Le machine learning est une branche de l’intelligence artificielle dans laquelle les logiciels utilisent les données pour faire des prédictions, découvrir des modèles et comprendre le comportement humain.
Il permet aux ordinateurs d‘analyser de grandes quantités de données et de tirer des conclusions sur la base de ces données, sans être explicitement programmés pour le faire.
L’apprentissage automatique diffère des autres techniques de programmation. Car il n’exige pas du programmeur qu’il spécifie toutes les étapes nécessaires à l’accomplissement d’une tâche. Au contraire, il permet plutôt aux ordinateurs de tirer des conclusions de manière autonome. Ceci à partir des données et générer des modèles.
Le machine learning a des applications dans presque tous les secteurs dont le référencement naturel : le SEO.
Nombre de ces applications reposent sur les réseaux neuronaux, qui sont un type d’algorithme d’apprentissage automatique inspiré du cerveau humain.
Comment le machine learning est-il lié au retro engineering ?
La rétro-ingénierie est le processus d’analyse d’un système pour en détailler la structure et la fonctionnalité. Lorsqu’elle est appliquée aux logiciels, elle implique l’analyse du code et de la conception du logiciel pour comprendre le fonctionnement du programme.
La rétro-ingénierie est une technique précieuse pour la conception de nouveaux logiciels, l’apprentissage des logiciels existants et le débogage du code.
Avec les logiciels d’intelligence artificielle, la rétro-ingénierie est nécessaire pour comprendre comment le programme prend des décisions pour résoudre le problème ou exécuter la tâche.
Pourquoi le retro engineering est-il important pour l’intelligence artificielle ?
La rétro-ingénierie est importante pour le machine learning, car elle permet de comprendre les données utilisées pour former le modèle.
Plus précisément, elle nous permet de voir la structure des données. Elle nous permet aussi de mieux comprendre pourquoi un modèle fait certaines prédictions.
Cette compréhension peut vous aider à améliorer le modèle. Il fournit des informations sur le type de données utilisées. Cela peut vous aider à déterminer quelles données sont manquantes. Ainsi que les types de données vous devriez collecter.
Le retro engineering est également important pour valider le modèle. Elle peut vous aider à vérifier que le modèle n’est pas biaisé et qu’il fait des prédictions précises.
Le machine learning au service du SEO prédictif
Durant ces dernières années, nous tentions de comprendre le système et l’algorithme de Google, avec la limite de ce que peux comprendre le cerveau.
Mais dorénavant, notre agence Capsule B utilise le machine learning dans une logique de rétro engineering, pour comprendre l’algorithme de Google, et établir des modèles fiables et précis, par secteur d’activité.
La première étape consiste à obtenir des résultats de recherche sur nombre de mots clés significatifs pour un domaine d’activité précis.
Puis nous intégrons des variables SEO qui influencent le positionnement. Et c’est à ce niveau que la puissance du machine learning va nous permettre d’aller beaucoup plus loin, beaucoup plus vite. Alors que lorsque nous étions limités par les contraintes de notre cerveau humain. Ainsi, nous définissons les facteurs de ranking, propres à ce secteur d’activité.
C’est ainsi que nous créons un modèle de prédiction fiable. Nous l’affinons, nous l’entrainons. Ce qui nous permet de déterminer les leviers SEO à mettre en place pour afficher dans des positions supérieures.
C’est ainsi que Capsule B aborde le concept de SEO prédictif grâce a predyct. Pour identifier les paramètres qui ont un effet réel sur votre positionnement, nous étudions en premier lieu votre secteur d’activité et réalisons un modèle de prédiction fiable.
Celui-ci nous permet alors de vous apporter une réponse précise et concrète quant aux leviers SEO à améliorer ou mettre en place sur votre site, pour afficher dans les meilleures positions de Google.
