une astuce intelligente : Kimi K2 Thinking est entrainé à partir de son petit frère Kimi K2 (Instruct – modèle sans raisonnement) avec une précision ultra-réduite (QAT 4 bits), ce qui divise, sans perte notable de qualité, jusqu’à quatre fois la mémoire et les calculs requis. De plus, il n’active à chaque utilisation que quelques experts de 32 de ses 1 000 milliards de paramètres (architecture dite Mixture of Experts (MoE)). C’est le premier modèle de raisonnement à utiliser le QAT et le MoE, ce qui le place aussi premier à offrir un coût d’inférence aussi compétitif avec un usage plus rapide.

Puisqu’il est gratuit, combien cela vous coûterait-il de faire tourner cet ingénieur maison 24/7 ? Le ticket d’entrée, qui ne cesse de baisser, est d’environ 200 000 euros pour le serveur capable de s’y mettre. La compétition avec l’humain se rapproche.

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