Comment les applications d’IAG se sont transformées en moteur de recherche.
L’émergence rapide des applications d’IAG ( intelligences artificielles génératives ) dans les dernières années a causé de nombreux changements. Certaines personnes l’utilisent occasionnellement, d’autres sans cesse pour des raisons diverses, que ce soit pour simplifier des tâches, générer des images ou même éventuellement complètement remplacer les moteurs de recherche pour plusieurs utilisateurs. La popularité des applications d’IAG comme moteur de recherche n’est pas surprenante, étant donné qu’elles accomplissent la tâche naturellement en plus de servir pour des multitudes de fonctionnalités, ce que les moteurs de recherche traditionnels ne peuvent pas accomplir. Grâce à ceci, il y a un intérêt des compagnies d’adapter une stratégie SEO dans les IAG afin d’apparaître dans les requêtes générées. Cette pratique amène de nombreux bénéfices à la fois aux utilisateurs et aux compagnies, mais provoque également des conséquences négatives qui sont encore très discrètes. Ceci mène donc aux questionnements sur le futur de cette technologie, et ce qu’il faut retenir.
Quels sont les bénéfices?
Les avantages du SEO dans les IAG profitent à toutes les parties prenantes : les utilisateurs, les applications elles-mêmes et les entreprises. Pour les utilisateurs, ces outils représentent une « super application » 1 capable d’exécuter une multitude de tâches, notamment celle de recherche d’information, réalisée environ 16 milliards de fois par jour 2 sur Google. Les IAG offrent donc une expérience centralisée et efficace, ce qui favorise leur intégration dans le quotidien des usagers.
En ce qui concerne les applications d’IAG et leurs investisseurs, l’augmentation énorme du volume d’utilisateurs, ayant un nombre combiné de requêtes totalisant plus de 2.5 milliards 3, a largement bénéficié aux revenus de ces entreprises. Étant donné la vague massive d’utilisateurs, le nombre d’adhésions aux versions premium de ces applications a augmenté et représente environ 70% des profits annuels 4. Ils bénéficient donc grandement de la mise en place du SEO, pour que les utilisateurs continuent d’avoir des résultats pertinents dans leur requête.
Finalement, les compagnies qui vont investir en SEO sur les applications d’intelligence artificielle profiteront du trafic énorme généré chaque jour pour attirer plus de consommateurs à la fois dans les canaux physiques que numériques. Si elles réussissent à se positionner facilement dans les requêtes générées, elles pourront aller chercher de nouveaux clients sans dépenser beaucoup d’argent pour les acquérir, ce qui est un avantage typique du SEO dans les moteurs de recherche.
Un grand inconvénient
Étant donné la récence de l’explosion en popularité des applications d’IAG, les conséquences négatives sur le long terme ne peuvent pas être assumées, mais certains constats peuvent déjà être effectués, le plus important étant par rapport à la pollution. Faire une recherche et accéder à un site web consomme de l’énergie au travers des serveurs, qui eux, nécessitent de l’électricité. Pour les applications d’IAG, que ce soit pour le développement des modèles d’IA génératifs, leur entraînement continu, les requêtes, etc., il faut également de l’énergie mais en quantité beaucoup plus élevée 5, à cause de leurs centres de données. Ceux-ci nécessitent aussi de l’eau pour refroidir le matériel informatique.
Figure 1: Consommation d’électricité annuelle par type de serveur
Source: https://escholarship.org/uc/item/32d6m0d1 6
Les applications d’IAG consomment donc énormément d’électricité, ce qui mène à une augmentation des émissions de carbone considérable. En ouvrant la porte au SEO dans les IAG, on incite les consommateurs à utiliser ces applications comme moteur de recherche, causant davantage de pollution en raison du nombre plus élevé de requêtes qui pourraient être effectuées sur les plateformes traditionnelles. Les consommateurs continueront donc à utiliser ces applications, sans se rendre compte des dommages qui peuvent être causés.
Que pouvons-nous faire?
Sachant maintenant que les requêtes dans les applications d’IAG polluent grandement, il y a quelques pistes à explorer pour inciter une consommation plus responsable. La sensibilisation des consommateurs par rapport aux effets néfastes des IAG sur l’environnement pourrait aider à réduire le nombre de requêtes, et les utiliser seulement pour leurs fonctions plus approfondies. Par la suite, on pourrait favoriser l’utilisation d’applications qui sont alimentées par des sources d’énergie renouvelables, ce qui réduirait grandement les émissions de carbone. Finalement, des régulations plus strictes par rapport au développement des IAG pour prévenir l’augmentation de la pollution pourraient devenir nécessaires.
Que devons nous retenir?
En conclusion, après avoir exploré certains avantages et désavantages du SEO dans l’IAG, il est clair que l’utilisation de ces applications comme moteur de recherche peut être bénéfique, mais les conséquences négatives doivent être prises en compte. Les consommateurs devront utiliser ces outils de manière plus responsable, et se questionner sur la nécessité de leurs requêtes. En comparant, par exemple, à une voiture alimentée au gaz qui pollue plus qu’une voiture électrique en remplissant la même fonction, nous devrions utiliser les outils qui polluent moins lorsqu’il s’agit d’effectuer une recherche étant donné que ça ne coûte rien.
Balado sur le SEO dans les IAG
En savoir plus
Pour en savoir plus sur l’impact de l’IAG sur l’environnement, vous pouvez lire cet article: https://digital.hec.ca/blog/limpact-ecologique-de-lintelligence-artificielle-un-defi-a-lere-du-numerique/
Bibliographie
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Zewe, A. (2025, January 17). Explained: Generative AI’s environmental impact. MIT News. https://news.mit.edu/2025/explained-generative-ai-environmental-impact-0117 (MIT News)
Shehabi, A., Newkirk, A., Smith, S. J., Hubbard, A., Lei, N., Siddik, M. A. B., Holecek, B., Koomey, J., & Masanet, E. (2024). Estimating the environmental impact of generative-AI services using an LCA-based methodology. Lawrence Berkeley National Laboratory. https://escholarship.org/uc/item/32d6m0d1 (eScholarship) P.49