Google explique (un peu) comment son moteur se sert du machine learning
Comme tous les ténors de l'informatique, Google parle aujourd'hui beaucoup de l'intelligence artificielle et du machine learning. Les ingénieurs en charge de son moteur de recherche l'ont encore dit récemment, c'est l'un de leurs plus importants chantiers actuellement, et il va encore être prioritaire l'année prochaine. Mais comment utilisent-ils exactement ces techniques d'apprentissage automatique ? C'est ce qu'ont demandé nos confrères Danny Sullivan et Barry Schwartz à Gary Illyes de Google. Ce dernier a expliqué que le machine learning était notamment utilisé dans le cadre de l'agrégation des signaux. Ainsi, s'il peut y avoir différentes manières de combiner les signaux tels que le PageRank, Panda et un autre signal, alors le machine learning pourra aider à trouver la meilleure façon de les combiner. C'est l'exemple, théorique, qu'a cité Gary Illyes. Il ne l'a pas dit aussi clairement, mais certains spécialistes pensent que Google peut plus précisément utiliser le machine learning pour changer le poids de ces signaux.
Le Googler a ajouté que la technologie d'apprentissage automatique RankBrain pouvait servir à re-classer les résultats. Danny Sullivan et Barry Schwartz lui ont demandé si cette technologie pouvait aussi aider Google à mieux comprendre les requêtes complexes, de très longue traîne. Et surtout à faire remonter avec plus de confiance des résultats plus pertinents, même s'ils sont bien plus simples que la requête. C'est vrai que RankBrain avait été présenté ainsi, lors de son déploiement l'année dernière. Lorsque Danny Sullivan demande à Gary Illyes si c'est ce genre de re-classement que peut effectuer RankBrain, le Googler lui répond par l'affirmative. Ce dernier explique aussi que RankBrain donne un nouveau score ou un nouveau facteur (il utilise le terme de "multiplicateur", multiplier) aux résultats déjà classés par l'algorithme principal.