{"id":111973,"date":"2021-02-17T18:30:00","date_gmt":"2021-02-17T23:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.dacgroup.com\/un-an-plus-tard-bert-a-t-il-vraiment-change-la-recherche-pour-toujours\/"},"modified":"2024-12-21T05:52:51","modified_gmt":"2024-12-21T10:52:51","slug":"un-an-plus-tard-bert-a-t-il-vraiment-change-la-recherche-pour-toujours","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.dacgroup.com\/fr-ca\/perspectives\/blog\/search-optimization\/un-an-plus-tard-bert-a-t-il-vraiment-change-la-recherche-pour-toujours\/","title":{"rendered":"Un an plus tard, BERT a-t-il vraiment chang\u00e9 la recherche pour toujours?"},"content":{"rendered":"

La derni\u00e8re fois que nous avons parl\u00e9 du potentiel incroyable de BERT, l\u2019IA de Google<\/a>, il n\u2019\u00e9tait en fait mis \u00e0 contribution que dans 10% de toutes les recherches en anglais. Mais Google a toujours eu des plans ambitieux pour l\u2019expansion de BERT, des plans qui ont vu BERT \u00eatre d\u00e9ploy\u00e9 dans 70 langues en d\u00e9cembre 2019.<\/p>\n

Cela va donc faire un peu plus d\u2019un an que BERT a fait ses grands d\u00e9buts. Il est temps d\u2019analyser la situation pour voir \u00e0 quel point l\u2019IA r\u00e9volutionnaire de Google a r\u00e9ellement r\u00e9volutionn\u00e9 la recherche.<\/p>\n

C\u2019est qui d\u00e9j\u00e0 BERT?<\/h2>\n

Bien que l\u2019acronyme de BERT ne soit gu\u00e8re inspirant (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), BERT est souvent reconnu comme \u00e9tant la mise \u00e0 jour la plus importante que Google ait faite depuis le lancement de RankBrain<\/a> en 2015.<\/p>\n

L\u2019objectif de BERT est d\u2019am\u00e9liorer la compr\u00e9hension du langage conversationnel. Il porte une attention particuli\u00e8re \u00e0 des pr\u00e9positions importantes mais souvent ambigu\u00ebs (comme \u2018\u2019de\u2019\u2019 ou \u2018\u2019\u00e0\u2019\u2019) qui sont des \u00e9l\u00e9ments communs de la langue, mais qui sont difficiles \u00e0 comprendre pour les ordinateurs.<\/p>\n

Exemples de BERT \u00e0 l\u2019action<\/h2>\n

Google nous a montr\u00e9 un exemple en direct de l\u2019am\u00e9lioration des r\u00e9sultats par BERT en se basant sur les intentions des utilisateurs lors de leurs recherches:<\/p>\n

\"BERT<\/p>\n

Voici une requ\u00eate pour “2019 brazil traveler to usa need a visa” (traduction libre, 2019 voyageur br\u00e9silien aux USA besoin d\u2019un passeport). Le mot \u2018\u2019to\u2019\u2019 (aux) et sa relation aux autres mots dans la requ\u00eate sont particuli\u00e8rement importants pour en comprendre le sens. Il s\u2019agit d\u2019un br\u00e9silien qui compte voyager aux \u00c9.U., et non l\u2019inverse. Par le pass\u00e9, nos algorithmes n\u2019auraient pas compris l\u2019importance de cette connexion, et auraient donn\u00e9 des r\u00e9sultats sur des citoyens am\u00e9ricains voyageant au Br\u00e9sil. Avec BERT, le moteur de recherche est capable de saisir cette nuance ainsi que l\u2019importance de ce mot tr\u00e8s commun dans ce contexte, ce qui nous permet de fournir des r\u00e9sultats bien plus pertinents pour cette requ\u00eate.<\/p><\/blockquote>\n

Dans la m\u00eame publication, Google a offert plus d\u2019exemples de l\u2019aide que BERT leur apporte pour comprendre les nuances subtiles du langage,<\/a> les ordinateurs n\u2019ayant jamais \u00e9t\u00e9 capables de le comprendre comme les humains : <\/p>\n

Prenons une autre requ\u00eate: “les esth\u00e9ticiens se tiennent-ils beaucoup debout au travail”. Avant, nos syst\u00e8mes avaient comme approche de trouver les mots-cl\u00e9s correspondants, connectant les mots “tenir” dans les r\u00e9sultats avec “se tiennent debout” dans la requ\u00eate. Mais ce n\u2019est pas la bonne utilisation du mots “se tenir” dans ce contexte. Cependant, nos mod\u00e8les de BERT comprennent que “se tiennent” va de pair avec “debout” et se rapporte au concept des demandes physiques du m\u00e9tier, pr\u00e9sentant ainsi une r\u00e9ponse plus utile.<\/p><\/blockquote>\n

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