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Recherche, trafic, logiciels, emplois et dépenses ont été profondément bousculés par l’IA au premier semestre 2026. Kevin Indig estime toutefois que son impact économique progresse plus vite que notre capacité à le mesurer.
Le premier semestre 2026 a confirmé l’accélération de l’intelligence artificielle dans la recherche, les logiciels et les organisations.
Dans une synthèse publiée le 29 juillet, Kevin Indig revient sur les principales évolutions observées depuis janvier. Conseiller en croissance organique et auteur de la newsletter Growth Memo, il s’appuie sur ses propres analyses et sur les données de plusieurs partenaires spécialisés.
Son constat central est que l’impact économique de l’IA s’étend rapidement, alors que son attribution reste encore incertaine.
La recherche IA progresse, mais reste difficile à mesurer
Google a poursuivi le déploiement d’AI Mode au premier semestre. Selon les données citées par Kevin Indig, le service aurait atteint un milliard d’utilisateurs actifs mensuels, avec des requêtes environ trois fois plus longues que dans la recherche classique.
Cette évolution complique le suivi de la visibilité des marques.
Les résultats varient selon les moteurs, les modèles, la personnalisation, le niveau de raisonnement et les mises à jour déployées. Kevin Indig indique que 91 % des citations apparaissent dans un seul outil parmi ChatGPT, Perplexity et les AI Overviews.
Le suivi des prompts doit donc être considéré davantage comme un sondage répété que comme un outil classique de suivi des positions.
L’auteur estime également que les mentions de marque comptent davantage que les seules citations pour mesurer les effets commerciaux. Une entreprise peut être nommée, recommandée ou comparée sans recevoir de lien direct vers son site.
D’après les études qu’il cite, près de 75 % des consommateurs choisiraient la première proposition d’une sélection générée par l’IA. La présence d’une marque déjà connue et jugée fiable pourrait toutefois modifier ce choix.
Kevin Indig distingue aussi les comportements observés dans AI Mode et dans les AI Overviews. Dans le premier cas, les utilisateurs accepteraient plus facilement les recommandations proposées. Dans le second, ils continueraient davantage à cliquer, comparer et consulter plusieurs sources.
Les dépenses en tokens ont fortement augmenté
L’arrivée de Claude Opus 4.5 à la fin de 2025 aurait accéléré l’utilisation des agents IA dans les entreprises.
Plusieurs grands groupes technologiques ont ensuite mis en place des classements internes fondés sur la consommation de tokens. Chez Meta, un tableau baptisé « Claudeonomics » aurait comparé plus de 85 000 salariés en fonction de leur utilisation des outils IA.
Selon les chiffres rapportés, les ingénieurs de l’entreprise auraient consommé 73,7 billions de tokens en trente jours. Certains salariés auraient maintenu des agents en fonctionnement sans réelle utilité pour progresser dans le classement.
Cette course à la consommation aurait été interrompue au printemps, lorsque plusieurs directions financières ont constaté que leurs budgets annuels avaient été largement entamés en quelques mois.
La priorité serait alors passée de la quantité de tokens consommés à la valeur réellement produite.
Kevin Indig estime néanmoins que cette phase a contribué à diffuser les agents IA et à accélérer l’adoption de certains outils techniques. Supabase affirme ainsi être passé à 9,9 millions de développeurs en juin 2026, contre une progression beaucoup plus lente avant l’essor des agents.
Les entreprises SaaS ont été sanctionnées de manière inégale
Le secteur du logiciel a subi une forte baisse en Bourse au début de 2026, dans un contexte de crainte autour de l’automatisation et des agents IA.
Les entreprises SaaS ont perdu plusieurs centaines de milliards de dollars de capitalisation en quelques séances. Les valorisations et les multiples de revenus ont également diminué par rapport aux niveaux atteints pendant la pandémie.
L’analyse citée par Kevin Indig montre toutefois que toutes les entreprises n’ont pas reculé de la même manière.
Les sociétés appartenant au quartile supérieur ont mieux résisté, tandis que celles du quartile inférieur ont tiré l’ensemble du secteur vers le bas. La baisse aurait davantage dépendu de la perception de leur résistance à l’IA que de leurs performances financières réelles.
Les investisseurs semblent donc avoir différencié les entreprises considérées comme capables d’intégrer l’IA de celles dont le produit pourrait être directement remplacé.
Kevin Indig évoque aussi des effets commerciaux dans le B2B, avec des cycles de vente plus longs, une baisse des conversions et un recul de certaines recherches de marque.
Les licenciements attribués à l’IA doivent être nuancés
L’IA a été citée comme motif dans 87 714 suppressions de postes annoncées aux États-Unis entre janvier et mai 2026, selon les données de Challenger, Gray & Christmas.
Ce chiffre représente 22 % des licenciements annoncés sur la période et dépasse déjà largement le total enregistré pour l’ensemble de 2025. Kevin Indig conteste toutefois l’idée d’un remplacement direct massif des salariés par l’intelligence artificielle.
Il estime qu’une partie des suppressions de postes s’explique plutôt par les investissements nécessaires dans les infrastructures, les recrutements excessifs réalisés pendant la pandémie et le contexte économique.
Certaines entreprises ayant présenté leurs réductions d’effectifs comme une conséquence de l’IA auraient parallèlement recommencé à recruter. L’auteur parle ainsi d’« AI washing » lorsque l’intelligence artificielle sert à présenter sous un angle technologique des décisions motivées par d’autres facteurs.
Il reconnaît des gains de productivité, mais considère que le lien avec les licenciements reste difficile à établir de manière générale.
ChatGPT perd du terrain face à Gemini et Claude
Le marché des assistants IA s’est fragmenté au cours des douze derniers mois.
Selon les données de Similarweb reprises par Kevin Indig, la part de marché de ChatGPT serait passée de 78 % en juillet 2025 à 56 % en juillet 2026. Dans le même temps, Gemini aurait progressé de 15 % à 30 %, tandis que Claude serait passé de 2 % à 10 %.
ChatGPT reste largement en tête en nombre d’utilisateurs, avec environ 1,1 milliard de visiteurs, mais son avance se réduit nettement. Kevin Indig estime que Google est désormais bien placé pour gagner du terrain auprès du grand public, notamment grâce à l’intégration de Gemini dans son écosystème.
Le développement des modèles ouverts exerce également une pression sur OpenAI et Anthropic. Des solutions comme Kimi, GLM ou DeepSeek peuvent proposer des performances concurrentes avec des coûts différents.
Dans ce contexte, le modèle seul devient moins différenciant. Les interfaces, les outils, les agents et leur intégration dans les entreprises prennent davantage d’importance.
Cette évolution favorise aussi les profils capables de transformer un modèle en système opérationnel. Les offres d’emploi de « forward-deployed engineers » auraient progressé de 729 % sur un an en avril 2026.
Les éditeurs perdent du trafic et se tournent vers le droit
Kevin Indig reconnaît avoir surestimé la baisse du trafic organique lorsqu’il prévoyait une perte pouvant atteindre 70 % par rapport à 2024. Les données qu’il retient font plutôt état d’un recul d’environ 33 % des visites référentes sur un an. Parallèlement, 68 % des recherches Google se termineraient désormais sans clic.
Cette évolution remet en cause l’échange entre contenus et trafic sur lequel reposait une partie du Web éditorial.
Plusieurs grands éditeurs envisagent de limiter ou de bloquer l’accès de Google à leurs contenus. Le directeur général de USA Today a notamment déclaré que l’abandon du trafic issu de la recherche traditionnelle était désormais envisagé.
Les contentieux se multiplient également. Kevin Indig rappelle qu’un tribunal de Munich a jugé Google responsable de fausses informations générées dans les AI Overviews et que plusieurs centaines de journaux ont engagé une action contre OpenAI et Microsoft.
Au Royaume-Uni, l’autorité de la concurrence a demandé davantage de contrôle et de transparence sur l’utilisation des contenus dans les réponses IA.
Les éditeurs cherchent maintenant un nouveau modèle de rémunération, fondé non plus seulement sur les clics, mais sur l’utilisation des articles pour l’entraînement, la génération de réponses et les agents.
Plusieurs questions restent ouvertes, notamment sur la fixation des prix, la mesure de la contribution d’un contenu et le pouvoir de négociation des petits éditeurs.
Le bilan dressé par Kevin Indig montre ainsi une transformation déjà visible dans la recherche, les marchés financiers, l’emploi et l’édition. Mais dans chacun de ces domaines, la mesure de la valeur produite reste en retard sur la vitesse de diffusion de l’intelligence artificielle.
