Quand OpenAI a changé le modèle par défaut le 4 mars, le nombre de sites web cités par réponse a chuté d'un cinquième, et ne s'est jamais rétabli. Mais cette baisse n'est qu'une partie de l'histoire. Nous avons également procédé au reverse engineering des outils internes de navigation de ChatGPT, mené une expérience de type honeypot, reconstitué son system prompt et sorti une nouvelle version de notre plugin ChatGPT Search Capture.

Ce qui s'est passé

Le 4 mars 2026, ChatGPT a basculé son modèle par défaut de GPT-4o/5.2 vers GPT-5.3 Instant. Résultat : le nombre moyen de domaines uniques cités par réponse est passé de 19,1 à 15,2, soit une chute de plus de 20,%. Le nombre d'URLs uniques par réponse a suivi la même trajectoire, passant de 24,1 à 19,1.

Nous avons suivi 400 prompts quotidiens pendant 14 semaines, en nous appuyant sur les données de monitoring fournies par Meteoria. L'ensemble des résultats est publié sous la forme d'une étude interactive en huit parties sur think.resoneo.com/chatgpt/5.3-5.4/.

Pourquoi c'est important

ChatGPT compte 900 millions d'utilisateurs actifs par semaine. La surface de citation dans chaque réponse n'a pas changé, mais moins de sites web se la partagent. Le même gâteau, mais avec moins de parts. Cela reflète probablement un glissement structurel vers des sources à plus forte autorité, mais cela signifie aussi globalement moins de gagnants. Les sites qui ne passent pas la sélection perdent une surface de visibilité qui leur était auparavant accessible.

L'effet Bigfoot

Nous avons nommé ce phénomène en référence à « l'update Bigfoot » identifiée par Dr. Pete (de Moz)) en 2013, quand Google laissait parfois un unique domaine occuper l'intégralité de la première page…

ChatGPT récupère désormais moins de domaines par réponse, mais le ratio URLs-par-domaine est resté stable à 1,26. La profondeur de crawl par domaine n'a pas changé. Ce qui a changé, c'est le nombre de sites web distincts qui obtiennent une place à la table.

GPT-5.4 Thinking accentue encore cette concentration. Le modèle utilise des opérateurs site: pour restreindre les recherches aux domaines de confiance et répartit ses requêtes sur souvent plus de 10 « fan-out queries » par réponse, chacune ciblant une source spécifique.

L'analyse indépendante des logs par Jérôme Salomon (Oncrawl) confirme cette tendance. Le volume de crawl du bot ChatGPT-User s'est stabilisé à un niveau inférieur depuis le passage à 5.3. Certaines pages ne sont tout simplement plus crawlées. La cause dépasse les mises à jour de modèle : plus de 90 % des utilisateurs hebdomadaires de ChatGPT sont sur un plan gratuit, et l'expérience par défaut déclenche moins de recherches web, utilise moins de requêtes, et produit moins de citations.

Comment ChatGPT Search fonctionne réellement

Notre étude présente également un reverse engineering complet du système de recherche interne de ChatGPT, baptisé web.run. Avant 5.3, le modèle envoyait des commandes textuelles compactes, séparées par des pipes (fast|query|recency). Après 5.3, il envoie des objets JSON structurés avec des paramètres typés. Ce n'est pas un simple changement de format. Cela reflète une architecture différente dans la manière dont le modèle formule et distribue ses opérations web.

L'outil...