Depuis 2015, Google ne cesse d’apporter des innovations au fonctionnement de sa société qui s’est imposée dans le quotidien des internautes. À partir d’Intelligence Artificielle (IA), Google a successivement créé des algorithmes (RankBrain, Matching Neuronal, BERT et M.U.M) pour favoriser le traitement efficace des requêtes. Découvrez dans ce billet comment les algorithmes de Google utilisent l’intelligence artificielle pour satisfaire vos recherches sur Google Search.
Comprendre comme un humain et répondre aux humains : les algorithmes de Google pour comprendre le monde
Contrairement aux éditeurs et créateurs de contenus pour sites internet qui sont principalement focalisés sur “comment parvenir à un bon référencement sur Google”, Google est de plus en plus préoccupé par le fait de comprendre les requêtes de ses utilisateurs. En effet, l’idéal de Google est de comprendre les recherches comme un humain afin de mieux servir les internautes.
C’est d’ailleurs pour cela que depuis les dernières mises à jour, l’objectif n’est plus vraiment la course aux mots clés. La tendance s’inverse progressivement. Au moment de la rédaction de vos contenus, vous devez avoir à coeur de produire un contenu utile pour les humains sans pour autant perdre totalement de vue l’insertion des mots clés.
Dans sa dynamique pour mieux cerner les requêtes afin d’offrir une meilleure expérience à ses utilisateurs, Google a développé une IA dont elle affine régulièrement le fonctionnement. Il y a donc eu successivement RankBrain, Matching Neuronal, BERT et M.U.M.
De RankBrain à Matching Neuronal
RankBrain est apparu en 2015. Ce système permet à Google de “comprendre comment les mots de votre recherche sont liés aux concepts’’ pour mieux “associer les pages aux concepts”. RankBrain est un algorithme de classement sur Google et aide ce dernier à classer les résultats de recherche.
Après RankBrain, un nouvel algorithme a été mis en place. Il s’agit de Matching Neuronal. Son objectif était de permettre à Google d’« associer les mots aux recherches ». Tout comme RankBrain, il fonctionne pour toutes les langues.
De Matching Neuronal à BERT
Matching Neuronal est arrivé en 2018, c’est-à-dire 3 ans après RankBrain. Il a été déployé officiellement en 2019. En effet, cet algorithme agit comme “un super système de synonymes’’ et aide Google à “comprendre comment les recherches se rapportent aux pages en considérant l’ensemble de la requête ou du contenu de la page et en le comprenant dans le contexte de cette page ou de cette requête”.
À travers une apparition, Danny Sullivan de Google déclarait qu’« il est utilisé pour 30 % des requêtes de recherche ». Cet algorithme, Matching Neuronal, sert également dans le classement Google. Peu de temps après, l’algorithme BERT a fait son entrée, toujours en 2019.
De BERT à M.U.M
Google ne se lasse pas d’exploiter l’IA pour innover et améliorer la qualité de son service. En 2019, le géant de la Mountain View améliore ses services avec le nouvel algorithme dénommé BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Même s’il sert également d’algorithme de classement Google comme les deux prédécesseurs, BERT est particulièrement puissant.
Il permet à Google de “comprendre comment les combinaisons de mots expriment différentes significations et intentions’’. Aussi, permet-il “au modèle de langage d’apprendre le contexte des mots en fonction des mots environnants plutôt que du mot qui le précède ou le suit immédiatement’’.
Après BERT, la dernière innovation de Google est M.U.M (Multitask Unified Model). Il a été lancé en 2021. Selon Google, M.U.M permet aux robots de “comprendre les langues. Il permet aussi de générer des langues, de sorte qu’il peut être utilisé pour comprendre les variations de nouveaux termes et de nouvelles langues’’.
De plus, cet algorithme est multimodal en ce sens qu’il comprend plusieurs formes d’informations telles que des images, du texte et des vidéos.
La complémentarité entre RankBrain, Matching Neuronal, BERT et M.U.M pour une meilleure expérience sur Google
Il est important de savoir que RankBrain, Matching Neuronal, BERT et M.U.M ne sont pas les seuls procédés de Google pour servir ses utilisateurs. Cependant, ils sont les plus puissants en matière de traitement des requêtes.
Dans leur processus d’apparition, le déploiement du suivant ne vient pas remplacer le précédent. Mieux, RankBrain, Matching Neuronal, BERT et M.U.M travaillent de manière complémentaire pour mieux servir les utilisateurs de Google.
Search Engine Land a récemment contacté Google et s’est entretenu avec Danny Sullivan, responsable de la liaison publique pour Google Search. Ce dernier a expliqué que “RankBrain, le matching neuronal et BERT sont utilisés dans le système de classement Google pour de nombreuses requêtes tandis que MUM est uniquement utilisé pour la dénomination des vaccins COVID et alimente les sujets connexes dans les résultats des vidéos’’.
