Google tente de rattraper son retard sur l’IA
Google envisage une refonte complète de son infrastructure de recherche en intégrant les modèles de langage de grande taille (LLM) de manière plus fondamentale. Cette initiative, révélée lors du procès antitrust du DOJ, vise à repenser des composants clés tels que le classement, la récupération d’informations et l’affichage des résultats (SERP) à la lumière des capacités offertes par les LLM.
Selon des documents présentés lors du procès, Google explore comment les LLM peuvent améliorer des aspects spécifiques de son système de recherche, notamment l’interprétation des requêtes et la présentation résumée des résultats. Cependant, la société reconnaît que le temps de calcul associé aux LLM est un facteur à considérer en fonction des cas d’utilisation.
Des recherches académiques soutiennent cette orientation. Par exemple, une étude propose un modèle de recherche unifié utilisant un LLM pour gérer des tâches telles que la compréhension des requêtes, la récupération d’informations et le classement, simplifiant ainsi l’architecture traditionnelle des moteurs de recherche.
Une autre publication explore comment les LLM peuvent améliorer les services des moteurs de recherche en optimisant la formulation des requêtes, en affinant le classement des résultats et en générant des résumés de contenu, tout en abordant les défis liés à l’intégration de ces modèles dans des systèmes existants.
Google s’oriente donc vers une transformation de son moteur de recherche en intégrant profondément les LLM, ce qui pourrait redéfinir la manière dont les utilisateurs interagissent avec les résultats de recherche et obtenir des réponses plus précises et contextuelles. Ce qui semble être une bonne idée – voire une nécessité vitale pour rester à jour – peut aussi se retourner contre Google. L’IA peut parfois produire des résultats absurdes et incontrôlables… Et c’est un problème que nous retrouvons déjà dans les SERP de temps à autre.
