Alors que le déploiement de BERT par Google, en France, n’est pas annoncé avant 6 mois, voire plus ; Bing communique, lui aussi, sur l’adoption d’un modèle de deep learning similaire. Utilisé depuis Avril 2018, le BERT de Bing serait d’ores et déjà appliqué aux résultats de recherches à l’échelle mondiale. BERT serait-il en train de devenir le nouveau sujet de bataille entre les deux géants ?!
BERT, une dose de deep learning qui fait la différence
Largement médiatisée, l’arrivée progressive de BERT dans les résultats de recherches proposés par Google est présentée comme la plus grande révolution de l’algorithme des cinq dernières années. Pour mémoire, BERT, grâce au traitement neuronal du langage naturel, permet une meilleure compréhension des requêtes. Et par rebond, une interprétation plus fine des intentions de recherches.
Concrètement, le BERT de Google impacterait déjà 10% des requêtes aux Etats Unis. L’algorithme serait ainsi redoutablement efficace pour :
- Traiter les requêtes de type questions réponses
- Interpréter les sentiments
- Identifier les propos offensants
- Comprendre la cohésion textuelle, dans le cadre d’une expression par exemple
- Résoudre les incompréhensions liées aux homonymes
- Prédire la phrase suivante
- Générer automatiquement les SERP
BERT, quand Bing prend une longueur d’avance…
Autrement dit, une technologie précieuse, notamment face à l’émergence de le recherche vocale. Et voilà que quelques semaines après cette annonce, BING déclare utiliser, depuis plusieurs mois déjà, un algorithme similaire. Un billet sur le blog de la marque y détaille même la succession de problèmes rencontrés face à la complexité de cet outil.
Ainsi, Bing, en collaboration avec Azure, aurait activé plus de 2000 machines virtuelles, dotées d’accélérateurs GPU, pour parvenir à cette prouesse technologique. Un déploiement d’envergure, mais désormais actif dans toutes les régions du monde.
Comme Google, le BERT de Bing s’appuie sur des fonctionnalités d’apprentissage issues du deep learning pour mieux appréhender le contexte de la requête. C’est, par exemple le cas d’Intelligence Answers, qui combine reconnaissance d’images et traitement du langage pour offrir la réponse la plus pertinente.
BERT sur Bing, qu’est-ce que ça change ?
En termes d’image, Bing réussi ici une très belle opération en devançant le leader du marché d’une courte tête. Une volonté clairement affichée par le Head office de dynamiser la plateforme, tant sur la les campagnes organiques que payantes. Alors que Bing s’inspire souvent de Google, cette fois-ci, la tendance s’inverse…
Pour autant, Google ne doit pas véritablement trembler, car le moteur reste LA référence en la matière, ayant une grande longueur d’avance en matière d’intelligence artificielle…
Pour les utilisateurs, et notamment les annonceurs, un signal supplémentaire qu’il est temps de muter progressivement ses stratégies SEO / SEA, pour se concentrer davantage sur l’intention et anticiper l’impact du TNL sur l’interprétation des requêtes.
A suivre !…
