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Ryan MULHOLAND est Research Librarian à l’Université Wesleyan du Tennessee aux États-Unis. L’article de Ryan a été traduit par notre équipe.Précisons que la fonctionnalité des Overviews décrite dans cet article n'est pas encore présente en France, même si elle l'est déjà dans certains pays d'Europe.

À nouvelle année, nouvelle série d’avancées dans le monde de l’intelligence artificielle. De la nouvelle capacité de génération d’images de ChatGPT avec la folie autour du style « Studio Ghibli », jusqu’à Grok qui déploie enfin sa propre application en version bêta, 2025 suscite déjà beaucoup d’effervescence autour de ces outils émergents.

Parmi les acteurs en lice, Google se démarque en intégrant des fonctionnalités d’assistance par IA à plusieurs de ses services gratuits, notamment Docs, Sheets, Slides, Maps, Search, Chrome et bien d’autres.

L’effervescence ne s’arrête pas là, car Google a déployé sa fonctionnalité Overviews (littéralement : « vue d’ensemble ») - aux États-Unis - le 14 mai de l’année dernière, puis Deep Research (« Recherche approfondie ») avec Gemini pour tous les utilisateurs le 13 mars de cette année. La première traite les requêtes complexes et tente de les résumer de manière facilement assimilable, tandis que la seconde permet aux utilisateurs de la version gratuite de générer trois rapports de recherche gratuits par jour pour une exploration plus poussée des sujets.

Chroniques amusées sur l’intelligence artificielle par Christian Vigne

Christian Vigne, anciennement Product Manager chez Google, s’amuse dans ses chroniques à explorer l’impact de l’IA sur nos vies. Il est amené à conseiller les entreprises sur leurs stratégies IA (cadrage, priorisation, formation, conduite du changement).

Qui se souvient de ses cours de philo de terminale ? Moiiiiii. Et en particulier de l’étude de La République de Platon. Vous souvenez-vous de Glaucon and friends, aka « les disciples » qui donnent la réplique à Socrate ? À travers les nombreux échanges qu’ils ont avec Socrate et ainsi le dialogue qui en naît, ils font advenir une réflexion, un cheminement vers une vérité. Attention les philosophes, je tente un truc au risque de vous froisser : les questions de Glaucon pourraient être à Socrate ce que nos requêtes sont à ChatGPT : des prompts. 

Le peer review d’un article académique est, traditionnellement, une revue par les pairs avant publication. Il reste le fondement du fonctionnement de la majorité des éditeurs, qu’ils publient selon le schéma traditionnel dans lequel le lecteur paie en s’abonnant, ou qu’ils publient en open access, schéma dans lequel l’auteur, son institution ou un sponsor règle les frais (Article processing charges, soit APC).

Les limites du peer review traditionnel

Si cette procédure est supposée garantir aux articles publiés un haut niveau de qualité, elle présente l’inconvénient majeur d’imposer un délai parfois long entre le dépôt du manuscrit et la publication effective de l’article.

Cela devient de moins en moins supportable alors même que les développe­ments de la recherche connaissent une accélération significative comme on a pu le constater, en particulier, lors de la pandémie du COVID-19.

S’ajoute la difficulté croissante à trouver des reviewers (en règle générale bénévoles) disponibles, conséquence à la fois de l’inflation du nombre de publications et de la pression que subissent les chercheurs pour publier toujours plus, ce qui leur laisse moins de temps pour se consacrer aux reviews.

Et enfin, rien ne garantit que deux ou trois reviewers (au mieux) auront pu détecter toutes les failles potentielles d’un article. En effet, ces failles pourraient n’apparaître que lorsqu’un nombre plus important de scientifiques aura pu en prendre connaissance.

L’arrangement de Strasbourg, cela vous dit quelque chose ? On pourrait imaginer un quizz du type : c’est (1) le traité par lequel Louis XIV a réuni Strasbourg à la France le 30 septembre 1681 (2) un projet d’urbanisme de Catherine Trautmann lorsqu’elle était maire de Strasbourg (3) le texte qui a établi la classification internationale des brevets en 1971. Évidemment c’est la troisième réponse qui est la bonne. À l’heure où l’environnement médiatique est saturé par l’IA, nous allons, sans trop rentrer dans des détails théoriques, montrer par un simple exemple que cet outil de recherche conserve son intérêt, et qu’il reste même pour l’instant plus complémentaire qu’antagoniste avec les techniques basées sur l’IA. Le titre de cet article était donc seulement provocateur.

Un bref rappel

La Classification Internationale des Brevets (abrégé CIB) ou, en anglais, International Patent Classification (IPC) a été mise en place pour répondre au défi de rechercher des documents au sein d’une masse croissante de brevets, dans un contexte caractérisé par le multilinguisme, et une syntaxe, qui outre les problématiques habituelles de synonymie, peut être très déconcertante : en « langue brevet », un ballon peut être un « dispositif sphérique de loisir », et une bouteille un « contenant pour liquide ». Chercher par des mots-clés se heurte donc vite à certaines limites.

Il est difficile de suivre ce qui se passe dans la Galaxie IA Google, tant les annonces de fonctionnalités et projets sont nombreuses.

La stratégie de la division IA Google DeepMind s’articule autour de deux modèles : Gemini et Gemma (hors développements spécifiques image et vidéo). Gemini est un modèle ultra puissant, mais fermé, utilisé à la fois pour les services grand public tels que le Search et pour les applications professionnelles ; à l’opposé, Gemma est un système beaucoup moins gourmand en ressources, en open-source, conçu pour la communauté des développeurs.

Le SEO (Search Engine Optimisation) participe à l’accès à la connaissance, en influençant directement la manière dont l’information est indexée, trouvée, hiérarchisée et diffusée sur le web.

Cependant, à l’heure où les robots conversationnels sont de plus en plus capables d’effectuer des recherches et synthèses de pages web, les créateurs de contenus web se voient confrontés à la nécessité de réévaluer leurs stratégies de référencement : il s’agit en effet de rendre les contenus visibles dans ce nouvel environnement aussi mouvant que concurrentiel.

Les professionnels de l’information (au sens large du terme) sont également concernés, et doivent adapter leurs stratégies de recherche à cette période de transition où les critères de visibilité des contenus sur le web se complexifient.

Ce bouleversement pose de nombreuses questions : comment les sites web peuvent-ils maintenir, voire améliorer leur visibilité lorsque les internautes ne recherchent plus uniquement via les moteurs classiques comme Google ou Bing, mais interagissent avec des IA conversationnelles telles que ChatGPT, Mistral ou DeepSeek ? Comment optimiser le contenu pour être « consulté » et relayé par des chatbots qui se comportent de plus en plus comme des agents autonomes ?

L’avenir du SEO (Search Engine Optimization, ou référencement naturel) se résume souvent à la chronique d’une mort annoncée, et ce, depuis plusieurs années. Et pourtant, la pratique du SEO reste indispensable, pour optimiser la visibilité des contenus, non seulement via les résultats du moteur Google, mais aussi dans un environnement multiplateforme incluant notamment des réseaux comme TikTok.

Ce contexte dynamique nous invite à explorer l’impact des IA génératives sur les stratégies SEO et à découvrir l’émergence d’une nouvelle tendance : le GEO ou Generative Engine Optimisation.

Depuis son lancement officiel fin 2023, Mistral AI s’est imposé comme l’un des acteurs incontournables de l’intelligence artificielle générative en Europe. Fondée par trois anciens chercheurs de Meta et de Google DeepMind, cette startup française a rapidement levé plus de 600 millions d’euros, atteignant une valorisation de 6 milliards d’euros en moins d’un an d’existence.

Si Mistral AI est souvent présentée comme le champion français de l’IA, sa stratégie et ses ambitions dépassent largement les frontières hexagonales. Dans cet article, nous examinerons le positionnement de Mistral face aux géants américains, nous analyserons les fonctionnalités phares de son application Le Chat, et nous tenterons de comprendre l’attrait de ses modèles au-delà des utilisateurs francophones.

Une réponse européenne aux géants américains ?

« En IA, nous pouvons rivaliser avec Google ou OpenAI », affirmait Arthur Mensch, CEO de Mistral AI, dans une interview avec Le Monde. Cette déclaration résume l’ambition affichée par la startup face aux géants américains qui dominent actuellement le marché de l’IA générative, à savoir OpenAI (ChatGPT), Anthropic (Claude) ou encore les solutions de Google (Gemini), Meta (Llama) et xAI (Grok).

Face à cette hégémonie, Mistral AI propose une alternative européenne avec une offre différenciée, notamment par son approche « open-weight ». Cette approche « open-weight » s’inscrit dans le mouvement de l’open source, mais se limite à rendre publics les paramètres des modèles d’IA (plutôt que le code source complet). Cela permet l’utilisation de ces modèles et leur modification par la communauté des développeurs sans nécessairement révéler tous les détails de l’entraînement. Cette approche est devenue l’une des marques de fabrique de l’entreprise. Dans une interview avec Xavier Niel sur France Inter, Arthur Mensch comparait d’ailleurs Mistral au « Deepseek français », faisant écho à cette entreprise chinoise également reconnue pour sa publication de modèles IA performants en accès libre.