Bard Google vs. Chat GPT Bing. Guerre des moteurs de recherche dopés à l’IA

Bard est un modèle de langage naturel développé par Google, qui vise à améliorer la compréhension et la génération de langage naturel. Comme Chat GPT, Bard est basé sur une architecture de réseaux de neurones appelée Transformer et utilise un entraînement massif sur des données textuelles pour améliorer sa performance.

Cependant, il y a quelques différences entre Bard et Chat GPT. Bard a été conçu avec un objectif plus spécifique en tête, à savoir améliorer la compréhension des requêtes de recherche en langage naturel sur Google. Il est également optimisé pour fonctionner sur des dispositifs mobiles, ce qui signifie qu’il est plus léger et plus rapide que de nombreux autres modèles de langage naturel.

En résumé, Bard est un modèle de langage naturel développé par Google, qui a été spécifiquement conçu pour améliorer la compréhension des requêtes de recherche en langage naturel sur Google, en particulier sur les appareils mobiles.

Quels sont les enjeux de la recherche sur Internet dopée à l’IA ?

La recherche sur Internet dopée à l’IA présente plusieurs enjeux importants qui méritent d’être examinés. Voici quelques-uns de ces enjeux :

1.Qualité et pertinence des résultats de recherche avec l’IA :

L’utilisation de l’IA pour améliorer la recherche sur Internet peut potentiellement améliorer la qualité et la pertinence des résultats de recherche.

Cependant, cela peut également entraîner une monopolisation de l’information, où les grandes entreprises technologiques qui développent ces technologies pourraient influencer les résultats de recherche en fonction de leurs intérêts commerciaux.

Qui va pouvoir contrôler ce biais que ce soit pour Bing ou Google ? 

Tant que nous étions dans des résultats de classements et de rankings de sites, il y avait potentiellement un prisme de « favoritisme commercial » ( cf. SEA – Search Engine Adversised – ) mais pas de biais d’opinion.

Avec l’arrivée de l’IA, qui garantira que ces partis pris, ces allégations sont objectives et potentiellement contestables pour certaines ?

2. Confidentialité des données :

Les modèles de recherche basés sur l’IA nécessitent de grandes quantités de données pour fonctionner efficacement, ce qui soulève des préoccupations en matière de confidentialité des données.

Les utilisateurs pourraient ne pas être conscients de la quantité de données qu’ils partagent et de la façon dont ces données sont utilisées. Encore moins qu’ils ne le sont aujourd’hui.

3. Biais algorithmiques liés à l’intelligence artificielle :

Les algorithmes d’IA peuvent être biaisés en raison des données qu’ils ont été entraînés à utiliser.
Si ces données sont biaisées, cela peut se refléter dans les résultats de recherche, ce qui peut avoir des conséquences négatives pour les utilisateurs qui recherchent des informations précises et objectives. 

Ce qui rejoint le point 1.

4. Impact sur l’emploi :

L’utilisation de l’IA pour améliorer la recherche sur Internet pourrait potentiellement avoir un impact sur l’emploi dans les industries liées à la recherche, notamment les bibliothèques, les archives et les musées.

De la même manière, on peut imaginer que la production de contenu humaine, soit de plus en plus robotisée, et que la production de contenus pour les sites internet soient eux-mêmes générés de plus en plus par des machines, et de moins en moins par l’homme.

5. Fiabilité des sources d’informations :

Alors que la recherche sur Internet dopée à l’IA peut aider à améliorer la qualité des résultats de recherche, elle peut également rendre plus difficile la distinction entre les sources d’information fiables et celles qui ne le sont pas.

Les algorithmes d’IA peuvent classer les résultats en fonction de la popularité ou de l’engagement, plutôt que de la fiabilité ou de l’exactitude des informations.

6. Personnalisation excessive des résultats de recherches dans les SERP :

Les algorithmes d’IA peuvent utiliser des données personnelles pour personnaliser les résultats de recherche en fonction des préférences et des comportements de l’utilisateur.

Bien que cela puisse être utile pour certaines recherches, cela peut également conduire à une personnalisation excessive et à une bulle de filtre, où les utilisateurs ne sont exposés qu’à des informations qui correspondent à leurs opinions et leurs intérêts.

7. Coût et accès aux ressources :

Les modèles de recherche basés sur l’IA nécessitent de grandes quantités de données, de calcul et d’infrastructure informatique pour fonctionner efficacement.

Cela peut rendre l’utilisation de ces technologies coûteuse pour les petites entreprises ou les organisations à but non lucratif qui n’ont pas les ressources nécessaires pour se permettre ces coûts.

8. Réglementation et responsabilité :

Comme pour de nombreuses autres applications de l’IA, la recherche sur Internet dopée à l’IA soulève des questions de réglementation et de responsabilité.

Les entreprises qui développent ces technologies doivent être responsables de la manière dont elles utilisent les données, garantir la transparence des algorithmes et des résultats de recherche, et respecter les lois et les normes en matière de protection des données et de la vie privée.

En somme, la recherche sur Internet dopée à l’IA peut offrir des avantages considérables en matière de qualité, de pertinence et de personnalisation des résultats de recherche, mais elle soulève également un certain nombre de préoccupations importantes en matière de protection des données, de fiabilité des sources d’information, de réglementation et de coûts.

Il est donc important que ces enjeux soient abordés de manière proactive pour maximiser les avantages potentiels de ces technologies tout en minimisant les risques.