Depuis plusieurs mois, Damien Andell (1492.vision) et Olivier de Segonzac (RESONEO) décortiquent le code de Google Search et Google Discover. Ils ont mis en commun leurs travaux de recherche et vous dévoilent, aujourd'hui, une partie de leurs découvertes majeures. Tout ne peut pas être exposé, mais Damien et Olivier mettent ici en lumière des informations qui permettent de mieux comprendre comment Google génère et classe ses résultats. On leur laisse la parole.

Les informations présentées proviennent exclusivement de sources publiques accessibles sans contournement d’accès ni intrusion. Elles sont publiées à titre informatif.

1200 expérimentations : le laboratoire permanent de Google

Nous avons obtenu la liste des 1200 expérimentations Google dont plus de 800 actives en juin 2025. Cette découverte confirme d'abord que de nombreux composants révélés dans les leaks de 2024 restent au cœur du système : Twiddlers, QRewrite, Tangram, QUS et d’autres !

Mais cette liste apporte aussi son lot de nouveaux noms de code intrigants :

• De Harmony à Thor, en passant par des appellations poétiques comme Whisper, Moonstone ou Solar.
• On y trouve également DeepNow, le successeur de Google Now, et son pendant NowBoost.
• Ou encore SuperGlue, qui pourrait bien remplacer Glue, l'équivalent de NavBoost pour la recherche universelle.

Ci-dessous le tag cloud de la liste complète des expérimentations, donnant une idée des composants sur lesquels Google porte ses efforts actuellement :

Google opère par micro-changements, en continu

Contrairement à la majorité des sites web qui procèdent par grandes refontes tous les 3-5 ans, Google privilégie l'évolution permanente. Pas de grand soir, pas de "nouvelle version" annoncée en fanfare, mais un flux continu de micro-changements qui passent progressivement du statut "experiment" à "launch" avant leur intégration complète.

Cette approche explique la stratification temporelle de cette liste : des expérimentations datant de plusieurs mois côtoient des tests tout frais, certains atteignant leur Nième itération (comme MagitCotRev15Launch). Cette méthode permet à Google de minimiser les risques - si une expérimentation échoue, seule une fraction des utilisateurs est impactée - tout en maintenant une vitesse d'innovation impossible avec des refontes classiques.

La diversité des domaines couverts impressionne

L'IA avec les multiples variantes de Magi et Aim (AI Mode), le shopping avec plus de 50 expérimentations dédiées, les différentes verticales comme le sport avec des tests spécifiques pour chaque discipline majeure, ou encore la finance, la météo, le travel...

Particularité...