Ce que l’algorithme BERT de Google signifie pour votre entreprise.

Les technologies d’intelligence artificielle (IA) de Google évoluent constamment pour répondre aux besoins des entreprises et des utilisateurs. À mesure que l’IA se développe, Google investit davantage de temps et de ressources dans la création d’outils conviviaux pour les propriétaires d’entreprises et les spécialistes du marketing par  exemple : le nouveau modèle de langage appelé BERT (Bidirectional Encoder Representations with Attention).
Dans ce billet de blog, nous allons explorer ce que BERT signifie pour le référencement, comment il peut être utilisé dans le cadre de votre stratégie de marketing de contenu et pourquoi il est important pour les futures mises à jour.

Qu’est-ce que l’algorithme BERT de Google ?

BERT est un modèle linguistique conçu pour comprendre le contenu du langage écrit. Il s’agit d’un outil de traduction automatique qui aide Google à comprendre les phrases et les expressions qui ne sont pas facilement traduites par les modèles linguistiques actuels. L’objectif de BERT est d’améliorer la précision des services de traduction automatique de Google et de contribuer au développement d’autres produits liés à la langue. L’objectif principal de Google BERT est de mieux comprendre le sens du contenu écrit, plutôt que sa simple disposition grammaticale.
À ce titre, la principale innovation de BERT réside dans les modèles attentionnels, qui lui permettent de comprendre le sens des phrases, plutôt que leur simple relation grammaticale. L’architecture de BERT est conçue pour être très modulaire, évolutive et facile à former. BERT se compose d’un ensemble de modules “de base” qui peuvent être utilisés dans différentes applications, ainsi que d’un ensemble de modules “spécifiques à l’application” qui sont personnalisés pour chaque application.

Pourquoi Google a introduit un nouveau modèle de langue ?

Google a toujours eu pour objectif de produire une traduction de qualité pour les utilisateurs. Cependant, la langue est compliquée, ce qui a conduit les modèles linguistiques de Google à prendre du retard en termes de précision. Le principal défi pour Google est que la plupart des phrases ou des expressions n’utilisent pas un seul mot pour exprimer une seule idée. Si une phrase parle d'”humains”, par exemple, il est probable que “personnes” ou “anthropologues” conviennent également. Alors que les modèles traditionnels s’appuient fortement sur des mots uniques, BERT prend en compte le contexte de phrases entières pour produire une traduction de meilleure qualité.

Comment BERT est utilisé par les référenceurs ?

Étant donné que BERT est utilisé pour aider à la traduction automatique de Google, on peut dire qu’il joue un rôle important dans l’avenir du référencement. Comme BERT est conçu pour prendre en compte le contexte de phrases entières, il permet à Google de comprendre plus précisément le sens des mots et des phrases. Cela peut avoir un impact énorme sur le référencement, notamment en ce qui concerne les méta-descriptions, les mots-clés et l’optimisation du contenu. Lors de l’optimisation des méta-descriptions, de nombreuses entreprises s’appuient sur des mots uniques qui décrivent le mieux leur produit ou service.
BERT permet à Google d’identifier ces mots, mais aussi de comprendre le contexte de la phrase ou de l’expression entière, ce qui autorise au système de produire une description plus précise. BERT peut également aider Google à mieux comprendre comment les mots clés sont utilisés au sein d’une phrase. Cela aide Google à mieux comprendre comment interpréter les combinaisons de deux ou trois mots, et peut-être même à déterminer si un seul mot est utilisé comme un mot clé ou s’il fait partie de la structure de la phrase.

Quel est l’avenir de BERT ?

L’avenir de BERT est prometteur, car Google  intégre cette technologie dans ses modèles linguistiques de base. Cela signifie que l’ORET peut  être utilisé pour aider Google à comprendre le sens de paragraphes entiers, de phrases ou même de documents entiers. BERT peut  également être utilisé pour aider Google à comprendre le sens des images, ce qui aide le système à produire des recherches d’images, des traductions d’images et des traductions d’images en texte plus précises. BERT peut  également être utilisé pour aider Google à mieux comprendre la signification des vidéos, avec la possibilité de traduire des flux vidéo entiers dans d’autres langues. Cela peut  également avoir un impact considérable sur le marketing vidéo, en aidant les entreprises à produire des images et du contenu vidéo plus facilement compréhensibles par un public mondial.

Conclusion

Google a toujours cherché à fournir des traductions précises et de qualité, mais a pris du retard dans ce domaine. Le BERT contribue à améliorer la précision de la traduction automatique de Google et joue t un rôle important dans l’avenir du référencement. Grâce à une meilleure compréhension par BERT du contexte de phrases entières, Google est en mesure de produire des traductions plus précises et de mieux comprendre le sens des mots ou des phrases. Cela a un un impact considérable sur le référencement, notamment en ce qui concerne les méta-descriptions et les mots-clés. Le BERT étant utilisé pour assister les modèles linguistiques de base de Google, cette technologie  joue un rôle important dans la compréhension des images, des vidéos et des documents, ainsi que dans l’aide à la traduction des images.