Dans une récente interview, Robby Stein, vice-président des produits pour la recherche chez Google, a partagé de nouvelles informations sur le fonctionnement de la répartition des requêtes en mode IA.
Bien que l’existence de la diffusion des requêtes ait déjà été détaillée dans les articles du blog de Google, les commentaires de Stein développent ses mécanismes et proposent des exemples qui clarifient son fonctionnement dans la pratique.
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Contexte de la technique de diffusion des requêtes
Lorsqu’une personne saisit une question dans le mode IA de Google, le système utilise un grand modèle de langage pour interpréter la requête, puis « diffuser » plusieurs recherches associées.
Ces recherches sont envoyées à l’infrastructure de Google et peuvent inclure des sujets que l’utilisateur n’a jamais explicitement mentionnés.
Stein a déclaré lors de l’interview :
« Si vous posez une question comme les choses à faire à Nashville avec un groupe, cela peut penser à un tas de questions comme de bons restaurants, de bons bars, des choses à faire si vous avez des enfants, et cela va essentiellement commencer à chercher sur Google. »
Il a décrit le système comme utilisant la recherche Google comme outil back-end, exécutant plusieurs requêtes et combinant les résultats en une seule réponse avec des liens.
Cette fonctionnalité est active dans le mode AI, la recherche approfondie et certaines expériences de présentation de l’IA.
Échelle et portée
Stein a déclaré que les expériences de recherche basées sur l’IA, y compris la répartition des requêtes, servent désormais environ 1,5 milliard d’utilisateurs chaque mois. Cela inclut à la fois la saisie textuelle et la saisie multimodale.
Les sources de données sous-jacentes incluent les résultats Web traditionnels ainsi que des systèmes en temps réel comme le Shopping Graph de Google, qui est mis à jour 2 milliards de fois par heure.
Il a qualifié la recherche Google de « le plus grand produit d’IA au monde ».
Comportement de recherche approfondie
Dans les cas où les systèmes de Google déterminent qu’une requête nécessite un raisonnement plus approfondi, une fonctionnalité appelée Recherche approfondie peut être déclenchée.
Deep Search peut émettre des dizaines, voire des centaines de requêtes en arrière-plan et peut prendre plusieurs minutes.
Stein a décrit son utilisation pour rechercher des coffres-forts domestiques, un achat qui, selon lui, impliquait des facteurs inconnus tels que les indices de résistance au feu et les implications en matière d’assurance.
Il a expliqué :
« J’ai passé, je ne sais pas, quelques minutes à rechercher des informations et cela m’a donné cette réponse incroyable. Voici comment les évaluations fonctionneraient et voici des coffres-forts spécifiques que vous pouvez envisager et voici des liens et des critiques sur lesquels cliquer pour approfondir. »
Utilisation des outils internes par le mode AI
Stein a mentionné que AI Mode a accès aux outils internes de Google, tels que Google Finance et d’autres systèmes de données structurées.
Des processus similaires s’appliquent aux achats, aux recommandations de restaurants et à d’autres types de requêtes qui reposent sur des informations en temps réel.
Stein a déclaré :
« Nous avons intégré la plupart des systèmes d’information en temps réel de Google… Ainsi, il peut passer des appels Google Finance, par exemple, des données de vol… des informations sur les films… Il y a 50 milliards de produits dans le catalogue d’achats… mis à jour, je pense, 2 milliards de fois toutes les heures environ. Toutes ces informations peuvent donc désormais être utilisées par ces modèles. »
Similitudes techniques avec le brevet de Google
Stein a décrit un processus similaire à un brevet Google de décembre concernant la « recherche thématique ».
Le brevet décrit un système qui crée des sous-requêtes basées sur des thèmes déduits, regroupe les résultats par sujet et génère des résumés à l’aide d’un modèle linguistique. Chaque thème peut renvoyer vers des pages sources, mais les résumés sont compilés à partir de plusieurs documents.
Cette approche diffère du classement de recherche traditionnel en organisant le contenu autour de sujets déduits plutôt que de mots-clés spécifiques. Bien que le brevet ne confirme pas la mise en œuvre, il correspond étroitement à la description de Stein sur le fonctionnement du mode AI.
Regarder vers l’avenir
Alors que Google explique comment le mode AI génère ses propres recherches, les limites de ce qui compte comme une « requête » commencent à s’estomper.
Cela crée des défis non seulement pour l’optimisation, mais aussi pour l’attribution et la mesure.
À mesure que le comportement de recherche devient plus fragmenté et axé sur l’IA, les spécialistes du marketing devront peut-être moins se concentrer sur le classement des termes individuels et davantage sur l’inclusion dans le contexte plus large dont s’inspire l’IA.
Écoutez l’interview complète ci-dessous :
Image en vedette : capture d’écran de youtube.com/@GoogleDevelopers, juillet 2025.