Recherche multimodale

Comment fonctionne la recherche multimodale ?

La recherche multimodale repose sur des modèles IA capables de traiter et de mettre en correspondance des représentations issues de modalités différentes (texte, image, audio) dans un espace vectoriel commun. Lorsqu'un utilisateur soumet une image accompagnée d'une question textuelle, le moteur analyse simultanément les deux signaux : il identifie les objets, couleurs, textures et relations spatiales présents dans l'image grâce à la vision artificielle, puis combine ces informations avec le contexte textuel pour générer une réponse cohérente. Des architectures comme CLIP d'OpenAI ou les modèles Gemini de Google illustrent cette capacité de traitement croisé des modalités.

Dans Google AI Mode, la recherche multimodale s'appuie sur la combinaison de Google Lens et d'une version personnalisée de Gemini. Lorsqu'un utilisateur capture ou télécharge une image, le système identifie chaque objet présent, puis applique la technique de query fan-out : il émet plusieurs requêtes simultanées sur l'ensemble de l'image et sur chaque élément identifié, accédant à une profondeur d'information bien supérieure à une recherche textuelle standard. Le résultat est une réponse contextuelle nuancée, enrichie de liens vers des ressources complémentaires.

L'évolution la plus récente de la recherche multimodale est Search Live de Google, issu des capacités temps réel du Projet Astra : l'utilisateur peut pointer sa caméra vers un objet ou une situation et interagir en temps réel avec le moteur, qui voit et analyse ce que voit l'utilisateur. Cette modalité « live » abolit la frontière entre le monde physique et la recherche d'informations, en faisant du moteur IA un véritable partenaire d'apprentissage contextuel et situé.

Ressources :

• Google AI Mode et recherche multimodale : fonctionnement et implications SEO

Quelle est la différence entre recherche multimodale et recherche visuelle ?

La recherche visuelle est une sous-catégorie de la recherche multimodale qui se concentre spécifiquement sur l'image comme type d'entrée. Un utilisateur soumet une photo et reçoit des résultats visuellement similaires ou des informations sur l'objet représenté (c'est ce que fait Google Lens dans son usage le plus basique). La recherche multimodale est un concept plus large : elle désigne la capacité d'un système à combiner simultanément plusieurs modalités dans une même requête (par exemple une image et une question textuelle, ou plusieurs images associées à des instructions).

La distinction est importante pour les professionnels du marketing : optimiser pour la recherche visuelle consiste principalement à soigner la qualité et les métadonnées des images (balises alt, noms de fichiers, données structurées Product/ImageObject). Optimiser pour la recherche multimodale requiert une approche plus globale (s'assurer que les images sont contextuellement cohérentes avec le texte qui les entoure, que les pages répondent à des requêtes conversationnelles intégrant des signaux visuels, et que le contenu est structuré pour être compris aussi bien par un humain que par un modèle de vision artificielle).

Les plateformes de recherche visuelle pures (Google Images, Pinterest Lens, Amazon StyleSnap) se concentrent sur la similitude visuelle et la découverte de produits. Les moteurs IA multimodaux (ChatGPT avec vision, Google AI Mode, Perplexity) vont plus loin en interprétant l'intention derrière la requête visuelle et en générant des réponses complètes plutôt que des listes de résultats. Cette différence d'ambition redéfinit ce que signifie « être visible » dans la recherche visuelle de nouvelle génération.

Ressources :

• Recherche visuelle vs recherche multimodale : guide d'optimisation

Quels moteurs IA supportent aujourd'hui la recherche multimodale ?

Google est le leader historique de la recherche multimodale grand public via Google Lens, qui traite plus de 20 milliards de recherches visuelles par mois selon les données officielles de Google. En 2025, Google a intégré les capacités multimodales de Gemini directement dans Google AI Mode, permettant aux utilisateurs de soumettre des images dans l'interface de recherche conversationnelle et d'obtenir des analyses contextuelles approfondies. Google Lens est désormais utilisé par plus de 1,5 milliard de personnes chaque mois pour « chercher ce qu'ils voient ».

Du côté d'OpenAI, ChatGPT intègre des capacités de vision via ses modèles GPT-4o et suivants, permettant aux utilisateurs de soumettre des images, des captures d'écran ou des documents visuels comme entrée de requête. Apple a introduit Apple Visual Intelligence dans iOS 18, offrant des capacités similaires directement intégrées dans l'écosystème Apple. Perplexity propose également une recherche multimodale, permettant de soumettre des images pour obtenir des réponses sourcées. La convergence de ces acteurs vers la multimodalité témoigne d'une transformation structurelle du marché de la recherche.

Pour les équipes marketing B2B, il est utile de distinguer les usages : la recherche multimodale grand public (Google Lens, ChatGPT Vision) concerne principalement les requêtes de découverte produit, d'identification d'objets et de résolution de problèmes visuels. Dans un contexte B2B, elle intervient davantage pour l'identification de logos, de tableaux de bord, de captures d'écran d'outils ou de visuels de présentation. Pour vous aider dans cette création, HubSpot Content Hub permet de produire et d'optimiser des contenus variés grâce à l'IA.

Ressources :

• Content Hub de HubSpot

Comment la recherche multimodale affecte-t-elle le comportement des utilisateurs ?

La recherche multimodale réduit considérablement la friction associée à la formulation d'une requête textuelle : plutôt que de chercher les mots exacts pour décrire ce que l'on voit, l'utilisateur pointe sa caméra ou partage une image. Ce changement est particulièrement significatif pour les jeunes utilisateurs — selon Google, les 18-24 ans sont la démographie qui interagit le plus avec Google Lens, dont les requêtes constituent désormais l'un des types de requêtes qui connaît la plus forte croissance sur Google Search.

La recherche multimodale modifie également la nature des requêtes : elles deviennent plus contextuelles, plus situées et moins abstraites. Au lieu de taper « chaise Eames prix », l'utilisateur photographie une chaise dans un magazine et demande « où acheter ce modèle ». Cette évolution déplace la valeur de la pertinence textuelle vers la pertinence visuelle et contextuelle, et demande aux marques de penser leur contenu comme une réponse à des questions que les utilisateurs n'auraient pas pu formuler en texte.

Pour les équipes e-commerce et B2B, la recherche multimodale crée de nouvelles opportunités d'interception de la demande. Une infographie produit bien structurée, un screenshot d'interface logicielle annoté ou un tableau comparatif au format image peuvent désormais devenir des points d'entrée dans le parcours de recherche. Les équipes qui optimisent ces assets visuels avec des données structurées, des descriptions contextuelles et des balises alt sémantiquement riches augmentent leur surface de visibilité dans les moteurs multimodaux.

Ressources :

• Comportements de recherche visuelle : données et implications pour les équipes marketing

Comment optimiser son contenu pour la recherche multimodale ?

L'optimisation pour la recherche multimodale requiert une approche en trois dimensions : la qualité visuelle des assets, leur contexte textuel, et leurs métadonnées structurées. Sur la dimension visuelle, les images doivent être nettes, bien cadrées et représentatives du sujet traité. Les moteurs de vision artificielle analysent les formes, couleurs, textures et relations spatiales : une image floue ou visuellement ambiguë sera moins bien interprétée qu'une image claire et contextuellement cohérente avec le contenu de la page.

Sur la dimension textuelle, chaque image doit être accompagnée d'un texte alternatif (balise alt) précis et descriptif, d'une légende explicite et d'un contexte rédactionnel qui renforce la cohérence sémantique entre le visuel et le sujet traité. Les moteurs IA multimodaux analysent l'ensemble de la page pour construire leur interprétation (une image isolée sans contexte textuel sera moins bien valorisée qu'une image intégrée dans un contenu structuré et sémantiquement dense). L'utilisation de données structurées Schema.org (ImageObject, Product, HowTo) renforce encore la compréhension par les moteurs.

Quel est l'impact de la recherche multimodale sur la stratégie AEO ?

L'AEO a d'abord été pensée pour le texte : structurer le contenu pour qu'il soit extrait et cité par les moteurs IA en réponse à des requêtes textuelles. La recherche multimodale élargit ce périmètre en faisant des images et des visuels des vecteurs de citation à part entière. Un moteur IA qui répond à une requête visuelle peut citer une image comme source, en renvoyant vers la page qui l'héberge ou en s'appuyant sur ses métadonnées pour attribuer l'information. Les pages AEO doivent donc désormais être optimisées pour être citées aussi bien sur la base de leur contenu textuel que de leur contenu visuel.

La recherche multimodale renforce également l'importance du contexte sémantique global d'une page. Les moteurs IA les plus avancés (Gemini, GPT-4o, Perplexity) analysent l'ensemble du signal disponible sur une page avant de décider si elle constitue une source fiable et citable : texte, images, données structurées, liens entrants, autorité du domaine. Une stratégie AEO efficace dans un monde multimodal ne se limite donc pas à l'optimisation des images individuelles, mais à la cohérence globale de la page comme ressource de référence sur un sujet donné.

Pour les équipes marketing qui travaillent sur un glossaire AEO ou une stratégie de contenu de référence, la recherche multimodale représente une opportunité : en produisant des visuels originaux, bien contextualisés et correctement structurés (diagrammes explicatifs, captures annotées, infographies de données), il est possible de capter des points d'entrée de recherche que les contenus purement textuels ne peuvent pas intercepter. La convergence de la recherche textuelle et visuelle dans les moteurs IA de nouvelle génération fait du contenu visuel un pilier à part entière de la stratégie de visibilité IA.