MUM : la nouvelle technologie de Google pour les requêtes de recherche complexes

Publié: 2021-10-04

Qu'est-ce que le MUM (Multitask Unified Mode) ? Comment ça marche? Quels sont les objectifs ? Dans cet article, je vais vous présenter le monde de cette nouvelle technologie basée sur l'intelligence artificielle de Google. Comment le référencement va-t-il changer à l'avenir ?

Définition de MUM (Modèle Unifié Multitâche)

MUM , acronyme de Multitask Unified Model , est une nouvelle technologie de Google permettant de mieux comprendre les requêtes de recherche que les utilisateurs effectuent sur le moteur de recherche, même lorsqu'ils utilisent des mots ou des phrases précis et articulés.

L'objectif est de réduire le nombre de questions nécessaires pour atteindre la réponse, de donner aux utilisateurs des résultats plus performants et plus satisfaisants et de développer une compréhension plus complète de l'information et de la connaissance du monde que les modèles précédents.


Prabhakar Raghavan, vice-président senior de Google, présente MUM sur la scène de Google I/O 2021.

Google donne cette définition de MUM :

"La nouvelle technologie que Google explore en interne pour mieux comprendre le langage et faciliter l'obtention de réponses utiles aux besoins de recherche complexes".

La technologie derrière MUM

Maintenant que nous avons la définition de MUM, voyons quelques-unes de ses fonctionnalités pour mieux comprendre la technologie à côté.

  • MUM est puissant : il utilise le framework text-to-text T5 et est basé sur une architecture Transformer, mais il est 1000 fois plus puissant que BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers).
  • MUM est multilingue : il est capable de comprendre 75 langues différentes et de nombreuses tâches différentes à la fois, avec une compréhension plus complète que les modèles précédents.
  • MUM est multimodal : cela signifie qu'il peut comprendre des informations provenant de différents formats comme une page Web, du texte et des images, mais à l'avenir, même de la vidéo et de l'audio, simultanément.

  • MUM est sophistiqué : c'est une technologie conçue pour comprendre les requêtes de recherche les plus complexes, précises et articulées, qui nécessitent généralement une moyenne de 8 étapes pour obtenir une réponse complète. Ainsi, la nouvelle intelligence artificielle facilitera le processus de navigation des utilisateurs.

Les moteurs de recherche d'aujourd'hui ne sont pas assez sophistiqués pour répondre comme le ferait un expert. Mais avec une nouvelle technologie appelée Multitask Unified Model, ou MUM, nous nous rapprochons de vous aider avec ces types de besoins complexes. Ainsi, à l'avenir, vous aurez besoin de moins de recherches pour faire avancer les choses.

Google IO'21 – Nouveau dans la recherche Google – LaMDA | Modèle unifié multitâche – MUM | Cela change-t-il le référencement ?
Prabhakar Raghavan, vice-président senior chez Google, Google I/O 2021 – MUM : est-ce que cela change le référencement ?

Quels sont les avantages de Google MUM

L'un des avantages les plus importants de MUM est la possibilité de raccourcir la session de recherche .

Sur les requêtes complexes, MUM pourrait comprendre non seulement le contexte explicite mais aussi le contexte implicite et les requêtes associées ; en outre, il pourrait donner aux utilisateurs des informations qui peuvent être utiles.

Voyons un exemple (le même fait par Google) : j'aime escalader des montagnes et j'ai récemment parcouru une montagne, le mont Adams. Je veux faire une randonnée au Mont Fuji l'automne prochain, donc je veux savoir quoi faire différemment pour me préparer à cette nouvelle expérience. En ce moment, je dois faire beaucoup de recherches sur le moteur de recherche, comme :

  • l'élévation de chaque montagne;
  • la température moyenne;
  • la difficulté des sentiers de randonnée ;
  • le bon équipement à utiliser ;
  • etc.

Après de nombreuses recherches, j'arrive à obtenir toutes les informations dont j'ai besoin.

Voyons maintenant ce qui peut arriver avec MUM.

MUM pouvait comprendre ce que j'avais fait et ce que je devais faire.


MUM pourrait comprendre que je compare deux montagnes, devinant que les informations sur la hauteur et le sentier pourraient être pertinentes.

Il pourrait également comprendre que, dans le contexte de la randonnée, la « préparation » pourrait inclure des aspects tels que l'entraînement, ainsi que le bon équipement. Il pourrait également extraire des informations connexes utiles et les suggérer.

Étant donné que MUM peut faire ressortir des informations basées sur sa connaissance approfondie du monde, cela pourrait souligner que même si les deux montagnes sont à peu près à la même altitude, l'automne est la saison des pluies sur le mont Fuji, vous pourriez donc avoir besoin d'une veste imperméable. MUM pourrait également faire apparaître des sous-thèmes utiles pour une exploration plus approfondie - comme l'équipement le mieux noté ou les meilleurs exercices d'entraînement - avec des pointeurs vers des articles, des vidéos et des images utiles sur le Web.

Un autre avantage important est la suppression des barrières linguistiques .

La langue est un obstacle important à l'accès à l'information. MUM peut faire tomber ces barrières en transférant les connaissances indépendamment de la langue .

Il peut « apprendre » à partir de sources qui ne sont pas écrites dans la même langue que la requête de recherche et aider les utilisateurs à obtenir des réponses.

En utilisant le même exemple du Mont Fuji, supposons que sur le web il y a des informations utiles sur le Mont Fuji écrites en japonais ; maintenant, je ne les trouverai probablement pas en cherchant dans d'autres langues.

MUM pourrait transférer des connaissances à partir de sources dans toutes les langues et utiliser les informations pour trouver les résultats les plus pertinents dans ma langue.

Ainsi, à l'avenir, lorsque vous chercherez des informations sur la visite du mont Fuji, vous verrez peut-être des résultats comme où profiter des meilleures vues sur la montagne, des onsen dans la région et des boutiques de souvenirs populaires - toutes les informations que l'on trouve plus couramment lors d'une recherche dans Japonais.

[Étude de cas] Gérer le bot crawling de Google

Avec plus de 26 000 références produits, 1001Pneus avait besoin d'un outil fiable pour suivre ses performances SEO et s'assurer que Google consacrait son budget de crawl aux bonnes catégories et pages. Apprenez à gérer avec succès le budget de crawl des sites e-commerce avec OnCrawl.
Lire l'étude de cas

MUM et recherche sur les vaccins

La première application de MUM est d'améliorer la recherche sur les vaccins .

Nous savons tous que souvent le même concept peut être défini avec des termes différents . Cela peut dépendre de la langue, de la culture ou de la zone géographique, ou d'une combinaison de facteurs.

Pendant la pandémie, les gens ont commencé à rechercher des informations liées au COVID-19 sur Google, et Google a dû apprendre à identifier les expressions des utilisateurs pour s'assurer qu'il fournissait des informations de haute qualité provenant d'autorités sanitaires de confiance (comme l'Organisation mondiale de la santé).

AstraZeneca, CoronaVac, Moderna, Pfizer, Spoutnik et d'autres vaccins peuvent avoir des noms différents dans le monde – plus de 800, selon l'analyse de Google. Les personnes à la recherche d'informations sur les vaccins peuvent rechercher, par exemple, « Coronavaccin Pfizer », « ARNm-1273 », « CoVaccine », etc.

La capacité d'identifier correctement tous les noms est importante pour donner aux gens des résultats avec les dernières informations fiables, mais cette opération prend généralement beaucoup de temps (heures ou semaines). Grâce à MUM, il a été possible d'identifier plus de 800 variantes de noms de vaccins dans plus de 50 langues en quelques secondes . Avec seulement un petit échantillon de noms de vaccins officiels, MUM a rapidement identifié les variations entre les langues.

Ce fut un excellent test pour montrer le potentiel du nouvel algorithme. Il est facile de penser que dans un avenir très proche, la nouvelle technologie de MUM pourra améliorer la pertinence des recherches des utilisateurs dans de nombreuses langues pour toutes les requêtes de recherche .

Dernières actualités de Search On 2021

Google a annoncé lors d'un événement de streaming en direct appelé Search On quelques innovations - rendues possibles grâce à l'intelligence artificielle - que nous verrons dans les mois à venir sur les produits Google.
La première nouveauté concerne une nouvelle façon de rechercher par images et elle sera intégrée directement dans Google Lens . Cela permettra aux utilisateurs de rechercher quelque chose sur ce qu'ils regardent, non seulement en effectuant une recherche basée sur Google Images, mais plutôt en posant des questions sur quelque chose qui a été photographié via Google Lens.

Avec cette nouvelle fonctionnalité, il sera possible de toucher l'icône Lens en regardant une photo d'un t-shirt et de demander à Google de retrouver le même modèle ou design sur un autre vêtement, comme des chaussettes. Ceci est utile lorsque vous recherchez quelque chose qui peut être difficile à décrire précisément avec des mots : en combinant des images et du texte dans une seule requête, il sera plus facile de rechercher par images et de poser une question précise.

Un autre exemple serait de photographier un oiseau et de demander ensuite à Lens "qu'est-ce qu'il mange?" ou photographiez la chaîne d'un vélo et demandez « comment puis-je la réparer ? »

La deuxième nouvelle concerne les "choses que vous devez savoir", les sujets connexes qui sont cachés sous une recherche.

Par exemple, si vous avez recherché "peinture acrylique", Google analysera la façon dont les utilisateurs abordent ce sujet et corrélera les recherches entre elles, fournissant jusqu'à 350 sujets concernant la peinture acrylique.

Par exemple, vous pourrez parcourir et découvrir des sujets tels que "faire de la peinture acrylique avec des outils ménagers", vous permettant d'approfondir le sujet à un niveau beaucoup plus profond. Vous pouvez ensuite "zoomer" ou dézoomer, aller en savoir plus sur où apprendre à peindre, ou sur différentes méthodes de peinture ou sur des peintres célèbres.

La troisième nouvelle concerne les vidéos et l'analyse des sujets vidéo.

Google analysera non seulement les vidéos pour découvrir les points forts (comme il le fait déjà), mais il fournira désormais une nouvelle expérience qui identifie les sujets de la vidéo et donne des liens qui vous permettent de naviguer plus profondément et d'en savoir plus.

Grâce à MUM, des sujets connexes seront affichés, même non spécifiquement mentionnés dans la vidéo, grâce à la compréhension avancée de l'information.

Ces nouvelles arriveront dans les semaines à venir et s'amélioreront dans les mois suivants.

conclusion

Le système sera intégré dans les prochains mois ou années dans différents produits.

Non seulement MUM sera probablement en mesure d'améliorer de nombreux aspects des systèmes existants, mais il pourrait également créer de toutes nouvelles façons de rechercher et d'explorer des informations.

C'est un grand pas en avant vers un avenir où Google peut comprendre toutes les différentes façons dont les gens communiquent et interprètent naturellement les informations.

Ce que je trouve le plus incroyable, c'est la possibilité de rechercher des concepts quelle que soit la langue. Je pense que la qualité des réponses, en particulier pour les requêtes très spécifiques, s'améliorera considérablement.

Comment le travail SEO va-t-il changer ? Nombreux sont ceux qui se demandent si le SEO aura encore du sens face à une compréhension toujours plus poussée des contenus par les algorithmes. Je crois que plus l'IA s'améliorera dans la compréhension du texte, plus les référenceurs pourront s'affranchir du fardeau des techniques borderline, pour se concentrer sur la production de ressources extraordinaires, définies sur des entités précises, et parfaitement cohérentes et interconnectées.

Et c'est le référencement que j'attends avec impatience.