Google modifie les algorithmes derrière son moteur de recherche

Google lève le voile sur une optimisation importante des algorithmes derrière son moteur de recherche. Des changements qualifiés par la firme comme le plus grand bond en avant de ces cinq dernières années. En puisant dans le machine learning, le géant du web explique ainsi avoir amélioré son moteur de recherche dans sa compréhension du langage naturel. Objectifs? Fournir des résultats plus pertinents quand un utilisateur saisit des termes formant une phrase ou une question à la syntaxe ordinaire en lieu et place d’une suite de mots-clés.

Compréhension du contexte

Pour l’heure seulement activée en langue anglaise aux Etats-Unis, cette mise à jour se base sur des modèles BERT (pour Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Exploitant un réseau neuronal dédié au traitement du langage naturel, la technique fait appel à des «transformateurs», décrits par Google comme des modèles capables de comprendre les mots en fonction d’un contexte défini par tous les mots d’une phrase peu importe leur ordre. Ces améliorations promettent d’améliorer à la fois la façon de classer des liens listés dans les résultats et les extraits de recherche.

Google présente plusieurs exemples pour illustrer l'optimisation de ses algorithmes. Ainsi, la phrase légèrement tronquée «Can you get medicine for someone pharmacy» («Pouvez-vous obtenir des médicaments pour quelqu'un pharmacie») générait par le passé des résultats ne prenant pas en compte l'importance des mots «pour quelqu'un».

La mise à jour tirant profit des modèles BERT sera progressivement étendue à d'autres langues et lieux. Google précisant que ces modèles peuvent tirer des enseignements d'une langue et les appliquer à d'autres.