L’IA (Intelligence Artificielle) s’impose comme un “pilier technologique” fort dans de nombreux domaines : du médical à la finance, en passant par l’industrie. Et le marketing digital ne déroge pas à la règle. Parmi tous les termes et concepts de l’IA, le machine learning et le deep learning jouent des rôles majeurs sur les manières d’analyser, de comprendre ou encore d’anticiper les comportements en ligne. Dans l’univers du search marketing et particulièrement en SEO, ces technologies occupent une place croissante.
Zooka a décrypté pour vous le deep learning et le machine learning pour vous aider à mieux les comprendre afin d’adapter vos stratégies digitales à l’évolution de l’Intelligence Artificielle.
Qu’est ce que le Machine Learning ?
Machine Learning : définition
La CNIL définit le machine learning (ou apprentissage automatique en français) comme “un champ d’étude de l’intelligence artificielle qui vise à donner aux machines la capacité d’apprendre à partir de données, via des modèles mathématiques”. Ce concept regroupe donc un ensemble d’algorithmes qui apprennent à partir de données, sans avoir à être formellement programmées pour chaque tâche. Les modèles s’ajustent et améliorent leur performance en analysant cet ensemble de data et en déduisent des modèles d’apprentissage. Pour illustrer, le machine learning, c’est comme un apprenti cuisinier qui apprend en goûtant et en observant : Il ne suit pas de recette exacte, mais à force de tester différents ingrédients qui lui sont fournis et de voir ce qui plaît ou non, il finit par créer des plats réussis… même s’il ne comprend pas toujours pourquoi ça marche !
Machine Learning : les types d’apprentissage
Le machine learning s’appuie sur trois techniques d’apprentissage différentes :
- Apprentissage supervisé (le plus courant) : Avec cette méthode, le modèle apprend en observant des exemples déjà résolus. Des données lui sont fournies avec les bonnes étiquettes afin qu’il apprenne à les reconnaître de manière autonome par la suite
- Apprentissage non supervisé : Ici, à l’inverse, le modèle explore les données sans qu’on lui donne la réponse, il va ainsi essayer de trouver des regroupements ou des structures “cachées”
- Apprentissage par renforcement : Ce type d’apprentissage fonctionne comme un “jeu”. Le modèle teste différentes actions et reçoit une récompense seulement quand il fait un bon choix. Ainsi, il apprendra progressivement à avoir la meilleure stratégie
Machine Learning : cas d’usages
Le machine learning est OMNIPRÉSENT dans notre quotidien. Il est la base de nombreuses technologies que nous utilisons tous les jours, souvent sans même nous en rendre compte.
Par exemple, lorsque vous recevez une recommandation personnalisée sur Netflix ou Amazon, c’est un modèle de machine learning qui analyse vos préférences passées et celles d’utilisateurs similaires pour anticiper vos goûts. Dans le secteur bancaire, ces modèles sont utilisés pour la détection de fraudes : ils repèrent les comportements anormaux sur un compte en temps réel.
En marketing digital, le machine learning permet une segmentation avancée des clients, en regroupant les utilisateurs selon leurs comportements, afin d’optimiser les campagnes. Il est également utilisé pour l’analyse de données issues de CRM ou de plateformes publicitaires.
Qu’est ce que le Deep Learning ?
Deep Learning : définition
Le deep learning (apprentissage profond) est une sous-catégorie du machine learning qui utilise des réseaux neuronaux artificiels profonds (ou DNN pour Deep Neural Network), un terme très technique qui définit des systèmes informatiques inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Ils sont composés de couches de neurones artificiels, connectés entre eux, qui traitent progressivement l’information.
Chaque neurone reçoit des données, effectue un calcul, puis transmet un signal aux neurones suivants. Un réseau est dit « profond » lorsqu’il comporte plusieurs couches cachées entre la couche d’entrée (qui reçoit les données) et la couche de sortie (le résultat ou la prédiction). Plus il y a de couches, plus le réseau peut apprendre à détecter des motifs complexes dans les données. Si nous devions reprendre notre métaphore culinaire, nous dirions que le deep learning est un chef qui reçoit les aliments bruts et qui apprend à choisir seul, à les couper, les assaisonner et les cuisiner, sans qu’on lui dise à l’avance quoi préparer, ni comment !
Deep Learning : les modèles populaires
Les modèles (algorithmes) de deep learning se déclinent selon les types de données et les objectifs. Parmi les plus répandus :
- CNN (Convolutional Neural Networks) : particulièrement performant pour la reconnaissance d’images, cet algorithme analyse les pixels en détectant des motifs (ce qui les rend puissants pour la vision par ordinateur : détection faciale, scanner médical, tri de photos…)
- RNN (Reccurent Neural Network) : conçus pour traiter des données séquentielles comme le texte ou l’audio. Ils retiennent la mémoire des éléments précédents, ce qui les rend adaptés à la traduction automatique, à la reconnaissance vocale ou aux assistants vocaux par exemple
- GANs (Generative Adversarial Networks) : ces réseaux opposent deux modèles qui s’améliorent mutuellement, l’un générant du contenu, l’autre le testant. Largement utilisés pour créer des images, vidéos ou voix synthétiques (deepfakes), ou pour enrichir des jeux de données
Intelligence Artificielle et SEO : comment Google utilise le Machine Learning et le Deep Learning
Les algorithmes majeurs de Google
Certains algorithmes de Google témoignent de l’évolution rapide de l’intelligence artificielle dans la recherche en ligne, et soulignent l’importance d’adapter les stratégies SEO à ces modèles toujours plus sophistiqués.
RankBrain : pionnier du machine learning chez Google
Lancé en 2015, RankBrain est considéré comme la plus grande avancée de Google intégrant le machine learning dans son algorithme de recherche. Son objectif principal est de mieux comprendre les requêtes complexes ou jamais vues auparavant, grâce à une analyse intelligente des mots-clés et du contexte. Avant son introduction, Google reposait surtout sur des règles et des correspondances exactes de mots. Cette approche a profondément changé le SEO, en poussant les créateurs de contenu à se concentrer davantage sur la qualité et la pertinence sémantique plutôt que sur le simple “bourrage de mots-clés”.
BERT : compréhension contextuelle grâce au deep learning et au NLP
En 2019, Google introduit BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), un modèle basé sur le deep learning et spécialement conçu pour le NLP (traitement du langage naturel). Contrairement à son grand frère RankBrain qui analyse les requêtes de manière globale, l’algorithme BERT comprend le contexte précis des mots dans une phrase, en tenant compte des mots qui précèdent et suivent chaque terme. Cette approche permet, entre autres, d’interpréter les nuances et les intentions subtiles dans les requêtes utilisateurs. Par exemple, Google BERT comprend la différence entre « voyage au Brésil pour un étranger » et « voyage d’un étranger au Brésil ». Cet algorithme est une vraie révolution car Google commence réellement à comprendre le contexte et l’intention derrière une requête, ce qui permettra par la suite une meilleure gestion des longues requêtes conversationnelles et une réduction du spam et des résultats non pertinents dans la SERP.
MUM : avenir multitâche et multimodal de Google
En 2021, Google MUM (Multitask Unified Model) est présenté comme une évolution majeure dans le deep learning appliqué à la recherche. Quand BERT et RankBrain se concentrent sur le texte, MUM est capable de comprendre et d’interpréter plusieurs types de données en simultané : texte, image, vidéo… Un algorithme multitâche qui permet de répondre à des requêtes plus complexes. MUM est en phase de déploiement progressif et n’est pas encore appliqué systématiquement à toutes les requêtes. Google l’utilise déjà pour enrichir certaines fonctionnalités (comme Google Lens), mais son rôle reste évolutif. Pour le SEO, cela signifie que l’importance de l’optimisation des contenus (et pas uniquement textuels) n’a jamais été aussi grande.
L’impact de ces technologies sur le SEO
Avec ces modèles évoqués, Google est devenu capable de comprendre le sens profond d’une page web et l’intention derrière une requête. Cela signifie que le SEO se doit d’évoluer vers une optimisation sémantique des contenus : répondre aux questions des utilisateurs, structurer les données, utiliser des synonymes, etc.
Autre point à noter, la personnalisation des résultats est également en évolution, grâce à l’analyse des données utilisateur (historique, localisation, device, etc.).
Zooka et l’IA : notre vision GEO (Generative Engine Optimization)
Chez Zooka, nos consultants suivent de près les évolutions de l’IA (Intelligence Artificielle) et leur impact sur le Search Marketing. En constante formation, nous testons également régulièrement de nouvelles approches pour mesurer l’impact de l’IA sur notre secteur. Peu à peu, nous intégrons l’IA dans nos process afin de répondre aux nouveaux défis. Nous croyons fermement que le GEO est la prochaine grande révolution du SEO.
C’est désormais une expertise clé chez Zooka, que nous mettons au service de nos clients pour rester compétitifs dans un monde piloté par les données et les algorithmes. Pour plus d’informations sur le sujet, découvrez notre article complet sur le GEO.
