Les AI Overviews ont été introduits comme la manière de Google de résumer des réponses directement sur la page de résultats de recherche. Mais d’ici 2026, il devient de plus en plus clair qu’il ne s’agit pas d’une fonctionnalité fixe qui apparaît uniformément selon les sujets ou les utilisateurs : ils sont conditionnels, et vont et viennent.
En janvier 2026, Robby Stein, vice-président produit de Google Search, a décrit une approche en boucle de rétroaction : Google « essaie » un AI Overview sur certains types de requêtes, puis mesure si les gens « ont cliqué dessus, ont interagi avec lui ou l’ont jugé utile ». Lorsque ces signaux sont faibles, l’AI Overview peut être supprimé pour ce type de requête, et le système généralise ces enseignements au fil du temps.
Les AI Overviews sont désormais « conditionnés par l’engagement », pas déployés universellement
L’explication de Stein recadre pourquoi les AI Overviews peuvent sembler incohérents. Ils ne sont pas simplement « déployés » puis laissés tels quels ; ils sont testés en conditions réelles puis supprimés lorsque les utilisateurs ne les trouvent pas utiles.
Dans une interview accordée à CNN citée dans des articles de janvier 2026, Stein a déclaré : « Le système apprend en fait où ils sont utiles et ne les affichera que si les utilisateurs ont interagi avec cela et les jugent utiles. » C’est l’énonciation directe de l’engagement comme prérequis à la visibilité.
Il a rendu le mécanisme encore plus explicite : « Ce qui se passe, c’est que le système va apprendre que s’il a essayé de produire un AI Overview, personne n’a vraiment cliqué dessus ni interagi avec lui ni ne l’a apprécié… Et alors il n’apparaîtra pas. » En d’autres termes, le manque d’engagement ne fait pas que réduire les performances : il peut empêcher les AI Overviews d’apparaître pour des requêtes similaires à l’avenir.
Ce que « l’engagement » signifie vraisemblablement dans les SERP
Google n’a pas publié de métrique unique et définitive pour le filtrage par engagement, mais des articles en janvier 2026 ont résumé des proxys probables : cliquer, poursuivre le parcours de recherche et le temps passé à examiner le module. Ces comportements sont mesurables à grande échelle et peuvent servir à inférer l’utilité sans demander directement aux utilisateurs.
Fait important, cela ne nécessite pas forcément une « personnalisation forte » où un utilisateur verrait quelque chose de complètement différent en raison de son identité. Le discours public de Google est qu’il utilise « beaucoup de métriques » tout en gardant des résultats « cohérents », avec seulement de « petits ajustements ». Le filtrage par engagement s’inscrit dans cette logique : il peut fonctionner comme une décision au niveau de la classe de requêtes (ce qui fonctionne généralement pour cette intention) plutôt qu’une décision profil par profil.
Cette distinction est importante car elle explique à la fois la stabilité et la variabilité. Deux personnes peuvent voir des résultats similaires la plupart du temps, tandis que les AI Overviews apparaissent encore de manière sporadique à mesure que Google teste, apprend, puis resserre ou étend le déclenchement pour certains types de requêtes.
Le déclenchement sélectif n’a pas commencé en 2026 : restrictions et garde-fous en 2024
Les déclarations de janvier 2026 sont nouvelles par la clarté avec laquelle elles décrivent la boucle d’engagement, mais l’idée d’un déclenchement sélectif est antérieure. En mai 2024, Google a indiqué avoir ajouté des « restrictions de déclenchement » dans les domaines où les AI Overviews « ne s’avéraient pas aussi utiles ».
La même période a également introduit des garde-fous basés sur les sujets. Google a déclaré vouloir éviter d’afficher des AI Overviews pour les « sujets d’actualité brûlante », en invoquant des contraintes de fraîcheur et de factualité. Il s’agit d’une sélectivité motivée par le risque lié au contenu et l’actualité, pas seulement par l’interaction des utilisateurs.
Après des exemples précoces qui étaient bizarres ou dangereux, The Guardian a rapporté en mai 2024 que Google avait « réduit l’ampleur des recherches qui renverront un résumé rédigé par l’IA ». Pris ensemble, 2024 ressemble au début d’une approche mêlant politiques et performance : resserrer là où des problèmes apparaissent, étendre là où les résultats satisfont les utilisateurs.
Pourquoi le filtrage par engagement s’accélère : clics, trafic et incitations
La suppression basée sur l’engagement devient plus plausible lorsqu’on considère les comportements en aval. En juillet 2025, des résultats du Pew Research Center cités dans des articles ont indiqué que les utilisateurs cliquaient sur les liens sous les résumés IA « seulement une fois toutes les 100 recherches ». Si cela est exact, c’est un taux de clics extrêmement faible vers les sources citées.
Par ailleurs, une analyse d’Authoritas citée dans des articles a constaté que les clics diminuaient « jusqu’à 80 % » lorsque des résumés générés par l’IA apparaissaient. Même si l’ampleur varie selon le type de requête, ce genre de chiffres renforce l’examen critique : si un AI Overview satisfait rapidement l’utilisateur, les résultats organiques traditionnels peuvent perdre de l’attention, et le module d’IA lui-même peut ne pas susciter d’interaction non plus.
Cela crée un paradoxe pour Google : les AI Overviews sont censés aider, mais si les utilisateurs ne cliquent ni sur les sources ni n’interagissent avec le module, le système peut interpréter cela comme une faible valeur. Le filtrage par engagement devient alors un mécanisme de correction naturel : afficher la fonctionnalité là où elle aide de manière démontrable et génère une interaction significative, et la retirer là où ce n’est pas le cas.
Santé et sécurité : l’engagement n’est pas le seul levier
Une partie de la sélectivité tient au risque, pas à la performance. En mai 2024, Google a indiqué avoir lancé des « raffinements de déclenchement supplémentaires » pour les requêtes de santé afin de « renforcer les protections de qualité ». La santé est un domaine où un résumé plausiblement formulé mais erroné peut causer de réels dommages.
En janvier 2026, des reportages décrivaient une période où Google a supprimé certains AI Overviews après que des résumés de santé dangereux ou trompeurs aient été signalés, et pourtant des requêtes similaires pouvaient encore déclencher des résumés problématiques selon la formulation. Cela met en évidence une réalité opérationnelle : les garde-fous peuvent être réactifs et itératifs, et des cas limites peuvent passer entre les mailles du filet jusqu’à ce que des schémas soient reconnus.
Google a également cité des statistiques de contrôle qualité pour étayer sa posture de sécurité, notamment une déclaration de mai 2024 selon laquelle des violations de politiques de contenu se produisaient dans « moins d’une requête unique sur 7 millions » où des AI Overviews apparaissaient. Bien que cette métrique concerne les violations de politique plutôt que l’utilité au quotidien, elle indique que Google considère le déclenchement comme quelque chose qu’il peut restreindre lorsque les seuils de qualité ne sont pas atteints.
Ce que cela signifie pour le SEO et les éditeurs : la volatilité devient structurelle
Si les AI Overviews deviennent sélectifs en fonction de l’engagement, la volatilité n’est plus seulement une histoire de mise à jour d’algorithme, c’est une histoire d’expérimentation continue. Une requête peut afficher un AI Overview cette semaine, le perdre la semaine suivante, puis le retrouver plus tard après des ajustements, car le système apprend en permanence quelles intentions en bénéficient.
Pour les éditeurs, cela peut se traduire par des schémas de trafic imprévisibles, en particulier dans les catégories où les AI Overviews apparaissent fréquemment. Si le taux de clics baisse de manière significative lorsque les résumés s’affichent (comme le suggère le chiffre « jusqu’à 80 % » d’Authoritas cité dans des articles), la différence entre « AIO activé » et « AIO désactivé » peut être spectaculaire.
Dans le même temps, le filtrage par engagement peut créer des opportunités. Si un AI Overview reste parce que les utilisateurs « ont interagi avec lui et le trouvent utile », alors faire partie des sources citées, et être suffisamment attrayant pour obtenir des clics lorsqu’ils se produisent, peut devenir le nouveau terrain concurrentiel. L’axe stratégique se déplace vers le fait d’être susceptibles d’être cités, dignes de confiance et convaincants dans la petite part d’attention encore disponible sous le résumé.
Les commentaires de Google en janvier 2026 confirment effectivement ce que beaucoup soupçonnaient en observant les SERP : les AI Overviews ne sont pas une fonctionnalité statique. Ils sont testés, mesurés et retirés lorsque les gens n’interagissent pas, puis le système généralise ces apprentissages à des requêtes similaires au fil du temps.
Le filtrage par engagement explique également pourquoi les AI Overviews peuvent sembler incohérents et pourquoi la sélectivité va probablement s’étendre : les signaux d’utilité, le risque lié aux sujets (comme l’actualité brûlante et la santé) et les garde-fous de qualité déterminent tous quand la fonctionnalité apparaît. Pour quiconque dépend de la visibilité dans la recherche, la conclusion pratique est que « les AI Overviews deviennent sélectifs en fonction de l’engagement » n’est pas une bizarrerie temporaire, c’est en train de devenir le modèle opératoire.
