Depuis plusieurs mois, les experts Damien Andell (1492.vision) et Olivier de Segonzac (RESONEO) analysent les coulisses de Google Search à partir de sources publiques accessibles à tous. En croisant les données de debug internes, les listes d’expérimentations en cours et les modules techniques révélés dans les fuites de 2024, ils lèvent le voile sur une révolution discrète mais massive qui redéfinit la manière dont Google classe, structure et personnalise ses résultats.
Une diversité de projets impressionnante
Google n’est plus un moteur de recherche statique. Il devient un véritable laboratoire algorithmique permanent, où un peu moins de 1 200 expérimentations sont régulièrement activées, désactivées, testées et combinées pour affiner l’expérience utilisateur.
Parmi elles, plus de 800 étaient toujours actives en juin 2025. Certaines s’appuient sur des composants déjà identifiés (comme Twiddlers, QRewrite ou Glue), mais de nouveaux noms apparaissent : Harmony, Thor, Whisper, ou encore SuperGlue, probable successeur de Glue dans le cadre des recherches universelles.
Mais c’est surtout la diversité des verticales couvertes qui impressionne : Google mène des tests spécifiques pour le shopping, la météo, le sport, les voyages ou encore la finance. À chaque secteur correspond un environnement isolé – un Overlapping Domain – qui permet à chaque équipe produit d’innover sans interférer avec les autres. Une logique modulaire, souple et scalable, parfaitement adaptée à l’ère de l’IA générative.
90 projets IA dont 50 en phase de test
Au cœur de cette transformation, l’intelligence artificielle occupe une place centrale. Un menu interne de debug repéré fin mai révèle près de 90 projets IA en cours de développement, dont 50 expérimentations actives liées à l’AI Mode (nom de code : Magi).
Là où d’autres parient sur un assistant universel, Google opte pour une approche multi-agents, plus granulaire et plus contextuelle. On observe ainsi l’émergence d’agents spécialisés :
- MedExplainer pour le médical,
- Travel Agent pour le tourisme,
- Neural Chef pour la cuisine,
- ou encore Shopping AI Studio pour le commerce en ligne.
L’AI Mode repose sur une infrastructure nommée MagiModelLayerDomain et intègre progressivement les briques de Gemini 2.5 via des modules comme MagitV2p5Launch. L’expérimentation MagitCotRev15Launch, quant à elle, démontre que Google teste des modèles de raisonnement “Chain of Thought”, en cinq étapes logiques : Réflexion → Recherche → Lecture → Synthèse → Polissage. Cette IA ne se contente plus de répondre, elle réfléchit.
En parallèle, des projets comme Stateful Journey ou Context Bridge transforment la recherche en session conversationnelle continue, où le moteur ne répond plus à une seule requête mais suit le fil logique d’un besoin utilisateur dans son ensemble. Résultat : l’interface elle-même évolue avec une sidebar IA (AimLhsOverlay), des points d’entrée IA transformant même le bouton “J’ai de la chance”, et un logo Google interactif.
Une mutation du SEO amorcée
Pour les professionnels du référencement, ces évolutions ne sont pas anecdotiques. Elles dessinent une nouvelle grammaire du SEO, où l’enjeu n’est plus seulement de produire du contenu, mais de devenir une entité validée dans le graphe de Google.
Le moteur vectorise désormais des sites entiers, leur attribue des scores de cohérence thématique (comme siteFocusScore ou NSR), et croise ces données avec les données réelles issues de Chrome : visites, temps passé, fréquence, popularité.
Dans ce paradigme, les sites dispersés ou généralistes sont pénalisés. À l’inverse, les marques éditoriales qui cultivent une thématique forte, claire et bien triangulée voient leur visibilité renforcée. Google attend des éditeurs qu’ils ne soient plus de simples producteurs de texte, mais des entités robustes, ancrées dans un réseau sémantique, validées par des signaux multiples (autorité, engagement, régularité, cohérence…).
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Source : i-l-i.com
