Optimisation IA (AIO) SEO & ChatGPT

FAQ

Trouvez des réponses aux questions fréquentes sur la façon dont l'AIO révolutionne la Visibilité digitale et le Référencement.

Pourquoi la recherche IA et le référencement IA sont-ils importants pour mon entreprise, en plus du référencement organique SEO ?

Les consommateurs utilisent de plus en plus les assistants IA plutôt que les moteurs de recherche traditionnels pour rechercher des produits. Si votre marque n'apparaît pas comme recommandation dans les réponses de l'IA, vous risquez de perdre des clients à forte intention d'achat au profit de vos concurrents.

Qui devrait utiliser la recherche IA et le référencement IA?

Les équipes marketing, SEO, contenu et produit peuvent toutes en bénéficier, que ce soit pour surveiller les mentions de marque, optimiser le contenu pour la recherche IA ou démontrer le ROI à la direction.

Pourquoi optimiser votre visibilité sur les moteurs d'IA génératifs ?

Le SEO entre dans l'ère générative. Alors que les outils d'IA comme ChatGPT et Gemini redéfinissent la recherche, la visibilité dépend désormais d'un contenu que les modèles de langage reconnaissent comme crédible et structuré.
Les questions remplacent les mots-clés. Les stratégies de contenu construites autour des vraies questions clients performent mieux dans la découverte pilotée par l'IA que celles reposant sur les tactiques traditionnelles de mots-clés.
L'autorité et l'authenticité l'emportent. L'IA privilégie les contenus d'experts identifiables, soutenus par des données réelles, un contexte multimédia et une expertise humaine, des signaux qui renforcent la confiance.

Pourquoi adapter votre architecture web et votre contenu pour que l'IA vous amène directement les utilisateurs à forte intention d'achat ("intent-focused") ?

Les outils pilotés par l'IA, tels que ChatGPT, Google Gemini et Claude, transforment la manière dont les utilisateurs trouvent et interagissent avec l'information.
En consequence, les visiteurs arrivent désormais directement sur des pages ciblées (un peu comme des fiches produits détaillées), au lieu de passer par l'accueil ou le menu de navigation.
Bien que ce bouleversement du parcours traditionnel perturbe le flux habituel des sites web, il crée aussi des opportunités stratégiques pour les marques qui sauront se positionner.

Qu'est ce que le AIO ? - Définition, structure et piliers

L'AIO (Artificial Intelligence Optimization) est l'Optimisation par Intelligence Artificielle (OIA est l'acronyme francais, mais peu utilisé).

Elle combine SEO traditionnel, recherche web et intelligence artificielle pour optimiser la visibilité dans les moteurs de recherche et assistants IA. C'est l'évolution du SEO à l'ère de l'IA générative. Elle fait référence à l'optimisation de votre contenu/présence pour être bien référencé par les IA génératives (ChatGPT, Perplexity, etc.)

L'AIO est donc l'optimisation de la visibilité digitale dans les IA (AI Visibility) et comprend 2 blocs complémentaires:

le référencement SEO (Search Engine Optimization),
le référencement IA.

L'AIO se structure en 3 piliers fondamentaux et intègre

Pilier 1: L’optimisation pour les moteurs de réponse (AEO: Answer Engine Optimization).
Piliers 2 et 3: La structuration de contenu (SEO: Search Engine Optimization + GEO: Generative Engine Optimization).

La formule pour comprendre l'AIO pourrait etre la suivante:

AIO = AEO + SEO/GEO

Le but de l’AIO est donc de maximiser sa “AI visibility” sur les moteurs et plateformes IA, en combinant bonnes pratiques SEO, structuration sémantique et compréhension des schémas d’indexation de l’IA.

Comment savoir si mon entreprise ou ma marque est référencée sur l'IA ?

Voici une checklist de 5 questions préalables a se poser avant de lancer un projet de positionnement et de référencement. Ces questions sont accompagnées d'un rationale et d'exemples pour vous expliquer, illustrer et vous faire realiser l'importance de chacun des points abordés:

Votre contenu est-il structuré pour être reconnu comme une source d'autorité par les modèles de langage ?

Le changement est significatif. Les entreprises et les marques doivent désormais répondre aux attentes à la fois des moteurs de recherche classiques ET des modèles de langage.
Il ne suffit plus simplement d'apparaître dans les résultats. Le contenu doit être reconnu par les systèmes d'IA comme une source de haute qualité méritant d'être cité.

Votre expertise professionnelle et votre expérience réelle sont-elles évidentes et directement exploitables par les systèmes IA ?

Une fausse croyance croissante est que les plateformes d'IA peuvent être manipulées avec du contenu autogénéré. Or, les modèles de langage sont déjà entraînés à évaluer le contenu avec davantage de rigueur. Des indicateurs comme le ton, l'autorité et la spécificité auront potentiellement une influence croissante. Ces facteurs reflètent les mêmes principes qui définissent depuis longtemps un marketing de contenu efficace.
Un contenu réfléchi et approfondi, créé par des professionnels expérimentés, est plus susceptible de se démarquer. Par exemple, une vidéo d'un dirigeant produit discutant des défis d'implémentation ou des leçons apprises aura plus de poids qu'un texte anonyme répétant des généralités. Le contenu démontrant une expérience concrète fonctionne généralement mieux, non pas grâce au polish, mais grâce à la substance.

Votre stratégie de contenu est-elle alignée sur les trois piliers essentiels pour performer auprès de l'IA (questions, expertise, contexte multimédia) ?

À mesure que les systèmes d'IA évoluent, les marques doivent prendre des mesures concrètes pour renforcer leur visibilité et autorité.
Les approches suivantes contenues dans cette FAQ offrent une feuille de route pour construire un contenu qui résonne a la fois pour les lecteurs humains et les modèles de langage.

Avez-vous identifié et documenté les questions réelles que votre audience pose aux outils d'IA ?

Les humains (audiences, cibles,clients), ne saisissent jamais de mots-clés isolés dans les outils d'IA. Ils posent des questions comme « Quel est le meilleur moyen de réduire le risque de conformité dans les services financiers ? » ou « Comment les fabricants rationalisent-ils la formation des employés ? ».
Créer un contenu qui répond directement à ces types de requêtes augmente la probabilité d'être surfacé dans les résumés générés par l'IA.
Exemples: Une banque pourrait publier une FAQ détaillée répondant aux préoccupations des clients concernant la sécurité numérique. Un prestataire de soins de santé pourrait produire une série de blogs autour des questions courantes des patients, soutenus par des études de cas.
Structurer le contenu ainsi le rend plus conversationnel et plus aligné avec la manière dont les gens recherchent aujourd'hui.

Votre stratégie de contenu/multimédia fournit-elle à l'IA les signaux contextuels nécessaires pour bien vous comprendre et vous citer ?

La recherche pilotée par l'IA ne se limite plus au texte. Des plateformes comme Google permettent des requêtes multimodales, où un utilisateur peut télécharger une photo, la combiner avec une question écrite et recevoir une réponse enrichie.
Pour soutenir ce type d'interaction, les marques doivent associer leur contenu textuel à des images de haute qualité, des diagrammes et des vidéos.
Un détaillant en amélioration de l'habitat, par exemple, pourrait fournir des instructions écrites étape par étape pour installer une applique murale, accompagnées de photos annotées de chaque étape.
Ces éléments rendent le contenu plus utile pour les lecteurs humains tout en donnant aux systèmes d'IA des points de données supplémentaires à interpréter, indexer et présenter dans les résultats de recherche.

Quel est l'objectif de l'AIO ?

L’objectif AIO est de multiplier la présence, la citation et l’utilisation de tes contenus par les IA et moteurs hybrides, au-delà du simple ranking web (SEO), afin d’assurer une visibilité maximale dans le “Search 3.0”. C'est pour cela que le référencement SEO et le référencement IA sont complémentaires.

Le but de l’AIO est ainsi de maximiser l'“AI visibility” d'une marque ou une entreprise sur les moteurs et plateformes IA, en combinant bonnes pratiques SEO, structuration sémantique et compréhension des schémas d’indexation de l’IA.

Quel est la structure (format textuel simplifié) du AIO ?

Format textuel simplifié.

AIO (Discipline globale)

│

├── OFF SEARCH → Pilier: OFF SEARCH (7 étapes, 12 semaines)

│

├── WEB SEARCH → Pilier: WEB SEARCH (16 étapes, 14 semaines)

│

└── DEEP REASONING → Pilier: DEEP REASONING (8 étapes, 4 semaines)

Quel est le schéma du process AIO ?

Format textuel simplifié.

Étape 1 : Requête Utilisateur

↓

Étape 2 : Passage par le LLM

↓

Étape 3 : Besoin de Recherche Web ?

├── Non → Utiliser les données de pré-entraînement

└── Oui → Deux stratégies possibles :

├── Recherche web standard (requêtes synthétiques basées sur la requête initiale)

└── Recherche web profonde (Deep Reasoning, requêtes enrichies, croisement avec données pré-entrainement)

↓

Étape 4 : RAG (Retrieval Augmented Generation) utilise les SERPs si web search

↓

Étape 5 : Synthèse de la réponse (synthesised answer)

Quelle séquence méthodologique appliquer pour l'AIO ? Comment réaliser et exécuter la Roadmap AIO (Artificial Intelligence Optimization) ?

La séquence méthodologique que je recommande se base sur 3 socles fondamentaux:

OFF SEARCH: Pre-training Data. L'objectif est de construire la base de connaissances interne du modèle.
WEB SEARCH: Standard Web Search. L'objectif est d'implémenter les capacités de recherche web classique et RAG de base.
DEEP REASONING: Standard Web + Pre-training Data (setup, puis opérationnel). L'objectif est d'activer le raisonnement profond combinant les deux sources.

La logique est la suivante:

Le pre-training data crée le socle,
La recherche web standard ajoute la fraîcheur des données, et
Le deep reasoning orchestre intelligemment les deux pour les cas complexes.

Quelle roadmap méthodologique AIO utiliser pour optimiser la recherche IA et le référencement IA ?

Sur la base de la séquence méthodologique recommandée (1. Off Search, 2. Web Search, 3. Deep Reasoning), nous avons développé notre propre roadmap méthodologique issue de notre expérience en référencement organique ( SEO) et payant (SEO), combinée aux résultats obtenus pour nos clients sur le positionnement IA et le référencement IA.

Notre roadmap AIO se structure en 4 étapes:

étape 1 - Analyze: Rapport de Visibilité IA, pour une analyse du positionnement de votre marque.
étape 2 - Identify: Identification des insights, segmentation et analyse croisée des données.
étape 3 - Amplify: Implémentation* de votre "Roadmap AIO" structurée en catégories d'actions que nous réalisons pour vous >> 1. Off Search, 2. Web Search, 3. Deep Reasoning.
étape 4 - Accelerate: Monitoring du referencement et du placement afin d'optimiser votre positionnement en continu.

*Zoom sur l'implémentation

L'implémentation (étape 3 "Amplify") est structurée en catégories d'actions que nous réalisons pour vous sur chacun des 3 socles fondamentaux de la séquence méthodologique.

Off Search (7 etapes)
Web Search
Deep Reasoning

Ces catégories d'actions sont divisées en points de vérification et de production, incluant:

Rationale technique
Action détaillée
Validation

Comment démarrer et accélérer avec l'AIO pour optimiser la recherche IA et le référencement IA ?

Comment démarrer avec l'AIO?
Nous commencons avec un rapport de Visibilité IA, pour une analyse du positionnement de votre marque (étape 1 - Analyze).

Cette analyse vous fournit un rapport est directement accessible dans la plateforme et connectée a vos resultats: sujets, prompts et requetes, sources, concurrents (matrice de positionnement), recommandations. Le rapport de Visibilité IA nous permet d'identifier des insights et de procéder a la segmentation et l'analyse croisée des données (étape 2 - Identify).

Comment accélérer avec l'AIO?

Une fois le rapport de Visibilité IA réalisé, nous transformons les Insights en améliorations (étape 3 - Amplify).

Notre méthodologie est structurée en une "AIO Roadmap" de 6 catégories d'actions que nous réalisons pour vous.

Préparation de l’infrastructure
Structuration et enrichissement du contenu
Formatage pour l’AEO (Answer Engine Optimization)
Formatage pour la visibilité GEO (Generative Engine Optimization)
Optimisation technique globale
Monitoring, test et itération

Une fois les améliorations apportées et le contenu crée et amélioré, nous monitorons le référencement et le placement afin d'optimiser votre positionnement en continu (étape 4 - Accelerate).

Comment suivre mon référencement IA ?

Comment mesurer la performance de ma marque dans la recherche IA ?
Vous disposez d'un tableau de bord client qui inclut votre score de visibilité, vos classements concurrentiels et les sources que les grands modèles de langage utilisent pour générer leurs réponses.

Puis-je voir où et comment mes concurrents se positionnent ?
Oui, absolument. Les fonctionnalités de classements concurrentiels mettent en évidence exactement les prompts et mots-clés qui conduisent aux mentions de concurrents dans la recherche IA. Vous disposez également des recommandations sur la façon de combler l'écart, que nous pouvons ensemble mettre en place.

La plateforme se connecte-t-elle au trafic et aux conversions ?
Oui, en tant qu'analyse de recherche autonomes, notre plateforme est intégrée pour le référencement SEO (Search Engine Optimization) et le référencement IA. Vous pouvez ainsi relier la visibilité dans la recherche traditionnalle et de la recherche IA a vos pages et produits pour gérer le comportement client, la conversion et le chiffre d'affaires.

Quels sont des exemples d'outputs et résultats visibles pour le AIO (Artificial Intelligence Optimization) ?

SEO (Search Engine Optimization)

Classement SERP, Featured Snippet, sitelinks

AEO (Answer Engine Optimization)

Réponse affichée dans AI Overview Google, Bing, Copilot

GEO (Generative Engine Optimization)

Citation de source IA dans ChatGPT Search, Gemini, Perplexity

Quelles sont les composantes de l'AIO ?

Lexique et définitions (SEO, AEO, GEO).

SEO (Search Engine Optimization)

Classement traditionnel sur les pages de résultats classiques (SERP) de Google, Bing, etc.
Trafic organique issu des positions sur les liens bleus.

AEO (Answer Engine Optimization)

Présence du contenu en tant que réponse instantanée ou direct answer dans Google AI Overview, Google SGE, Bing Chat, etc..
Réponses citées en haut des requêtes conversationnelles ou vocales (assistant, mobile,recherche vocale).
Résumés IA affichant la marque/lien comme source, souvent sans clic utilisateur mais avecune haute visibilité.

GEO (Generative Engine Optimization)

Citation du contenu ou de la marque dans les réponses générées par ChatGPT, Gemini,Perplexity, Claude, etc., parfois sans que le site soit n°1 SEO traditionnel.
Mention explicite (« Selon [tipoussin.fr], … ») dans les réponses IA complexes, guides ousynthèses générées selon le contexte utilisateur.
Autorité accrue et reconnaissance de la marque comme source fiable pour les IA, pouvantensuite générer un trafic qualifié ou renforcer la notoriété même sans clic immédiat.

Qu'est ce que l'“AI visibility” (visibilité AI)? Quelles différences entre "AI visibility et "AI Search" ?

L'“AI visibility” (visibilité IA) désigne la capacité d'une marque ou d'un contenu à être présent, cité, ourecommandé par les IA génératives et moteurs de recherche nouvelle génération (ChatGPT,Gemini, Perplexity…) dans leurs réponses et résultats directs.

Les solutions d'AIO (Artificial Intelligence Optimization) vous permettent de suivre et améliorer la présence de votre marque dans les réponses générées par l'IA sur ChatGPT et Google AI Overview notamment.

Cela dépasse le simple classement SEO : il s'agit d'être mentionné, cité, voire résumé par l’IA dans une conversation ou réponse synthétisée, que ce soit via un lien, un résumé, ou unemention de marque.

“AI visibility” est le terme le plus générique, évocateur et orienté positionnement de marque. L’AI visibility implique aussi le suivi et la mesure de ces apparitions, permettant aux marquesd’ajuster leur stratégie pour rester visibles face au déclin progressif des liens organiquesclassiques.

“AI search” est plus spécifique, adapté à un focus technique sur la recherche et l’expérience utilisateur côté moteur. “AI search” fait référence à l’expérience de recherche elle-même : c’est la discipline visant à optimiser sa présence dans les réponses d’outils de recherche pilotés par IA. Cela sous-entend une intention axée sur la façon dont les plateformes IA sélectionnent etprésentent l’information, mais reste plus technique et centré sur les moteurs eux-mêmes.

Quels sont les formats à structurer pour optimiser l'AIO (Artificial Intelligence Optimization)?

Résumé IA principal (AI Overview):

Un bloc généré par l’IA en haut des résultats, synthétisant plusieurs sources et donnant une réponse complète, "multi-linée" ou hiérarchisée selon la requête.
ex. Réponse synthétique, multi-source.

Listes à puces ou étapes:

Présentation de la réponse en listes numérotées ou bullets (étapes pratiques, recettes,checklists) pour faciliter l’exécution par l’utilisateur.
ex. Réponse actionnable, structurée.

Paragraphes structurés / blocs d’explication:

Longs paragraphes expliquant une notion ou un concept en détail, citant parfois les sourcesintégrées de façon contextuelle.
ex. Bloc informatif long, argumenté.

FAQ instantanée:

Propositions de questions liées (“Les gens demandent aussi”) redirigées dans le style conversationnel de l’IA, souvent intégrées après le bloc principal.
ex. Questions associées générées par l’IA.

Sources citées (en ligne ou à droite):

Liens hypertexte contextuels vers les sources utilisées pour générer la réponse, intégrésdans le texte ou sous forme de panel à droite sur desktop.
ex. Citation dans le texte ou panneau latéral.

Réponses interactives (AI Mode):

Pour certains utilisateurs et dans certains pays, passage en “AI Mode” : expérience de recherche 100 % générative avec réponses conversationnelles ; possibilité de poser des questions de suivi et d’obtenir des résultats approfondis, type ChatGPT.
ex. AI Mode (recherche par échange continu).

Illustrations et contenus dynamiques:

Dans certains contextes : intégration d’images générées, carrousels ou visualisations IA liés à la requête.
ex. Illustration ou schéma généré.

Résumés pour vidéo YouTube:

Tests de synthèses d’explications de vidéos YouTube, intégrées dans la zone AIO.
ex. Synthèse de vidéos intégrées.

Guides étape par étape:

“How-to” ou guides synthétiques générés en formats visuels ou listes structurées à partir deplusieurs sources web.
ex. How-to AI multiformat

Ce panel évolue rapidement, mais ces formats forment la base des outputs AIO observés depuis le déploiement 2025.

Quelles sont les spécifications techniques (taille, MIME) pour chaque format AIO (Artificial Intelligence Optimization) ?

Résumé AI / Texte généré / Paragraphes / FAQ

Format : Texte HTML standard avec structuration par balises HTML (p, ul, li, h2, h3, etc.), parfois encapsulé dans des blocs propriétaires d’interface Google Search.
MIME type : text/html ou text/plain (pour l’output bridé) selon la restitution.
Taille: Jusqu’à 8 192 tokens pour les réponses, limité par les modèles Gemini/Vertex AI. 1token ≈ 4 caractères anglais.
Langue: Multilingue supporté (français, anglais, espagnol…).

Images et illustrations IA

Format : JPEG (image/jpeg), PNG (image/png), WEBP (image/webp), HEIC, HEIF de façon moins courante.
Taille : Max : 7 MB par image. Résolution courante pour l’affichage web : entre 400 x 400 px et 1200 x 800 px,redimensionné pour la SERP.
Quantité : Jusqu’à 3 000 images par prompt technique Gemini, mais pour l’affichage Google,rarement plus de 3–5 visuels à la fois.

Vidéos (résumés ou carrousels YouTube)

Format : MP4 (video/mp4), WebM (video/webm)
Taille max (pour le traitement) : vidéo compressée, 100 MB courant pour l’indexation, nonaffichée pleine dans la SERP.
Échantillonnage: 1 frame/seconde pour analyse contextuelle par Gemini.

Documents/fichiers liés

PDF: application/pdf, max 50 MB, ≤ 1 000 pages.
Lien source (favicon, article) : encart HTML avec favicon (format PNG ou ICO), nom, URL.

Données structurées

Schémas intégrés: JSON-LD pour les extraits enrichis (application/ld+json), schema.org (HowTo, FAQ, Article, etc.).
FAQ, tableaux, listes: structuration HTML standard (balises ul, li, table, tr, td).

NB: Ces valeurs sont celles de l’API Gemini/Vertex AI ; dans Google Search, les sorties affichées sont optimisées et compressées pour le web, avec typiquement moins de 100 ko par image et encodage base64 ou CDN.

Qu'est ce qu'un "LLM" ?

Un LLM, ou grand modèle de langage, est un type d'intelligence artificielle entraîné sur d'énormes quantités de données textuelles pour comprendre et générer du langage naturel.
Il utilise des techniques d'apprentissage profond, comme les réseaux neuronaux, pour effectuer des tâches telles que répondre à des questions, traduire des textes, résumer des documents et écrire du contenu.
Ces modèles sont devenus essentiels pour de nombreuses applications d'IA, des chatbots aux assistants virtuels.

Quelles sont les caractéristiques principales des LLM ?

Traitement du langage naturel : Les LLM sont conçus pour comprendre les subtilités et les complexités du langage humain, contrairement aux algorithmes plus simples.
Apprentissage approfondi : Ils s'appuient sur des réseaux neuronaux complexes et sont entraînés sur des corpus de textes massifs (livres, articles, pages web) pour acquérir des connaissances et des compétences linguistiques.
Génération de texte : Leur capacité à générer du texte réaliste et contextuellement pertinent est l'une de leurs fonctions les plus connues.
Large éventail d'applications : Les LLM sont utilisés pour des tâches variées comme la traduction, l'analyse de sentiments, la création de contenu et le support client automatisé via des chatbots.

Comment fonctionnent les LLM ?

Les LLM utilisent des architectures comme les « Transformers » qui leur permettent de traiter de grandes quantités de texte en parallèle, ce qui accélère l'entraînement par rapport aux anciens modèles récurrents.
Le processus d'apprentissage comprend une phase de pré-entraînement général, suivie d'un réglage plus fin (fine-tuning) pour des tâches spécifiques, ce qui leur permet d'être utilisés dans divers domaines, comme le droit, la médecine ou la finance.

Pourquoi un LLM peut répondre sans faire de “web search” ?

Si la question porte sur des faits, raisonnements, ou contenus déjà massivement couverts dans son “pre-training data”, l’IA peut répondre avec confiance sans consulter le web.
Les questions génériques, intemporelles, ou d’ordre théorique ne nécessitent pas de mise à jour en temps réel (ex. : définitions, concepts généraux, mathématiques de base…).
Faire un search si le modèle “sait déjà” ralentirait inutilement le process, sans améliorer la qualité de la réponse sur des faits stables.

Comment entraîner un LLM sans “search web” ?

En pratique, il est important de suivre les étapes suivantes et de les actualiser régulierement en fonction des retours obtenus, des résultats de positionnement et des requetes des utilisateurs de LLM:

Constituer un corpus large et pertinent d’exemples couvrant les domaines visés.
Nettoyer, dédupliquer et annoter ces données si besoin.
Convertir les différents formats en textes exploitables (normalisation, vectorisation).
Utiliser ces corpus pour entraîner le modèle avec des tâches de complétion, Q&A, traduction, etc., jusqu'à la convergence.
Le modèle n’aura pas accès au web post-training, mais pourra répondre efficacement aux questions couvertes dans ce corpus.Voici unChecklist pratique (pour ce flux)

Voici une checklist pratique (pour ce flux):

Corpus de pre-training validé (largeur, qualité, diversité),
Formats convertis et harmonisés (texte, HTML…),
Pipeline de nettoyage et annotation (optionnel),
Protocoles d’entraînement configurés (GPU, batchs…),
Tasks ajustés selon les use-cases (Q&A, complétion…),
Tests de couverture pour vérifier les zones de “savoir”,
Documentation de la provenance des données pour traçabilité.

NB: Cette approche est une synthese d'un processus pouvant etre beaucoup plus complexe, selon les objectifs et besoins propres a chaque marque et entreprise. Pour tout sujet specifique, vous pouvez poser vos questions ici.

Qu'est ce que le "Pre-training data", le "Deep reasoning search", le "Retrieval-Augmented Generation" (RAG) ?

Qu'est ce que le "Pre-training data"?

Il s'agit du corpus de données utilisé durant la phase d’entraînement initial du LLM avant toute interaction en ligne avec les utilisateurs. Il s'agit d'un ensemble hétérogène et massif de documents : Pages web (Wikipedia, sites référents, forums publics), Livres et articles académiques, Datasets publics structurés, Documents institutionnels, Archives diverses.
Cela inclut les articles, livres, pages web, jeux de données spécialisés, etc., sur lesquels le modèle apprend les structures, faits et raisonnements avant d’être déployé.
Le modèle s’alimente de ce savoir “statique” pour répondre si un web search n’est pas nécessaire ou possible.
Les formats de données utilisés sont les suivants : Texte brut, HTML, PDFs, JSON, CSV dans certains cas lors du pré-traitement.

Qu'est ce que le "Deep reasoning search" ?

Ici, le modèle dépasse la simple requête unique. Si la recherche web est activée, l’option “deep reasoning” signifie que l’IA va effectuer des chaînes de raisonnement, planifier des requêtes intermédiaires, analyser différents résultats, et croiser les informations (recherche multi-étapes avec réflexion active).
C’est l’opposé d’un simple copier-coller de snippets : le LLM “pense”, affine les recherches, et ajuste sa stratégie en temps réel pour les requêtes complexes.

Qu'est ce que le "RAG" et comment utilise t-il les "SERPs" ?

RAG signifie "Retrieval-Augmented Generation". Ce mécanisme combine la récupération (retrieval) de documents externes (ex : contenus issus des pages listées dans les SERPs) et la génération via l’IA.
“RAG uses SERPs” veut dire que le LLM formule des requêtes, examine les résultats des moteurs (SERPs), extrait des passages textuels essentiels, puis les injecte comme contexte dans la génération de la réponse. Ceci garantit la fraîcheur, la précision, et le support factuel des réponses. Cela permet aussi d'aligner la réponse sur des sources fiables et à jour.

Qu'est ce qu'une "Synthesised answer" ?

L’IA assemble (“synthétise”) une réponse finale en combinant toutes les sources d’information explorées (pré-entrainement, résultats du RAG/search, raisonnement).
L’objectif est une réponse cohérente, argumentée et contextualisée, et pas une simple juxtaposition de morceaux de texte.

Comment s'Integre le "Off Search" et le "Deep Reasoning Search" dans la Roadmap AIO (Artificial Intelligence Optimization) ?

Les deux composantes s'intègrent dans le processus AIO en complément du "Standard Web Search" selon leur positionnement dans le flux décisionnel.

Le "Off Search" (Pre-training Data) constitue la fondation du modèle, à développer en amont ou en parallèle de la roadmap WEB SEARCH, car il alimente la connaissance de base du LLM.
Le "Deep Reasoning Search" combine cette base interne avec les recherches web enrichies pour traiter les requêtes complexes nécessitant un raisonnement multi-étapes et une exploration approfondie.