Quand une question déclenche… une armée de sous-questions 🤯
Dans les moteurs de recherche pilotés par l’IA et les answer engines, une requête n’est plus traitée comme une simple phrase à analyser, mais comme un signal faible à explorer. Derrière une question apparemment simple, les systèmes déclenchent désormais des fan-out queries : une explosion contrôlée de sous-requêtes destinées à couvrir toutes les intentions implicites de l’utilisateur. Résultat : moins de clics, plus de synthèse… et un gros changement de règles pour les contenus.
Une fan-out query désigne le mécanisme par lequel une IA ou un moteur de recherche décompose une requête initiale en plusieurs sous-requêtes parallèles, chacune explorant un angle différent du besoin utilisateur. L’objectif n’est pas d’aller vite, mais d’aller large : compréhension, contexte, comparaison, mise à jour, cas d’usage.
Autrement dit :
Vous posez une question. L’IA en pose dix autres. Puis elle vous répond. 😌
Exemple très concret
Requête utilisateur :
« Quelle est la meilleure IA pour le marketing ? »
Fan-out généré côté moteur :
qu’entend-on par “marketing” (contenu, ads, CRM, data) ?
PME ou grand compte ?
génération de texte, image, analyse ou automatisation ?
outils généralistes ou spécialisés ?
alternatives crédibles aux leaders du marché ?
limites, coûts, conditions d’usage ?
Chaque sous-requête est traitée séparément, puis agrégée dans une réponse unique, souvent sans que l’utilisateur ne voie le processus.
Pourquoi les IA fonctionnent comme ça ?
D’abord, les humains posent des questions floues. Les fan-out queries permettent de lever l’ambiguïté sans demander de clarification explicite.
Ensuite, les modèles cherchent à réduire l’erreur. Multiplier les sous-requêtes, c’est croiser les sources, comparer les points de vue et limiter les réponses bancales.
Enfin, les moteurs ne cherchent plus des pages, mais des réponses complètes. Une seule URL ne suffit plus. Il faut un panorama.
Où on retrouve les fan-out queries aujourd’hui ?
Ce mécanisme est central dans les answer engines et les moteurs IA de nouvelle génération :
Google (AI Overviews / AI Mode)
Perplexity
moteurs RAG basés sur des LLM
assistants IA intégrés aux outils pro (search interne, BI conversationnelle)…
Côté technique, une requête utilisateur peut déclencher des dizaines de sous-requêtes simultanées, chacune ciblant une intention, une source ou un format différent.
Ce que ça change pour les contenus (et le référencement)
Avant :
un mot-clé = une page
objectif : être premier sur Google
Aujourd’hui :
une question = un graphe d’intentions
objectif : être cité dans la réponse générée
Les contenus qui performent sont ceux qui :
couvrent un sujet en profondeur, pas juste en surface
répondent à plusieurs questions dans un même document
structurent clairement définitions, cas d’usage, comparaisons, limites
peuvent être découpés et réutilisés par une IA
Comprendre ce concept, c’est comprendre pourquoi :
le trafic baisse mais la visibilité peut augmenter
être “bien référencé” ne garantit plus d’être vu
la qualité structurelle d’un contenu devient aussi importante que son sujet
