Pendant des années, la logique des moteurs de recherche s’appuyait sur un schéma assez direct : un internaute saisit une requête, un index est consulté et une page de résultats est ordonnée selon des critères de pertinence.

L’apparition de moteurs basés sur l’IA, tels que ChatGPT, Perplexity ou AI Overview, modifie profondément ce modèle traditionnel.

Pour construire une réponse, ces systèmes n’interrogent plus uniquement un index unique : ils découpent fréquemment la demande initiale en de multiples sous-requêtes, parfois en interrogeant directement des sources externes comme… Google.

Ce procédé, souvent qualifié de query fan-out, représente l’un des piliers techniques de la recherche générative.

Pour mieux cerner cette transformation, nous avons exploité et analysé un corpus de 102 018 requêtes recueillies via la plateforme Qwairy afin de cartographier la manière dont ces requêtes sont déconstruites et répliquées par les moteurs d’IA.

Ci-dessous, six enseignements principaux extraits de cette analyse, accompagnés de précisions techniques et d’implications opérationnelles pour les responsables de contenu et les équipes SEO.

Définition : qu’entend-on par Query Fan-Out ?

Le terme query fan-out désigne le mécanisme par lequel une seule requête utilisateur est automatiquement fractionnée en plusieurs sous-requêtes exécutées séparément.

Concrètement, face à une demande complexe, l’IA ne se contente pas d’une recherche unique : elle lance simultanément plusieurs variantes de la saisie initiale pour couvrir différents angles, critères ou champs sémantiques.

Ces sous-requêtes peuvent être formulées et traitées en interne par le modèle, ou envoyées à des moteurs externes comme Google pour récupérer des résultats diversifiés.

Le bénéfice pour le système d’IA est double : d’une part, il accumule plus d’entrées d’information (sources, pages, extraits) ; d’autre part, il peut agréger ces résultats pour produire une réponse plus robuste et nuancée.

Comment fonctionne la fusion des résultats : le rôle du Reciprocal Rank Fusion (RRF)

Un composant déterminant du traitement query fan-out est la technique dite de Reciprocal Rank Fusion (RRF). Cette méthode sert à consolider plusieurs listes de résultats issues des sous-requêtes en un classement unique, en prenant en compte la position occupée par chaque document dans chaque liste.

Le principe du RRF est relativement simple mais efficace : un document obtient un score pondéré pour chaque fois qu’il apparaît dans une liste, la contribution étant inversement proportionnelle à sa position. Lorsqu’un document est présent à plusieurs endroits, ses contributions se cumulent, ce qui favorise les sources récurrentes sur l’ensemble des variantes de recherche.

Résultat : une page qui revient fréquemment, même à des positions moyennes, peut dépasser une page qui n’apparaît qu’en tête d’une seule sous-requête.

Autrement dit, le RRF amplifyie la valeur des sources cohérentes sur l’ensemble du spectre des sous-requêtes, au lieu de privilégier uniquement celles qui performent sur une seule formulation.

Si l’on souhaite schématiser :

• un document positionné plusieurs fois à moyen rang peut obtenir un score total supérieur à un document classé premier sur une seule variante ;
• le système privilégie la robustesse et la récurrence des signaux plutôt que l’excellence ponctuelle.

Le dataset étudié : 102 018 requêtes analysées par Qwairy

L’étude à l’origine de ces constats a été conduite à partir d’un corpus de 102 018 requêtes générées par des systèmes d’IA, elles-mêmes issues de 38 418 prompts utilisateurs distincts, collectées sur la période de septembre à novembre 2025 via la plateforme Qwairy.

Ces échanges proviennent d’interactions entre des utilisateurs et des solutions telles que ChatGPT et Perplexity, et ont été analysés pour observer précisément comment chaque moteur décompose, enrichit et exécute les recherches nécessaires à la génération de réponses.

Les volumes permettent d’identifier des tendances robustes : fréquence d’apparition de termes déclencheurs, distribution des nombres de sous-requêtes, taux de variabilité d’exécution et patterns d’enrichissement automatique des requêtes.

Apprentissage n°1 – Un effet fournisseur (« Provider Effect ») marqué : les moteurs n’appliquent pas le query fan-out de la même manière

L’un des enseignements les plus structurants de l’analyse est ce que l’on peut appeler le Provider Effect : selon le fournisseur d’IA, la stratégie de décomposition d’une requête varie considérablement.

Dans le corpus étudié, une fracture nette apparait entre au moins deux approches :

• Perplexity privilégie majoritairement une logique de recherche directe et concise ;

→ 70,5 % des prompts donnent lieu à une seule requête « fan-out »

• ChatGPT, au contraire, tend à adopter une stratégie plus exploratoire et multi-voies ;

→ seulement 32,7 % des prompts aboutissent à une unique requête « fan-out »

Concrètement, ChatGPT a environ deux fois plus tendance que Perplexity à fragmenter une requête utilisateur en plusieurs sous-requêtes, ce qui induit des comportements de recherche et d’agrégation différents, avec des conséquences directes sur la visibilité des sources.

Ce « Provider Effect » illustre que les méthodes de recherche générative ne sont pas homogènes : chaque fournisseur combine son modèle, ses stratégies d’accès aux données externes et ses heuristiques de reformulation, ce qui aboutit à des résultats variés pour la même requête initiale.

Apprentissage n°2 – L’effet multiplicateur : plus de sous-requêtes = plus d’opportunités

Une des conséquences opérationnelles majeures du query fan-out est ce que l’on peut appeler l’effet multiplicateur : une seule requête utilisateur qui se déploie en de nombreuses sous-requêtes multiplie les points d’entrée potentiels pour une source ou une page.

Lorsque le moteur active un fan-out important, il génère souvent bien plus que deux ou trois variantes : sur certaines requêtes évaluatives — celles contenant des formulations comme “best”, “top”, “list” ou “comparison” —, la moyenne dépasse fréquemment cinq sous-requêtes distinctes pour un seul prompt.

Par exemple, une requête en anglais telle que « best project management tools » peut être traitée via une série d’interrogations distinctes :

• comparatifs généraux,
• listes thématiques ou par fonctionnalités,
• classements récents intégrant l’année,
• variantes sectorielles (ex. pour l’IT, la construction, le marketing),
• versions locales ou par langue.

Pour une marque ou un site web cherchant à être cité comme source, cela implique deux points essentiels :

• être présent sur une seule formulation ne suffit plus ;

• déployer une couverture sur plusieurs variantes augmente significativement la probabilité d’apparaître dans le classement final.

C’est précisément cet avantage qui découle du cumul de scores via des techniques comme le RRF : la répétition et la pertinence transversale rendent une source plus susceptible d’être sélectionnée.

Il convient toutefois de noter que l’effet multiplicateur n’est pas universel : il dépend fortement du comportement du fournisseur d’IA. Dans les données observées :

• ChatGPT, qui pratique largement le fan-out, déclenche fréquemment cet effet ;
• Perplexity, qui génère une seule requête dans plus de 70 % des cas, active rarement cet effet multiplicateur.

Autrement dit, le potentiel d’exposition supplémentaire offert par le query fan-out varie selon la plateforme consultée par l’utilisateur.

Apprentissage n°3 – Les termes déclencheurs du query fan-out sont prévisibles

L’un des résultats opérationnels les plus utiles de l’étude concerne l’identification de mots ou formulations qui entraînent systématiquement un fort query fan-out.

Sur les 102 018 requêtes analysées, certains termes présents dans les prompts augmentent fortement le nombre moyen de sous-requêtes générées.

Les plus puissants identifiants d’exploration sont notamment :

• “List” → environ 49,01 requêtes en moyenne (soit près de 14 fois le niveau de base) ;
• “Top” → environ 8,44 requêtes en moyenne (environ 2,4 fois le niveau de base) ;
• “Comparison” / “vs” → environ 5,67 requêtes en moyenne (soit 1,6 fois le niveau de base).

Pourquoi ces mots déclenchent-ils une exploration accrue ? Parce qu’ils introduisent de l’ambiguïté ou exigent une agrégation d’avis et de critères :

• une requête indiquant « best » ou « top » pose immédiatement la question des critères de sélection ;
• « list » implique souvent des déclinaisons thématiques, chronologiques ou locales ;
• « comparison » / « vs » oblige à recouper des caractéristiques et à confronter des sources.

Plutôt que de tenter de résoudre toutes ces dimensions à partir d’une unique requête, le système fragmente le besoin et explore des sous-angles précis, d’où l’augmentation du nombre total de requêtes exécutées.

Apprentissage n°4 – L’IA enrichit systématiquement la requête avec des mots-clés additionnels

Un résultat frappant de l’étude est la tendance des moteurs d’IA à ajouter automatiquement des termes qui n’apparaissent pas dans le prompt original, afin d’apporter du contexte et de raffiner la recherche.

Contrairement aux moteurs traditionnels qui se contentent souvent de reformuler la phrase initiale, les systèmes d’IA intègrent activement des éléments interprétatifs jugés nécessaires à une réponse adéquate.

Parmi les enrichissements les plus fréquents relevés :

• insertion de l’année en cours ;
• ajout de signaux géographiques (pays, ville) ;
• inclusion de qualificatifs évaluatifs (ex. « meilleur », « top »).

Les chiffres observés :

• la chaîne “2025” est intégrée dans environ 28,1 % des requêtes ;
• le terme “France” apparaît ajouté dans 13,9 % des cas ;
• la mention “Paris” est insérée dans 5,1 % des requêtes ;
• le qualificatif “meilleur” est introduit dans 16,7 % des requêtes, et “best” dans 5,9 %.

Ces enrichissements affectent profondément la nature des requêtes réellement exécutées par l’IA : le prompt initial sert de point de départ, mais la requête finale peut être significativement « augmentée » par des éléments temporels, géographiques ou évaluatifs.

Pour les responsables de contenu, cela signifie qu’il est pertinent d’anticiper ces insertions : intégrer des données temporelles, locales et d’évaluation dans les pages peut améliorer la concordance avec les sous-requêtes générées automatiquement.

Apprentissage n°5 – Une forte variabilité : les mêmes prompts peuvent produire des requêtes différentes

Un autre enseignement important est la variabilité des requêtes produites à partir d’un même prompt selon le fournisseur.

• Avec ChatGPT, environ 89 % des prompts identiques conduisent à des requêtes différentes d’une exécution à l’autre.
• Avec Perplexity, environ 93 % des prompts génèrent exactement la même requête fan-out.

Cette asymétrie montre deux philosophies opposées :

• ChatGPT privilégie l’adaptation contextuelle et l’exploration, introduisant une variabilité importante qui peut produire des résultats plus diversifiés ;
• Perplexity mise sur la stabilité et la reproductibilité, ce qui favorise la cohérence des résultats entre exécutions identiques.

Du point de vue d’un site web, cela implique que la visibilité dans des environnements adaptatifs comme ChatGPT peut être moins prévisible mais potentiellement plus large si la couverture est multiple ; à l’inverse, la reproductibilité de Perplexity facilite le suivi et l’optimisation régulière sur des formulations stables.

Apprentissage n°6 – Le query fan-out n’anéantit pas le SEO classique : il segmente les priorités

Face aux transformations induites par les moteurs d’IA, il est tentant de conclure que le query fan-out rendrait obsolètes toutes les pratiques SEO traditionnelles. Les données étudiées indiquent toutefois une image plus nuancée.

L’analyse des 38 418 prompts montre que tous les sujets ne déclenchent pas le même niveau de fan-out. Deux grandes familles de requêtes se distinguent :

• Requêtes à faible fan-out : généralement informationnelles, factuelles ou explicatives (ex. « why », « what is », demandes de définition). Ces questions trouvent souvent une réponse dans les connaissances internes du modèle et nécessitent peu ou pas d’exploration externe.
• Requêtes à fort fan-out : notamment évaluatives, décisionnelles ou locales (ex. « top », « best », « list », comparateurs, recherches de prestataires). Ce sont ces requêtes qui poussent l’IA en mode exploration et multiplient les sous-requêtes.

Sur les premiers types, l’IA génère peu de sous-requêtes — parfois une seule — ce qui signifie que les logiques SEO classiques (qualité du contenu, structure, balises, etc.) restent pertinentes et efficaces.

Sur les seconds, la situation change : la visibilité dépend de la capacité à être présent dans plusieurs variantes de la requête. La couverture thématique, la présence de signaux locaux et la répétition de contenus pertinents à travers différentes pages deviennent des facteurs décisifs.

En synthèse :

• le query fan-out ne supprime pas le SEO, mais il redistribue l’effort : il faut segmenter les priorités selon les types de requêtes ;
• sur les sujets à fort fan-out, la stratégie gagnante consiste à assurer une couverture thématique multiple et cohérente, plutôt qu’à cibler une seule formulation ;
• sur les sujets à faible fan-out, les bonnes pratiques traditionnelles conservent toute leur valeur.

La question stratégique n’est donc pas tant de « réinventer complètement le SEO » que d’identifier les thématiques et types de requêtes pour lesquels le query fan-out est réellement activé, afin d’allouer les ressources éditoriales et techniques de manière optimale.

En conclusion, le passage à une recherche générative pilotée par l’IA introduit des dynamiques nouvelles — fragmentation des requêtes, enrichissement automatique, agrégation via le RRF, et variabilité selon le fournisseur — mais il offre également des opportunités d’adaptation mesurées pour les acteurs du contenu et du référencement.

Comprendre quelles requêtes génèrent un fort query fan-out et comment les moteurs sélectionnent leurs sources reste la clé pour prioriser les actions SEO et maximiser la visibilité dans cet écosystème en transformation.