Une fac israëlienne pour apprendre l'algo à apprendre

Voici un article plus explicatif : http://www.generation-nt.com/google-moteur-recherche-intelligence-arti ... 15531.html

Effectivement, Google souhaite aller plus loin dans la personnalisation des résultats pour le Search organique mais probablement aussi pour le SEM...

 

Bah, rien de nouveau sous le soleil, le but est d'incorporer une couche d'apprentissage dans la sélection des pages à incorporer aux SERPs pour faire de la personnalisation. L'amélioration pour les programmes de pub viendra du fait que le projet de recherche à pour but de mieux qualifier les utilisateurs du moteur.

 

@JanoLapin le "rien de nouveau sous le soleil" n'est pas par rapport à ton post, mais bien par rapport à l'utilisation de ce type de méthode pour faire de la personnalisation. Le fait que ce soit Google et qu'un VIE ait été séduit par le concept ne le rend pas nouveau, même si c'est bien sur une bonne chose que GG continue de mettre en place des innovations.

 

Tu veux des détails techniques ? ou plus sur la stratégie liée à la personnalisation ?

 

Gourmand. :mrgreen:

 

OK :lol:

L'apprentissage (http://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_automatique) est une discipline de l'informatique qui a pour but de mettre au point des algorithmes qui permettent à un système de se modifier en "apprenant" de son environnement et aussi de son interaction avec l'environnement.

La personnalisation sur le web consiste à sortir du paradigme sur site web monolithique. Pour un moteur de recherches cela signifie donner des SERPs différents à deux utilisateurs différents qui tapent la même requête. Pour un site de e-commerce, cela signifie proposer des produits différents en première page via un système de recommandation. L'usage a prouvé que la personnalisation est un fabuleux levier pour fidéliser les utilisateurs.

L'enjeu pour Google est donc d'améliorer la personnalisation des SERPs pour les utilisateurs, mais plus proonfément d'apprendre le profil de ces utilisateurs, pour leur fournir de meilleur SERPs donc, mais aussi des pubs encore plus ciblées, donc plus rentable, pour l'annonceur ET pour le moteur.

Mansour (cité dans l'article et le chercheur qui va donc mener le travail en collaboration avec GG) est un spécialiste de l'apprentissage, et de l'apprentissage par renforcement en particulier. Il a plus récemment beaucoup travaillé en théorie des jeux et applications aux systèmes d'enchères (type adwords). C'est un scientifique très renommé, avec un historique de publication impressionant ! Mais je vais me répéter, ce n'est pas la première fois que GG mets en place de tels partenariats, voire internalise totalement certaines équipes de recherche.

 

Pas de soucis, l'idée est très simple. Lorsque l'on veut "faire apprendre" quelquechose à quelqu'un, on a plusieurs méthodes, mais la plus commune est l'utilisation d'un mécanisme de récompense. Quand tu fais un truc mal, pas de bonbons, quand c'est bien 1 bonbon, et quand c'est très bien, plein de bonbons :lol:

Très rapidement, la personne qui apprend va surtout construire une nouvelle stratégie comportementale de maximisation du nombre de bonbons obtenus. Pour cela l'effet de bord est d'apprendre et de mettre en oeuvre. On parle de renforcement car on renforce le "bon" comportement gràce à une carotte (Voilà pour toi le lapin ), à noter que manier le baton c'est le même principe sauf que l'apprenant va minimiser le nombre de coup de bâtons plutôt que le maximiser :twisted:

Bien sur, techniquement c'est très compliqué. Par exemple j'ai écrit avec un coauteur un article qui utilise ce que l'on appelle le q-learning, qui est une forme d'apprentissage par renforcement, et c'est calculatoirement complexe. Dans les applications, on trouve vraiment de tout, depuis le web jusqu'à l'économie.

 

Le renforcement améliore l'apprentissage, vu que c'est le moteur qui le met en place le but est d'abord pour le moteur de maximiser SON objectif, mais il y a de fortes chances que cela passe par un meilleur service pour l'internaute, et donc que tout le monde y gagne.

 

J'imagine la maximisation du taux de clic sur les pubs, ou encore le fait qu'un utilisateur ne revient pas taper la même requête pour choisir un autre résultat des SERPS.
N'importe quelle métrique que Google utilise pour juger de la réussite de ses SERPS fait l'affaire. Le grand classique c'est la p@10 quand on a un échantillon humain qu'on peut interroger pour savoir si les résultats sont bons. La p@10 c'est le nombre de résultats de qualité jugée satisfaisante parmi les 10 premiers selon un échantillon d'utilisateur.

 

une barrette mémoire :mrgreen: