L’essentiel à retenir : ChatGPT, avec sa recherche web intégrée issue de SearchGPT, accède à des données actualisées (actualité, météo, etc.). Cette évolution le transforme en assistant de synthèse dynamique, redéfinissant le référencement via le GEO. Grâce à des partenaires comme Le Monde ou Associated Press, chaque réponse inclut des sources vérifiables, marquant un tournant pour la visibilité des marques sur les LLM.
Alors que depuis son lancement en novembre 2022, le fonctionnement ChatGPT reposait sur des données historiques liées à son apprentissage, mais SearchGPT révolutionne le modèle en intégrant une recherche web en temps réel. Cette fonctionnalité permet au LLM de se connecter au web et donc d’offrir des réponses sur l’actualité, les cours boursiers ou les tendances, avec des sources vérifiables. L’outil combine un modèle GPT-4o ou GPT-5 optimisé pour le contexte et des partenariats avec des éditeurs pour garantir la qualité. Une évolution qui redéfinit l’efficacité de l’IA et les stratégies de visibilité digitale, où le GEO (Generative Engine Optimization) s’impose comme priorité clé.
ChatGPT : au-delà de la conversation, une révolution technologique
Comment un outil conçu pour générer du texte est-il devenu indispensable dans notre quotidien numérique ? ChatGPT, développé par OpenAI, dépasse aujourd’hui le simple rôle d’assistant conversationnel pour redéfinir notre rapport à l’information. Derrière son interface familière se cache un modèle de langage entraîné sur des pétaoctets de données, capable de décrypter, analyser et répondre à des requêtes complexes.
Deux réalités coexistent pourtant : d’une part un fonctionnement basé sur des données d’entraînement fixes, d’autre part une évolution spectaculaire avec l’intégration de SearchGPT (maintenant appelé recherche sur le web), permettant d’accéder à des informations en temps réel.
Les fondations de ChatGPT : un entraînement en trois phases clés
Le fonctionnement de ChatGPT repose sur une architecture Transformer et un entraînement en plusieurs étapes. Ces phases expliquent sa capacité à générer des réponses cohérentes, tout en restant limité par des données d’entraînement figées dans le temps. Contrairement à SearchGPT, il ne s’actualise pas en temps réel, ce qui affecte sa pertinence sur les sujets récents.
L’architecture Transformer : le cerveau de l’IA
ChatGPT utilise l’architecture Transformer, un type de réseau neuronal créé en 2017. Contrairement aux anciennes structures, elle traite les phrases en entier, permettant de gérer des conversations complexes. Son mécanisme d’attention multi-têtes fait que chaque mot « regarde » les autres pour identifier leurs liens. Par exemple, il distingue le sens de « banque » selon le contexte. Ce système rend le deep learning redoutablement efficace pour le langage.
Le processus d’entraînement supervisé et par renforcement
L’apprentissage de ChatGPT suit trois étapes : pré-entraînement, ajustement supervisé et renforcement avec feedback humain. Ces phases donnent à l’IA sa puissance, mais aussi ses limites.
- 1. Le pré-entraînement (Pre-training) : Le modèle digère des milliards de textes pour apprendre à prédire les mots suivants. Ses données figées à 2023 (GPT-3.5) ou 2024 (GPT-4 ou GPT-5) limitent sa pertinence sur les sujets récents.
- 2. L’ajustement fin supervisé (Fine-Tuning) : Des humains créent des dialogues modèles. ChatGPT apprend à imiter ces échanges, adaptant son ton pédagogique ou technique.
- 3. L’apprentissage par renforcement à partir de retours humains (RLHF) : Des évaluateurs comparent des réponses. Le modèle est « récompensé » pour imiter les meilleures réponses, alignant ses réponses sur les attentes humaines.
SearchGPT : quand ChatGPT se connecte au web pour des réponses actualisées
La solution au problème de la connaissance datée
ChatGPT, dans ses versions initiales, s’appuyait sur des données d’entraînement figéesà des dates précises selon les modèles, mais souvent vieille de plusieurs mois. Cette limite rendait impossible la réponse à des questions exigeant des données récentes, comme les résultats sportifs ou les fluctuations économiques. Les utilisateurs risquaient ainsi de recevoir des informations obsolètes, surtout dans des domaines sensibles.
SearchGPT résout ce problème en intégrant une recherche web qui permet à l’assistant d’accéder à des données actualisées. Cette évolution transforme ChatGPT d’un outil limité à ses données d’origine à un système dynamique, capable de s’adapter aux évolutions du web. Les utilisateurs obtiennent désormais des réponses sur les dernières tendances, avec une précision inédite.
Comment fonctionne la recherche web intégrée ?
Le processus s’active en plusieurs étapes, optimisées pour garantir rapidité et fiabilité :
- Déclenchement de la recherche : ChatGPT analyse la requête et active automatiquement la recherche web si des données récentes sont nécessaires. L’utilisateur peut aussi forcer cette action via une icône.
- Exécution de la requête : Le modèle formule des requêtes précises, exploitant des fournisseurs comme Google et avant Bing pour explorer des sources fiables, allant des articles de presse aux rapports statistiques.
- Synthèse et citation : Les résultats sont analysés, puis intégrés à la réponse avec des liens directs vers les sources. Un bouton « Sources » compile les références avec des liens cliquables.
Les partenariats avec des éditeurs mondiaux renforcent la visibilité des marques via une attribution claire. OpenAI collabore avec des groupes de presse comme Le Monde ou Associated Press, offrant aux éditeurs un référencement prioritaire et une mise en avant de leurs contenus. Cela garantit une qualité éditoriale et un trafic incrémental pour les acteurs du web.
Avec cette connection au web, ChatGPT devient de plus en plus un concurrent de Google, car il va permettre aux utilisateurs de faire des recherche bien plus pertinente et d’éviter d’avoir trop d’hallucinations dans les réponses.