Le 26 janvier 2026, Google a publié une étude technique qui éclaire le fonctionnement des agents IA de recherche approfondie.
Bonne nouvelle : Les fondamentaux du SEO restent valables pour être visible par les agents IA.
Plus votre page est visible dans les premiers résultats Google, plus elle a de chances d’être utilisée par un agent IA. Le top 3 de Google sur vos requêtes cibles devient un avantage décisif.
Décryptage d’une étude qui confirme l’importance du positionnement classique, sans avoir besoin de réinventer votre stratégie.
L’essentiel
Ce qu’il faut retenir de l’étude SAGE :
- Les agents IA de recherche approfondie effectuent plusieurs recherches successives pour répondre à des questions complexes
- Ils s’appuient sur les résultats de recherche classiques pour extraire leurs informations
- Les pages qui concentrent plusieurs informations connexes sur un même sujet permettent aux agents de trouver leurs réponses plus rapidement
- L’optimisation SEO classique reste le levier principal pour être visible par les agents IA
Pour qui ? Dirigeants de PME, responsables marketing, consultants SEO qui se demandent s’ils doivent adapter leur stratégie de contenu face aux agents IA.
Temps de lecture : 8 minutes
SAGE : comprendre l’entraînement des agents IA de recherche
Avant de parler stratégie, il faut comprendre ce qu’est SAGE et pourquoi cette étude éclaire le fonctionnement des agents IA.
SAGE (Steerable Agentic Data Generation) est un système développé par Google Cloud AI Research pour entraîner des agents IA à effectuer des recherches approfondies. Non pas des recherches simples de type « Quelle est la capitale de la France ? », mais des questions complexes qui nécessitent plusieurs étapes de raisonnement et plusieurs recherches successives.
Le problème des datasets d’entraînement actuels
Pour entraîner un agent IA à chercher, il faut lui donner des exemples de questions avec leurs réponses. Ces exemples sont regroupés dans des « datasets » (jeux de données).
Voici ceux utilisés actuellement, selon l’étude (Table 1, page 3) :
| Dataset | Type de questions | Nombre moyen de recherches nécessaires | |
| Natural Questions | Questions factuelles simples extraites de vraies recherches Google | 1,3 recherche | |
| HotpotQA | Questions nécessitant de croiser deux informations provenant de deux sources différentes | 2,1 recherches | |
| MuSiQue | Questions à plusieurs étapes de raisonnement, construites automatiquement | 2,7 recherches |
Traduction : Les agents IA actuels sont entraînés sur des questions qui ne demandent jamais plus de 3 recherches en moyenne. Insuffisant pour des tâches de recherche approfondie du monde réel.
Exemples concrets de complexité croissante :
- Question simple (type Natural Questions) : « Qui a inventé le téléphone ? » → 1 recherche suffit.
- Question multi-hop (type HotpotQA) : « Dans quelle ville est née la personne qui a inventé le téléphone ? » → 2 recherches : d’abord identifier l’inventeur du téléphone, puis trouver sa ville de naissance.
- Question complexe (type MuSiQue) : « Quel est le nom de l’université située dans la ville où est né l’inventeur du premier appareil de communication vocale breveté en 1876 ? » → 3-4 recherches : identifier l’appareil breveté en 1876, identifier son inventeur, trouver sa ville de naissance, identifier l’université de cette ville.
Ce que SAGE apporte de nouveau
Le constat de Google est sans appel : pour entraîner des agents IA capables de répondre à des questions vraiment complexes, il faut des datasets avec des questions nécessitant 4 à 6 recherches minimum.
Les données générées par SAGE nécessitent en moyenne 4,9 recherches (Table 1, page 3), contre 2,7 pour le dataset le plus complexe précédemment disponible.
C’est exactement ce que SAGE permet de générer automatiquement.
Le principe du double agent : un générateur et un vérificateur
Pour créer des questions vraiment difficiles, Google a mis en place une architecture à double agent (Figure 1, page 2) :
1. L’agent générateur
Il crée des paires de question-réponse complexes, censées nécessiter un nombre ciblé de recherches pour être résolues (par exemple, 4 recherches).
2. L’agent de recherche
Il tente de répondre à ces questions et mesure combien d’étapes de recherche il lui faut réellement pour y arriver.
3. Le feedback et l’ajustement
Si l’agent de recherche résout la question trop facilement (en moins d’étapes que prévu), ou s’il échoue complètement, il renvoie un feedback précis à l’agent générateur :
- Quelles étapes il a suivies
- Quels documents il a trouvés
- Où il a trouvé des informations qui ont permis de raccourcir le processus
L’agent générateur utilise ce feedback pour reformuler la question et la rendre plus difficile, jusqu’à atteindre le niveau de complexité ciblé.
Résultat : Les agents entraînés avec les données SAGE montrent jusqu’à 23% d’amélioration relative sur des benchmarks de recherche approfondie et 27% d’amélioration sur les données d’évaluation du même domaine (page 2).
Agents IA en action : les coulisses d’une recherche Google
Les agents IA effectuent plusieurs recherches successives
Selon l’étude (section 2.1, page 3), un agent de recherche fonctionne ainsi :
« Given an input question q, a search agent issues search queries (s₀, s₁, … sᵢ) to a retrieval tool T to gather information in a multi-turn manner before providing the final answer a. »
Traduction : Face à une question, l’agent effectue plusieurs requêtes de recherche successives (comme vous feriez plusieurs recherches Google d’affilée), analyse les résultats, puis formule de nouvelles requêtes en fonction des informations trouvées.
Exemple concret : Imaginons qu’un agent IA cherche à répondre à : « Quel budget prévoir pour un matelas en latex naturel et quelle est sa durée de vie ? »
Processus de l’agent :
- Recherche 1 : « avantages et spécificités du latex naturel pour matelas » → Analyse des propriétés.
- Recherche 2 : « Prix moyen matelas latex naturel 140×190 » → Analyse des gammes de prix.
- Recherche 3 : « Durabilité et longévité matelas latex » → Analyse du cycle de vie.
- Synthèse : L’agent croise les données pour expliquer que le prix élevé est justifié par une durabilité supérieure (souvent +15 ans).
L’importance de la complétude des pages
Si un fabricant propose un guide d’achat complet « Tout savoir sur le latex naturel : Prix, Entretien et Longévité », l’agent extrait tout d’un coup. S’il doit chercher le prix sur une fiche produit et la durée de vie sur un blog, le risque d’erreur ou d’omission augmente.
La leçon SEO à retenir:
Si votre page répond à plusieurs sous-questions connexes, l’agent IA peut trouver toutes les informations nécessaires en une seule recherche au lieu de trois.
Scénario 1 : Pages séparées
- Une page « Qu’est-ce que le latex naturel ? »
- Une page « Prix d’un matelas haut de gamme”
- Une page « Comment entretenir son matelas ? »
→ L’agent doit faire 3 recherches successives. Vous êtes en concurrence avec d’autres sites à chaque étape.
Scénario 2 : Page complète
- Une page « Guide Ultime du Matelas Latex » qui couvre : avantages santé, comparatif de prix, tests de durabilité et conseils d’entretien.
L’agent trouve tout en une seule lecture. Votre page devient la source d’autorité unique pour la synthèse finale de l’IA.
Les agents s’adaptent à Google Search
L’étude précise (page 1) que les agents entraînés avec SAGE peuvent « s’adapter à la recherche sur corpus fixe à Google Search au moment de l’inférence, sans entraînement supplémentaire ».
Traduction : Les agents IA peuvent utiliser directement les résultats de recherche Google pour effectuer leurs recherches approfondies.
Conséquence pratique : Votre positionnement sur Google reste le levier principal pour être visible par les agents IA.
Le top 3 Google : le nerf de la guerre pour les agents IA
Contenu : L’étude SAGE révèle un point crucial : les agents IA s’appuient sur les résultats de recherche classiques pour extraire leurs informations.
Conséquence directe : Si votre page n’apparaît pas dans les premiers résultats de Google pour une requête donnée, l’agent IA ne la verra jamais.
Pourquoi le top 3 ?
Les études de comportement utilisateur montrent que les 3 premiers résultats captent plus de 75% des clics sur Google. Même si les agents ne cliquent pas comme des humains, ils privilégient mécaniquement les contenus les plus visibles et les plus accessibles.
La multiplication des opportunités
Rappelez-vous : les agents IA effectuent plusieurs recherches successives pour répondre à des questions complexes.
Si vous êtes dans le top 3 pour plusieurs requêtes connexes, vous multipliez vos chances d’être sollicité par l’agent IA.
Exemple : Pour répondre à : « Comment améliorer le SEO d’un site e-commerce ? »
Recherches successives possibles :
- « Audit SEO site e-commerce » → Votre page « Audit SEO » est en position 2
- « Optimisation technique SEO e-commerce » → Votre page « SEO technique » est en position 1
- « Stratégie de contenu e-commerce » → Votre page « Rédaction SEO » est en position 3
Résultat : L’agent IA vous sollicite 3 fois dans son processus de recherche. Vous devenez la source privilégiée.
Ce que ça signifie concrètement
Vous n’avez pas besoin d’une nouvelle stratégie. Vous avez besoin d’intensifier ce que vous faites déjà :
- Identifier vos requêtes cibles prioritaires
- Optimiser vos pages pour atteindre le top 3
- Créer des pages complémentaires pour couvrir les requêtes connexes
- Mesurer votre positionnement et ajuster
Le top 3 n’est pas un luxe, c’est une nécessité.
Les idées reçues à déconstruire
| ❌ Vous n’avez PAS besoin de | ✅ Vous avez besoin de | |
| Un « fichier robots.txt pour IA » | Être dans le top 3 de Google pour vos requêtes cibles | |
| Un « schema.org spécial Gemini » | Créer des pages complètes qui répondent aux questions connexes | |
| Une « optimisation spécifique pour ChatGPT Search » | Maintenir une structure claire et scannable Concentrer chaque page sur un sujet principal |
Tout ce qu’on sait faire en SEO depuis 20 ans reste valable. Les fondamentaux techniques, la qualité du contenu, l’autorité du domaine, la pertinence sémantique… rien ne change.
La stratégie de la couverture thématique
Le principe
Si les agents IA effectuent plusieurs recherches successives pour répondre à des questions complexes, votre objectif est d’apparaître dans les résultats pour plusieurs de ces requêtes connexes.
Exemple : Pour un agent qui cherche à répondre à : « Comment améliorer le SEO d’un site e-commerce ? »
Recherches successives possibles :
- « Audit SEO site e-commerce »
- « Optimisation technique SEO e-commerce »
- « Stratégie de contenu e-commerce »
- « Netlinking pour site e-commerce »
Chaque requête bien couverte est une occasion de plus d’exister aux yeux de l’agent IA.
Attention au piège de la page fourre-tout
La complétude ne signifie pas « tout mettre sur une seule page ».
❌ Mauvais exemple : Une page « Services SEO » qui parle d’audit SEO, de netlinking, de rédaction de contenu, de refonte de site, de formation SEO…
✅ Bon exemple :
- Une page « Audit SEO » qui couvre : définition, méthodologie, tarifs, durée, livrables, FAQ
- Une page « Netlinking » qui couvre : stratégie, types de liens, tarifs, suivi, FAQ
- Une page « Rédaction SEO » qui couvre : processus, tarifs, livrables, FAQ
Chaque page est complète sur son sujet. Aucune page ne déborde sur le sujet d’une autre.
SAGE : brillant, mais pas omniscient
1. L’étude porte sur des agents entraînés par Google
Qu’en est-il de ChatGPT Search (qui utilise Bing) ? De Perplexity (qui agrège plusieurs sources) ? De Claude (qui n’a pas de moteur de recherche intégré) ?
On ne sait pas. L’étude SAGE est limitée à l’écosystème Google. Les conclusions sont probablement transposables, mais pas garanties.
2. L’étude teste des agents sur un corpus fermé
Les tests ont été effectués sur le site Wikipedia anglophone. Dans le monde réel, les agents IA peuvent accéder à l’ensemble du web.
Les mêmes principes fonctionnent-ils ? Probablement. Mais l’étude ne le démontre pas directement.
3. L’étude ne dit rien sur la monétisation
Si l’agent IA répond directement à la question sans renvoyer vers votre site, comment générez-vous du trafic ? Comment convertissez-vous ?
C’est la vraie question. Être cité, oui. Mais une citation qui ne fait pas bouger votre compteur de visites ne fait pas bouger votre compteur de leads non plus.
4. L’étude ne parle pas de la fraîcheur de l’information
Les agents IA privilégient-ils les contenus récents ? Les mises à jour fréquentes ? Ou juste la complétude ?
On ne sait pas. L’étude se concentre sur la structure et la complétude du contenu, pas sur sa fraîcheur.
Checklist : Votre contenu est-il prêt pour les agents IA ?
1. Complétude
2. Positionnement
3. Concentration thématique
4. Structure
5. Couverture thématique
Le message à retenir
L’étude SAGE confirme que les agents IA s’appuient sur les résultats de recherche classiques pour effectuer leurs recherches approfondies.
Vous n’avez pas besoin d’une nouvelle stratégie « spéciale IA ». Vous avez besoin de continuer à faire du bon SEO classique, avec, en ligne de mire :
- La complétude de vos pages (répondre aux questions connexes)
- Votre positionnement sur les requêtes cibles
- La concentration thématique (une page = un sujet)
- La couverture thématique (plusieurs pages complémentaires bien positionnées)
Rien de nouveau sous le soleil du SEO. Sauf que les agents IA, eux, n’ont aucune indulgence pour le travail bâclé.
Vous voulez savoir si votre contenu est prêt pour les agents IA ?
Chez Semjuice, nous ne faisons pas de promesses magiques : on analyse votre positionnement actuel, on identifie les pages à optimiser en priorité, et on vous accompagne pour construire une stratégie éditoriale qui fonctionne autant pour Google que pour les agents IA.
