Suite à l'annonce fin octobre de Google, expliquant qu'il utilisait aux Etats-Unis un algorithme de « machine learning » appelé BERT, Bing vient de faire savoir que, de son côté, son moteur utilisait lui aussi des algorithmes similaires depuis avril dernier et dans le monde entier...
Bing a annoncé cette semaine que son moteur de recherche utilisait lui aussi, dans le monde entier et toutes ses requêtes, des algorithmes de type BERT (plus d'infos sur BERT dans cet article de Réacteur écrit par Sylvain Peyronnet), comme Google l'avait lui aussi indiqué il y a quelques semaines de cela (BERT fonctionnant au sein du moteur de la société de Mountain View uniquement sur les requêtes anglophones aux EtatsUnis).
Bing explique ainsi la situation : "Depuis le mois d'avril de cette année, nous utilisons des modèles de "transformers" pour apporter des améliorations de qualité aux utiisateurs de Bing. Par exemple, dans la requête "qu'est-ce qui peut aggraver une commotion cérébrale", le mot "aggraver" indique que l'utilisateur veut connaître les mesures à prendre après une commotion et non ses causes ou symptômes. Notre recherche alimentée par ces modèles peut maintenant comprendre l'intention de l'utilisateur et fournir un résultat plus utile. Plus important encore, ces modèles sont maintenant appliqués à chaque requête de recherche Bing dans le monde entier, ce qui rend les résultats Bing plus pertinents et intelligents."
Le post de Bing donne également des informations techniques sur les modèles utilisés par des algorithmes de type BERT en machine learning et les implications générées dans l'infrastructure Azure nécessaire pour faire fonctionner le tout.
Faut-il en conclure que Bing était en avance sur ce type d'algorithme mais que Google est un meilleur communicant ? 😉
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