IA agentique : les géants du web face à un changement de modèle

L’intelligence artificielle est en train de changer de rôle sur le web. Pendant des années, elle a surtout été un interlocuteur capable de résumer un texte, de rédiger un message ou de répondre à une question. Avec les systèmes dits « agentiques », elle ambitionne désormais de faire davantage : comprendre un objectif, découper une mission en étapes, consulter des informations et accomplir certaines actions numériques à la place de l’utilisateur.

Cette bascule peut sembler technique. Elle touche pourtant au cœur de l’économie d’Internet. Une grande partie du web repose sur un parcours bien connu : l’internaute formule une requête, un moteur lui présente des liens, puis les sites tentent de capter son attention et de monétiser ses visites. Si un agent fournit une réponse synthétique ou exécute directement une démarche, ce parcours peut se raccourcir. Les moteurs de recherche, les médias, les comparateurs, les plateformes de commerce et les annonceurs doivent donc se préparer à une nouvelle distribution de l’attention.

De l’assistant conversationnel à l’agent qui agit

Une IA agentique n’est pas simplement un chatbot plus bavard. Le principe est de lui confier un but plutôt qu’une succession de clics. Au lieu de demander comment organiser un déplacement, par exemple, l’utilisateur peut lui demander de rechercher des options, de comparer des informations disponibles en ligne et de préparer les étapes nécessaires. L’agent doit alors raisonner sur la tâche, choisir des outils et vérifier si son travail répond à la demande initiale.

Cette autonomie reste encadrée par les capacités auxquelles le système a accès. Un agent ne sait pas tout faire de lui-même et son résultat n’est pas automatiquement fiable. Il peut mal interpréter une instruction, s’appuyer sur une information erronée ou échouer face à une interface inattendue. L’idée essentielle est néanmoins nouvelle pour le grand public : l’IA ne se place plus seulement à côté de l’utilisateur pour l’aider à décider, elle peut aussi intervenir dans l’exécution d’une partie du travail numérique.

OpenAI a franchi une étape importante dans cette direction avec ChatGPT Agent, présenté en juillet 2025. Le service rassemble trois briques qui étaient auparavant plus distinctes : un outil de recherche approfondie, une capacité à réaliser des opérations concrètes et l’interface conversationnelle de ChatGPT. L’utilisateur formule sa demande en langage courant, puis le système enchaîne les étapes utiles.

Une évolution rapide en 2025

L’année 2025 a vu se rapprocher des outils qui, pris séparément, existaient déjà sous diverses formes : assistants conversationnels, navigation automatisée, recherche documentaire et exécution de tâches. Leur combinaison explique l’attention portée aux agents.

Cette chronologie montre que la compétition ne porte plus seulement sur la qualité d’une réponse ou sur la rapidité de génération d’un texte. Elle se déplace vers la capacité à mener une mission complète. Pour les entreprises technologiques, celui qui deviendra l’intermédiaire privilégié entre une intention humaine et les services en ligne disposera d’un avantage stratégique considérable.

Pourquoi les agents peuvent bousculer la recherche et la publicité

Le modèle économique du web est historiquement étroitement lié au trafic. Les moteurs de recherche orientent les internautes vers des pages. Les éditeurs produisent des contenus pour apparaître dans ces résultats. Les plateformes de commerce cherchent à attirer le visiteur avant de le convertir en client. Enfin, la publicité finance une partie considérable de cet écosystème.

Avec un agent, l’expérience peut être différente. Au lieu d’ouvrir une longue liste de résultats puis de visiter plusieurs sites, l’utilisateur obtient une synthèse adaptée à son besoin. Dans certains cas, il peut aussi demander à l’IA de réaliser des étapes opérationnelles. Le gain de simplicité est évident, mais il modifie le nombre de visites directes reçues par les sites consultés en amont.

Cela ne signifie pas la disparition automatique des moteurs de recherche ni des sites web. Une recherche approfondie exige toujours des contenus originaux, des catalogues, des données à jour et des sources que l’agent doit pouvoir consulter. La question est plutôt celle de la place qui restera visible à ces producteurs d’information dans le parcours de l’utilisateur, et de leur capacité à être rémunérés lorsque la réponse est fournie dans une interface intermédiaire.

OpenAI, Google et xAI : la bataille pour devenir l’interface centrale

L’arrivée de ChatGPT Agent place OpenAI en concurrent de plus en plus direct de Google sur l’accès à l’information. Google dispose d’une position historique dans la recherche et d’un modèle largement alimenté par la publicité. OpenAI, de son côté, cherche à faire de son assistant une porte d’entrée capable de comprendre les demandes, de les traiter et, à terme, de les convertir en actions.

L’enjeu est d’autant plus important qu’OpenAI affirme que ChatGPT compte plus de 500 millions d’utilisateurs chaque semaine. Une telle audience peut accélérer l’adoption de nouveaux usages, car les internautes n’ont pas besoin de changer complètement d’environnement pour essayer une fonction agentique. La société est aussi associée à la perspective d’un navigateur web alimenté par l’IA, une évolution qui renforcerait encore l’intégration entre recherche, consultation et exécution.

Face à cette approche, xAI, la société d’Elon Musk liée à X, met en avant Grok Heavy. Son principe est celui du multi-agents : plusieurs intelligences artificielles travaillent simultanément sur un problème, puis confrontent ou combinent leurs résultats. Cette méthode peut permettre d’explorer plusieurs pistes en parallèle et d’améliorer la qualité d’une réponse complexe. Elle s’accompagne toutefois d’un abonnement plus coûteux, ce qui limite son accessibilité auprès du grand public.

Les deux stratégies ne sont pas identiques. OpenAI cherche à réunir dans une interface unique la conversation, la recherche et l’action. xAI insiste davantage sur la coopération entre plusieurs agents. Dans les deux cas, la promesse est comparable : faire passer l’IA du statut de logiciel réactif à celui d’opérateur numérique capable de participer à des tâches plus longues.

Des gains de productivité prometteurs, mais à mesurer

L’intérêt des agents ne se limite pas à la recherche en ligne. En entreprise, ils peuvent assister la préparation de dossiers, la collecte d’informations, la comparaison de documents ou l’organisation de tâches répétitives. Des analyses de McKinsey évoquent un potentiel d’augmentation de la productivité pouvant aller jusqu’à 30 % selon les activités et les conditions de déploiement.

OpenAI avance de son côté que son agent peut effectuer des tâches d’analyse comparables à celles confiées à un analyste débutant dans une entreprise du Fortune 500. Cette affirmation illustre l’ambition du produit, mais elle ne doit pas être lue comme l’annonce d’un remplacement automatique des salariés. Une analyse professionnelle suppose du jugement, une connaissance du contexte, une capacité à détecter une incohérence et une responsabilité dans la décision finale.

Les gains réels dépendront de plusieurs facteurs : la qualité des données disponibles, la définition de la mission confiée à l’agent, la possibilité de contrôler son travail et la formation des équipes. Automatiser une mauvaise procédure ne la rend pas meilleure. À l’inverse, un agent bien intégré peut décharger les professionnels de tâches de recherche ou de mise en forme, afin qu’ils consacrent davantage de temps à l’interprétation et à la décision.

Médias, e-commerce et accès à l’information : des modèles à repenser

Pour les médias, l’enjeu est particulièrement sensible. Si les internautes demandent directement à un agent de résumer l’actualité ou d’expliquer un sujet, les sites d’information risquent de recevoir moins de visites venant des moteurs. Or, moins de trafic peut aussi signifier moins de revenus publicitaires, moins d’abonnements potentiels et une relation plus distante avec les lecteurs.

Les plateformes de commerce en ligne sont confrontées à une interrogation proche. Un agent peut comparer des produits, filtrer des critères et aider à préparer un achat. Les marques et les marchands devront donc réfléchir à la manière dont leurs données, leurs offres et leurs informations produits sont comprises par ces nouveaux intermédiaires. La qualité des descriptions, la disponibilité des informations et la confiance accordée au service deviendront encore plus décisives.

Cette transformation ne se résume pas à une opposition entre l’IA et le web traditionnel. Les agents ont besoin de services en ligne fiables sur lesquels s’appuyer. Mais ils peuvent modifier profondément la manière dont la valeur circule entre le producteur de contenu, la plateforme qui l’indexe, l’assistant qui le synthétise et l’utilisateur final. C’est ce partage de la valeur qui sera au centre des prochaines négociations économiques.

La souveraineté numérique européenne en question

L’essor des agents place aussi la souveraineté numérique au premier plan. Celui qui contrôle l’interface utilisée pour chercher, comparer, acheter ou s’informer peut influencer l’accès même aux services et aux contenus. Si ces interfaces deviennent incontournables et sont majoritairement développées hors d’Europe, entreprises, administrations et citoyens européens peuvent se retrouver dépendants de choix technologiques qu’ils ne maîtrisent pas entièrement.

L’Union européenne a choisi d’encadrer l’intelligence artificielle avec l’AI Act, dont l’application se met progressivement en place. Cette approche répond à des préoccupations légitimes de sécurité, de droits fondamentaux et de transparence. Elle pose toutefois un défi : réguler sans empêcher l’émergence de solutions compétitives, ni transformer l’Europe en simple marché d’adoption pour des produits conçus ailleurs.

La souveraineté ne consiste pas nécessairement à tout produire localement. Elle implique aussi de pouvoir auditer les outils déployés, protéger les données, maintenir des alternatives et décider des règles d’accès à l’information. À mesure que les agents s’installent dans la recherche, l’éducation, le travail ou les services du quotidien, ces capacités deviennent des enjeux économiques et démocratiques aussi importants que les performances techniques des modèles.

Ce qu’il faut surveiller

D’ici aux prochains mois, la question déterminante sera celle des usages réels. Les internautes accepteront-ils de déléguer à un agent des tâches plus complexes qu’une simple recherche ? Les entreprises parviendront-elles à démontrer un gain de temps vérifiable, sans multiplier les erreurs ou les risques liés aux données ? Et les producteurs de contenus trouveront-ils un modèle viable lorsque l’IA devient l’intermédiaire principal avec leur audience ?

Il faudra aussi observer la réaction des acteurs historiques du web. Google, les plateformes, les médias et les sites de commerce disposent de données, de marques et de services installés. Leur défi n’est pas seulement d’ajouter une fonction d’IA : il est de redéfinir une expérience dans laquelle l’utilisateur attend moins de liens et davantage de résultats concrets.

L’IA agentique ne signe donc pas à elle seule la fin du web tel qu’il existe. Elle ouvre plutôt une période de recomposition, dans laquelle la recherche, la publicité, la création de contenus et la souveraineté technologique seront étroitement liées. La course ne portera pas uniquement sur l’agent le plus impressionnant, mais sur celui auquel les utilisateurs, les entreprises et les institutions accepteront de confier leurs actions numériques.