Si vous vous intéressez au SEO ou au traitement automatique du langage (le fameux NLP pour Natural language processing en anglais), vous avez sûrement entendu parler de lemmatisation et de stemming. Ces deux techniques permettent de normaliser les mots en les ramenant à une forme de base, mais elles ne fonctionnent pas de la même manière. Alors, quelle est la différence entre ces deux approches ? Laquelle est la plus efficace pour le référencement naturel ? Et surtout, comment Google les utilise-t-il pour comprendre et classer les requêtes des internautes ? C’est ce qu’on va analyser en détail ! 🚀
Qu’est-ce que le stemming ?
Le stemming (ou racinisation) consiste à réduire un mot à sa racine en supprimant ses préfixes et suffixes, sans forcément tenir compte du sens exact du mot ou de sa grammaire. Il s’agit d’une approche purement mécanique, qui repose sur des règles simplifiées et peut parfois donner des résultats approximatifs.
🔹 Exemple :
“Mangeant”, “mangé”, “manger” → Racine : “mang”
“Courir”, “courra”, “couru” → Racine: “cour”
“Joueur”, “jouer”, “jouaient” → Racine: “jou”
✅ Avantages :
Rapidité et simplicité : les algorithmes de stemming sont légers et s’exécutent rapidement.
Réduction du nombre de mots analysés : en regroupant plusieurs formes d’un même mot, on diminue la complexité du traitement linguistique.
❌ Inconvénients :
Risque d’erreurs : le stemming peut produire des formes de mots qui n’ont aucun sens dans le langage courant.
Perte de précision : il ne prend pas en compte le contexte grammatical ou sémantique, ce qui peut engendrer des erreurs d’interprétation.
Et la lemmatisation alors ?
La lemmatisation est une approche plus avancée qui consiste à ramener un mot à sa forme canonique, ou lemme, en tenant compte de sa signification et de sa nature grammaticale. Contrairement au stemming, cette méthode analyse le contexte linguistique pour éviter les erreurs de simplification.
🔹 Exemple :
“Mangeons”, “mangé”, “manger” → Lemme : “manger”
“Meilleurs”, “meilleur”, “mieux” → Lemme : “bon”
“Faisons”, “faisait”, “fait” → Lemme : “faire”
✅ Avantages :
Meilleure compréhension du langage naturel : la lemmatisation respecte les règles de grammaire et la signification des mots.
Plus efficace pour les moteurs de recherche avancés : elle permet une analyse linguistique plus fine et améliore la pertinence des résultats.
❌ Inconvénients :
Processus plus complexe et gourmand en ressources : nécessite une base de données linguistique et une analyse approfondie du contexte.
Dépendance à la langue et à la grammaire : nécessite un étiquetage précis des mots pour fonctionner correctement.
Comment Google utilise ces techniques ?
Historiquement, Google utilisait principalement le stemming pour associer les variantes d’un mot dans les résultats de recherche. Mais avec l’évolution des algorithmes et l’introduction de modèles d’intelligence artificielle comme BERT (2019) et MUM (2021), Google est désormais capable de comprendre le contexte des mots et de les analyser comme un humain le ferait.
💡 Exemple : Avant BERT, une requête comme “le médecin qui soigne les animaux” pouvait être interprétée de manière littérale, affichant des résultats incluant des pages mentionnant “médecin” et “animaux” sans véritable lien entre eux. Aujourd’hui, Google comprend que “médecin” et “vétérinaire” sont liés sémantiquement et privilégie les résultats traitant de la médecine vétérinaire.
Autre illustration : une recherche sur “courir rapidement” et “course rapide” pouvait autrefois générer des résultats différents car Google analysait chaque mot indépendamment. Par exemple, “courir rapidement” aurait pu afficher des pages sur des techniques de course, tandis que “course rapide” aurait privilégié des compétitions sportives. Désormais, grâce à la lemmatisation et aux modèles d’IA, Google reconnaît que “courir” et “course” sont liés conceptuellement et ajuste ses résultats en fonction de l’intention de recherche, en proposant des contenus plus pertinents pour les utilisateurs.
Quel impact sur le SEO ?
Si vous voulez améliorer votre référencement naturel, ces évolutions ont des conséquences importantes :
- ✅ Misez sur un contenu bien structuré et naturel : Google valorise désormais les textes rédigés de façon fluide et intelligible.
- ✅ Utilisez des synonymes et un vocabulaire varié : inutile de répéter un mot-clé à l’excès, Google reconnaît les équivalences lexicales. Découvrez l’article Hyperonyme, hyponyme, holonyme, méronyme… Qu’est-ce que c’est ?
- ✅ Évitez les stratégies de bourrage de mots-clés : elles sont de moins en moins efficaces et peuvent même être pénalisées.
- ✅ Optimisez pour la recherche vocale : avec des algorithmes comme BERT, Google traite les requêtes comme une conversation humaine.
En bref, le stemming est utile pour des traitements rapides et peu coûteux, mais la lemmatisation est bien plus précise et efficace pour comprendre le langage naturel. Google évoluant vers une analyse toujours plus fine du contexte des mots, il est crucial d’adopter une approche SEO basée sur la qualité du contenu et l’intention utilisateur.
Moralité ? Écrivez avant tout pour les humains, et Google suivra !
Sources :
GeeksforGeeks – Lemmatization vs Stemming: A Deep Dive into NLP’s Text Normalization Techniques (geeksforgeeks.org)
DataCamp – Stemming and Lemmatization in Python (datacamp.com)
Wikipedia – Stemming (en.wikipedia.org)
Wikipedia – Lemmatization (en.wikipedia.org)
