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La puissance et le développement de ce projet IA pourraient amener des changements dans la SERP à terme, et son utilisation pourrait ouvrir de nouvelles perspectives aux référenceurs.
La course à l’IA continue de faire rage entre Google et OpenAI. Alors que ce dernier a sorti GPT-4 il y a quelques mois, Google a dégainé lors de la Google IO conférence de mai 2023 le nom de son « système multimodal » : Gemini. Ce terme renvoie normalement à la constellation des Gémeaux ou au deuxième vol spatial, juste avant Apollo. Dans le cadre du projet de Google, il signifie « Generalized Multimodal Intelligence Network ». D’après la firme de Mountain View, Gemini a été créé pour être « multimodal, très efficace en matière d’intégration d’outils et d’API. » Il doit » permettre de futures innovations, comme la mémoire et la planification. »
Afin de développer ce modèle massif, Gemini s’appuie notamment sur la largeur et de la richesse des données accumulées par le groupe Alphabet, via Youtube, Google Books, Google Search, ou encore Google Scholar. Et sur l’utilisation de puces de formation de pointe nommées TPUv5. Elles seraient les seules au monde à pouvoir orchestrer 16 384 puces fonctionnant ensemble. Les équipes de Google ont aussi entraîné le modèle avec des méthodes similaires à celles utilisées pour le développement d’AlphaGo, un jeu plus complexe que les échecs. Egalement, contrairement au LaMDA, grand modèle de langage conversationnel développés par Google entraîné par apprentissage supervisé, Gemini a été entraîné par le reinforcement learning comme GPT-3 et GPT-4. Cette technique de machine learning amène un agent informatique à apprendre à exécuter une tâche par la méthode essai-erreur dans un environnement dynamique.
D’après The Information, plusieurs anciens membres des équipes de Google Brain et DeepMind œuvrent actuellement sur le projet, dont Sergey Brin, le cofondateur de Google. Egalement d’après cette même source, Google pourrait présenter Gemini comme la mise à jour de Google Bard ou la création d’un nouveau chatbot, avant de se tourner vers Gemini pour alimenter toutes sortes de produits, comme Google Docs. Gemini pourrait sortir prochainement, en réponse peut-être à la sortie prochaine de GPT-4.5 par Open AI avant celle de GPT-5, probablement au début de l’année 2024. « Une fois affiné et rigoureusement testé pour la sécurité, Gemini sera disponible en différentes tailles et capacités, tout comme PaLM 2 », exprime Google, sans précision supplémentaire.
Un parcours utilisateur potentiellement raccourci
Actuellement, Google SGE (la nouvelle expérience de recherche de Google dopée à l’IA) est testé dans une centaine de pays. Cette version de Google propose un texte généré par l’IA, des sources et un module conversationnel. Sur certaines requêtes, ce moteur de recherche permettrait de réduire le nombre de requêtes de l’utilisateur. D’après un exemple de l’agence Exposure Ninja, un utilisateur cherchant des informations sur un « avocat spécialisé en droit immobilier » dans le cadre d’une procédure de déménagement, pourrait avoir 4 visites vers un site à effectuer au lieu de 8 avec une recherche classique.
Qu’adviendra-t-il si Gemini est intégré à terme à SGE ? « Les coûts liés à la diffusion des réponses Gemini dans SGE signifieront dans un premier temps que Google n’est pas très enclin à fournir des résultats SGE basés sur Gemini, à moins qu’ils ne soient nécessaires », tempère Tim Cameron-Kitchen, fondateur d’Exposure Ninja.
Dans le cas du déploiement de Gemini dans SGE, la capacité du système multimodal à anticiper le besoin supposé des utilisateurs, pourrait encore diminuer la phase de recherche. L’utilisation de Gemini permettrait de fournir des réponses directement dans les résultats de recherche aux prochaines questions que se pose l’internaute. Ce qui, dans l’exemple précédent, pourrait créer un parcours de recherche avec seulement 3 sites à visiter, selon Exposure Ninja.
Cette utilisation de Gemini dans SGE pourrait aussi amener, selon Tim Cameron-Kitchen, « moins de doublons, des réponses mieux structurées, qui suivent plus logiquement le parcours du chercheur et une meilleure intégration des capacités multimodales. » Notons que pour cet expert du marketing digital, la raréfaction possible des visites sur les sites devrait être contrebalancée par le fait que les liens sont toujours présents dans les réponses générées et que les personnes achètent toujours des produits sur des sites via Google.
Formation et connexion
Du côté des SEO, il faudra certainement savoir se servir de Gemini pour en tirer sa quintessence. « Si les promesses de DeepMind sont tenues et que Gemini répond aux critères présentés, cela deviendra un outil incontournable pour tout SEO », lance Jean-Baptiste Bessière, consultant SEO chez Pixalione. « Il faudra se former afin de l’utiliser avec précaution pour améliorer nos résultats. » Notons que d’après The information, les développeurs devront payer pour accéder à Gemini, via l’unité de location du serveur Google Cloud.
Les aides pourraient être nombreuses pour les référenceurs, notamment par la capacité de connexion amenée par Gemini. « On pourrait lui demander de charger des informations comprises dans les outils de Google », avance Laurent Jean. « Pour cela, on connecterait la Google Search Console, Youtube et les Google Sheets par exemple, dans lesquels on récupérerait des listes de mots clé positionnés. On pourrait aussi demander à Gemini de nous fournir une liste des URL qui performent, avec les mots-clés associés. On pourra le solliciter pour créer des classifications, ou des listes de contenus à compléter, en allant piocher dans le Google Sheets et Youtube. Il s’agira d’utiliser d’un côté les capacités de LLM pour générer du texte optimisé pour l’utilisateur, tout en se servant des données et des raisonnements de Gemini pour réintégrer des données externes pour l’optimisation SEO. »
