Dévoilé le 19 novembre 2025, Memo est le nouveau robot domestique de Sunday Robotics. Haut de 1,70 m et monté sur roues, il peut recopier les mouvements humains grâce à des gants connectés.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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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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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