Fin mai 2021, Prabhakar Raghavan, vice président sénior chez Google, a annoncé une révolution : MUM. Ce modèle unifié multitâche (multitask unified model) est la dernière innovation en phase embryonnaire du célèbre moteur de recherche. Grâce à ses fonctions multilingue et multimodale, l’algorithme MUM peut effectuer simultanément des recherches dans différentes langues et sous différents formats : textes, photos, vidéos et audio. Ce modèle a été conçu pour permettre à Google d’améliorer constamment sa compréhension du langage naturel et de répondre à l’intention de recherche de l’internaute le plus vite et le plus précisément possible. Découvrons dès à présent en quoi consiste cette nouvelle percée en intelligence artificielle.

Les objectifs de l’algorithme Google MUM

Le nouvel algorithme de Google utilise la technologie T5 (text-to-text transfer transformer, d’où les 5 T). Il s’agit d’un modèle de traitement des données qui cherche à reproduire la compréhension de l’information par le cerveau humain. Dernier né de la recherche et développement des équipes d’ingénieurs de Google, cet algorithme, destiné à remplacer BERT, peut notamment :

  • comprendre le monde de façon poussée ;
  • comprendre et générer un langage humain ;
  • s’entraîner sur 75 langues simultanément au lieu d’une seule ;
  • comprendre les informations sous différentes formes (textes, photos, vidéos et audio)

 

livre lucie rondelet

Comprendre l’intention de recherche des internautes, toujours mieux, toujours plus vite

La raison qui a poussé Google à mettre au point une telle avancée technologique est la suivante : un internaute doit, en moyenne, faire huit recherches aujourd’hui pour trouver une réponse à une question relativement complexe. Avec MUM, l’objectif est de fournir une réponse la plus complète et pertinente possible en une seule recherche.

Par exemple, si l’on tape dans la barre de recherche : « J’ai escaladé le mont Adams et je veux escalader le mont Fuji l’automne prochain, comment me préparer différemment ? » MUM comprend l’intention de recherche et en déduit qu’il y a une question d’entraînement et d’équipement différents. Le modèle va donc se baser sur sa compréhension du monde pour apporter des réponses. Les monts Adams et Fuji faisant plus ou moins la même altitude, mais l’automne étant la saison des pluies à Fuji, Google va suggérer une veste imperméable au randonneur, ainsi qu’une liste d’autres équipements qu’il estimera utiles.

Dépasser la barrière de la langue avec MUM

Étant donné que ce modèle T5 est multilingue, cela lui permet de naviguer – simultanément – sur des sites en 75 langues différentes ! Si les réponses les plus pertinentes à votre requête sont en japonais, MUM fera en sorte de collecter, puis de traduire ces informations pour vous apporter une réponse dans votre langue d’origine.

Cette prouesse technologique a notamment été permise grâce aux grands progrès réalisés ces dernières années par les services de traduction en ligne, mis à disposition par Google. Avec une meilleure compréhension du langage naturel, MUM n’est donc plus limité par les barrières linguistiques, mais en plus, la recherche peut se faire simultanément sur des formats textes et photos. D’ici quelques années, la recherche s’étendra aux formats audios et vidéos.

Réaliser des recherches multimodales : la grande nouveauté

Une fois que l’algorithme MUM sera opérant, vous pourrez, par exemple, téléverser la photo de vos chaussures de randonnée dans la barre de recherche de Google et poser la question : « Est-ce que je peux utiliser ces chaussures pour escalader le mont Fuji ? ».

MUM comprendra le lien entre la photo et la question, et vous indiquera si elles sont adaptées ou non à votre randonnée. Si ce n’est pas le cas, il ira chercher des informations dans plusieurs textes et banques d’images et pourra vous suggérer des photos de chaussures mieux appropriées à votre projet sportif.

L’algorithme MUM et l’avenir du SEO

MUM va donc beaucoup plus loin dans sa compréhension du monde que les modèles précédents. Il analyse mieux le langage naturel et interprète les informations de façon bien plus juste. Mais Google peut-il vraiment avoir réponse à tout ? C’est en tout cas l’objectif poursuivi par la firme de Mountain View, qui est restée très vague sur la date de déploiement de MUM. Tout ce que l’on sait pour l’instant, c’est que ce modèle devrait être opérationnel dans les mois ou les années à venir.

Pour les créateurs de contenus, la question qui se pose à l’orée de cette nouvelle avancée en IA est : quelles vont-être les conséquences ? On peut s’attendre à ce que le fossé se creuse entre, d’un côté, les contenus amateurs, et de l’autre, les contenus de qualité et optimisés. Avec le nombre croissant d’informations mises en ligne, Google semble avoir de plus en plus de mal à crawler le Web. Ainsi, les contenus écrits dans un langage naturel, qui comportent un balisage HTML clair et une bonne optimisation des images mettront plus de chances de leur côté pour s’assurer un bon référencement sur la SERP.

Pour une meilleure compréhension de l’avenir du SEO, parcourez l’évolution des précédents algorithmes de Google : 🤖

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Ophélie Baudoin, rédactrice web SEO, ancienne élève Liberté avec pack accompagnement

Sources :

lucie rondelet instagram

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