Au cours de son évènement annuel Google I/O, Prabhakar Raghavan a annoncé l’arrivée d’une nouvelle version de l’algorithme de recherche appelée MUM, censée être 1000 fois plus puissante que BERT.
Cette nouvelle technologie appelée Multitask Unified Model (MUM) est construite sur le modèle d’apprentissage profond transformeur, principalement utilisé pour le traitement automatique des langues (TAL). Lors de cette annonce, le boss du Search chez Google a indiqué que MUM est 1000 fois plus puissant que BERT et est capable de faire du multitâches afin de connecter les informations aux utilisateurs d’une nouvelle manière.
Sommaire
Ça sort quand ?
La firme de Mountain View est toujours en train de tester l’algorithme MUM en interne. Par conséquent, il n’y pas encore de date publique annoncée concernant son déploiement.
Le multitâche comme valeur ajoutée
Une des principales caractéristiques de MUM réside dans le fait que l’algorithme peut gérer plusieurs tâches simultanément. En outre, cette technologie a été construite en s’entrainant sur 75 langues et des multitudes de tâches à supporter en même temps.
👉 Cela permet à MUM d’avoir une meilleure compréhension des intentions de recherche des utilisateurs à un niveau plus globale. C’est sûr que 75 langues… ça commencer à peser ! Google pourra ainsi accroitre significativement ses parts de marché dans le monde en étant présent dans plus de pays.
Lors de son passage sur scène, Prabhakar Raghavan a fourni quelques exemples de tâches que la technologie MUM pouvait gérer en même temps :
- Acquérir une connaissance approfondie du monde.
- Comprendre et générer le langage.
- Faire de l’apprentissage automatique sur 75 langues.
- Comprendre et interpréter plusieurs formats d’informations : texte, image, vidéo, audio…
L’algorithme en action
Lors de sa présentation sur scène, le responsable du moteur de recherche chez Google a soumis la requête suivante : « J’ai fait de la randonnée sur le Mont Adams et désormais, je souhaiterais faire une rando sur Mont Fuji à l’automne prochain. Que dois-je faire de différent dans ma préparation ? ».
Cette requête longue et complexe a été choisie car les moteurs de recherches actuels ont du mal à fournir des résultats pertinents pour cette dernière.
Dans la recherche simultanée sur laquelle se fonde MUM, Google est capable d’identifier des points communs et des différences entre les deux montagnes afin d’afficher des contenus traitant de l’équipement adéquat pour faire une rando sur le Mont Fuji.
Vous pouvez visionner cet exemple dans la vidéo ci-dessous. 👇
Vu que MUM est multimodal, il peut comprendre plusieurs formes de contenus : texte, vidéo, image. Raghavan prend l’exemple suivant : « Imaginez-vous en train de prendre une photo de vos chaussures de randonnée et demander : « Est-ce que je peux utiliser ces chaussures pour le Mont Fuji ? » ». Et bien MUM peut fournir une réponse à cette situation en comprenant le contenu de l’image (vos chaussures de randonnée) et la question soumise. Le tout de manière simultanée. Ainsi, MUM sera capable d’indiquer à l’utilisateur si ses chaussures de randonnée sont adaptées au Mont Fuji et de lui afficher une liste d’équipements adéquate.
Conclusion
Avec MUM, Google intègre une multitude de différentes tâches ensemble dans le but de créer une expérience de recherche cohérente visant à mieux répondre aux intentions des utilisateurs. Si cette technologie parvient à être déployée pour le grand public, la prise en compte simultanée des images, vidéos, fichiers audio et textes, le tout à travers 75 langues, permettra de franchir une nouvelle étape importante dans la pertinence des résultats organiques. En effet, des requêtes jugées jadis trop complexes seront mieux interprétées par le Maching Learning de l’algorithme.
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