Pourquoi ChatGPT n’est pas un moteur de recherche (et pourquoi c’est un vrai problème UX)

Il vous donne une réponse, avec confiance… même quand c’est n’importe quoi. Bienvenue dans le royaume du « plausible mais faux ».

Florian est photographe indépendant. Il utilise la version gratuite de ChatGPT pour l’aider à organiser ses idées, écrire quelques textes, préparer ses publications. Rien de très fou.

Mais un jour, il lui demande une liste de prestataires de mariage autour de chez lui : noms, téléphones, sites, mails.
L’IA répond. Parfaitement.
Trop parfaitement.

Sauf que… les numéros sont faux.
Les sites sont inventés.
Et certaines fonctions sont mélangées (une décoratrice devient photographe, un DJ devient traiteur).

Florian a commencé à douter :

« Est-ce que c’est GPT-4 ? Est-ce que c’est fiable ? Est-ce que je peux m’y fier pour chercher ? »

Et sa question résume une confusion bien plus large.

ChatGPT n’est pas un moteur de recherche.
Et pourtant, tout dans son fonctionnement laisse croire le contraire.

❓Pourquoi autant d’utilisateurs tombent dans le piège ?

Parce que tout, dans l’expérience utilisateur, entretient l’ambiguïté.

🔍 1. L’interface ne vous dit rien

Vous tapez une question.
L’IA répond vite.
Aucun message ne précise quelle version est en cours (GPT-3.5 ? 4o ? hallucination Deluxe ?).
Et surtout : aucune source visible, aucune indication de fiabilité.

🧠 2. Le ton est confiant, toujours

Même quand l’IA ne sait pas, elle répond.
Et pas avec prudence. Avec style.
Ce qui crée un sentiment de maîtrise… alors qu’on est parfois dans de la pure invention syntaxique.

🎯 3. L’imaginaire collectif veut croire qu’il y a « une vérité » au bout

On s’est habitués à demander à Google.
Alors on pose la même question à ChatGPT.
Mais ce ne sont pas les mêmes outils. Pas les mêmes logiques. Pas les mêmes garanties.

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🧠 ChatGPT est un modèle, pas un moteur

Et cette distinction change tout.

• Un moteur de recherche parcourt des pages réelles, hiérarchise des sources, affiche des liens.
• Un modèle d’IA (comme GPT-4o) génère une réponse statistiquement probable à partir d’un apprentissage passé.

Il ne sait pas.
Il n’est pas “connecté” (ou alors avec des limites floues).
Il simule un discours cohérent, pas une vérité documentée.

Même la version “avec accès internet” ne fonctionne pas comme un Google intelligent.
Elle pioche, devine, résume parfois bien… mais ne source pas comme un moteur.

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📉 Pourquoi c’est un vrai sujet pour les décideur·ses

Parce que l’illusion de fiabilité a un coût.
Et souvent, on ne le découvre que trop tard.

• 🧩 “Je pensais que c’était vrai, il l’a bien dit”
• 🛠️ “On l’a utilisé pour un benchmark, mais maintenant on doute des chiffres”
• 📚 “On a laissé un GPT générer la doc produit, et on se rend compte qu’il a inventé des scénarios”

Dans un contexte pro :

• une décision mal informée peut coûter cher
• une erreur dans une source peut entacher la crédibilité d’un livrable
• et une équipe mal outillée… perd du temps à corriger au lieu d’avancer

🛡️ Que faire pour cadrer l’usage (et garder les bons côtés) ?

✅ Dire les choses clairement en interne

« ChatGPT est un assistant. Pas une base de connaissance. Pas un moteur de recherche. »
Oui, c’est évident. Mais parfois, ça mérite d’être dit à voix haute. Et écrit.

🔍 Vérifier manuellement les informations sensibles

Contacts, données chiffrées, citations, résultats d’analyse : toujours vérifier.
Avec un vrai moteur. Ou une vraie personne.

🧰 Définir des usages “low risk”

→ Rédiger un mail, structurer un plan, reformuler un texte : OK
→ Générer un tableau de prestataires avec coordonnées ? Nope.

💬 Former les équipes à la différence modèle / moteur / agent

Ce n’est pas de la culture geek.
C’est de la culture projet. Et ça peut faire la différence entre une IA qui aide… et une IA qui embarque tout le monde dans le mur.

🧪 OpenAI propose aussi une fonctionnalité appelée “Deep Research”

Cette version est pensée pour la veille et les analyse documentée.

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☕ Conclusion : il simule, il ne sait pas (et ce n’est pas grave)

ChatGPT n’est pas un moteur de recherche.
Il ne parcourt pas le web. Il n’a pas de logique de vérification. Il répond avec aplomb même quand il n’a aucune certitude.

Et pourtant, dans son ton, son format, son interface, il donne à croire.
Et c’est là que réside le vrai danger : dans cette illusion de savoir.

Alors non, ce n’est pas une IA bête.
Mais c’est une IA qu’il faut cadrer. Comprendre. Et utiliser dans les bonnes conditions.

Pour le reste, il y a encore les vrais moteurs. Et, parfois, un bon vieux appel téléphonique 😉