Ce que je vais exposer peut déranger un certain nombre de professionnels du référencement — et peut-être quelques dirigeants. Il ne s’agit pas d’un effet de manche : je m’appuie sur des données et sur l’observation des courbes d’adoption. Mon objectif est d’exposer ces tendances afin que chacun puisse interpréter les chiffres et tirer ses propres conclusions.

Il est devenu courant, dans notre secteur, de répéter aveuglément les préconisations émises par un moteur de recherche ou un fournisseur d’intelligence artificielle, comme si elles constituaient une vérité absolue. C’est comparable à un fabricant de boissons qui proclamerait : « Notre boisson est rafraîchissante, buvez-en davantage. » Ce type d’argument mérite d’être interrogé : il n’est pas neutre, et il est parfois guidé par des intérêts commerciaux.

Historiquement, le métier du SEO reposait sur la vérification : on testait, on comparait, on demandait des preuves. Ces habitudes méthodiques semblent s’éroder. Ce texte vise à réaffirmer cette discipline critique face aux transformations à l’œuvre. Les bouleversements attendus en 2026 ne sont pas du battage médiatique : ils résultent d’une conjonction d’éléments mesurables, visibles dans les trajectoires d’adoption. Ces trajectoires ne s’intéressent ni à mon opinion ni à celle d’un groupe d’experts : elles traduisent l’évolution des habitudes des consommateurs et la manière dont celles-ci reconfigurent notre environnement numérique.

Les assistants de type ChatGPT atteignent une adoption de masse en quelques années ; la vitesse d’adoption s’accélère par rapport aux générations précédentes, comme Google.

La montée fulgurante : comparaison entre Google et ChatGPT

Pour être franc, j’ai hésité à choisir un titre plus sensationnaliste. À la base, l’idée est simple : la pente d’adoption de ces nouveaux assistants est extrêmement raide. Il ne s’agit pas de comparer l’audience actuelle en valeur absolue, mais la durée nécessaire pour atteindre une adoption de masse. Google a mis presque une décennie pour franchir certains seuils d’usage ; les assistants conversationnels contemporains pourraient le faire en une fraction de ce temps. Dans cette analyse, « ChatGPT » sert d’exemple, mais il convient d’intégrer l’ensemble des assistants de la même classe, y compris des offres de Google comme Gemini.

Image Credit: Duane Forrester

Quelques précisions importantes : il ne s’agit pas de dire quel acteur est « meilleur », mais d’observer la dynamique. ChatGPT a créé la sensation à son lancement, tandis que Google a rapidement réagi et a cherché à atteindre le même espace d’interaction humaine-machine. L’écart entre les principaux acteurs se réduit ; les utilisateurs finaux auront de plus en plus de mal à distinguer une plateforme « supérieure » sur la base d’arguments superficiels.

Ce qui compte, pour nous, c’est l’impact sur les habitudes. Une fois qu’un comportement est établi chez les consommateurs, il devient difficile à inverser — cette idée est bien développée dans l’ouvrage The Power of Habit de Charles Duhigg : il montre comment un seul moment de formation d’habitude peut orienter durablement la trajectoire d’un produit. C’est précisément ce qui se joue dans la courbe d’adoption des assistants.

Pour replacer cela dans son contexte historique, voici un rappel de la révolution de la recherche qui a façonné le métier :

• Google a été lancé en 1998.
• Début 1999, il traitait environ 3,5 millions de requêtes par jour (source).
• En 2001, il dépassait approximativement 100 millions de requêtes quotidiennes (source).
• Ce n’est qu’en 2007, soit près de neuf ans après son lancement, que Google a franchi la barre des 50 % de part de marché aux États-Unis (source).

Comparez cela avec la trajectoire récente des assistants :

• ChatGPT est apparu en novembre 2022.
• Il a atteint 100 millions d’utilisateurs actifs mensuels en deux mois (analyse UBS, Reuters).
• D’après une étude d’utilisation d’OpenAI publiée le 15 septembre 2025 dans la série de working papers du NBER, en juillet 2025, ChatGPT rassemblait environ 700 millions d’utilisateurs envoyant ~18 milliards de messages par semaine, soit près de 10 % des adultes dans le monde.
• Barclays Research projetait qu’une classe d’assistants similaire atteindrait ~1 milliard d’utilisateurs actifs quotidiens d’ici 2026 (note, décembre 2024).

En résumé : Google a mis environ neuf ans pour atteindre certains seuils d’adoption ; les assistants contemporains semblent sur une trajectoire d’environ quatre ans. Cette pente dramatique mérite toute notre attention.

Pourquoi 2026 apparaît comme une année charnière

Quatre forces convergentes expliquent pourquoi la fin de la décennie précédente et l’année 2026 constituent un point d’inflexion probable :

1. Échelle utilisateur : la projection de 1 milliard d’utilisateurs actifs quotidiens signale que ces assistants deviendront un usage courant, et non plus une expérimentation (Barclays).
2. Distribution en entreprise : des prévisions comme celles de Gartner estiment qu’environ 40 % des applications d’entreprise livrées incluront des agents réalisant des tâches d’ici 2026. Autrement dit, les assistants s’intégreront dans les outils quotidiens des professionnels (CIO&Leader).
3. Infrastructure : des projections financières (Citi Research) anticipent près de 490 milliards de dollars de dépenses en capital liées à l’IA en 2026, ce qui permettra d’abaisser la latence et le coût par interaction grâce à des GPU et des centres de données supplémentaires (Reuters).
4. Saut de capacité : les acteurs eux-mêmes anticipent une amélioration qualitative des modèles : Sam Altman évoque 2026 comme une année de bascule où les modèles commenceraient à dégager des « insights nouveaux » et où, selon ses prévisions, ils deviendraient des agents fiables d’exécution de tâches d’ici 2027 (blog de Sam Altman).

Il ne s’agit pas d’un basculement instantané à une date précise mais d’un resserrement progressif de la pente de la courbe. À mesure que cette pente s’accentue, il est probable qu’à la fin de 2026 une majorité d’utilisateurs rencontrera quotidiennement un assistant, souvent sans le percevoir comme un dispositif distinct.

À quoi ressemblera l’adoption de masse pour les utilisateurs ?

Si ces projections se concrétisent, l’expérience utilisateur vers la fin de 2026 ressemblera moins à l’ouverture d’une application de chatbot qu’à une forme d’« informatique ambiante » :

• Omniprésence par défaut : intégration dans le système d’exploitation du téléphone, barres latérales du navigateur, téléviseurs, véhicules, applications bancaires et de commerce.
• Du Q&A au « fais-le pour moi » : réservation de voyages, remplissage de formulaires, contestation d’opérations, synthèse d’appels, et même gestion de projets simples de bout en bout.
• Moins cher et plus rapide : l’investissement massif dans l’infrastructure réduit les temps de réponse et resserre la boucle d’habitude.

Les utilisateurs ne diront plus « j’ai utilisé un chatbot », mais ils constateront que des tâches s’accomplissent plus rapidement. Ce basculement d’interface — de la page web vers l’assistant — est le terrain où les enjeux économiques et les canaux de revenus se réarrangent. Lorsque des centaines de millions, puis un milliard, d’utilisateurs privilégient un assistant pour des requêtes à haute valeur, l’effet se traduit par une migration des opportunités commerciales hors des pages traditionnelles.

Quel impact sur le SEO et la visibilité ?

L’adoption de masse des assistants ne signifiera pas la fin du SEO, mais elle redéfinira profondément la nature de la visibilité en ligne. Le référencement va progresser « en amont » : l’élément exploité par l’assistant ne sera pas nécessairement la page la mieux classée, mais la portion d’information la plus claire, vérifiable et structurée.

Trois évolutions majeures sont à anticiper :

1. Amplification des surfaces « zéro-clic »

Les assistants répondent directement dans la fenêtre de dialogue, dans des barres latérales ou via commandes vocales. Le volume de clics vers la source d’origine baisse donc mécaniquement. Pour les marques, cela signifie que la valeur d’exposition peut se mesurer autrement que par le trafic direct : impressions, citations contextuelles et capacité à être extrait par des modèles deviennent des indicateurs critiques.

2. La retrievability par « chunks » prime sur le PageRank classique

Les assistants favorisent les fragments d’information les plus nets et les plus exploitables — les chunks — plutôt que la page qui occupe le haut des SERP. Une étude d’utilisation mentionnée dans le working paper du NBER montre que les trois quarts des interactions consommateurs se concentrent déjà sur des demandes pratiques, des informations et de l’aide à la rédaction. Concrètement, cela signifie qu’un article synthétique de 150–300 mots expliquant « comment automatiser une dépendance de tâches » avec exemple de code et balisage structuré aura plus de chances d’être cité par un assistant qu’un long comparatif généraliste de 3 000 mots.

3. L’autorité validée par la machine devient déterminante

Les systèmes privilégient des sources qu’ils peuvent citer, horodater et vérifier : pages enrichies en schema (FAQ, HowTo, TechArticle, Product), documents canoniques en HTML et PDF avec ancres stables, mentions d’auteur, et indications de date de mise à jour. Autrement dit, la provenance et la traçabilité des informations prennent une importance accrue.

Si les chiffres d’adoption font la une, la pénétration en entreprise risque d’accélérer l’effet. Lorsque 40 % des applications professionnelles embarquent des agents, ces outils deviennent des filtres d’accès à l’information au moment même où les décideurs se forment une opinion. Un gestionnaire des achats qui interroge l’agent Salesforce sur « la meilleure solution pour la conformité automatisée » verra apparaître des extraits provenant de documentations produits bien structurées et de cas clients en PDF — pas nécessairement vos pages marketing avec vidéos et contenus « héro ». En entreprise, l’environnement décisionnel repose sur des données exploitables par machine.

Comment se préparer pour 2026 : principes pour rendre vos contenus « assistants-ready »

Se préparer ne relève pas d’un simple ajustement SEO classique ni d’une recherche d’algorithme : il s’agit d’adapter votre manière de produire et d’organiser l’information pour qu’elle soit directement exploitable par des agents automatisés. Voici des orientations pratiques et neutres, formulées comme principes structurants :

1. Segmenter l’information en chunks exploitables : favoriser des blocs de 150–300 mots présentant une affirmation claire suivie d’un élément de preuve et d’une citation inline. Chaque bloc doit pouvoir être extrait et cité indépendamment, avec une ancre stable.
2. Renforcer les signaux de provenance : mettre en place un balisage riche en schema (FAQ, HowTo, TechArticle, Product), proposer des versions canoniques en HTML et PDF, et indiquer clairement l’auteur et la date de mise à jour pour faciliter la vérification automatique.
3. Dupliquer ou refléter les blocs canoniques dans les ressources techniques : aligner les sections clés de votre site marketing avec les guides d’aide, la documentation technique et les manuels produits afin que les assistants trouvent des versions « machine-friendly » de l’information.
4. Exposer des API et des exemples concrets : fournir des endpoints documentés, jeux de données d’exemple et snippets fonctionnels pour que les agents puissent accomplir des actions, pas seulement lire des informations.
5. Mesurer l’attribution au sein des assistants : suivre les citations de marque et les références de domaine à travers différentes plateformes (ChatGPT, Gemini, Perplexity, etc.) afin d’identifier les contenus qui sont réellement exploités par les agents et d’ajuster la priorité éditoriale.
6. Se familiariser avec de nouveaux outils de surveillance : des solutions émergent pour détecter la présence dans les surfaces de réponse des assistants et pour reconstruire des métriques pertinentes lorsque les outils traditionnels montrent leurs limites (parmi les exemples mentionnés : SERPRecon, Rankbee, Profound, Waikay, ZipTie.dev).

Ces éléments ne constituent pas une check-list exhaustive mais des axes de transformation concrets pour rendre l’information accessible et vérifiable par des systèmes automatisés.

Revenir à une démarche de vérification

La perspective d’une adoption massive des assistants en 2026 ne supprime pas le rôle du SEO, mais elle le redéfinit. Il devient crucial de se poser des questions méthodiques plutôt que d’appliquer des recettes : pourquoi une recommandation est-elle donnée ? comment un agent identifie-t-il et vérifie une source ? comment mesurer la valeur d’une citation sans dépendre uniquement au clic ?

Historiquement, le référencement s’est construit sur des tests, des expérimentations et la validation empirique. Ces pratiques restent pertinentes : il est nécessaire de valider ce que les machines extraient et de documenter la fiabilité des sources. La recherche remonte maintenant au niveau des données : l’objectif est d’être présent dans la couche d’information que les agents consultent avant même qu’un internaute n’arrive sur un site.

En conséquence, la stratégie de visibilité doit évoluer pour répondre à ces nouvelles exigences de format, de structure et de traçabilité. Les organisations qui aligneront leur production documentaire (guides, API, manuels) avec ces formats seront mieux positionnées pour être identifiées et citées au moment où se déclenche la considération par l’assistant.

Ressources complémentaires :

Ce texte s’inspire de la publication originale sur Duane Forrester Decodes.

Image en vedette : Roman Samborskyi/Shutterstock