L'IA redéfinit le navigateur : prélude à la troisième guerre des navigateurs

La troisième guerre des navigateurs est en train de se dérouler discrètement. En regardant l'histoire, depuis Netscape et IE de Microsoft dans les années 90, jusqu'à Firefox animé par l'esprit open source et Chrome de Google, la lutte des navigateurs a toujours été une illustration concentrée du contrôle des plateformes et des changements de paradigme technologique. Chrome a conquis sa position dominante grâce à sa rapidité de mise à jour et à son écosystème interconnecté, tandis que Google a formé un cycle fermé d'accès à l'information par sa structure de "double oligopole" entre la recherche et le navigateur.

Mais aujourd'hui, ce schéma est en train de vaciller. L'émergence des modèles de langage de grande taille (LLM) permet à de plus en plus d'utilisateurs d'accomplir des tâches sur la page des résultats de recherche sans cliquer, réduisant ainsi les comportements de clic traditionnels. Parallèlement, les rumeurs selon lesquelles Apple pourrait remplacer le moteur de recherche par défaut dans Safari menacent encore plus les bases des profits d'Alphabet, et le marché commence à montrer des signes d'inquiétude face à la "tradition de la recherche".

Le navigateur lui-même est également en train de se redéfinir. Il n'est pas seulement un outil pour afficher des pages web, mais un conteneur qui regroupe diverses capacités telles que la saisie de données, le comportement des utilisateurs et l'identité privée. Bien que l'Agent AI soit puissant, pour réaliser des interactions complexes sur les pages, appeler des données d'identité locales et contrôler des éléments de page, il doit encore s'appuyer sur les frontières de confiance et le bac à sable fonctionnel du navigateur. Le navigateur évolue d'une interface humaine à une plateforme d'appels système pour les Agents.

Ce qui pourrait réellement bouleverser le paysage actuel du marché des navigateurs, ce n'est pas un autre "meilleur Chrome", mais une nouvelle structure d'interaction : ce n'est pas l'affichage de l'information, mais l'appel à des tâches. Le navigateur du futur devra être conçu pour l'Agent IA - capable non seulement de lire, mais aussi d'écrire et d'exécuter. Des projets comme Browser Use essaient de sémantiser la structure des pages, transformant l'interface visuelle en texte structuré appelable par LLM, réalisant ainsi une cartographie des pages aux instructions, réduisant considérablement le coût d'interaction.

Les projets principaux sur le marché ont commencé à tester les eaux : Perplexity construit un navigateur natif Comet, remplaçant les résultats de recherche traditionnels par de l'IA ; Brave combine la protection de la vie privée avec le raisonnement local, utilisant LLM pour améliorer les fonctions de recherche et de filtrage ; tandis que des projets natifs de Crypto comme Donut visent à créer de nouvelles entrées pour l'interaction entre l'IA et les actifs en chaîne. Ces projets partagent une caractéristique commune : ils tentent de reconstruire l'interface de saisie du navigateur, plutôt que d'embellir sa couche de sortie.

Pour les entrepreneurs, les opportunités se cachent dans la relation triangulaire entre l'entrée, la structure et l'agent. Le navigateur, en tant qu'interface future d'appel du monde par les agents, signifie que ceux qui peuvent fournir des "blocs de capacité" structurés, appelables et fiables peuvent devenir une partie intégrante de la nouvelle génération de plateformes. De l'SEO à l'AEO (Agent Engine Optimization), du trafic de page aux appels de chaînes de tâches, la forme des produits et la pensée de conception sont en train de se reconstruire. La troisième guerre des navigateurs se déroule sur l'"entrée" plutôt que sur la "présentation" ; ce qui détermine le vainqueur n'est plus celui qui attire l'attention des utilisateurs, mais celui qui gagne la confiance des agents et obtient l'accès aux appels.

Histoire du développement des navigateurs

Au début des années 90, lorsque l'Internet n'était pas encore devenu une partie intégrante de la vie quotidienne, Netscape Navigator a fait son apparition, tel un bateau à voile ouvrant un nouveau monde, offrant à des millions d'utilisateurs l'accès à un univers numérique. Ce navigateur n'était pas le premier, mais il a été le premier véritable produit à s'adresser au grand public et à façonner l'expérience Internet. À cette époque, les gens pouvaient enfin naviguer sur le Web avec une facilité sans précédent grâce à une interface graphique, comme si le monde entier était soudainement à portée de main.

Cependant, la gloire est souvent de courte durée. Microsoft a rapidement réalisé l'importance des navigateurs et a décidé de forcer l'intégration d'Internet Explorer dans le système d'exploitation Windows, en faisant de celui-ci le navigateur par défaut. Cette stratégie est considérée comme un "coup de maître de la plateforme", qui a directement sapé la position dominante de Netscape sur le marché. De nombreux utilisateurs n'ont pas choisi IE de leur plein gré, mais l'ont accepté simplement parce qu'il était le navigateur par défaut du système. Grâce à la capacité de distribution de Windows, IE est rapidement devenu le leader du secteur, tandis que Netscape est tombé dans une trajectoire de déclin.

Dans l'adversité, les ingénieurs de Netscape ont choisi une voie radicale et idéaliste - ils ont rendu le code source du navigateur public et ont lancé un appel à la communauté open source. Cette décision ressemblait à une "cession macédonienne" dans le monde technologique, annonçant la fin d'une époque et l'émergence de nouvelles forces. Ce code est devenu par la suite la base du projet de navigateur Mozilla, initialement nommé Phoenix (signifiant renaissance du phénix), mais qui a été renommé plusieurs fois en raison de problèmes de marque, pour finalement être appelé Firefox.

Firefox n'est pas une simple copie de Netscape, il a réalisé de nombreuses avancées en matière d'expérience utilisateur, d'écosystème de plugins, de sécurité, etc. Sa naissance marque la victoire de l'esprit open source et insuffle une nouvelle vitalité à l'ensemble de l'industrie. Certains décrivent Firefox comme le "héritier spirituel" de Netscape, tout comme l'Empire ottoman a hérité des derniers rayons de lumière de Byzance. Bien que cette métaphore soit exagérée, elle a beaucoup de sens.

Mais des années avant la sortie officielle de Firefox, Microsoft avait déjà publié six versions d'IE, bénéficiant d'un avantage temporel et d'une stratégie de bundling système, ce qui a placé Firefox en position de rattrapage dès le départ, rendant cette course inégale dès le départ.

Pendant ce temps, un autre joueur précoce fait également son apparition discrètement. En 1994, le navigateur Opera est lancé, venant de Norvège, initialement comme un projet expérimental. Mais à partir de la version 7.0 en 2003, il a introduit son moteur Presto développé en interne, prenant en charge des technologies de pointe telles que CSS, la mise en page adaptable, le contrôle vocal et l'encodage Unicode. Bien que le nombre d'utilisateurs soit limité, il a toujours été à la pointe sur le plan technique, devenant "le favori des geeks".

La même année, Apple a lancé le navigateur Safari. C'était un tournant chargé de sens. À l'époque, Microsoft avait investi 150 millions de dollars dans Apple, alors au bord de la faillite, pour maintenir l'apparence de la concurrence et éviter une enquête antitrust. Bien que le moteur de recherche par défaut de Safari soit Google depuis sa création, cette histoire d'enchevêtrement avec Microsoft symbolise la relation complexe et subtile entre les géants de l'Internet : coopération et compétition vont toujours de pair.

En 2007, IE7 a été lancé avec Windows Vista, mais les retours du marché étaient mitigés. En revanche, Firefox, grâce à un rythme de mise à jour plus rapide, un mécanisme d'extension plus convivial et un attrait naturel pour les développeurs, a vu sa part de marché augmenter régulièrement pour atteindre environ 20 %. La domination d'IE s'affaiblissait progressivement, le vent était en train de tourner.

Google a une approche différente. Bien qu'ils aient commencé à travailler sur leur propre navigateur en 2001, il a fallu six ans pour convaincre le PDG Eric Schmidt d'approuver le projet. Chrome a été lancé en 2008, basé sur le projet open source Chromium et le moteur WebKit utilisé par Safari. Il a été qualifié de "navigateur encombrant", mais grâce à l'expertise de Google en matière de publicité et de branding, il a rapidement gagné en popularité.

L'arme clé de Chrome n'est pas sa fonctionnalité, mais plutôt son rythme de mises à jour fréquentes (toutes les six semaines) et son expérience unifiée sur toutes les plateformes. En novembre 2011, Chrome a dépassé Firefox pour la première fois, atteignant une part de marché de 27 % ; six mois plus tard, il a de nouveau dépassé IE, achevant ainsi sa transformation de challenger à dominateur.

Pendant ce temps, l'Internet mobile en Chine est en train de former son propre écosystème. Le navigateur UC, sous une certaine entreprise, a rapidement gagné en popularité au début des années 2010, notamment sur des marchés émergents comme l'Inde, l'Indonésie et la Chine, grâce à ses caractéristiques de conception légère et de compression des données pour économiser de la bande passante, attirant ainsi les utilisateurs d'appareils bas de gamme. En 2015, sa part de marché mondiale des navigateurs mobiles a dépassé 17 %, atteignant même 46 % en Inde à un moment donné. Mais cette victoire n'a pas duré. Avec le renforcement par le gouvernement indien des vérifications de sécurité des applications chinoises, le navigateur UC a été contraint de quitter ce marché clé, perdant progressivement son ancienne gloire.

Entré dans les années 2020, la domination de Chrome est désormais établie, avec une part de marché mondiale stable autour de 65 %. Il est à noter que, bien que le moteur de recherche Google et le navigateur Chrome appartiennent tous deux à Alphabet, ils représentent deux systèmes hégémoniques indépendants sur le plan du marché - le premier contrôlant environ 90 % des points d'entrée de recherche dans le monde, tandis que le second détient la majorité des "premières fenêtres" par lesquelles les utilisateurs accèdent à Internet.

Pour maintenir cette structure de double monopole, Google n'hésite pas à investir des sommes considérables. En 2022, Alphabet a versé environ 20 milliards de dollars à Apple, juste pour que Google conserve son statut de moteur de recherche par défaut dans Safari. Des analyses indiquent que cette dépense équivaut à 36 % des revenus publicitaires de recherche que Google tire du trafic de Safari. En d'autres termes, Google paie une "taxe de protection" pour sa forteresse.

Mais le vent a encore une fois changé. Avec l'essor des grands modèles de langage (LLM), la recherche traditionnelle commence à être perturbée. En 2024, la part de marché de Google dans la recherche est passée de 93 % à 89 %. Bien qu'il reste dominant, des fissures commencent à apparaître. Ce qui est encore plus perturbateur, ce sont les rumeurs selon lesquelles Apple pourrait lancer son propre moteur de recherche AI - si Safari changeait par défaut pour rejoindre son propre camp, cela ne réécrirait pas seulement le paysage écologique, mais pourrait également ébranler le pilier des profits d'Alphabet. Le marché a réagi rapidement, le prix des actions d'Alphabet est tombé de 170 dollars à 140 dollars, reflétant non seulement la panique des investisseurs, mais aussi une profonde inquiétude quant à l'avenir de l'ère de la recherche.

De Navigator à Chrome, de l'idéal open source à la commercialisation de la publicité, de navigateur léger à assistant de recherche AI, la bataille des navigateurs est toujours une guerre sur la technologie, les plateformes, le contenu et le contrôle. Le champ de bataille continue de se déplacer, mais l'essence n'a jamais changé : celui qui contrôle l'entrée définit l'avenir.

Aux yeux des VC, s'appuyant sur les nouvelles exigences des gens envers les moteurs de recherche à l'ère des LLM et de l'IA, la troisième guerre des navigateurs est en train de se dérouler progressivement. Voici quelques informations sur le financement de projets dans le secteur des navigateurs AI connus.

L'architecture obsolète des navigateurs modernes

En parlant de l'architecture du navigateur, l'architecture traditionnelle classique est illustrée ci-dessous :

Client - Point d'entrée frontal

Interroger le Google Front End le plus proche via HTTPS, effectuer le décryptage TLS, l'échantillonnage QoS et le routage géographique. En cas de détection de trafic anormal (DDoS, scraping automatique), il est possible de limiter ou de défier à ce niveau.

Compréhension de la requête

Le front-end doit comprendre le sens des mots tapés par l'utilisateur, en trois étapes : correction orthographique neuronale, corrigeant "recpie" en "recipe" ; extension des synonymes, élargissant "how to fix bike" à "repair bicycle". Analyse de l'intention, déterminant si la requête est une intention d'information, de navigation ou de transaction, et attribuant une demande verticale.

Rappel des candidats

La technique de requête utilisée par un certain moteur de recherche est appelée : index inversé. Dans un index direct, nous pouvons simplement donner un ID pour indexer un fichier. Cependant, les utilisateurs ne peuvent pas connaître le numéro du contenu qu'ils souhaitent parmi des milliers de milliards de fichiers, c'est pourquoi un index inversé très traditionnel est utilisé, permettant de rechercher quels fichiers contiennent les mots-clés correspondants. Ensuite, un index vectoriel est utilisé pour traiter la recherche sémantique, c'est-à-dire rechercher des contenus similaires en signification à la requête. Il convertit des textes, des images et d'autres contenus en vecteurs de haute dimension (embedding) et effectue des recherches basées sur la similarité entre ces vecteurs. Par exemple, même si un utilisateur recherche "comment faire de la pâte à pizza", le moteur de recherche peut également retourner des résultats liés à "guide de fabrication de pâte à pizza", car ils sont sémantiquement similaires. Après le passage par l'index inversé et l'index vectoriel, environ cent mille pages web sont pré-sélectionnées.

Tri multi-niveaux

Le système filtre généralement des centaines de milliers de pages candidates à environ 1000 pages en utilisant des milliers de caractéristiques légères, telles que BM25, TF-IDF et le score de qualité de la page, pour constituer un ensemble de candidats préliminaire. Ces systèmes sont communément appelés moteurs de recommandation. Ils dépendent de l'immense volume de caractéristiques générées par diverses entités, y compris le comportement des utilisateurs, les attributs des pages, l'intention de recherche et les signaux contextuels. Par exemple, un moteur de recherche tiendra compte de l'historique de l'utilisateur, des retours d'expérience d'autres utilisateurs, de la sémantique des pages, du sens des requêtes, tout en prenant en compte des éléments contextuels tels que le temps (moment de la journée, jours spécifiques de la semaine) et des événements externes comme les nouvelles en temps réel.

Apprentissage profond pour le tri principal

Au cours de la phase de recherche préliminaire, un moteur de recherche utilise des technologies telles que RankBrain et Neural Matching pour comprendre la sémantique des requêtes et filtrer les résultats préliminaires à partir d'un immense volume de documents. RankBrain est un système d'apprentissage automatique introduit par l'entreprise en 2015, conçu pour mieux comprendre le sens des requêtes des utilisateurs, en particulier celles qui apparaissent pour la première fois. Il convertit les requêtes et les documents en représentations vectorielles et calcule la similarité entre eux afin de trouver les résultats les plus pertinents. Par exemple, pour la requête "comment faire de la pâte à pizza", même si le document ne contient pas de mots-clés parfaitement correspondants, RankBrain peut également identifier des contenus liés à "base de pizza" ou "préparation de la pâte".

Neural Matching est une autre technologie lancée par l'entreprise en 2018, visant à mieux comprendre les relations sémantiques entre les requêtes et les documents. Elle utilise des modèles de réseaux neuronaux pour saisir les relations floues entre les mots, aidant ainsi à mieux faire correspondre les requêtes et le contenu des pages web. Par exemple, pour la requête "Pourquoi mon