Une nouvelle recherche de Google révèle comment les agents IA effectuent des recherches approfondies et trouvent leurs réponses. Pour les professionnels du référencement, cette étude publiée le 26 janvier 2026 éclaire d'un jour nouveau les stratégies de contenu à adopter face à l'intelligence artificielle agentique.
Ce qu'il faut retenir :
- Les agents IA de recherche approfondie s'appuient principalement sur les trois premiers résultats de la recherche classique Google
- 35 % des cas où l'IA trouve rapidement sa réponse sont dus à la co-localisation des informations sur une même page
- L'optimisation SEO reste centrée sur la recherche classique, pas sur une optimisation spécifique pour l'IA
- Les pages complètes et exhaustives ont un avantage décisif, à condition de rester concentrées sur leur sujet principal
SAGE : un système d'entraînement à double agent
SAGE, acronyme de Steerable Agentic Data Generation, est un système développé par Google pour générer des paires questions-réponses complexes destinées à l'entraînement des agents IA. Ce système repose sur une architecture à double agent particulièrement innovante.
- Le premier agent a pour mission de créer des questions difficiles nécessitant de nombreuses étapes de raisonnement et plusieurs recherches pour être résolues.
- Le second agent, appelé "agent de recherche", tente de résoudre ces questions et évalue leur difficulté en mesurant le nombre minimum d'étapes de recherche nécessaires.
La clé de SAGE réside dans son mécanisme de feedback : si le second agent résout la question trop facilement ou échoue, les étapes spécifiques et les documents qu'il a trouvés sont renvoyés au premier agent. Ce retour d'information permet d'identifier quatre types de raccourcis qui facilitent la résolution des questions.
Les révélations de l'étude SAGE
Les datasets d'entraînement existants comme Music, HotpotQA ou Natural Questions présentent des limitations importantes. Music nécessite en moyenne 2,7 recherches par question, HotpotQA seulement 2,1 recherches, et Natural Questions se contente de 1,3 recherche en moyenne.
Ces datasets ne demandent pas plus de quatre étapes de raisonnement pour répondre aux questions. Cette simplicité crée un décalage entre l'entraînement des agents IA et les tâches de recherche approfondie du monde réel, qui exigent des capacités de raisonnement bien plus poussées.
Les quatre raccourcis identifiés par l'étude
La co-localisation d'informations
Ce phénomène représente 35 % des cas où la recherche approfondie s'est révélée inutile. Il se produit lorsque deux ou plusieurs informations nécessaires pour répondre à une question se trouvent dans le même document. L'agent IA trouve toutes les réponses en un seul "saut" au lieu de devoir effectuer plusieurs recherches.
Pour les créateurs de contenu, cela signifie qu'une page web suffisamment complète peut fournir toutes les informations nécessaires à l'agent, éliminant le besoin de consulter d'autres sources.
L'effondrement multi-requêtes
Ce raccourci survient dans 21 % des cas. Il se manifeste lorsqu'une seule requête de recherche bien formulée récupère suffisamment d'informations provenant de différents documents pour résoudre plusieurs parties du problème simultanément. Le processus qui devait nécessiter plusieurs étapes se "compresse" en une seule étape.
La complexité superficielle
Responsable de 13 % des cas, ce phénomène intervient quand une question paraît longue et complexe pour un humain, mais qu'un moteur de recherche peut accéder directement à la réponse sans avoir besoin de passer par les étapes de raisonnement intermédiaires.
Les questions trop spécifiques
31 % des échecs à générer une recherche approfondie proviennent de questions contenant tellement de détails que la réponse devient évidente dès la première recherche. L'excès de précision élimine paradoxalement le besoin d'investigation approfondie.
Les implications concrètes pour le référencement
La co-localisation comme stratégie gagnante
Lorsque plusieurs informations nécessaires pour répondre à une question se trouvent sur le même document, le nombre d'étapes de recherche diminue. Pour un éditeur de contenu, consolider des faits dispersés sur une seule page empêche l'agent IA de devoir "sauter" vers le site d'un concurrent pour trouver le reste de la réponse.
Provoquer l'effondrement multi-requêtes
En structurant le contenu pour répondre à plusieurs sous-questions simultanément, vous permettez à l'agent de trouver la solution complète sur votre page plus rapidement. Cette approche court-circuite efficacement la longue chaîne de raisonnement que l'agent était prêt à entreprendre.
Devenir le raccourci recherché
L'étude montre que le générateur de données échoue lorsqu'il crée accidentellement un raccourci vers la réponse. Pour un professionnel du SEO, l'objectif est précisément de devenir ce raccourci en fournissant les données spécifiques comme les calculs, les dates ou les noms qui permettent à l'agent d'atteindre la réponse finale sans exploration supplémentaire.
La recherche classique reste la priorité absolue
Ces raccourcis soulignent la valeur de créer un document complet, car cela élimine le besoin pour un agent IA d'aller chercher des informations ailleurs. Cependant, cela ne signifie pas qu'il faut systématiquement tout regrouper sur une seule page. Si cela a du sens pour l'utilisateur, il peut être utile de créer des liens vers d'autres pages pour des informations connexes.
La raison est simple : l'agent IA effectue une recherche classique pour trouver des réponses. Dans cette étude, l'agent IA extrait ses informations des trois premières pages web classées pour chaque requête qu'il exécute. Les tests des chercheurs ont d'ailleurs été menés en utilisant l'API Serper pour extraire les résultats de recherche de Google.
Les recommandations stratégiques
Les professionnels du référencement doivent considérer l'importance de se classer dans les trois premiers résultats. L'optimisation des pages web doit rester centrée sur la recherche classique, et non sur une optimisation spécifique pour la recherche IA.
Si possible, créez des pages complètes tout en restant concentré sur le sujet principal et en visant un classement dans le top 3. Utilisez le maillage interne vers des pages pertinentes pour les aider à se classer dans la recherche classique, idéalement également dans les trois premiers résultats.
Il est possible que la recherche IA agentique considère à l'avenir plus que les trois premiers résultats de la recherche classique. Néanmoins, se fixer l'objectif d'un classement dans le top 3 de la recherche classique et de positionner d'autres pages susceptibles de faire partie de la recherche approfondie multi-étapes constitue une stratégie solide.
Source :
- Google’s SAGE Agentic AI Research: What It Means For SEO, le 30 janvier 2026 (Search Engine Journal)
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