L’expérience de recherche générative de Google, appelée Search Generative Experience (SGE) désormais appelée AI Overviews, révolutionne les interactions des utilisateurs avec le moteur de recherche grâce à l’intelligence artificielle générative. Cet outil permet aux internautes de poser des questions plus précises et détaillées, d’obtenir des résumés concis adaptés à leurs requêtes et d’interagir de manière conversationnelle pour approfondir les réponses obtenues. La fonctionnalité SGE est progressivement déployée dans divers pays. Pour mieux comprendre la technologie derrière Overviews et son fonctionnement, examinons plus en détail les procédés technologiques, les modèles linguistiques utilisés et les implications de son brevet récent : « Generative summaries for search results ».
Comment Google entraîne-t-il les modèles de réponse Overviews ?
Google se base sur plusieurs modèles de langage avancés appelés Large Language Models (LLM), spécialement entraînés pour répondre efficacement aux requêtes des utilisateurs.
Ces modèles de langage collaborent étroitement avec les systèmes de classement classiques de Google. Ils permettent d’identifier des résultats web fiables et pertinents, en associant systématiquement des sources de qualité aux informations affichées. Cette collaboration technologique garantit ainsi la pertinence et la validité des réponses générées par Overviews.
Par ailleurs, les LLM sont spécifiquement optimisés pour accomplir certaines tâches liées à la recherche, comme la génération de résumés synthétiques en langage naturel. Les résultats affichés reposent alors sur l’analyse approfondie des données web disponibles, offrant une expérience utilisateur enrichie et personnalisée.
Qu’est-ce qu’un modèle LLM et quels sont ses composants ?
Les modèles LLM, ou Large Language Models, représentent une catégorie particulière de modèles d’apprentissage automatique capables de comprendre et reproduire le langage humain avec une grande précision.
Ces modèles utilisent une architecture nommée transformer, un réseau neuronal conçu spécifiquement pour traiter des séquences de données telles que des phrases ou des lignes de code. L’entraînement de ces modèles implique une phase itérative pendant laquelle le modèle prédit le mot suivant dans une phrase donnée, s’améliorant progressivement jusqu’à atteindre une haute fiabilité.
Les trois composants fondamentaux d’un LLM sont :
- Les données d’entraînement : vastes ensembles de textes diversifiés.
- L’architecture neuronale : le réseau neuronal transformer, performant dans la gestion des séquences de mots.
- Le processus d’entraînement : itérations continues visant à optimiser la précision prédictive.
Une fois entraînés, les modèles LLM peuvent effectuer diverses actions comme résumer, traduire ou générer spontanément du texte. Ils apprennent les schémas linguistiques issus des données d’entraînement et, face à une entrée donnée, génèrent des sorties cohérentes. Par exemple, face à la phrase «On ne peut pas juger un livre par ses », le modèle prédira probablement le mot « couverture».
Quels modèles LLM Google utilise-t-il pour alimenter Overviews ?
Google utilise plusieurs modèles linguistiques avancés au sein de Overviews (SGE) pour satisfaire différents besoins et optimiser les performances globales du système.
- Multitask Unified Model (MUM) : entraîné dans 75 langues, il est déjà intégré à Google Search. Il identifie notamment des sujets connexes dans les contenus vidéo, même lorsque ces derniers ne sont pas explicitement évoqués.
- PaLM 2 : spécialisé dans le raisonnement, le codage et la gestion multilingue, ce modèle tire parti d’un entraînement spécifique sur des textes scientifiques, des expressions mathématiques complexes et des ensembles de codes sources publics. PaLM 2 équipe également l’assistant conversationnel Bard.
- LaMDA : modèle conversationnel avancé, conçu pour permettre des échanges fluides et naturels avec les utilisateurs.
- Gemini : annoncé fin 2023, ce modèle multimodal traite simultanément divers types de données (texte, images et audio). Son intégration à SGE permet une réduction significative de la latence, améliorant ainsi la rapidité du service.
Comprendre l’impact du brevet US11769017B1 sur l’expérience Overviews
Le brevet intitulé « Generative summaries for search results », déposé par Google en mars 2023 et validé le 26 septembre de la même année, constitue un élément majeur dans le fonctionnement de SGE.
Ce brevet décrit précisément la méthodologie utilisée par les modèles linguistiques pour produire des résumés en langage naturel. L’objectif est de fournir aux utilisateurs des réponses synthétiques, claires et adaptées à leurs questionnements spécifiques.
Le brevet insiste également sur l’importance du contexte entourant chaque requête. Cela explique pourquoi différents utilisateurs ou recherches effectuées à des moments ou lieux distincts peuvent générer des résultats variables. Parmi les sources contextuelles citées dans le brevet, on trouve :
- Documents directement associés à la requête initiale.
- Documents liés à d’autres requêtes connexes présentant des chevauchements thématiques.
- Le profil utilisateur, qui permet d’adapter davantage les réponses selon l’expérience ou le dispositif utilisé par l’internaute.
Risques d’erreurs et biais potentiels dans les résultats d’Overviews
Google reconnaît la possibilité occasionnelle de résultats incorrects ou incomplets générés par IA Overviews. Le système est conçu pour détecter ses propres lacunes et éviter ainsi de fournir une réponse lorsqu’il manque de confiance en son exactitude.
Le brevet décrit également l’usage d’une mesure de confiance afin d’évaluer la fiabilité des résumés générés. Cette évaluation interne détermine si une réponse en langage naturel sera proposée à l’utilisateur ou non.
Concernant les biais potentiels, Google met en place des mécanismes spécifiques pour limiter leur apparition. Parmi eux, l’entreprise recourt notamment à l’adversarial testing, une technique consistant à identifier de manière proactive les situations susceptibles de déclencher des résultats problématiques. Ces tests permettent ainsi d’améliorer continuellement le modèle en renforçant sa sécurité et son impartialité.
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