Le « chunking », ou découpage d’un contenu en passages courts et auto-suffisants, est-il une technique ultime pour être repris par les IA, ou une perte de temps ? La question fait rage dans la communauté SEO. Certains experts voient dans cette méthode un simple buzzword inutile, d’autres la considèrent comme une optimisation incontournable. Plongée au cœur d’un débat qui scinde le SEO et le GEO.
Ce qu’il faut retenir :
- Le chunking désigne le fait de structurer un texte en passages courts (150 à 300 mots) compréhensibles hors contexte.
- Les détracteurs estiment que c’est une illusion SEO : les IA découpent déjà les contenus automatiquement, sans se soucier de votre structure.
- Les partisans défendent une méthode qui améliore visibilité, lisibilité et pertinence des contenus.
- Au centre, un consensus implicite : ce qui compte, ce sont des sections autonomes, claires, centrées sur une seule idée
Du côté des critiques : « le chunking est un mirage »
Pour Nikki Pilkington, le terme est surtout du jargon marketing recyclé :
« Ce que les experts GEO appellent chunking, c’est en réalité ce que les SEO recommandent depuis 2009 : des titres clairs, une idée par section et des paragraphes concentrés. (…) On ne peut pas optimiser pour le chunking, puisque ce n’est pas un levier SEO, mais un terme technique venu de l’IA. »
Despina Gavoyannis va dans le même sens et souligne l’impossible maîtrise de ce processus :
« La technique ‘chunk optimization’ est une impasse. Vous ne pouvez pas contrôler comment Google, ChatGPT ou Perplexity découpent vos contenus. Chaque modèle applique ses propres stratégies, basées sur des considérations techniques (coût, contexte, taille du modèle). »
Dan Petrovic, qui a décortiqué le code source de Chrome, rappelle que le chunking est avant tout un choix d’ingénierie intégré aux systèmes eux-mêmes :
« L’algorithme DocumentChunker de Chrome découpe chaque page web en passages sémantiques d’environ 200 mots. Ce découpage est entièrement automatique, basé sur la structure HTML et conçu pour être optimisé par le navigateur, pas par le rédacteur. »
Autrement dit, si l’on en croit ces experts ; vouloir « optimiser » le chunking côté contenu reviendrait finalement à courir après une variable qui échappe totalement aux créateurs.
Du côté des partisans : « le chunking est une pratique incontournable »
À l’inverse, d’autres experts comme Philippe Yonnet ou Aishwarya Srinivasan estiment que le chunking n’est pas qu’un mot à la mode, mais bien une pierre angulaire de l’écriture web à l’ère des IA.
Philippe Yonnet explique :
« Le chunking, c’est produire des passages de 150 à 300 mots 100% compréhensibles même pris isolément. (…) Cette méthode est adaptée aux limites des transformers, qui analysent les textes par fenêtres successives de quelques centaines de tokens. Des chunks cohérents maximisent les chances d’être repris par les systèmes RAG comme Perplexity ou Bing Copilot. »
De son côté, Aishwarya Srinivasan insiste sur les bénéfices tangibles dans une pipeline RAG (Retrieval Augmented Generation) :
« Mauvais découpage = résultats non pertinents. Découpage intelligent = meilleur ancrage, plus grande précision, réponse plus rapide. (…) Le moyen dont vous découpez vos documents impacte directement la qualité des réponses générées. »
Elle met en avant des techniques avancées :
- Overlap Chunking : préserver le contexte entre deux passages.
- Semantic-Based Chunking : découper selon les changements de sens et non des longueurs fixes.
- Modality-Aware Chunking : adapter le découpage aux documents mélangeant texte, tableaux ou images.
Son message est clair : mieux chunker, c’est mieux répondre.
Impact réel : SEO classique, RAG et visibilité dans l’IA
Les retours d’expérience et quelques études récentes montrent que le chunking, lorsqu’il est bien appliqué, ne se limite pas à un simple gadget pour IA. Plusieurs benchmarks et analyses empiriques montrent des résultats tangibles sur la visibilité et la pertinence dans les moteurs, aussi bien côté utilisateurs humains que pour les algorithmes d’IA.
- Étude de Princeton (2024) : une structuration adaptée du contenu (sections autonomes, format « chunk ») permet d’augmenter la visibilité de 27 % à 41 % dans les systèmes RAG et les SERP enrichis. Même si la méthodologie comporte des biais, ces résultats ont été partiellement répliqués par d’autres professionnels, comme Marie Haynes, qui constate une amélioration de 15 % sur la visibilité grâce à cette approche.
- Retour du terrain SEO : en structurant ses textes « comme pour le chunking » (une idée par section, paragraphes courts, titres clairs), on observe non seulement une meilleure reprise par les moteurs à base de LLM (Google, Bing, Perplexity…), mais aussi un impact positif sur le SEO classique : taux de lecture plus élevés, sections mieux valorisées dans les résultats et meilleure indexation des réponses ciblées.
- Compréhension humaine : l’un des grands apports de ces bonnes pratiques réside aussi dans la lecture. Un texte chunké est plus scannable, facilite l’accès rapide à l’information et rend le contenu plus accessible, aussi bien pour le grand public que pour les professionnels ou chercheurs d’information.
En résumé, le chunking, même s’il ne garantit pas un positionnement magique dans les IA, semble apporter de réels bénéfices mesurables en termes de visibilité, de compréhension et d’efficacité SEO : il agit comme un accélérateur autant pour l’intelligence artificielle que pour l’intelligence humaine.
Un débat révélateur de deux visions radicalement différentes
Finalement, le chunking est moins une « recette miracle » qu’un révélateur de deux approches :
- Pour les sceptiques (Pilkington, Gavoyannis, Petrovic), le chunking n’est pas un levier : ce qui compte, c’est l’atomic content, des unités de sens claires et autonomes, déjà au cœur des bonnes pratiques SEO depuis longtemps.
- Pour les partisans (Yonnet, Srinivasan), le chunking est une réponse adaptée aux contraintes techniques des transformers et du RAG : écrire en blocs concis et auto-suffisants, c’est augmenter les chances que vos contenus soient sélectionnés et compris par les IA.
Et vous ? Quelle est votre point de vue sur cette technique ?