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En surfant sur Internet, vous êtes constamment accompagnés par des algorithmes. Ces algorithmes sont couramment utilisés, entre autres, pour rendre le contenu que vous parcourez aussi pertinent que possible par rapport à vos intérêts. Vous lisez cet article probablement parce qu’un des algorithmes vous a suggéré de cliquer sur le lien qui y mène. Il est donc essentiel de comprendre les principes de fonctionnement des algorithmes pour la stratégie SEO de votre entreprise.

Google, YouTube, Facebook, Twitter, Instagram, Amazon, Linkedin, Netflix, Spotify : toutes ces plateformes sans les algorithmes qui les contrôlent n’auraient pas beaucou d’intérêt. Chacun de ces portails utilise ses propres solutions, qui sont adaptées aux besoins des utilisateurs. Grâce à ces algorithmes, vous avez l’impression que l’ensemble d’internet sait exactement ce que vous voulez. Achetez-vous souvent des livres dans les boutiques en ligne ? De temps en temps, on voit apparaître des publicités pour un nouveau roman dans les pages. Vous pensez à des vacances et vous vérifiez les offres des agences de voyage ? Dans un instant, un e-mail sera envoyé avec un code promotionnel pour un vol vers l’Espagne. Vous vous souvenez de la vidéo avec le drôle de chien que vous avez récemment partagé avec vos amis ? La semaine prochaine, vous pourrez voir les mêmes vidéos de chiens sur Youtube.

Google lui-même utilise plusieurs algorithmes différents qui fonctionnent ensemble pour vous montrer les meilleurs résultats de recherche possibles. Cela vous permet de contrôler de nombreux paramètres liés à l’indexation et au catalogage corrects du contenu des pages, ou même au profil des liens. Les principaux algorithmes inclus dans le moteur de recherche comprennent Pingouin, Panda et Colibri.

Qu’est-ce qu’un algorithme ?

Le mot algorithme vient de la version latine du nom de famille Al-Chuwarizmi, appartenant à un mathématicien persan vivant au 9e siècle, qui est considéré comme le père des chiffres et de l’algèbre arabes. À l’origine, le terme “algorithme” désignait les calculs effectués à l’aide de la notation numérique proposée par Al-Chuwarizmi.

Toute “recette” d’actions successives qui aboutissent à un certain effet peut être considérée comme un algorithme. C’est une définition très générale, mais comme vous pouvez le voir, presque tout peut être considéré comme un algorithme. Bien que le terme soit clairement associé aux ordinateurs, il peut également être considéré comme un algorithme, par exemple, le brossage des dents ou la façon de plier un avion en papier.

Les recettes sont l’un des exemples les plus populaires d’algorithmes. Nous avons clairement défini des étapes consécutives qui mènent à un objectif spécifique.

Chaque recette culinaire peut être présentée sous la forme d’un diagramme bloc, qui est utilisé pour enregistrer le fonctionnement de l’algorithme.

Les premiers algorithmes mathématiques connus de l’humanité sont apparus dans l’ancien Moyen-Orient, en Égypte et en Mésopotamie. Au début, ils étaient utilisés pour des calculs relativement simples, mais au fur et à mesure que la science se développait, les tâches auxquelles les algorithmes devaient faire face devenaient de plus en plus difficiles. De nos jours, les algorithmes doivent accomplir des tâches de plus en plus difficiles à décrire pour les programmeurs. C’est pourquoi on crée des algorithmes qui, d’une certaine manière, apprennent de leurs propres erreurs. Une telle solution est appelée apprentissage machine.

Comment l’apprentissage automatique est-il utilisé par les algorithmes ?

L’apprentissage machine, c’est-à-dire l’apprentissage automatique, est basé sur la création d’algorithmes pour les “constructeurs”, les “élèves” et les “enseignants”. Ils font tous partie du même bot et sont mutuellement dépendants. Le bot “builder” construit des “élèves” qui sont ensuite testés par des “enseignants”. Chaque génération ultérieure de chaque type d’algorithme s’améliore de plus en plus car chaque étape est suivie d’une vérification des résultats obtenus. Lorsqu’un “élève” obtient de bons résultats aux tests effectués par un “enseignant”, une partie de son code source est dupliquée par le “constructeur” à la génération suivante. Le processus se poursuit donc jusqu’à ce que des résultats satisfaisants soient obtenus. En spécifiant des paramètres individuels, vous pouvez choisir un chemin d’évolution qui rendra chaque version ultérieure de l’algorithme plus efficace dans l’accomplissement de la tâche pour laquelle il a été créé. Une telle adaptation permet de créer des scripts très complexes, qui contiennent souvent des dizaines de milliers de lignes de code. L’écriture “manuelle” de ce type d’algorithmes nécessiterait des centaines d’heures de travail de la part des programmeurs.

 

 

 

Cela semble compliqué, mais en fait, cela se résume au fait que l’algorithme à qui l’on “apprend” à traiter une tâche spécifique obtient autant de données que possible pour l’analyse et les traite ensuite par la méthode des essais et erreurs. L’étape suivante consiste à éliminer les résultats qui ne correspondent pas à un modèle de réponse fixe. Sur la base des résultats obtenus, l’algorithme est modifié de telle sorte qu’il puisse mieux faire face à sa tâche lors de la prochaine tentative.

Les utilisateurs eux-mêmes sont souvent impliqués dans le processus d’apprentissage machine. L’exemple le plus connu de cette collaboration entre les robots et les humains est le test reCaptch. Elle consiste à réécrire le texte ou à sélectionner les images qui s’inscriront dans le schéma. Grâce à cette méthode, les gens fournissent des centaines de gigaoctets de données, qui peuvent ensuite être utilisées pour développer des algorithmes qui seront capables de reconnaître les objets dans les images. Récemment, parmi les tâches à résoudre pour réussir le test reCaptch, il y a très souvent celles où il faut identifier correctement les voitures, les panneaux de signalisation, etc. Les données ainsi obtenues serviront à développer l’intelligence artificielle qui sera utilisée dans les véhicules autonomes. Grâce aux milliers de réponses que les utilisateurs apporteront en résolvant le test reCaptch, le logiciel qui sera chargé d’analyser la situation du trafic pourra vérifier les risques potentiels.

Comment fonctionne l’apprentissage machine dans la pratique ?

L’apprentissage machine est utilisé, entre autres, par l’algorithme Rank Brain, qui a été ajouté au moteur de recherche Google en 2015. Ce mécanisme analyse la sémantique des requêtes introduites, en particulier celles basées sur des phrases à longue traîne. Grâce à son application, Google est en mesure de mieux faire correspondre des résultats de recherche similaires et de lire plus facilement les intentions de l’utilisateur, c’est-à-dire de lui fournir exactement ce qu’il cherche. Comme il s’agit d’un algorithme basé sur l’observation de la machine, il évolue constamment en apprenant de nouveaux mots et en adaptant ses résultats aux nouvelles tendances des utilisateurs. Rank Brain est l’une des raisons pour lesquelles le contenu du site web est devenu si important dans le SEO. Plus vous fournissez de données sous forme de texte au moteur de recherche, mieux il “apprendra” ce que contient exactement le contenu, grâce à quoi votre texte a une chance d’apparaître dans les résultats de recherche pour des phrases qui n’y figurent même pas, mais qui peuvent faire référence à son sens.

Une application tout aussi intéressante de l’apprentissage machine est le mécanisme développé l’année dernière par YouTube. Il est utilisé pour la suppression automatisée des films ayant un contenu lié au terrorisme. Sur son blog officiel, l’équipe de YouTube se vante qu’en utilisant l’apprentissage automatique pour éliminer les vidéos liées aux organisations terroristes, plus de 83 % de ces vidéos sont supprimées presque immédiatement. Une solution similaire est en place sur ce site depuis 2007 et vise à éliminer le matériel qui viole les droits d’auteur. Lorsqu’un fichier vidéo est ajouté à YouTube, des algorithmes comparent son contenu avec la base de données des enregistrements protégés par le droit d’auteur. En conséquence, 98% des films qui contiennent du matériel appartenant à des sociétés de production de films et de disques sont immédiatement étiquetés par YouTube.

Bien sûr, il y a aussi des cas où les algorithmes basés sur l’apprentissage machine échouent. L’une des erreurs les plus spectaculaires a été la création par Microsoft d’un bot appelé Taylor. Cet algorithme a été conçu pour communiquer avec les utilisateurs de Twitter sur la base des millions de messages postés sur ce réseau social.

Que signifie l’apprentissage machine pour le référencement ?

Il ne fait aucun doute que dans un avenir proche, les algorithmes domineront encore plus la façon dont vous utilisez internet. Le développement de la technologie d’apprentissage automatique permet de créer des robots qui non seulement effectuent des milliers de tâches par seconde, mais qui évoluent et deviennent plus précis et plus efficaces dans leur travail. En examinant le développement de ces mécanismes du point de vue du référencement, vous serez certainement confrontés à l’avenir à de plus en plus de défis liés au positionnement des sites web. Il se peut même que dans quelques années, grâce à l’apprentissage machine, le SEO ne ressemble plus à ce que nous connaissons aujourd’hui. Les scripts avancés seront plus difficiles à “tricher”, de sorte que la seule chose sur laquelle vous pourrez compter pour obtenir des positions élevées dans les résultats de recherche sera l’optimisation du site.

Un scénario dans lequel des algorithmes élimineront les contenus violant les droits d’auteur, semblable à celui de YouTube, semble très réel. À mesure que RankBrain se développera, les contenus capables de fournir à l’utilisateur des réponses précises aux mots de passe qu’il saisit prendront de plus en plus d’importance. Une chose est sûre : internet va évoluer !

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