Avec le développement du monde numérique, les clients ont de plus en plus tendance à effectuer leur recherche sur le Web. Que ce soit pour émettre un avis, ou simplement chercher la réponse à une question spécifique, les internautes se relaient aux moteurs de recherche afin de trouver le « bon » résultat possible. C’est ici que le traitement du langage naturel ou NLP entre en scène. Cette branche de l’intelligence artificielle est ensuite exploitée par Google, pour mettre en place une API spécialisée à ses clients : le Google NLP. Si vous êtes nouveaux avec le terme, nous vous proposons de découvrir le NLP. Nous verrons ensuite le Google NLP et son impact sur le référencement naturel des pages web.
Sommaire :
Qu’est-ce que le NLP ?
Le NLP, ou Natural Language Processing, est traduit en français par « Traitement Automatique du Langage Naturel » (TALN). Par définition, il s’agit d’un sous-domaine de l’intelligence artificielle intégré à un programme informatique. Sa mission : permettre à ce dernier de comprendre et d’interpréter le langage humain.
Que ce soit un langage parlé ou écrit, le NLP peut analyser chaque mot, chaque phrase, chaque intonation afin d’en comprendre le sens. Il permet au programme informatique de générer une réponse sous forme de langage afin de répondre aux besoins spécifiques de l’utilisateur.
Le NLP comprend deux grandes parties. La première est le NLU (Natural Language Understanding), servant à l’analyse et à la compréhension du langage humain. La deuxième, appelée NLG (Natural Language Generation), sert à générer du texte à partir des données récoltées par le NLU. Il peut ainsi construire automatiquement des phrases cohérentes et pourvues de sens.
Quels outils en ligne utilisent le NLP ?
La plupart des applications et outils professionnels en ligne sont équipés de NLP. Nous les utilisons également tous les jours, sans nous en rendre compte. Nous vous en donnons quelques exemples ci-dessous :
- Les traducteurs automatiques : l’un des plus connus est Google Traduction. L’outil analyse les phrases ou la voix entrant dans la plateforme, puis déclenche instantanément la traduction dans une autre langue à la demande du client.
- Les assistants vocaux : ce sont des programmes intégrés aux ordinateurs, smartphones et enceintes connectées. Ils ont pour rôle d’exécuter la demande de l’utilisateur, en convertissant le langage vocal en une action. Quelques exemples notables : Siri, Cortana, Google Nest Home ou Alexa.
- Les chatbots : ce sont des programmes intégrés dans les sites Web et diverses applications. Ils servent à simuler naturellement des conversations humaines, et à répondre aux questions des utilisateurs. On en trouve partout : dans les pages Facebook des entreprises, sites web d’hôtels, plateforme de réservation de billets d’avion, etc.
- Les correcteurs automatiques : par le biais de la machine learning, ils peuvent effectuer un apprentissage autonome, comprendre le langage naturel et corriger automatiquement les fautes d’orthographe. L’exemple le plus répandu est le correcteur automatique des claviers des smartphones, ou encore celui dans Microsoft Word.
- Les sites de vente : par le biais de la recherche, ils peuvent déterminer et isoler avec précision les produits recherchés par les internautes. Le Traitement de Langage Naturel est disponible sur les sites les plus célèbres tels que Amazon, Alibaba,…
D’autres outils professionnels utilisent également le traitement de langage naturel pour convertir le langage parlé en texte et vice versa. D’autres, plus poussés, peuvent analyser l’intonation et la teneur émotionnelle d’un langage. Enfin, certains ont la capacité d’analyser des contenus textuels, à l’image de Google NLP.
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Comment fonctionne le NLP dans le moteur de recherche de Google ?
Google est la première plateforme à intégrer et exploiter le traitement de langage naturel. La firme de Mountain View emploie la technologie afin d’optimiser l’indexation et positionnement des sites Web dans son moteur de recherche. L’objectif de l’entreprise est de toujours améliorer l’expérience utilisateur en fournissant des résultats aussi pertinents que possible.
Google a donc travaillé sur un Natural Language Processing permettant de deviner et se rapprocher le plus possible aux recherches des utilisateurs. L’objectif est de comprendre le sens de chaque mot, identifier l’intention derrière la construction des phrases et discerner l’expression de sentiments dans chaque terme utilisé.
C’est dans le cadre de ce travail sur le traitement naturel de langage que Google a créé l’algorithme BERT. Il s’agit d’une révolution dans le domaine des moteurs de recherche. L’algorithme BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) établit des connexions entre les textes rédigés employés pendant la recherche. Puis, il génère un contexte général et interprète son « véritable sens ». Il scrute tout : chaque mot ou terme, les ponctuations, les mots de liaison, les prépositions…
L’algorithme BERT peut donc détecter les sentiments de l’utilisateur via le NLP. En d’autres termes, BERT permet à Google de « lire » dans les pensées de ses utilisateurs.
Découvrez le Google NLP en vidéo ici :
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Google NLP et le SEO
Au fil des années, Google a optimisé le traitement automatique de langage naturel dans l’algorithme de son moteur de recherche. L’objectif est de toujours améliorer le service de recherche pour les utilisateurs. Que ce soit par écrit ou par recherche vocale, les récentes technologies de NLP permettent aux algorithmes de mieux comprendre les requêtes des clients. Ainsi, ils peuvent générer des réponses pertinentes, se rapprochant le plus de ce que les utilisateurs recherchent vraiment.
Avec l’évolution de la recherche vocale, les développeurs web ont dû adapter le moteur de recherche en tenant compte de cette nouvelle fonctionnalité. Plus récemment, Google a mis à disposition un outil spécifique, nommé Google NLP. Ce dernier permet d’examiner un contenu textuel et vocal, pour en extraire des données à exploiter dans le référencement SEO (voir la définition du SEO). Google NLP peut comprendre les intentions du client en analysant chaque mot-clé, la sémantique, les intonations, les ponctuations et les sentiments dans la phrase en question.
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Plus d’explications en vidéo par ici :
