Petite histoire de Google
Google n’a pas inventé le moteur de recherche. Il est né en 1998 d’un projet universitaire, baptisé BackRub, visant à organiser l’information mondiale.
Ses deux fondateurs sont Larry Page et Sergey Brin, deux doctorants de l’Université Stanford. L’anecdote veut que son nom vienne d’une faute de frappe du mot « googol », qui designe le chiffre 10¹⁰⁰. A l’époque, les moteurs de recherche les plus connus s’appellent AltaVista, Yahoo!, Lycos ou encore Excite, tous lancés entre 1994 et 1995.
Ce qui a fait le succès de Google, c’est son algorithme novateur d’analyse des liens, le PageRank. Le projet universitaire s’est rapidement transformé en une entreprise technologique majeure, qui a marqué l’évolution du web depuis 25 ans.
Evolutions de l'algorithme
Google n’a qu’un seul objectif depuis sa création : proposer la meilleure expérience de recherche avec une interface simple et une page de résultats la plus pertinente possible.
Pour cela, le géant de Mountain View a fait évoluer son algorithme au fil des années :
2003 – Florida : Première mise à jour majeure qui lutte contre le keyword stuffing (bourrage de mots-clés). Les mots blancs sur fond blanc on oublie.
2011 – Panda : Pénalise les contenu de mauvaise qualité ou dupliqués. Les sites à forte valeur ajoutée sont mis en avant.
2012 – Penguin : S’attaque aux backlinks artificiels et pratiques de SEO black hat.
2013 – Hummingbird : Nouvelle architecture qui améliore la compréhension de l’intention de recherche derrière une requête.
-
2015 – RankBrain : Intègre le machine learning pour mieux interpréter les requêtes complexes.
-
2018 – Medic Update : Affecte les sites YMYL (Your Money Your Life), renforce l’importance de l’expertise et de l’autorité (concept E-A-T).
-
2019 – BERT : Comprend le contexte des mots dans une phrase pour des résultats plus précis.
-
2021 – MUM : Modèle multimodal capable d’analyser à la fois texte, images, vidéos ; améliore les réponses aux requêtes complexes.
-
2023 – SGE puis 2024 – AI Overviews : Nouvelle expérience de recherche avec des réponses générées par IA directement dans la SERP.
Evolutions de la SERP
Ah…le bon vieux temps des 10 liens bleus ! Séquence nostalgie, voici un rapide comparatif de la SERP (Search Engine Results Page) depuis le lancement du plus célèbre des moteurs de recherche en 1998.
🤔 Vous regrettez vraiment ?
La présentation évolue rapidement. Les utilisateurs ont rapidement adopté Google. Il est apprécié pour sa pertinence et sa simplicité.
En 2001, les liens sponsorisés (AdWords) font leur apparition, en haut et à droite des résultats organiques. Google commence à monétiser la recherche.
Puis en 2007 place au « Universal Search » : la SERP intègre des résultats sous différents formats (images, vidéos, actualités, cartes…).
En 2012, place au knowledge graph. Toujours en place aujourd’hui, il s’est progressivement étoffé. C’est une source précieuse pour apparaître dans les encarts IA.
2014 : Introduction des featured snippets (la célèbre « position zéro ») : un encadré au-dessus des résultats qui répond directement à la question de l’utilisateur. Un AI Overview avant l’heure ?
2019 : Déploiement des People Also Ask (PAA) de manière plus large : un module interactif avec des questions liées à la requête de l’utilisateur.
2023 : Début de la Search Generative Experience (SGE) : une nouvelle interface alimentée par l’IA générative, avec des réponses synthétiques en haut de la page de résultats. Google devient un « moteur de réponses ».
2024 : Lancement officiel des AI Overviews (anciennement SGE) aux États-Unis : la SERP affiche désormais des réponses rédigées par l’IA en haut de page, bouleversant la structure classique des résultats.
2025 : Même si les AI Overviews n’ont pas officiellement été lancés en France, la SERP que nous connaissions en 1998 a bien changé. Certains parlent aujourd’hui de SERP « sapin de Noël ».
Le SEO « classique » a bien évolué.
Google search et intelligence artificielle
L’histoire de Google est intimement liée à l’intelligence artificielle.
Dès 2001, le jeune moteur de recherche utilisait déjà le machine learning pour améliorer la correction orthographique dans les résultats.
En 2017, Google dévoile le modèle Transformer, une avancée majeure dans la compréhension du langage naturel. Cette technologie ouvre la voie à BERT en 2019, qui permet de mieux saisir le contexte des requêtes.
En 2023, Google franchit une nouvelle étape avec Bard et PaLM 2, des modèles capables de générer et comprendre le langage avec encore plus de précision.
Fin 2024, le géant californien a présenté Gemini 2.0, un modèle ultra-performant dédié à l’IA agentique.
Les principales mises à jour liées à l'IA
Année | Mise à jour | Description / Impact | Rôle de l’IA |
2001 | Correction Orthographique | Amélioration de la correction orthographique dans les recherches grâce au machine learning. | Utilisation initiale du ML pour perfectionner les résultats. |
2012 | Knowledge Graph | Introduction d’une base de connaissances pour fournir des réponses directes. | Utilise des bases de données structurées pour comprendre les relations entre entités. |
2013 | Hummingbird | Améliore la compréhension des requêtes complexes et longues. | Utilise des concepts sémantiques pour mieux interpréter les requêtes. |
2015 | RankBrain | Premier grand système de machine learning pour le classement des résultats. | Utilise l’IA pour ajuster le classement des résultats en fonction de l’intention utilisateur. |
2017 | Modèle Transformer | Introduction des transformers pour améliorer la compréhension du langage naturel. | Base de BERT, permettant une meilleure analyse des séquences de texte. |
2019 | BERT | Amélioration de la compréhension contextuelle des mots dans les requêtes. | Utilise des transformers pour comprendre le contexte et les nuances du langage naturel. |
2021 | MUM (Multitask Unified Model) | Comprend et génère des informations à travers plusieurs formats de données. | Utilise des techniques avancées d’IA pour répondre aux requêtes complexes. |
2023 | Bard et PaLM 2 | Nouveaux modèles de génération et de compréhension du langage, améliorant les capacités conversationnelles et contextuelles. | IA générative pour fournir des réponses plus complètes et contextuelles. |