Guide pratique du machine learning en 6 questions

Liée au domaine de l’intelligence artificielle, la notion de machine learning draine son lot de fantasmes et d’interrogations. Alors que certains y voient un progrès inestimable, d’autres sont paralysés par la crainte que l’évolution de l’IA ne transforme le pire de la science-fiction en terrible réalité. Or, dans les faits, le machine learning est avant tout une technologie. Elle utilise un carburant (la donnée issue du Big Data) pour trouver des applications dans des domaines très concrets (commerce, santé, transports). Ce guide se propose de servir d’introduction à cette notion complexe et à ses possibilités, notamment dans le cadre du marketing digital.

Qu’est-ce que le machine learning ?

On parle de machine learning pour désigner un processus progressif relatif à l’intelligence artificielle (voir sur cette page). À la base, un programme n’est pas fait pour apprendre par lui-même : il se contente d’appliquer les consignes qui lui ont été données. Or, à travers le machine learning, ou « apprentissage automatique », ce système devient capable d’évoluer pour répondre à des problématiques nouvelles et toujours plus complexes. En somme, le programme « apprend à apprendre », de façon à pouvoir s’adapter et anticiper les besoins des utilisateurs : on parle aussi d’analyse prédictive.

Quelles sont les applications actuelles du machine learning ?

Cette technologie d’apprentissage est déjà utilisée dans de nombreux domaines sous la forme d’algorithmes prédictifs. Vous y êtes confronté au quotidien, par exemple :

• Lorsque des suggestions vous sont faites pour un produit ou un service sur votre site e-commerce habituel (en fonction de votre historique d’acheteur et des pages que vous avez consultées) ;
• Quand des publicités sont affichées sur votre fil d’actualité Facebook (en prenant en compte vos pages vues et aimées, vos posts partagés, les informations personnelles que vous avez rentrées, etc.) ;
• Quand vous avez le choix entre un film ou une série conseillé(e) par l’algorithme de Netflix ;
• Lorsque vous conversez avec un chatbot sur une page web ou via une enceinte vocale (les questions/réponses proposées étant fonction des échanges précédents) ;
• Ou tout simplement quand vous classez vos emails sur une messagerie comme Gmail !

Que vient faire le Big Data dans cette histoire ?

Machine learning et Big Data sont indissolublement liés. On pourrait dire que l’un ne va pas sans l’autre. Le premier a besoin du second pour se développer et évoluer : les analyses prédictives promises par les algorithmes s’appuient sur un grand nombre de données collectées par les organisations. Si vous discutez avec un chatbot sur le site d’une compagnie d’assurances, il y a de fortes chances qu’il vous soumette des questions puisées dans le lot des interrogations formulées auparavant. Ce qui signifie, au passage, que vos propres questions vont servir de carburant à l’apprentissage du chatbot, et qu’elles pourraient être réutilisées plus tard. À l’inverse, le Big Data, pour être dompté, requiert la puissance de calcul du machine learning, bien plus évoluée que les méthodes d’analyse de base.

Qu’est-ce que le deep learning ?

Si le machine learning est un sous-domaine de l’intelligence artificielle, le deep learning, à son tour, est une sous-catégorie de l’apprentissage automatique. Cette expression se rapporte à une forme d’ « apprentissage profond » qui repose sur une infrastructure neuronale inspirée du cerveau humain. Ce faisant, un programme entraîné au deep learning sera capable de reconnaître des visages dans la foule et de recueillir des données à partir de patterns identifiés, comme l’infléchissement de la tonalité d’une phrase ou la distinction entre une interrogation et une affirmation. Mais attention : il n’est pas question de traquer les personnes comme le fait la machine dans la série Person of Interest ! Le deep learning permet surtout de mieux connaître les cibles marketing potentielles et d’analyser les comportements avec plus d’acuité.

Comprendre le machine learning

Les algorithmes d’apprentissage automatique permettent aux ordinateurs d’apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou de prendre des mesures sans être explicitement programmés. Dans le contexte du SEO, ces algorithmes peuvent analyser de grandes quantités de données, identifier des modèles et découvrir des informations précieuses. Du traitement du langage naturel à la reconnaissance d’images, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent aider les professionnels du SEO à comprendre l’intention des utilisateurs, à optimiser le contenu et à affiner les stratégies de mots-clés.

L’impact du machine learning sur le SEO

L’apprentissage automatique a révolutionné divers aspects du SEO. Les moteurs de recherche comme Google mettent continuellement à jour leurs algorithmes pour fournir aux utilisateurs les résultats de recherche les plus pertinents et les plus utiles.

L’apprentissage automatique permet aux moteurs de recherche de mieux comprendre le comportement des utilisateurs, leurs préférences et leurs requêtes, ce qui se traduit par des résultats de recherche plus précis et plus personnalisés. Cela a des répercussions sur le classement des sites web, car les algorithmes d’apprentissage automatique récompensent les sites web qui offrent des expériences de haute qualité et centrées sur l’utilisateur.

Rechercher et optimiser des mots-clés avec le machine learning

Les mots-clés constituent la base de toute stratégie de SEO. L’apprentissage automatique peut faciliter la recherche de mots-clés en analysant les modèles de recherche, en identifiant les mots-clés à longue traîne et en prédisant les tendances des mots-clés. En tirant parti des outils d’apprentissage automatique, les professionnels du SEO peuvent optimiser leur contenu autour de mots-clés qui ont plus de chances de générer du trafic organique et des conversions.

Créer et optimiser de contenu à l’aide du machine learning

La création d’un contenu précieux et attrayant est essentielle à la réussite du SEO. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent analyser le contenu existant, identifier les articles les plus performants et découvrir les raisons de leur succès. En comprenant ces modèles, les professionnels du SEO peuvent créer du contenu qui s’aligne sur les préférences des utilisateurs, ce qui conduit à une amélioration des classements et de l’engagement.

Améliorer l’expérience utilisateur avec le machine learning

L’expérience utilisateur (UX) est un facteur crucial pour le SEO. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent analyser les mesures du comportement des utilisateurs, telles que les taux de rebond et le temps passé sur la page, afin d’évaluer la qualité du site web. En optimisant l’expérience utilisateur sur la base de ces informations, les sites web peuvent améliorer leur classement et leur visibilité dans les résultats de recherche.

Créer des liens avec le machine learning

La création de liens fait partie intégrante du SEO hors page. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent analyser et évaluer les profils de liens retour pour déterminer la qualité et la pertinence des liens. En tirant parti de l’apprentissage automatique, les professionnels du SEO peuvent identifier les opportunités potentielles de construction de liens et concevoir des stratégies pour construire des backlinks naturels et faisant autorité.

Le référencement local avec le machine learning

Pour les entreprises qui ciblent des zones géographiques spécifiques, le référencement local est vital. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent aider à comprendre les modèles de recherche locale, à analyser l’intention des utilisateurs et à fournir des informations pour optimiser les listes locales. En utilisant l’apprentissage automatique dans les stratégies de référencement local, les entreprises peuvent améliorer leur visibilité dans les résultats de recherche locaux et attirer un trafic plus pertinent.

Quelles applications pour le machine learning dans les années à venir ?

Les possibilités induites par le machine learning n’en sont qu’à leurs balbutiements. Aujourd’hui, cette technologie permet à Google d’indexer et de proposer des pages web, à Amazon de suggérer des livres par rapport à ceux que les internautes ont déjà achetés, et au chatbot d’une entreprise de répondre à des questions basiques. Demain, l’intelligence artificielle touchera des domaines plus importants : les voitures rouleront toutes seules (le véhicule autonome de Google est déjà en test) et les algorithmes prendront à leur charge les diagnostics médicaux, avec toujours plus de rigueur. Et dans quelques années ? La seule chose que l’on puisse affirmer avec certitude, c’est que tout est possible !