Intelligence Artificielle et Moteurs de Recherche

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L’intelligence artificielle a révolutionné les moteurs de recherche et la manière dont celles-ci traitent les requêtes, choisissent les résultats à afficher et classent les sites par ordre d’importance. Big Data, Algorithme, IA… Comment cela fonctionne ?

Intelligence Artificielle et Big Data

En cette ère où le digital est roi, on entend souvent parler de Big Data. Mais qu’est-ce que c’est et surtout, en quoi est-ce lié à l’intelligence artificielle ?

Le Big Data

C’est l’ensemble des outils et techniques mis en œuvre pour collecter les données utilisateurs déposées dans tous les recoins du web. Cela représente quelque 2,5 exaoctets par jour, d’où le terme Big Data. Ces informations sont collectées via les cookies. Dans quel but ? Elles sont classées pour créer des profils cibles puis vendues dans le cadre du BtoC. On parle alors de prospects.

 

Mais le big Data ne se limite pas à Internet. Il englobe aussi toutes les données concernant une entreprise (les ventes, les retours clients, etc.). C’est avec ces informations que les algorithmes pourront détecter voir prédire les tendances.

L’intelligence artificielle

On a souvent assimilé l’intelligence artificielle à un programme qui peut effectuer par sa propre initiative les tâches d’un être humain. Appliquée aux moteurs de recherche, l’IA consiste en des algorithmes qui imitent les actions humaines. Prenez exemple sur ces logiciels ou applications qui calculent votre masse graisseuse et vous disent si vous êtes surpoids.

 

L’IA suivra donc une suite logique : si vous pesez tel kilo, et puis que vous faites tel mètre, donc vous êtes en surpoids ou non. On l’aura compris, cette technologie peut-être utilisée au quotidien !

 

Les mots Machine Learning et Deep Learning reviennent souvent lorsque l’on parle d’IA. Utilisés dans les moteurs de recherche, ceux-ci associent les statistiques aux algorithmes pour établir des conclusions de manière « intelligente ».

 

Imaginons que les données sont représentées par une courbe. La Machine learning va permettre aux algorithmes de trouver les résultats qui se rapprochent le plus possible de la courbe et de les généraliser. C’est d’ailleurs pour cela que le Machine Learning est parfait pour le Big Data.

 

En effet, une telle quantité de données ne peut être gérée que par des outils performants. Et au fur et à mesure que les données croissent, les algorithmes deviennent plus affinés et apprennent à identifier les résultats les plus pertinents. C’est d’ailleurs pour cela que le Big Data ne peut pas se passer de l’IA et vice versa.

 

Le Deep Learning, basé sur le système neuronal humain, vient en renfort au Machine Learning. Attention, pour l’utiliser efficacement dans une entreprise, il faut avoir une bonne quantité de données pour préparer les algorithmes. L’exemple le plus proche reste la reconnaissance vidéo.

 

Dans l’exemple d’une personne recherchée, grâce au Deep Learning, les algorithmes identifieront toutes les personnes répondant au profil (taille entre les yeux, les joues, etc.). Attention à ne pas importer des données non pertinentes, puisque les algorithmes pourraient établir une relation entre les données de départ et les données nouvelles à force de chercher.

Intelligence artificielle et Google

Impossible de ne pas parler de Google qui monopolise plus de 70 % des recherches sur Internet. À travers de nombreux projets, le leader d’Internet a su tirer profit de l’Intelligence artificielle pour rendre encore plus performants ses robots.

Google Brain

Google Brain est un projet de recherche sur le deep learning mené en 2013. Très fructueux, ce projet a su révolutionner le monde d’Internet en seulement neuf mois. Android Jellybean a été le début d’une longue liste. On a pu observer une baisse de 25 % du taux d’erreur dans les messages textes dictés depuis via la reconnaissance vocale.

 

Google Translate a également bénéficié d’une amélioration issue de Google Brain. Les traductions de cet outil Google ont gagné en pertinence.

Rankbrain

C’est un algorithme qui repose sur l’intelligence artificielle, ayant pour objectif d’aider les moteurs de recherche à mieux comprendre les requêtes des internautes, même les plus complexes. Comment fonctionne-t-il ?

 

En fait, Rankbrain va traduire les données d’écriture web en données mathématiques : des vectors. Si un vecteur inconnu fait son apparition, rankbrain va le comparer avec les vecteurs autour.

 

Si vous tapez dans la barre de recherche : « pourquoi refaire la façade de ma maison ? », en guise de résultat, Google vous indiquera pourquoi vous devez faire un ravalement de façade.

Intelligence artificielle et Qwant

Peut-être avez-vous déjà entendu parler de Qwant ? Il s’agit en fait d’un moteur de recherches made in France apparu en 2013. Son principal objectif est de concurrencer Google. Une idée qui ne semble pas aussi farfelue au vu de la hausse de 300 % des recherches effectuées sur Qwant ces dernières années.

En quoi est-il différent de Google ?

Qwant ce n’est pas un outil de chasse aux données personnelles. En effet, nous en laissons un peu partout sur le web avec les multiples recherches que nous effectuons chaque jour. Avec Google, ces données personnelles (les sites les plus visités, les historiques de navigation …) sont récoltées puis vendues aux annonceurs.

 

Le modèle économique de Qwant est tout autre. Des publicités sont proposées lorsque l’internaute entre sa recherche dans la barre de recherches. C’est lorsque celui-ci clique sur l’une d’elles que le moteur est rémunéré.

 

Ce concurrent frenchy de Google se veut être neutre. Les sites sont indexés suivant les algorithmes de classement. On est bien loin de la politique selon laquelle les contenus sont classés selon leur aspect commercial, moral ou politique.

Comment se sert-il de l’intelligence artificielle ?

Qwant s’est octroyé il y a quelques années des supercalculateurs DGX-1 signés Nvidia qui équivalent à 250 serveurs. Grâce à cet arsenal, les robots d’indexation peuvent identifier et classer les données.

 

Avec l’intelligence artificielle, les outils de reconnaissance vidéo peuvent déterminer si une vidéo parle d’actualités, de sport ou autres, et cela, sans que ceux-ci aient été spécifiquement programmés. C’est l’essence même de l’Intelligence artificielle ! Les outils sont intelligents et agissent par eux-mêmes.

 

Avec son système de click-to-pay, fournir des résultats pertinents, donc des publicités pertinentes aux utilisateurs, va permettre au moteur français de gonfler son chiffre d’affaires.

Quelque soit le moteur de recherche Google, Bing, Qwant… Une part importante du travail consultant en référencement doit être consacré à la veille technologique et à la formation. Les algorithmes de recherches sont mis à jours environ 200 fois par jour !

Laurent Douis
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Laurent Douis

Consultant en Référencement & Web-Marketing chez Coo2Boost
Créateur d'une Agence Web, Référencement et Marketing Digital en Normandie.
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