- AI Mode utilise explicitement le query fan-out pour diviser une question en plusieurs sous-thèmes.
- Les sous-recherches sont lancées simultanément parmi plusieurs sources de données.
- Gemini synthétise ensuite les informations récupérées pour construire une réponse conversationnelle.
- Le Web reste une source centrale et Google affiche des liens pour approfondir ou vérifier l’information.
- Le fonctionnement exact n’est pas public, il faut distinguer les éléments documentés des hypothèses SEO.
À retenir
Pour une agence AI Overview, la conséquence est importante : une page peut devenir utile non parce qu’elle répond parfaitement à la requête initiale, mais parce qu’elle apporte une réponse précise à l’une des sous-recherches déclenchées par AI Mode. Cela renforce l’intérêt d’une architecture éditoriale claire, de passages autonomes et de contenus spécialisés.
Quelles sont les grandes étapes du fonctionnement d’AI Mode ?
Le fonctionnement peut être résumé en plusieurs étapes conceptuelles : compréhension de la demande, décomposition, récupération d’informations, évaluation, génération et affichage de liens.
Étape | Mécanisme | Résultat attendu |
1. Compréhension | Compréhension multimodale et raisonnement | Intention, contexte, entités |
2. Analyse | Décomposition de la question | Sous-thèmes, contraintes et critères |
3. Recherche | Query fan-out | Plusieurs recherches lancées en parallèle |
4. Récupération | Search et autres sources de données | Pages, données, médias et sources pertinentes |
5. Évaluation | Pertinence et qualité Search | Documents les plus utiles au contexte |
6. Génération | Synthèse des informations retenues | Réponse et liens vers le Web |
Cette représentation est une simplification. Google ne publie pas l’intégralité de ses systèmes internes ni la pondération exacte des documents récupérés.
Qu’est-ce que le query fan-out ?
Le query fan-out est une technique utilisée par AI Mode pour diviser une question en sous-thèmes et lancer plusieurs recherches simultanément. Google l’explique directement dans son centre d’aide.
Si l’utilisateur demande « quel vélo électrique choisir pour 20 km par jour, avec siège enfant, moins de 20 kg et budget de 2 500 euros ? », le système peut explorer plusieurs dimensions : poids, autonomie, compatibilité siège enfant, prix, disponibilité, sécurité et retours d’expérience.
Une seule page ne doit donc pas nécessairement couvrir toutes ces dimensions. Google peut récupérer plusieurs pages spécialisées puis combiner les informations.
Pourquoi le query fan-out change-t-il le SEO ?
Le SEO traditionnel travaille souvent à partir d’une requête cible et des pages classées sur cette formulation. AI Mode ajoute une couche supplémentaire : les sous-requêtes créées par Google peuvent être différentes de la requête originale.
Cela signifie qu’une stratégie doit couvrir :
- la requête principale ;
- les sous-intentions ;
- les critères de décision ;
- les cas d’usage ;
- les comparaisons ;
- les objections ;
- les contraintes ;
- les entités importantes ;
- les données nécessaires pour répondre précisément.
Le query fan-out déjà traité dans le silo AI Overview reste donc un concept transversal. Cette page se concentre sur son rôle spécifique dans le fonctionnement d’AI Mode.
Quel rôle joue Gemini ?
Google indique qu’AI Mode utilise sa famille de modèles Gemini. En France, le lancement de juillet 2026 s’appuie sur les capacités de raisonnement avancées et la compréhension multimodale de Gemini 3.5.
Le modèle sert à comprendre la question, raisonner sur ses différentes dimensions, interpréter les informations récupérées et construire la réponse finale. Il ne faut toutefois pas présenter Gemini comme une base de connaissances isolée qui répondrait sans Search.
AI Mode s’appuie sur les systèmes de Google Search et sur des contenus Web de qualité pour soutenir les réponses. La génération et la récupération sont donc fortement liées.
AI Mode utilise-t-il du RAG ?
Le terme RAG, pour Retrieval-Augmented Generation, décrit une architecture où un modèle génère une réponse à partir d’informations récupérées depuis une source externe. Google n’utilise pas toujours ce terme dans sa documentation grand public, mais le fonctionnement documenté d’AI Mode correspond à une logique de génération ancrée dans des informations récupérées par Search.
Il est plus prudent d’écrire qu’AI Mode utilise des mécanismes de retrieval et de grounding à partir de Search plutôt que de prétendre connaître précisément son architecture interne.
Comment AI Mode récupère-t-il les sources ?
Google s’appuie sur ses systèmes Search pour rechercher des contenus pertinents parmi plusieurs sources de données. Les pages doivent donc respecter les prérequis classiques de crawl, d’indexation et d’éligibilité aux extraits.
La récupération peut être influencée par la sous-requête générée. Une URL qui ne se classe pas fortement sur la question exacte peut répondre parfaitement à une sous-question et devenir utile dans la réponse.
La page Sources AI Mode détaille la nature de ces sources et la manière dont les liens sont affichés.
Pourquoi les sources peuvent-elles changer d’une requête à l’autre ?
Les réponses génératives sont contextuelles. Une variation de formulation peut entraîner d’autres sous-requêtes, d’autres documents récupérés et une synthèse différente.
Même une formulation identique peut produire des variations au fil du temps, notamment si l’index évolue, si les contenus sont mis à jour ou si les systèmes de Google changent.
Pour cette raison, il ne faut jamais considérer une capture unique comme une preuve stable de visibilité. Un protocole de suivi doit répéter les observations.
AI Mode utilise-t-il uniquement les pages du top 10 ?
Non. Google ne dit pas qu’AI Mode limite ses sources aux dix premiers résultats organiques de la requête exacte. Les sous-requêtes créées par le query fan-out ouvrent la récupération à des pages pertinentes pour des dimensions différentes.
Les études AI Overview montrent d’ailleurs qu’une part importante des URL citées peut se situer hors du top 10 sur la formulation exacte, ce qui illustre l’écart possible entre ranking sur la requête principale et pertinence pour une sous-recherche.
Il faut toutefois rester prudent : ces études portent sur AI Overview et ne permettent pas d’appliquer automatiquement les mêmes proportions à AI Mode.
Comment AI Mode comprend-il une question longue ?
Une question longue contient davantage de contexte et de contraintes. AI Mode peut utiliser ce contexte pour identifier des sous-problèmes.
Par exemple, « séjour de quatre jours à Lisbonne en famille avec deux enfants, sans voiture, hôtel calme et activités accessibles à pied » contient des dimensions de transport, logement, géographie, âge, durée, accessibilité et activités.
Pour un site de voyage, la meilleure stratégie n’est pas de créer une page reprenant mot pour mot cette phrase. Il faut disposer de ressources solides sur les quartiers, transports, activités familiales, hôtels et itinéraires, correctement reliées entre elles.
Comment fonctionne la conversation et le contexte ?
AI Mode permet les questions complémentaires. L’utilisateur peut approfondir sans reformuler tout le contexte.
Google conserve le fil de la conversation pour adapter les réponses suivantes. Cela signifie qu’une session peut progressivement passer d’une intention informationnelle à une intention comparative puis transactionnelle.
Exemple :
- « Quelle machine à café choisir pour débuter ? »
- « Je préfère l’espresso et je manque de place. »
- « Lesquelles coûtent moins de 500 euros ? »
- « Compare les deux meilleures sur l’entretien. »
Pour les marques, cela renforce l’importance de couvrir plusieurs étapes du parcours et pas uniquement une requête isolée.
Comment fonctionne la recherche multimodale ?
AI Mode accepte plusieurs types d’entrée : texte, voix, images et fichiers selon les surfaces disponibles. Google développe également Search Live pour permettre des interactions vocales et visuelles plus naturelles.
Une image peut fournir un contexte impossible à exprimer rapidement en texte. AI Mode peut analyser les objets ou éléments visuels et lancer des recherches associées.
Google a documenté une logique de visual search fan-out dans certaines expériences AI Mode : le système peut analyser plusieurs éléments d’une image puis lancer plusieurs recherches en parallèle.
Cela rend la qualité des images, leur contexte, leur indexabilité et leur relation avec les pages du site plus importantes pour certaines intentions multimodales.
Comment AI Mode décide-t-il d’afficher des liens ?
Google explique qu’AI Mode fournit des liens Web pour approfondir la réponse. Dans certains cas où la confiance dans la qualité ou l’utilité d’une réponse générée n’est pas suffisante, le système peut préférer afficher un ensemble de liens Web.
Il n’existe pas de nombre fixe de sources ou de liens. Leur présentation dépend de la requête et de l’interface.
Une stratégie ne doit donc pas viser une position graphique précise dans la réponse mais la capacité d’une page à être récupérée comme ressource pertinente.
Qu’est-ce que le grounding ?
Le grounding désigne le fait d’ancrer une réponse générée dans des informations externes vérifiables. Pour Search, le Web et les systèmes de récupération jouent un rôle essentiel.
Google insiste sur la qualité des contenus Web utilisés pour améliorer la factualité. Cela signifie que la valeur d’un site ne se limite pas à produire du texte facilement paraphrasable : les données, preuves, sources et informations primaires augmentent l’utilité potentielle du document récupéré.
AI Mode peut-il se tromper malgré les sources ?
Oui. Google avertit explicitement qu’AI Mode peut mal interpréter un contenu ou manquer du contexte. La récupération d’informations ne supprime pas les erreurs de génération.
Les utilisateurs sont encouragés à vérifier les informations importantes en consultant plusieurs sources et les liens proposés.
Pour un éditeur, cela signifie que les informations critiques doivent être présentées de manière claire, sans ambiguïté et avec des preuves visibles.
Quel rôle jouent la fraîcheur et la date ?
La fraîcheur peut devenir importante lorsque la question porte sur des prix, réglementations, disponibilité, logiciels, événements, actualités ou données changeantes.
Une page obsolète peut être moins utile qu’une source mise à jour. Il faut donc identifier les contenus dont la valeur dépend fortement de la date et mettre en place un calendrier de révision.
Les pages evergreen n’ont pas besoin d’être modifiées artificiellement chaque semaine. La mise à jour doit correspondre à un changement réel de l’information.
Cas pratique : comment une requête B2B peut être décomposée
Prenons « quel logiciel CRM pour une PME industrielle de 50 salariés avec Salesforce trop cher, besoin ERP et équipe commerciale terrain ? ».
AI Mode peut rechercher :
- alternatives à Salesforce ;
- CRM pour PME industrielle ;
- intégrations ERP ;
- applications mobiles terrain ;
- prix ;
- limites de licences ;
- retours d’utilisateurs ;
- comparatifs fonctionnels.
Un éditeur spécialisé peut devenir source sur plusieurs dimensions avec une architecture composée d’un comparatif, de pages outils, d’un guide intégration ERP, d’une étude de prix et de retours clients documentés.
Le gain vient de la profondeur utile et de la spécialisation, pas du fait de répéter toute la requête dans une seule page.
Comment auditer la couverture d’un sujet pour le query fan-out ?
Une méthode simple consiste à partir des grandes questions du marché puis à les décomposer en dimensions.
Pour chaque intention :
- identifier l’objectif final de l’utilisateur ;
- recenser les critères de décision ;
- recenser les contraintes ;
- identifier les entités et produits concernés ;
- lister les comparaisons naturelles ;
- lister les objections ;
- lister les données nécessaires ;
- vérifier quelles URL répondent déjà à chaque dimension ;
- identifier les trous éditoriaux ;
- mailler les pages sans créer de duplication.
Cette carte est plus utile qu’une liste de milliers de mots-clés proches.
Quelles erreurs d’interprétation éviter ?
Il faut éviter de :
- présenter le query fan-out comme un brevet de ranking ;
- inventer le nombre de sous-requêtes générées ;
- prétendre connaître le score de chaque source ;
- confondre récupération et citation visible ;
- transposer automatiquement les études AI Overview à AI Mode ;
- considérer toute source récupérée comme une approbation de Google ;
- créer une page par sous-requête supposée ;
- négliger le SEO technique ;
- mesurer une seule réponse ;
- utiliser des schémas ou fichiers non documentés comme « hacks ».
Questions fréquentes
01AI Mode utilise-t-il toujours le query fan-out ?
+
Google documente le query fan-out comme une technique utilisée par AI Mode, mais ne publie pas le détail de son activation pour chaque requête.
02Combien de sous-requêtes AI Mode génère-t-il ?
+
Google ne publie pas de nombre fixe. Il faut éviter les affirmations chiffrées non documentées.
03AI Mode utilise-t-il uniquement Google Search ?
+
AI Mode s’appuie sur la compréhension des informations du Web par Search et peut interroger plusieurs sources de données selon la requête.
04Gemini répond-il sans sources Web ?
+
Le produit peut utiliser les capacités du modèle et les systèmes Search. Google présente les contenus Web comme une base importante pour soutenir la factualité et les liens d’approfondissement.
05Une page hors top 10 peut-elle être utilisée ?
+
Oui, c’est possible lorsque la page répond à une sous-recherche pertinente. Aucun seuil top 10 universel n’est documenté pour AI Mode.
Sources et références
Google Search Help - Obtenir des réponses optimisées par l’IA avec le Mode IA
Google France - Lancement des Aperçus IA et du Mode IA
Google Search Central - Guide d’optimisation pour les fonctionnalités d’IA générative
Google - AI Mode in Search
Google - How AI Mode is changing the way people search
Transformez cette expertise en avantage de visibilité.
Nous analysons votre marché, vos contenus, vos sources et les surfaces IA qui comptent réellement pour votre acquisition.