Alternatives à l’API Google Search : vos options avant la fermeture de 2027

Le 1er janvier 2027, Google supprimera son API Custom Search JSON, la méthode éprouvée pour que les développeurs obtiennent les résultats de recherche Google au format JSON. L’API est déjà fermée aux nouvelles inscriptions ; après le 1er janvier 2027, les intégrations existantes cesseront également de fonctionner. Google orientera les développeurs vers l’une de trois alternatives, notamment Agent Search dans la Gemini Enterprise Agent Platform. Cependant, il s’agit déjà d’une refonte de marque du produit (Vertex AI Search) que Google avait recommandé seulement trois mois plus tôt.

Si vous êtes confus, sachez que vous n’êtes pas le seul. Un développeur qui suit la recommandation de Google aujourd’hui rencontrera trois noms pour un seul produit : « Agent Search » dans la documentation, « Vertex AI Search » dans la console et « Discovery Engine » dans l’API (et le slug d’URL reste generative-ai-app-builder, un quatrième nom). Cela met en lumière l’instabilité qui découle de la dépendance vis-à-vis d’une grande entreprise technologique aux objectifs conflictuels : contrôler à la fois la recherche IA et votre développement IA. Pour une infrastructure aussi critique que la recherche IA et la recherche d’agents, Google place de nombreuses entreprises dans une position difficile et excessivement complexe.

Que vous soyez développeur d’applications ou que vous cherchiez à alimenter vos agents, si vous avez besoin d’une alternative prête à l’emploi à l’API Google Search, l’API Brave Search couvre les mêmes cas d’usage (comme la recherche de site, l’ancrage IA et la recherche sur le Web complet) avec des points de terminaison JSON en libre-service et des données encore plus propres. Elle inclut également un point de terminaison LLM Context dédié, conçu pour les agents et les chatbots — sans nécessité de Google (et sans scraping Google).

Cet article discutera de l’arrêt de Google et présentera Brave comme alternative, en fournissant un guide pratique pour migrer vos flux de travail de l’un vers l’autre.

JSON signifie JavaScript Object Notation, un format de données léger et textuel qui est à la fois lisible par l’humain et facilement analysable par les ordinateurs. It’s a widely used format for Web content.

Que se passe-t-il avec l’API Google Search ?

Pendant des années, l’API Custom Search JSON était la solution officielle la plus proche pour obtenir les résultats de recherche au format JSON. Évoluant à partir du Custom Search Engine de Google (2006), elle s’est imposée comme une API JSON vers 2010, devenant un standard pour les développeurs indépendants, les chercheurs et les petites entreprises qui avaient besoin de résultats Web ou d’images dans un format simple. Dans un billet de blog de janvier 2026, Google a annoncé qu’il se désengagerait du produit API existant.

Voici le calendrier : l’API est déjà fermée aux nouveaux clients, il vous est donc impossible de vous y inscrire aujourd’hui. Les clients actuels disposent jusqu’au 1er janvier 2027 pour migrer vers une autre solution, et après cette date, le point de terminaison arrêtera de servir les résultats. Si votre produit, outil interne ou pipeline de recherche récupère les résultats via cette API, il cessera de fonctionner sauf si vous migrez vers une alternative.

Mais le problème est plus large que l’API JSON. Dans cette même annonce, Google a commencé à supprimer la recherche Web gratuite complète dans l’ensemble du Programmable Search Engine. À compter du 20 janvier 2026, chaque nouveau moteur doit utiliser le paramètre « Sites à rechercher », limité à 50 domaines (les moteurs existants peuvent conserver l’option « Rechercher l’ensemble du Web » uniquement jusqu’au 1er janvier 2027, la même date limite que l’API). En d’autres mots, la recherche gratuite sur l’ensemble du Web disparaît dans tous les produits de recherche sur site de Google ; l’API JSON n’est que la partie la plus visible d’un désengagement plus large.

Ce que Google recommande

L’annonce de Google répartit les utilisateurs de ces produits en trois groupes, chacun avec un parcours recommandé différent. Connaître ces parcours vous aidera à choisir la meilleure alternative à l’API Google Search selon vos besoins.

Recherche spécifique à un site

Si vous ne recherchez que votre propre site ou un petit ensemble de sites, Google vous oriente vers son Programmable Search Element. Cela peut convenir pour une boîte de recherche sur un site marketing, mais elle est basée sur une liste fixe de domaines (jusqu’à 50) plutôt que sur le Web entier. Donc dès que vous avez besoin d’un résultat provenant d’un site que vous n’avez pas préenregistré, l’option Programmable Search ne peut pas le fournir.

IA d’entreprise et ancrage

Pour la recherche conversationnelle alimentée par l’IA et l’ancrage en entreprise, Google a d’abord dirigé les utilisateurs vers Vertex AI Search — un produit que Google a maintenant rebaptisé Agent Search et intégré dans la nouvelle plateforme Gemini Enterprise Agent Platform, seulement trois mois après l’avoir recommandé. (De manière révélatrice, en août 2026, la page de migration Custom Search de Google elle-même liste toujours l’ancien nom « Vertex AI Search ».) Agent Search est un produit performant, mais c’est vraiment un service de recherche d’entreprise et de récupération RAG conçu pour fonctionner sur Google Cloud avec une configuration et une tarification de style entreprise. Pour une petite équipe qui souhaite simplement obtenir des résultats de recherche au format JSON, la plateforme d’agents Gemini sera surdimensionnée et ajoutera plus de complexité qu’elle n’en résout.

Les chiffres le montrent clairement. Par défaut, Agent Search applique un quota de taux de recherche faible, et la documentation de Google elle-même vous conseille de ne pas demander une augmentation de quota — pour augmenter les limites, vous devez passer à son abonnement Configurable, qui commence à un minimum de 1 000 QPM et 50 Go de stockage : environ 6 000 dollars par mois avant tout service complémentaire. Elle facture également les données que vous indexez (5,00 dollars par Go-mois sur le modèle General), un coût qui croît avec la taille de votre corpus.

Pour une équipe qui veut simplement des résultats Web ou l’ancrage en JSON, c’est une barre élevée à franchir.

Pour être juste sur le prix unitaire, Google peut être moins cher par requête : si vous n’avez besoin que de rechercher vos propres données indexées, le modèle General d’Agent Search coûte 1,50 $ par 1 000 requêtes, ce qui est inférieur au plan Search de Brave (5 $ par 1 000 requêtes). Cependant, ce tarif n’achète qu’une recherche de corpus sur un ensemble fixe de sites, pas le Web ouvert — et comporte toujours les frais de stockage, le plafond du quota de taux et les frais généraux de configuration Cloud. Brave a l’avantage pour ce cas d’usage de corpus, en fournissant les résultats du Web ouvert à partir d’un index indépendant (et non d’un flux Google réemballé), un débit en libre-service beaucoup plus élevé et aucune infrastructure à configurer.

Recherche Web complète

Vous ne pouvez plus vous inscrire à une API Google qui retourne les résultats du Web ouvert au format JSON (une liste classée de liens que vous pouvez parcourir) comme le faisait l’ancienne API Custom Search. Agent Search ne comble pas non plus cette lacune — il ne recherche que les sites que vous spécifiez et indexez, pas l’index Web public de Google. C’est un produit fondamentalement différent d’une API de recherche Web. Entre-temps, pour un flux de résultats bruts, Google vous dirige vers un formulaire pour enregistrer votre intérêt pour une future solution, dont la tarification et les détails seront communiqués plus tard.

Google vend bien des produits Web ouvert en libre-service et en direct — mais ce sont des SKU d’ancrage, pas un flux de résultats. Les requêtes d’ancrage dépassant les limites prédéfinies sont facturées 14 $ par 1 000 requêtes d’ancrage sur Gemini 3, et sur Gemini 3, Google facture chaque recherche que le modèle décide d’exécuter — donc une seule question d’utilisateur peut déclencher plusieurs frais. (Sur Gemini 2.5 et versions antérieures, le taux est 35 $ par 1 000 requêtes, et Web Grounding pour l’entreprise coûte 45 $ par 1 000 requêtes.) Tous deux retournent une réponse synthétisée avec des citations plutôt que des résultats bruts. L’équivalent le plus proche de Brave, le plan Answers, coûte 4 $ par 1 000 recherches plus 5 $ par million de jetons d’entrée/sortie ; si vous préférez exécuter votre propre modèle, LLM Context vous fournit directement les données d’ancrage.

C’est cette dernière lacune qui importe. Ce que la plupart des gens appréciaient chez l’ancienne API Google Search (à savoir, pouvoir envoyer une requête et obtenir des résultats du Web ouvert en JSON) n’a plus de remplaçant simple et prêt à l’emploi chez Google.

Alternatives à l’API Google Search : où se positionne l’API Brave Search

L’API Brave Search fonctionne sur l’index Web propriétaire de Brave contenant plus de 40 milliards de pages Web, et retourne les résultats sous forme de JSON structuré via un point de terminaison REST. C’est également un service en libre-service : vous pouvez vous inscrire, obtenir votre clé API et commencer à développer dès aujourd’hui. Elle s’adapte parfaitement aux trois cas d’usage de Google, et chacun des plans de Brave inclut 5 $ de crédits mensuels gratuits — et avec quatre plans en libre-service disponibles (Search, Answers, Autosuggest et Spellcheck), cela représente jusqu’à 20 $ par mois en crédits gratuits totaux. Ajoutez à cela les limites d’utilisation en libre-service, et vous pouvez tester à très bas coût ou sans frais.

Recherche spécifique à un site

Brave prend en charge le classement personnalisé grâce à une fonctionnalité appelée Goggles,, qui vous permet d’augmenter ou de restreindre des domaines spécifiques au moment de la requête. Cela signifie que vous pouvez limiter les résultats aux seuls sites qui vous intéressent (un peu comme un moteur de recherche programmable) sans être enfermé dans une liste fixe inscrite dans un produit séparé. Vous obtenez les résultats axés sur les sites et le Web ouvert via la même API.

IA d’entreprise et ancrage

C’est là que Brave se démarque vraiment, grâce à un point de terminaison dédié appelé LLM Context, spécialement conçu pour les agents et les chatbots. Au lieu de retourner une simple liste de liens, le point de terminaison LLM Context effectue le travail difficile pour vous : un seul appel retourne le contenu Web pré-extrait classé par pertinence, avec des fragments de texte, des tableaux, des blocs de code et des données structurées. Et chacun d’eux aura une provenance par source, afin que votre modèle puisse raisonner directement sur celui-ci. Il n’y a pas d’étape séparée pour le scraping ou la récupération.

LLM Context peut faciliter les mêmes flux de travail qu’une entreprise pourrait autrement confier à Google Agent Search et la plateforme Gemini Enterprise Agent. Les principales différences sont que la solution de Brave est disponible via une simple API REST que vous pouvez intégrer en quelques minutes, et elle est conçue spécialement pour la recherche conversationnelle alimentée par l’IA ou l’ancrage (plutôt que de faire partie d’une plateforme de développement IA plus large).

Si vous préférez que Brave produise la réponse finale (plutôt que d’exécuter votre propre modèle), il existe un plan Answers séparé : il retourne une réponse documentée et ancrée accompagnée des sources Web qui la soutiennent, au prix de 4 $ par 1 000 recherches Web plus 5 $ par million de jetons d’entrée/sortie. Et, comme c’est le cas pour les autres plans de Brave, Answers inclut 5 $ de crédits gratuits chaque mois.

Answers est l’équivalent le plus proche des réponses conversationnelles génératives de Google (c’est-à-dire pour un accès facile à l’intelligence machine avec une configuration minimale) tandis que LLM Context reste le meilleur choix lorsque vous voulez conserver le contrôle de la couche modèle et avez simplement besoin de données d’ancrage de haute qualité pour l’alimenter.

Recherche Web complète

C’est la plus grande différence. Là où Google dirige maintenant les utilisateurs de recherche Web complète vers un formulaire, Brave offre une recherche Web complète à partir de son propre index du Web complètement indépendant — c’est un service en libre-service et disponible dès à présent. Vous obtenez les résultats du Web ouvert au format JSON (le modèle exact qui a rendu l’ancienne API Google Search si populaire auprès des développeurs) sans liste d’attente.

Comment migrer : ancrer un agent avec LLM Context

La migration est simple. D’abord, obtenez une clé API depuis le tableau de bord de l’API Brave Search.$ Ensuite, envoyez votre requête au point de terminaison LLM Context et récupérez le payload JSON. C’est le même flux « requête en entrée, JSON en sortie » que vous connaissez déjà, sauf qu’il retourne du contenu d’ancrage prêt à l’emploi au lieu de simples liens.

Voici une requête simple avec cURL :

curl "https://api.search.brave.com/res/v1/llm/context?q=who+won+the+f1+race+this+weekend"
--compressed \
-H "Accept: application/json" \
-H "X-Subscription-Token: <YOUR_API_KEY>"

Et la même requête en Python, en utilisant import requests et en analysant la réponse avec response.json() :

import requests
url = "https://api.search.brave.com/res/v1/llm/context"
params = {"q": "who won the f1 race this weekend"}
headers = {
    "Accept": "application/json",
    "X-Subscription-Token": "<YOUR_API_KEY>",
}
response = requests.get(url, params=params, headers=headers)
response.raise_for_status( )
print(response.status_code) # 200 on success
data = response.json()
# pre-extracted grounding content + source provenance
# Pass `data` to your model as context — no separate scrape step needed

La réponse est organisée en contenu d’ancrage (regroupé par type) et en métadonnées pour ses sources, avec la provenance par source comme le titre, le nom d’hôte et l’ancienneté de la page, fournissant tout ce dont votre modèle a besoin pour répondre avec des citations. Vous pouvez également affiner la réponse avec les mêmes filtres que la recherche Web, y compris la fraîcheur, le pays et les listes de domaines définies par Goggles, tous utilisant la même clé API et le même plan d’abonnement.

Si votre cas d’usage est plus simple (par exemple, si vous souhaitez simplement une liste classée de résultats Web au format JSON, comme l’ancienne API Google Custom Search JSON le faisait), le point de terminaison de recherche Web de Brave (/res/v1/web/search) est l’équivalent direct, utilisant la même clé et le même modèle « requête en entrée, JSON en sortie ».

Pourquoi un index indépendant est important

Cette dépréciation est un rappel d’une leçon plus importante : quand votre recherche dépend de Google, vous êtes soumis aux décisions commerciales de Google. L’API disparaît désormais selon le calendrier de Google, forçant des milliers de projets à se dépêcher de trouver un remplaçant.

Une API de recherche indépendante comme Brave réduit ce risque. Plutôt que de revendre ou de scraper les résultats d’un autre moteur, Brave gère son propre index, de sorte que votre recherche ne dépend pas du calendrier de développement d’un concurrent. Elle apporte également des avantages en matière de confidentialité, y compris des options comme Zéro conservation de données (ZDR), une nécessité lorsque la recherche est intégrée dans un produit réglementé.

Lectures complémentaires

• Les meilleures API de recherche Web pour l’IA en 2026
• Utiliser l’API Brave Search comme API d’actualités
• Moteur de recherche programmable (glossaire)
• API de recherche Web (glossaire)

Foire aux questions

Quand l’API Google Search sera-t-elle arrêtée ?

L’API Custom Search JSON de Google est désormais fermée aux nouveaux clients, et les clients existants doivent migrer avant le 1er janvier 2027. Après cette date, l’API cessera de fournir les résultats.

Quelles sont les meilleures alternatives à l’API Google Search ?

Cela dépend de votre cas d’usage. Google dirige les utilisateurs vers sa plateforme Gemini Enterprise Agent, qui abrite Agent Search, la version rebaptisée de l’outil Vertex AI Search qu’il avait recommandé trois mois plus tôt. Cependant, c’est réellement une plateforme de développement IA. Pour le besoin spécifique de la recherche Web au format JSON, une option autonome et indépendante comme l’API Brave Search est une alternative spécialement conçue et en libre-service à l’API Google Search que vous pouvez commencer à utiliser immédiatement.

Existe-t-il une alternative gratuite à l’API Google Search ?

L’API Brave Search vous permet de commencer gratuitement — chaque plan Brave inclut 5 $ de crédits mensuels pour tester. Et contrairement à Google Custom Search, il n’existe pas de plafond de 100 requêtes par jour. Vous pouvez augmenter l’échelle en ne payant que pour ce que vous utilisez, plutôt que de heurter un plafond de niveau gratuit strict (ou, à partir du 1er janvier 2027, de perdre entièrement le niveau gratuit). Une carte de crédit est requise pour s’inscrire à Brave, mais vous pouvez définir des limites d’utilisation pour ne jamais dépasser vos crédits mensuels gratuits ou votre budget cible quel qu’il soit. Consultez le tableau de bord API Brave Search pour les détails des plans actuels.

Puis-je effectuer une recherche sur l’ensemble du Web et non seulement sur mes propres sites ?

Oui. Contrairement aux options de recherche limitées aux sites de Google, l’API Brave Search recherche le Web ouvert à partir de son propre index, et vous pouvez toujours affiner les résultats sur des domaines spécifiques en utilisant Goggles.

Mon code aura-t-il besoin de changements importants si je migre vers Brave ?

Généralement non. Brave suit le même modèle « requête en entrée, JSON en sortie » et utilise une seule clé API, de sorte que la migration consiste surtout à remplacer le point de terminaison et à mettre à jour la façon dont vous lisez la réponse. Pour une simple liste de résultats, le mappage des champs est minime ; si vous passez au point de terminaison LLM Context pour l’ancrage IA, vous obtiendrez un contenu pré-extrait plus riche que vous pouvez transmettre directement à votre modèle.