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MEB : le nouvel algorithme de Bing

MEB, pour “Make Every feature Binary”, est le nouvel algorithme de Bing, présenté par Microsoft en août 2021. L’algorithme MEB est d’ores et déjà opérationnel sur le moteur de recherche, et doit…

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Actualité
20 Septembre 2021
2 min de lecture
MEB : le nouvel algorithme de Bing

MEB, pour “Make Every feature Binary”, est le nouvel algorithme de Bing, présenté par Microsoft en août 2021. L’algorithme MEB est d’ores et déjà opérationnel sur le moteur de recherche, et doit permettre d’obtenir des résultats plus pertinents grâce à une intelligence artificielle. Mais, pourquoi un nouvel algorithme ? Que faut-il retenir du projet Make Every feature Binary ?

Bing, deuxième moteur de recherche en France

Sorti en 2008, et rendu public en 2009, Bing est à présent le deuxième moteur de recherche en France après Google. S’il est bien sur la deuxième place, derrière le géant du web, Bing rassemble seulement 3,44% des internautes français contre 92,5% des français pour Google.

Aujourd’hui, Bing rassemble plus d’internautes français que Yahoo (1,09%), Ecosia (0,97%), Qwant (0,88%), et les autres moteurs de recherche en termes de nombre de visiteurs. Alors, pour garder sa deuxième place, Bing cherche à innover et à optimiser son algorithme. Dans cet élan vers l’innovation, Bing sort l’algorithme MEB. Pour quelle efficacité ?

MEB : le nouvel algorithme de Bing

Le projet MEB, “Make Every feature Binary”, est un algorithme qui devrait améliorer les recherches grâce à AI at Scale qui s'appuie sur des années de travail sur les systèmes des chercheurs de Microsoft, en particulier dans le domaine du calcul parallèle, qui permettent de former plus rapidement des modèles d'apprentissage automatique à une échelle sans précédent.

L'initiative AI at Scale est pionnière d'une nouvelle approche qui se traduit par des capacités d'IA de nouvelle génération et classification des données qui seront mises à l'échelle sur les produits et les plateformes d'IA de l'entreprise.

MEB comporte plusieurs avantages, il peut notamment identifier des relations négatives entre des mots ou des phrases, révélant ce que les utilisateurs ne veulent pas voir pour une requête.

Par exemple, MEB a appris que « Hotmail » est fortement corrélé à « Microsoft Outlook », même s'ils ne sont pas proches les uns des autres en termes de signification sémantique. MEB relève une relation nuancée entre ces mots : Hotmail était un service de messagerie Web gratuit fourni par Microsoft qui a ensuite changé son nom en Microsoft Outlook.

Eric Demaret
EricRédacteur SEO
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