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Quelles sont les méthodes d’apprentissage automatique de Google ?

Il y a deux grandes méthodes d’apprentissage automatique utilisées par Google pour son algorithme de classement. Bien qu’il s’agit de la machine learning d’un côté et du deeplearning de l’autre. Les contenus suivants vont délimiter ces différentes notions en profondeur et établir leur impact sur la stratégie SEO.

Délimitation des notions entourant les méthodes d’apprentissage automatique

A première vue, la compréhension des méthodes d’apprentissage automatique appelle d’abord à la maîtrise de la notion d’intelligence artificielle (AI) et de big data. Ces dernières sont à la base du fonctionnement de la « machine learning » ou apprentissage machine et du « deeplearning » ou apprentissage en profondeur.

Intelligence artificielle

Le terme « intelligence artificielle » a un sens étendu. Son champ d’application va des logiciels de robots autonomes aux systèmes de reconnaissance vocale entre autres appareils intelligents. Une définition de l’AI a éventuellement été apportée lors d’une conférence sur le sujet à Dartmouth en 1956.

L’idée qui en ressort est que chaque aspect des méthodes d’apprentissage automatique de Google Actualités récentes doit en principe être décrit avec une telle précision qu’une machine peut l’imiter.

Il en va de même pour toute autre caractéristique de l’intelligence. Cela définit concrètement l’intelligence artificielle comme une façon de reproduire artificiellement les méthodes d’apprentissage automatique de l’être humain.

Les systèmes d’AI peuvent être divisés en trois groupes :

  • Intelligence artificielle limitée (Narrow AI)
  • L’intelligence artificielle générale (AGI)
  • Intelligence artificielle super intelligente

Le programme Deep Blue d’IBMest un bon exemple d’intelligence artificielle limitée. Il a été conçu pour battre Garry Kasparov dans une partie d’échecs en 1996. L’intelligence artificielle générale peut quant à lui être représentée par Alpha Go DeepMindde Google. Ce dernier quant à lui qui a battu le champion du monde de Goen 2016, en la personne de Li Sedol.

L’AGI emploie des processus semblables à ceux du Narrow AI. Il peut toutefois être égal à l’intelligence humaine dans le traitement de certains problèmes et peut réaliser plusieurs tâches différentes à la fois.

L’intelligence artificielle super intelligente est un cran au-dessus de l’être humain. Nick Bostrom l’a décrit comme étant plus performant que le meilleur des cerveaux humains, et ce, dans presque tous les domaines. Cela inclut la créativité scientifique, la sagesse générale et les compétences sociales.

 

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Traitement des big data

Contrairement à ce que son nom peut suggérer, le big data ne correspond pas à un grand volume de données. Les capacités informatiques, telles que décrites dans la loi de Moore, ne cessent de croître de manière exponentielle.

Les grandes données d’aujourd’hui sont mesurées en téraoctets tandis que celles de demain pourraient être évaluées en pétaoctets. Le volume d’un ensemble de données ne suffit pas ainsi à en déterminer l’importance.

Les paramètres qui définissent réellement le Big Data sont le degré de sa structure et ses options de présentation. Ils sont présentés comme des informations continues provenant de sources variées :

  • Internet : réseaux sociaux, blogs, médias, forums, sites web, Internet des objets (IoT)
  • Informations sur les entreprises : transactions, archives, bases de données, stockage de fichiers
  • lectures d’appareils : capteurs, détecteurs, enregistreurs, etc.

Les méthodes d’apprentissage automatique traitent les Big Data dans une démarche en trois étapes :

  • nettoyage de données : recherche et correction d’erreurs sur l’ensemble primaire d’informations.
  • génération de prédicteurs pour la construction de modèles analytiques.
  • Construction d’un modèle analytique pour prédire la variable cible

 

 

Note : Découvrez aussi notre article qui concerne la définition du growth hacking si vous êtes à la recherche d’une activité qui consistant à activer la croissance maximum avec des dépenses réduites de votre entreprise.

Apprentissage automatique : Machine Learning

L’apprentissage machine est un sou-domaine de l’AI. Il reçoit des données sélectionnées et traitées avec soin pour l’apprentissage d’une tâche spécifique. Beaucoup d’entreprises actuelles l’utilisent encore pour la conception d’outils basés sur l’intelligence artificielle.

Selon l’ apprentissage automatique définition, les méthodes d’apprentissage automatique appliquent rapidement les connaissances acquises sur de grands ensembles de données. Ils peuvent ainsi réussir des tâches comme la reconnaissance faciale, vocale, l’identification d’objets, la traduction, etc.

Certains programmes comportent des instructions codées manuellement pour des tâches spécifiques. L’apprentissage machine permet toutefois au système d’apprendre à reconnaître des modèles et faire des prévisions par lui-même.

Le programme Deep Blue est souvent présenté comme un exemple d’utilisation de l’AI. Il a toutefois été construit sur un ensemble de règles préprogrammées et n’a donc rien à voir avec le « machinelearning ».

Pour le programme DeepMindde, son côté est un exemple d’apprentissage machin. Il a battu le champion du monde de Go en s’appuyant sur un large ensemble de coups effectués par des joueurs expérimentés.

 

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Deep Learning

L’apprentissage en profondeur utilise certaines méthodes d’apprentissage automatique pour résoudre des problèmes du monde réel. Son réseau de neurones peut simuler une prise de décision de la même façon d’un cerveau humain.

Le deeplearning est toutefois coûteux à développer. Il nécessite d’énormes quantités de données d’entraînement pour être mis en place. Un grand nombre de paramètres doivent être configurés dans les algorithmes pour éviter les faux positifs.

Disons que l’algorithme de deeplearning doit découvrir à quoi ressemble un chat. Il devra collecter beaucoup d’images pour apprendre à identifier chaque élément distinctif d’un chat. L’algorithme ne va pas ainsi confondre un chat avec d’autres félins comme un guépard, une panthère ou un renard.

Les méthodes d’apprentissage automatique s’appliquent aussi aux applications métier et peut gérer un grand volume de données à cette fin. Cela inclut la recherche de texte, la détection de fraude ou de spam ou la reconnaissance d’écriture manuscrite.

Google a notamment remplacé de nombreux systèmes manuels basés sur des règles par des réseaux d’apprentissages en profondeur. Le deeplearning peut toutefois être assez biaisé. À son lancement, le système de reconnaissance faciale de Google a étiqueté de nombreux visages noirs comme des gorilles.

Cela tient au fait qu’il n’avait pas beaucoup de visages afro-américains dans son ensemble de formation. À défaut de telles images pour bâtir une référence, le système ne savait pas comment se comporter face à des visages afro-américains.

L’engouement suscité par le deeplearning est aussi largement exagéré. Prenez le cas de Sundown AI. Ce dernier fournit des interactions client automatisées sans apprentissage en profondeur. Il utilise plutôt une combinaison d’algorithmes des méthodes d’apprentissage automatique et de graphiques politiques.

 

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Par ailleurs, vous pouvez aussi découvrir la définition de l’inbound marketing. En passant sur cet article, vous découvrez que cette stratégie marketing est possible si on associe des médiaux sociaux, des blogs et du référencement SEO dans un tunnel de conversion.

Impacts des méthodes d’apprentissage automatique sur la stratégie SEO

Les méthodes d’apprentissage automatique forgent l’avenir des pratiques de référencement pour les sites web. Les aspects inhérents à leur conception encouragent la création de contenus de qualité pour surclasser la concurrence. Ils tendent aussi à éliminer les spams sans anéantir l’activité des référenceurs.

 

 

Encourager la création de contenus de qualité

Avec les méthodes d’apprentissage automatique ou « apprentissage machine », seuls les trois premiers résultats organiques d’une requête sont pertinents. L’utilisateur n’aurait plus besoin d’aller jusqu’au quatrième lien pour avoir les réponses qu’il recherche.

Pour surclasser un contenu par rapport à la concurrence, vous devez en décupler la qualité. Beaucoup d’experts SEO pensent que la solution tient à une question de longueur. Être dix fois mieux ne veut pas dire être dix fois plus long.

Un contenu plus long ne sera pas forcément priorisé par rapport à un contenu plus court. C’est surtout l’essence du contenu lui-même qui doit être pris en compte. Cela inclut sa structure, sa convivialité et sa capacité à résoudre un problème.

Les recherches en ligne visent uniquement à la résolution d’un problème. Si votre contenu est long, mais n’apporte aucune réponse au problème posé, il ne sera d’aucune utilité pour l’utilisateur.

Éliminer les spams sans anéantir l’activité des référenceurs

L’intelligence artificielle est un ordinateur doté de la compréhension humaine. Il connaît les intentions de l’utilisateur et peut lui fournir une réponse exacte en conséquence. Toute manœuvre visant à contourner les outils d’indexations pour la diffusion de spams finira ainsi par échouer.

Seules les pages proposant des contenus de qualité peuvent réellement être bien classées par le moteur de recherche. Le développement de l’IA ne marque pas la fin des pratiques de stratégie de référencement YouTube. Vous pouvez toujours affecter la façon dont les méthodes d’apprentissage automatique vous perçoivent.

Un bon référenceur trouvera plusieurs façons d’indiquer à un algorithme de classement qu’un site web a de l’autorité. Cela est vrai, peu importe que cet algorithme soit codé à la main ou de manière automatique.

 

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Développements futurs autour des méthodes d’apprentissage automatique

Il y a beaucoup d’innovations importantes à espérer des méthodes d’apprentissage automatique dans les années à venir. Cela commence par les algorithmes non contrôlés et les options de personnalisation élargies. Viennent ensuite l’informatique quantique, les services cognitifs et la démocratisation des robots.

Algorithmes non contrôlés

Les algorithmes de l’intelligence artificielle doivent pour la plupart être contrôlés, ce qui signifie que le résultat est déjà connu. Ce genre d’algorithme est utile pour les actions génériques. Il arrive toutefois que les données disponibles soient sans variables de sortie correspondantes.

Le cas échéant, il faudra utiliser des algorithmes non contrôlés pour les méthodes d’apprentissage automatique de Google. Un algorithme non contrôlé autonome est ce qui correspond vraiment à l’idée de l’IA. La machine peut identifier des processus et des modèles complexes sans aucune intervention humaine directe.

L’absence de contrôle permettra d’étudier et de présenter des régularités intéressantes dans les données. Un tel mécanisme serait difficile à obtenir avec des méthodes contrôlées.

Options de personnalisation élargies

Les réseaux sociaux font des recommandations aléatoires de sites ou de compte à partir d’algorithmes de personnalisation par apprentissage machine. Ces derniers synthétisent les informations en données et tirent les conclusions appropriées.

L’algorithme peut notamment analyser l’activité d’une personne sur un site d’achat en ligne. Il saura alors qu’elle est intéressée par l’achat d’un produit spécifique.

Certaines recommandations sont toutefois peu pertinentes et même intrusives pour l’utilisateur. Elles négligent les intérêts de l’acheteur en faveur de ceux du vendeur. Les algorithmes de personnalisation de demain seront toutefois affinés pour fournir des résultats utiles aux deux parties.

 

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Informatique quantique et services cognitifs

Les ordinateurs quantiques peuvent être intégrés aux méthodes d’apprentissage automatique pour le traitement rapide des données. La machine pourra ainsi synthétiser des informations et formuler des idées plus rapidement. Cette amélioration s’appliquera autant aux algorithmes gérés que non contrôlés.

Les services cognitifs sont un ensemble de SDK, d’API et de services d’apprentissage machine. Ils permettent aux développeurs d’incorporer des capacités intelligentes dans leurs applications. Cela inclut la reconnaissance d’images et de la parole.

La combinaison de l’informatique quantique avec les services cognitifs permettra d’obtenir des applications encore plus intelligentes. Celles-ci pourront parler avec l’utilisateur, l’entendre et même interagir avec son environnement.

Démocratisation des robots

Le développement de l’AI a toujours visé la démocratisation des robots. Les avancées réalisées dans l’intelligence artificielle visent initialement à créer des machines. Des machines capables de vivre et s’impliquer auprès des êtres humains.

Les règles relatives à l’utilisation des robots sont déjà réglementées dans certains États. Il existe même des mouvements de lutte pour les droits des robots en Europe.

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