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Le géant des technologies fait appel au «machine learning» (apprentissage automatisé) pour améliorer sa compréhension des requêtes formulées en anglais courant. Il a indiqué vendredi avoir mis au point l'an dernier une technique pour analyser le «langage naturel».
Cet outil s'appuie sur une technologie baptisée «Bert» (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), capable de comprendre les différents mots d'une recherche au sein d'un phrase plutôt que de manière isolée.
A la manière des humains, le logiciel de Google doit décoder la signification des requêtes même lorsque celles-ci sont peu claires ou semblent avoir peu de sens.
«Nous améliorons de manière significative notre compréhension des requêtes, ce qui représente la plus grande avancée des cinq dernières années et l'une des principales avancées dans l'histoire de la recherche (en ligne)», a déclaré Pandu Nayak, vice-président de la recherche chez Google, sur un blog du groupe.
Certains des modèles développés par le «Bert» sont si complexes qu'ils nécessitent des processeurs ultra-puissants, conçus spécifiquement pour le «cloud» (informatique à distance), précise Google.
«En appliquant les modèles du «Bert» aussi bien à la hiérarchisation qu'aux extraits qui apparaissent dans les résultats, nous sommes en mesure de mieux vous aider à trouver des informations utiles», a assuré Pandu Nayak.
«En termes de classement des résultats, la technologie aidera le moteur de recherche à mieux comprendre une recherche sur 10 en anglais, aux Etats-Unis», ajoute-t-il.
Il a donné l'exemple d'une requête en anglais du type «2019 voyage brésilien aux Etats-Unis visa» : avant, les algorithmes ne comprenaient pas certains adverbes et pouvaient proposer des résultats pour des citoyens américains allant au Brésil. «Avec «Bert», le moteur de recherche est capable de saisir la nuance», précise-t-il.
Google a dit vouloir étendre ces améliorations à d'autres langues et à d'autres régions «au fil du temps».
