La description par le PDG de Google, Sundar Pichai, de la recherche en tant que futur « gestionnaire d’agents » a fait la une des journaux cette semaine après une entretien d’une heure avec Patrick Collison, PDG de Stripe.
Comme l’a rapporté Roger Montti de SEJ, Pichai a décrit une version de recherche dans laquelle les utilisateurs ont « de nombreux threads en cours d’exécution » et accomplissent des tâches plutôt que de parcourir les résultats.
Mais l’interview couvrait bien plus que cette seule citation. Tout au long de la conversation, Pichai a établi un calendrier, identifié les obstacles qui ralentissent l’adoption, décrit comment il utilise déjà un outil d’agent interne et confirmé les contraintes d’infrastructure qui limitent la rapidité avec laquelle cette vision peut être mise en œuvre.
Voici ce que le reste de l’entretien révèle aux professionnels de la recherche.
Comment la langue de Pichai s’est intensifiée
La ligne « agent manager » n’est pas sortie de nulle part. Le langage de Pichai sur l’avenir de la recherche est devenu plus précis au cours des 18 derniers mois.
En décembre 2024, il a déclaré à un intervieweur que la recherche « changerait profondément en 2025 » et que Google serait en mesure de « s’attaquer à des questions plus complexes que jamais ».
En octobre 2025, lors de l’appel aux résultats du troisième trimestre de Google, il qualifiait cela de « moment d’expansion pour la recherche » et signalait que les requêtes en mode IA avaient doublé d’un trimestre à l’autre.
En février 2026, il a annoncé que les revenus de la recherche avaient atteint 63 milliards de dollars au quatrième trimestre 2025, avec une croissance accélérée de 10 % au premier trimestre à 17 % au quatrième trimestre, imputable à l’augmentation des fonctionnalités d’IA.
Maintenant, en avril, il appose une étiquette dessus. Non pas « la recherche va changer » ou « la recherche s’étend », mais « la recherche en tant que gestionnaire d’agents » où les utilisateurs effectuent des tâches.
À chaque fois, le langage est passé de l’abstrait au concret, de la prédiction à la description.
Le point d’inflexion de 2027
Collison a demandé à Pichai quand un processus commercial entièrement agentique, comme des prévisions financières automatisées sans intervention humaine, pourrait se produire chez Google. Pichai a souligné l’année prochaine.
« Je m’attends certainement à ce que, dans certains de ces domaines, 2027 soit un point d’inflexion important pour certaines choses. »
Il a ajouté que les flux de travail non techniques connaîtraient des changements « assez profonds » en 2027, notant que certains groupes au sein de Google travaillent déjà de cette façon.
« Il y a certains groupes au sein de Google qui évoluent plus profondément, et donc pour moi une grande tâche est de savoir comment diffuser cela à de plus en plus de groupes, en particulier en 2026. »
Il a également reconnu que les entreprises plus jeunes et natives de l’IA ont un avantage dans l’adoption de ces flux de travail, tandis que les grandes organisations comme Google sont confrontées à des défis de recyclage et de gestion du changement.
Le surplomb du renseignement
L’une des parties les plus utiles de l’interview ne venait pas de Pichai. C’est la description par Collison de ce qu’il appelle « l’excédent de renseignement », l’écart entre ce que l’IA peut faire aujourd’hui et combien les organisations l’utilisent réellement.
Collison a identifié quatre obstacles qui ralentissent l’adoption, même lorsque les modèles sont performants. Le premier consiste à inciter à la compétence. Obtenir de bons résultats grâce à l’IA demande de la pratique, et la plupart des personnes au sein des organisations n’ont pas encore acquis cette compétence.
La seconde est le contexte spécifique à l’entreprise. Même un prompteur expérimenté doit savoir à quels outils internes, ensembles de données et conventions référencer. Le troisième est l’accès aux données. Un agent ne peut pas répondre « quel est le statut de cette transaction ? » s’il ne peut pas accéder au CRM ou si les autorisations le bloquent. Le quatrième est la définition des rôles. Les descriptions de poste, les structures d’équipe et les flux de travail d’approbation ont été conçus pour un monde sans collègues IA.
Pichai était d’accord avec cette évaluation et a déclaré que Google était confronté aux mêmes défis en interne.
« Les contrôles d’accès aux identités sont comme de véritables problèmes difficiles et nous travaillons donc sur ces choses, mais ce sont les éléments clés qui limitent également la diffusion jusqu’à nous. »
Il a décrit comment l’outil d’agent interne de Google, qu’il a appelé Antigravity, change déjà sa façon de travailler en tant que PDG. Il a dit qu’il l’interrogeait pour obtenir des informations rapides sur les lancements de produits.
« Hé, nous avons lancé ce truc, qu’est-ce que les gens en ont pensé ? Dites-moi les cinq pires choses dont les gens parlent, les cinq meilleures choses dont les gens parlent, et je tape ça. »
C’est un exemple concret du concept de gestionnaire d’agents en action aujourd’hui au sein de Google. Pichai utilise la recherche comme un outil d’exécution de tâches, et non comme un outil de renvoi de liens. L’écart entre cette expérience interne et ce qui est disponible pour les utilisateurs externes fait partie de ce que Google s’efforce de combler.
Pour les équipes et agences SEO, l’excédent de renseignement mérite d’être réfléchi à deux niveaux. Il y a un excédent dans votre propre organisation, où les outils d’IA pourraient faire plus qu’ils ne le font actuellement. Et il y a l’avantage du côté de Google, où les modèles sont déjà capables d’effectuer une recherche de type agent, mais le produit ne l’a pas encore entièrement livré.
Qu’est-ce qui bloque la chronologie
Pichai a confirmé que les dépenses d’investissement de Google en 2026 se situeront entre 175 et 185 milliards de dollars, corrigeant le chiffre de 150 milliards de dollars cité par Collison. Cela représente environ six fois les 30 milliards de dollars que Google dépensait avant le développement actuel de l’IA.
Interrogé sur les goulots d’étranglement, Pichai a identifié quatre contraintes dans l’ordre.
La capacité de production de plaquettes est la limite la plus fondamentale. L’approvisionnement en mémoire est « certainement l’une des contraintes les plus critiques actuellement ». Les délais d’autorisation et de réglementation pour la construction de nouveaux centres de données constituent une préoccupation croissante. Et les composants critiques de la chaîne d’approvisionnement au-delà de la mémoire ajoutent une pression supplémentaire.
« Il n’est pas possible que les principales sociétés de mémoire améliorent considérablement leur capacité. Vous avez donc ces contraintes à court terme, mais elles s’assouplissent à mesure que vous sortez. »
Il a déclaré que ces contraintes entraîneraient également des gains d’efficacité, prédisant que Google rendrait ses systèmes d’IA « 30 fois plus efficaces », tout en augmentant ses dépenses.
Il a également noté qu’il consacre personnellement une heure chaque semaine à l’examen de l’allocation de calcul à un niveau granulaire entre les équipes et les projets de Google.
Ce que cela signifie pour les professionnels de la recherche
La description de Pichai de la recherche en tant que gestionnaire d’agents change la question que les professionnels du référencement doivent se poser sur leur travail.
Dans un modèle de recherche basé sur les résultats, l’objectif est de classer. Dans un modèle basé sur des agents, l’objectif est d’être utile à un système qui accomplit une tâche. Ce sont des problèmes différents.
Considérez à quoi ressemble la recherche effectuée par un agent dans la pratique. Vous dites à la recherche de trouver un plombier, de vérifier les avis, de confirmer la disponibilité pour le samedi matin et de prendre rendez-vous. L’agent ne renvoie pas dix liens bleus. Il s’appuie sur des données commerciales structurées, des plateformes d’évaluation et des systèmes de réservation pour terminer le travail. Les entreprises choisies sont celles dont les informations sont exactes, structurées et accessibles à l’agent. Ceux avec des horaires obsolètes, aucune intégration de réservation ou des profils d’évaluation minces n’apparaissent pas.
Le même schéma s’applique au commerce électronique. Un acheteur dit : « trouvez-moi des chaussures de course à moins de 150 $ qui conviennent aux pieds plats et peuvent arriver d’ici vendredi. » Un agent capable d’accomplir cette tâche a besoin de données sur les produits, de disponibilité des stocks, d’estimations d’expédition et d’informations de compatibilité. Les sites qui fournissent ces données dans des formats structurés et lisibles par machine font désormais partie de la boîte à outils de l’agent. Les sites qui l’enfouissent dans des pages rendues en JavaScript ou derrière des murs de connexion sont ignorés.
Si un agent peut synthétiser une réponse à partir de cinq sources sans envoyer l’utilisateur vers aucune d’entre elles, quelle est la valeur d’être l’une de ces cinq sources ? Cela dépend entièrement du fait que l’agent vous cite, crée un lien vers vous ou traite votre contenu comme une matière première sans attribution.
Cela correspond aux changements que nous constatons dans le mode AI. Google a signalé lors de sa conférence téléphonique sur les résultats du quatrième trimestre 2025, les requêtes en mode AI sont trois fois plus longues que les recherches traditionnelles et sont fréquemment invitées questions de suivi.
Le calendrier de 2027 compte également. Si les flux de travail des entreprises non techniques commencent à devenir agents l’année prochaine, les entreprises fournissant les informations et les services dont ces agents tirent devront être structurées pour la consommation des machines, et pas seulement pour la navigation humaine. Les données structurées, les API claires et les informations commerciales précises deviennent une infrastructure et non des atouts.
L’écart de mesure
L’insistance de Pichai sur le fait que la recherche par l’IA n’est pas une somme nulle mérite plus d’examen qu’elle ne l’est habituellement.
Il a constamment avancé cet argument. En octobre 2025, il a qualifié cela de « moment expansionniste ». En février 2026, il a déclaré que Google n’avait vu aucune preuve de cannibalisation. Dans cette interview, il l’a comparé à YouTube qui prospère malgré TikTok.
Mais la croissance totale des requêtes et le trafic sur chaque site sont des mesures différentes. Google peut avoir raison de dire que davantage de personnes effectuent des recherches plus souvent, tandis que les éditeurs individuels et les entreprises voient moins de trafic de référence provenant de ces recherches. Les deux choses peuvent être vraies en même temps.
Google n’a pas partagé les données de clics sortants du mode AI. Jusqu’à ce que Google fournisse ces données, l’affirmation « expansionniste » de Pichai est une affirmation et non un fait vérifiable. Les professionnels de la recherche devraient suivre leurs propres tendances de trafic de référence de manière indépendante plutôt que de se fier à la caractérisation de l’ensemble du marché par Google.
Regarder vers l’avenir
Le langage de Pichai dans cette interview va plus loin que ce que Google a dit publiquement auparavant. Des déclarations précédentes décrivaient la recherche par l’IA comme une évolution. Celui-ci met une étiquette plus claire sur l’orientation de Google en matière de recherche. La recherche en tant que gestionnaire d’agents est une vision du produit.
Le calendrier qu’il a présenté, avec 2027 comme point d’inflexion pour les flux de travail agents non techniques, vous donne une fenêtre. Comment Google monétise les tâches accomplies par les agents, si les agents citent des sources ou les utilisent simplement, et ce que signifie même la visibilité dans un modèle de gestionnaire d’agent sont autant de questions ouvertes qui nécessiteront des réponses avant 2027.
Google I/O 2026 est prévu du 19 au 20 mai et fournira probablement plus de détails sur la manière dont ces fonctionnalités seront livrées.
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Image en vedette : PJ McDonnell/Shutterstock
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