Hummingbird, Rankbrain, BERT et maintenant MUM : Google, depuis de nombreuses années, multiplie les innovations dans ses algorithmes pour mieux comprendre les intentions de recherche de ses utilisateurs, et leur faire correspondre au mieux la réponse la plus pertinente. MUM (pour Multitask Unified Model) est donc la dernière pierre à l'édifice du moteur de recherche que la firme de Mountain View met en place dans ce but. Mais que contient exactement ce nouvel algorithme ?

 

Après quelques mois un peu morne, Google est reparti dans une frénésie de mise à jour et d’annonces diverses. Ce mois-ci, nous allons évoquer une des plus grosses annonces de l’année qui a été faite officiellement via le blog de Google, par Pandu Nayak, VP search (référence [1]). Il s’agit de la présentation de Google MUM.

Depuis, l’algorithme, ou plutôt la technologie MUM, a été très commenté. Mais on a pu lire tout et son contraire, sur le sujet. Voyons ce que l’on peut en dire à l’heure actuelle.

 

Présentation simple de MUM

Tout d’abord MUM est un acronyme astucieux, qui signifie Multitask Unified Model. Plus tard dans cet article, nous allons parler de la technologie équivalente chez Facebook, qui a clairement moins le génie des noms marketing puisqu’ils ont appelé leur techno "UniT" pour Unified Transformer. Pour le définir de manière simple, MUM est une évolution assez impressionnante des modèles de la langue basés sur les transformers (un certain type de chaîne de traitement basée sur des réseaux de neurones). On est donc dans une prolongation de ce que Google a initié il y a quelques temps avec BERT (et que les SEO essaient encore de démystifier et comprendre à l’heure actuelle).

L’objectif de Google avec MUM est encore et toujours le même : mieux comprendre l’internaute qui pose ses questions au moteur, pour mieux y répondre. Là encore on est dans une continuité puisque dès 2012, Amit Singhal annonçait qu’il rêvait d’un futur où le moteur comprendrait le monde et saurait déterminer l’intention des utilisateurs (voir la référence [2]). Les exemples proposés par Pandu Nayak et les divers googlers impliqués sont assez impressionnants, avec des questions très contextuelles, ou encore des questions impliquant texte et image.

Avant de rentrer dans la technique, voyons donc d'abord les principaux points différenciants de MUM par rapport à ce qui se faisait jusqu’ici.

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Sylvain Peyronnet, concepteur de l'outil d'analyse de backlinks Babbar.