L’IA générative intégrée aux moteurs de recherche surpasse l’IA autonome

Le nombre d'utilisateurs de l'intelligence artificielle générative augmentera considérablement en 2026, cette expansion étant principalement attribuable aux applications existantes qui intègrent des capacités d'IA générative. Davantage de personnes utiliseront l'IA générative lorsqu'elle sera intégrée à une application existante plutôt que d'utiliser un outil d'IA générative autonome. En bref, l'utilisation passive dépassera l'utilisation proactive et explicite en 2026 et au-delà.

L'utilisation quotidienne de l'IA générative dans le cadre de recherches, c'est-à-dire lorsqu'une recherche donne lieu à une synthèse des résultats, sera 300 % plus courante que l'utilisation de tout outil autonome d'IA générative, quel que soit son domaine d'application : texte, audio, image, vidéo, code ou multimodal¹. Nous prévoyons qu'en 2026, sur l'ensemble des marchés développés, environ 29 % des individus effectueront chaque jour une ou plusieurs recherches dont les résultats intégreront un résumé généré par l'IA. Ce chiffre est à comparer aux 10 % qui utilisent une application autonome d'IA générative. Nous prévoyons en outre qu'en 2027, l'utilisation quotidienne des deux modalités de recherche augmentera, mais que le ratio de 3:1 restera inchangé : 40 % des utilisateurs utiliseront quotidiennement les aperçus de recherche, contre 13 % pour toute application d'IA générative autonome. 

En outre, l'utilisation passive de l'IA générative dans d'autres applications connaîtra la croissance la plus rapide parmi les groupes qui l'adoptent relativement peu à l'heure actuelle, en particulier les personnes âgées.

Quelle différence entre IA générative passive et IA générative autonome ?

Parmi les exemples courants d'utilisation passive de l'IA générative, on peut citer la recherche, le commerce électronique, les réseaux sociaux et les actualités en ligne. Cette utilisation de l'IA générative dans des applications existantes contraste avec ce que l'on pourrait appeler l'utilisation « traditionnelle » des applications autonomes d'IA générative, telles que ChatGPT ou Gemini, que les utilisateurs ouvrent sur leurs appareils et utilisent spécifiquement pour créer un résultat, qu'il s'agisse de texte, d'image, de code ou d'un autre type.

Dans le cas d'une utilisation passive de l'IA générative, la technologie est une fonctionnalité intégrée, essentielle mais non apparente, d'une autre application. L'utilisateur n'utilise pas explicitement l'IA générative, mais cette technologie est au cœur de l'expérience. Par exemple, l'IA générative peut être utilisée pour synthétiser de nombreuses réponses à partir d'une recherche, pour résumer des milliers d'avis individuels sur des produits ou pour créer du contenu diffusé via les réseaux sociaux ou les actualités en ligne.

Si l'on compare l'utilisation de toutes les applications d'IA générative passive à celle de toutes les applications autonomes utilisées de manière proactive, on constate que les premières seront déjà nettement plus populaires en 2025. 

Une autre mesure pour les applications émergentes consiste à comparer leur utilisation à tout moment de leur histoire relativement courte. Les applications d'IA générative passive ont été lancées pour la première fois aux États-Unis en mai 2024 avec l'introduction des résumés de recherche³, et leur déploiement sur d'autres marchés a été annoncé en novembre de la même année⁴, soit près de deux ans après le lancement des premières applications d'IA générative autonomes populaires à la fin de 2022. Malgré l'avance des applications autonomes, nous prévoyons que d'ici mi-2026, davantage d'individus auront généré un aperçu de recherche (72 %) que ceux qui auront utilisé un outil d'IA générative autonome à un moment donné (61 %).

Cette prédiction implique que l'IA générative, en tant que processus fondamental au sein d'une application grand public existante, sera beaucoup plus répandue et omniprésente qu'en tant que destination autonome. Si notre prédiction est correcte, cela ne signifie pas que l'IA générative autonome en soi n'est pas utile, mais plutôt que cette technologie, lorsqu'elle est intégrée à une application déjà grand public, est susceptible d'être beaucoup plus couramment utilisée et, à ce titre, peut offrir une plus grande utilité globale. Il y a bien sûr une question qui se pose concernant la pénétration à moyen terme de l'IA générative dédiée : finira-t-elle par devenir aussi populaire que les services en ligne tels que les réseaux sociaux ou les moteurs de recherche ? Ou bien se stabilisera-t-elle à environ un cinquième de tous les utilisateurs du web qui utilisent quotidiennement un outil dédié ?

Que révèlent les préférences des utilisateurs concernant la recherche passive ?

La recherche, les réseaux sociaux et le commerce électronique font déjà partie des applications numériques les plus fréquemment utilisées. Plus de 15 milliards de recherches sont effectuées chaque jour. En moyenne, les utilisateurs passent plus de deux heures par jour sur les réseaux sociaux⁵. Rien qu'au premier trimestre 2025, les ventes en ligne aux États-Unis ont atteint 300 milliards de dollars⁶. Les utilisateurs sont plus enclins à utiliser les capacités de l'IA générative dans un outil de recherche familier plutôt que dans un chatbot générique inconnu et novateur.

La vitesse à laquelle l'IA générative passive a dépassé l'IA générative autonome est impressionnante et, peut-être, prévisible. L'IA générative autonome est à la fois présentée et perçue comme novatrice et relativement expérimentale. Elle nécessite des compétences et de la persévérance : un résultat décevant peut être dû à une mauvaise utilisation plutôt qu'à un modèle défectueux, et la solution consiste à réitérer l'utilisation⁸. Ce sont peut-être les compétences de l'utilisateur en matière d'ingénierie des utilisations qui sont mises en cause plutôt que le produit. L'IA générative passive devrait être moins source de friction s'il s'agit d'une fonctionnalité incrémentielle intégrée de manière transparente dans une application numérique grand public existante, qu'il s'agisse d'un moteur de recherche, d'un site e-commerce, d'une application de réseau social ou d'un outil de productivité bureautique. Il est rarement nécessaire de réessayer. La technologie est moins visible, l'expérience plus familière et, de ce fait, la demande est plus importante car elle est plus accessible. L'application de l'IA générative pour créer un résumé des résultats de recherche automatise et accomplit une tâche que de nombreux utilisateurs auraient autrement effectuée manuellement, à savoir cliquer sur plusieurs liens et les lire pour formuler un résumé personnel, une corvée qui est éliminée par le résumé généré par l'IA. L'intégration de l'IA générative dans une application existante s'apparente au paiement en un clic, intégré aux sites de e-commerce, ou à l'authentification par reconnaissance faciale intégrée à une application bancaire grand public.

Comment les tendances d’adoption de l’IA générative varient-elles selon les générations ?

L'accessibilité de l'IA passive est évidente dans l'adoption rapide des résumés de recherche par les groupes plus âgés, qui peuvent être moins enclins à maîtriser de nouveaux outils autonomes. À la mi-2025, les baby-boomers étaient réticents à l'égard de l'IA générative autonome. Une étude de Deloitte a révélé que seuls 20 % des baby-boomers avaient déjà utilisé un outil d'IA générative, malgré un taux de notoriété de 58 %. En revanche, près de quatre fois plus (76 %) de membres de la génération Z avaient utilisé un outil d'IA générative en 2025. Cependant, l'adoption des aperçus de recherche était 75 % plus élevée chez les baby-boomers (35 %) que pour tout autre outil autonome.

Deloitte prévoit que l'utilisation passive de l'IA générative chez les baby-boomers augmentera à un rythme plus rapide que celle des outils autonomes, avec un taux d'adoption atteignant 49 % pour les aperçus de recherche en 2026 et 59 % en 2027, ce dernier chiffre étant nettement supérieur aux 32 % d'utilisation des outils autonomes.

Quels sont les impacts de cette intégration pour les entreprises et les éditeurs d’outils numériques ?

L'IA générative est l'une des technologies les plus importantes de notre époque, mais son plein potentiel ne pourra être exploité que lorsqu'elle sera déployée en tant que fonctionnalité discrète, mais intégrale, au sein d'applications existantes et courantes.

Bon nombre des technologies les plus importantes d'aujourd'hui ont commencé comme des fonctionnalités autonomes, souvent intégrées à des appareils dédiés. Il n'y a pas si longtemps, le GPS, ou navigation par satellite, désignait un appareil physique si utile que les utilisateurs l'emportaient avec eux lors de leurs déplacements. Cette fonctionnalité a ensuite été intégrée aux smartphones et à leurs applications. Aujourd'hui, la navigation par satellite est intégrée à une multitude d'applications qui vont bien au-delà de la recherche d'itinéraires : son utilisation est essentielle et omniprésente..

L'IA générative améliore souvent les applications existantes. Les utilisateurs peuvent accepter les erreurs introduites par l'approche probabiliste inhérente à cette technologie en échange de la simplification du processus de recherche rendue possible.

Pour les nombreux propriétaires d'applications d'IA générative autonomes sur le marché, une question fondamentale à se poser en 2026 sera de choisir entre intégrer les capacités de leurs outils dans une autre application ou conserver une interface autonome, cette dernière approche générant des revenus par utilisateur plus élevés, mais potentiellement moins d'adoption. Quelques acteurs seront en mesure de faire les deux, mais pour les autres, un choix devra peut-être être fait.

Questions fréquentes