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<\/p>\nNonobstant ses nombreux brevets, produits, services et initiatives, l\u2019objectif de Google se r\u00e9sume sans ambigu\u00eft\u00e9 dans cette d\u00e9claration de mission concise : \u00ab\u2009Organiser l\u2019information du Monde et la rendre universellement accessible et utile.<\/p>\n
La derni\u00e8re entreprise du g\u00e9ant de la recherche, une initiative d\u2019intelligence artificielle appel\u00e9e BERT, incarne parfaitement cet effort et repr\u00e9sente la prochaine \u00e9tape logique en ce qui a trait aux tentatives de Google d\u2019interpr\u00e9ter exactement ce que les utilisateurs recherchent. Mais comment cela va-t-il fonctionner\u2009? Y aura-t-il des implications pratiques pour les professionnels du marketing\u2009?<\/p>\n
Pour fournir aux utilisateurs les meilleurs r\u00e9sultats possible, Google a toujours beaucoup investi dans sa capacit\u00e9 \u00e0 comprendre le v\u00e9ritable sens des requ\u00eates de recherche.<\/p>\n
\u00c0 premi\u00e8re vue, nous en voyons la manifestation dans la solution rapide propos\u00e9e sous la forme d\u2019extraits riches dans les pages de r\u00e9sultats (SERP). Les \u00ab zones de r\u00e9ponse \u00bb, par exemple, satisfont instantan\u00e9ment les requ\u00eates courtes.<\/p>\n
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Les requ\u00eates de type \u00ab d\u00e9finition \u00bb nous servent aussi g\u00e9n\u00e9ralement une zone de r\u00e9ponse. La plupart des requ\u00eates de type \u00ab comment faire \u00bb retournent des r\u00e9sultats vid\u00e9o, tandis que les recherches ayant trait aux comparaisons, ainsi qu\u2019aux requ\u00eates de type \u00ab meilleurs de \u00bb et \u00ab top 10 \u00bb trouvent normalement r\u00e9ponse sous forme de graphiques et de tableaux faciles \u00e0 dig\u00e9rer.<\/p>\n
![\"Zone](\"\/wpe-content\/uploads\/2019\/11\/nba-top-scorers-FR.png\")
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Le d\u00e9sir de Google de r\u00e9pondre au mieux aux questions des utilisateurs se refl\u00e8te dans nombre de ses brevets et mises \u00e0 jour. L\u2019importance des signaux des utilisateurs n\u2019a cess\u00e9 de cro\u00eetre au cours des cinq derni\u00e8res ann\u00e9es, avec pour r\u00e9sultat la mise \u00e0 jour de l\u2019algorithme de base de mars 2019<\/a> plus t\u00f4t cette ann\u00e9e.<\/p>\n De plus, Google tente depuis longtemps de mieux comprendre le langage humain lui-m\u00eame, en passant de l\u2019indexation s\u00e9mantique latente (\u00e0 peu pr\u00e8s d\u00e9su\u00e8te) \u00e0 l\u2019apprentissage automatique et \u00e0 son API de langage naturel<\/a>. Le dernier chapitre de cette histoire est leur r\u00e9cente mise \u00e0 jour BERT, qui est actuellement test\u00e9e en Am\u00e9rique du Nord, comme nous l\u2019avons d\u00e9j\u00e0 mentionn\u00e9 dans notre Tour d\u2019horizon LPM d\u2019octobre<\/a>, et devrait \u00eatre d\u00e9ploy\u00e9e \u00e0 bon rythme dans un proche avenir.<\/p>\n Bien que la signification de l\u2019acronyme soit plut\u00f4t vague (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), BERT pourrait bien \u00eatre la tentative la plus novatrice de Google en mati\u00e8re de compr\u00e9hension du langage conversationnel.<\/p>\n Le syst\u00e8me porte une attention particuli\u00e8re aux pr\u00e9positions (importantes, mais souvent ambigu\u00ebs) telles que \u00ab de \u00bb et \u00ab \u00e0 \u00bb\u2009; des mots qui sont des \u00e9l\u00e9ments constitutifs du langage commun, mais qui sont notoirement difficiles \u00e0 comprendre pour les ordinateurs.<\/p>\n Dans l\u2019exemple officiel de Google ci-dessus, la requ\u00eate est l\u00e9g\u00e8rement ambigu\u00eb, m\u00eame pour les humains, mais il est plut\u00f4t clair que le chercheur tente de s\u2019informer sur les conditions requises pour qu\u2019un Br\u00e9silien se rende aux \u00c9tats-Unis. Le deuxi\u00e8me SERP (apr\u00e8s l\u2019entr\u00e9e en service de BERT) a extrapol\u00e9 sur l\u2019essence de l\u2019intention et livr\u00e9 un r\u00e9sultat beaucoup plus utile, pratique et pertinent.<\/p>\n Selon Google, BERT marque le d\u00e9but d\u2019une tentative \u00e0 long terme pour d\u00e9barrasser le Web de sa \u00ab mot-cl\u00e9manie \u00bb<\/a>, c\u2019est-\u00e0-dire, le mode non naturel de recherche actuel des utilisateurs. Son objectif est de remplacer progressivement la pr\u00e9f\u00e9rence commune pour l\u2019utilisation de cha\u00eenes arbitraires de mots…<\/p>\n \u00ab H\u00e9bergement d\u2019\u00e9t\u00e9 avec animaux domestiques sud de France \u00bb <\/p>\n …avec des requ\u00eates qui ont un caract\u00e8re plus conversationnel et nuanc\u00e9, du genre <\/p>\n \u00ab h\u00e9bergement de vacances en Provence avec mon chien en juin de l\u2019ann\u00e9e prochaine \u00bb.<\/p>\n Ces efforts pour comprendre le langage courant sont probablement li\u00e9s \u00e0 l\u2019int\u00e9gration g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9e pr\u00e9vue de la voix num\u00e9rique. Comme nous l\u2019avons vu dans notre Livre blanc sur la recherche vocale<\/a>, l\u2019anthropomorphisation croissante des assistants num\u00e9riques accro\u00eet le besoin qu\u2019auront ces interfaces de comprendre les questions pos\u00e9es en langage de tous les jours. Les utilisateurs s\u2019attendent de plus en plus \u00e0 obtenir des r\u00e9ponses contextuelles \u00e0 leurs questions et demandes informelles.<\/p>\n \n Recevez des analyses exclusives sur les tendances cl\u00e9s du num\u00e9rique, directement par courriel. <\/p>\n <\/div>\n\n Alors… qui est BERT\u2009?<\/h2>\n
![\"BERT](\"\/wpe-content\/uploads\/2019\/10\/bert-in-action.jpg\")
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