{"id":2006,"date":"2025-03-21T07:52:00","date_gmt":"2025-03-21T06:52:00","guid":{"rendered":"https:\/\/michaeldri.com\/blog\/?p=2006"},"modified":"2025-03-16T11:55:24","modified_gmt":"2025-03-16T10:55:24","slug":"lemmatisation-stemming-nlp-analyse-texte-google","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/michaeldri.com\/blog\/seo\/lemmatisation-stemming-nlp-analyse-texte-google\/","title":{"rendered":"Lemmatisation vs Stemming : ces techniques de NLP d&#8217;analyse de texte utilis\u00e9es par Google"},"content":{"rendered":"<p data-pm-slice=\"1 1 []\">Si vous vous int\u00e9ressez au SEO ou au traitement automatique du langage (le fameux NLP pour Natural language processing en anglais), vous avez s\u00fbrement entendu parler de <strong>lemmatisation<\/strong> et de <strong>stemming<\/strong>. Ces deux techniques permettent de normaliser les mots en les ramenant \u00e0 une forme de base, mais elles ne fonctionnent pas de la m\u00eame mani\u00e8re. Alors, quelle est la diff\u00e9rence entre ces deux approches ? Laquelle est la plus efficace pour le r\u00e9f\u00e9rencement naturel ? Et surtout, comment Google les utilise-t-il pour comprendre et classer les requ\u00eates des internautes ? C\u2019est ce qu\u2019on va analyser en d\u00e9tail ! \ud83d\ude80<\/p><div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-custom ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">DANS CET ARTICLE<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/michaeldri.com\/blog\/seo\/lemmatisation-stemming-nlp-analyse-texte-google\/#Quest-ce_que_le_stemming\" >Qu\u2019est-ce que le stemming ?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/michaeldri.com\/blog\/seo\/lemmatisation-stemming-nlp-analyse-texte-google\/#%E2%9C%85_Avantages\" >\u2705 Avantages :<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/michaeldri.com\/blog\/seo\/lemmatisation-stemming-nlp-analyse-texte-google\/#%E2%9D%8C_Inconvenients\" >\u274c Inconv\u00e9nients :<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/michaeldri.com\/blog\/seo\/lemmatisation-stemming-nlp-analyse-texte-google\/#Et_la_lemmatisation_alors\" >Et la lemmatisation alors ?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/michaeldri.com\/blog\/seo\/lemmatisation-stemming-nlp-analyse-texte-google\/#%E2%9C%85_Avantages-2\" >\u2705 Avantages :<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/michaeldri.com\/blog\/seo\/lemmatisation-stemming-nlp-analyse-texte-google\/#%E2%9D%8C_Inconvenients-2\" >\u274c Inconv\u00e9nients :<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/michaeldri.com\/blog\/seo\/lemmatisation-stemming-nlp-analyse-texte-google\/#Comment_Google_utilise_ces_techniques\" >Comment Google utilise ces techniques ?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/michaeldri.com\/blog\/seo\/lemmatisation-stemming-nlp-analyse-texte-google\/#Quel_impact_sur_le_SEO\" >Quel impact sur le SEO ?<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Quest-ce_que_le_stemming\"><\/span><strong>Qu\u2019est-ce que le stemming ?<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Le stemming (ou racinisation) consiste \u00e0 <strong>r\u00e9duire un mot \u00e0 sa racine<\/strong> en supprimant ses pr\u00e9fixes et suffixes, sans forc\u00e9ment tenir compte du sens exact du mot ou de sa grammaire. Il s\u2019agit d\u2019une approche purement m\u00e9canique, qui repose sur des r\u00e8gles simplifi\u00e9es et peut parfois donner des r\u00e9sultats approximatifs.<\/p>\n<p>\ud83d\udd39 <strong>Exemple :<\/strong><\/p>\n<ul data-spread=\"false\">\n<li>\n<p>&#8220;Mangeant&#8221;, &#8220;mang\u00e9&#8221;, &#8220;manger&#8221; \u2192 <strong>Racine :<\/strong> &#8220;mang&#8221;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>&#8220;Courir&#8221;, &#8220;courra&#8221;, &#8220;couru&#8221; \u2192 <strong>Racine:<\/strong> &#8220;cour&#8221;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>&#8220;Joueur&#8221;, &#8220;jouer&#8221;, &#8220;jouaient&#8221; \u2192 <strong>Racine:<\/strong> &#8220;jou&#8221;<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%E2%9C%85_Avantages\"><\/span><strong>\u2705 Avantages :<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<ul data-spread=\"false\">\n<li>\n<p><strong>Rapidit\u00e9 et simplicit\u00e9<\/strong> : les algorithmes de stemming sont l\u00e9gers et s\u2019ex\u00e9cutent rapidement.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>R\u00e9duction du nombre de mots analys\u00e9s<\/strong> : en regroupant plusieurs formes d\u2019un m\u00eame mot, on diminue la complexit\u00e9 du traitement linguistique.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%E2%9D%8C_Inconvenients\"><\/span><strong>\u274c Inconv\u00e9nients :<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<ul data-spread=\"false\">\n<li>\n<p><strong>Risque d\u2019erreurs<\/strong> : le stemming peut produire des formes de mots qui n\u2019ont aucun sens dans le langage courant.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Perte de pr\u00e9cision<\/strong> : il ne prend pas en compte le contexte grammatical ou s\u00e9mantique, ce qui peut engendrer des erreurs d\u2019interpr\u00e9tation.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Et_la_lemmatisation_alors\"><\/span><strong>Et la lemmatisation alors ?<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>La lemmatisation est une approche plus avanc\u00e9e qui consiste \u00e0 <strong>ramener un mot \u00e0 sa forme canonique, ou lemme, en tenant compte de sa signification et de sa nature grammaticale<\/strong>. Contrairement au stemming, cette m\u00e9thode analyse le contexte linguistique pour \u00e9viter les erreurs de simplification.<\/p>\n<p>\ud83d\udd39 <strong>Exemple :<\/strong><\/p>\n<ul data-spread=\"false\">\n<li>\n<p>&#8220;Mangeons&#8221;, &#8220;mang\u00e9&#8221;, &#8220;manger&#8221; \u2192 <strong>Lemme :<\/strong> &#8220;manger&#8221;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>&#8220;Meilleurs&#8221;, &#8220;meilleur&#8221;, &#8220;mieux&#8221; \u2192 <strong>Lemme :<\/strong> &#8220;bon&#8221;<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>&#8220;Faisons&#8221;, &#8220;faisait&#8221;, &#8220;fait&#8221; \u2192 <strong>Lemme :<\/strong> &#8220;faire&#8221;<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%E2%9C%85_Avantages-2\"><\/span><strong>\u2705 Avantages :<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<ul data-spread=\"false\">\n<li>\n<p><strong>Meilleure compr\u00e9hension du langage naturel<\/strong> : la lemmatisation respecte les r\u00e8gles de grammaire et la signification des mots.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Plus efficace pour les moteurs de recherche avanc\u00e9s<\/strong> : elle permet une analyse linguistique plus fine et am\u00e9liore la pertinence des r\u00e9sultats.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%E2%9D%8C_Inconvenients-2\"><\/span><strong>\u274c Inconv\u00e9nients :<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<ul data-spread=\"false\">\n<li>\n<p><strong>Processus plus complexe et gourmand en ressources<\/strong> : n\u00e9cessite une base de donn\u00e9es linguistique et une analyse approfondie du contexte.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>D\u00e9pendance \u00e0 la langue et \u00e0 la grammaire<\/strong> : n\u00e9cessite un \u00e9tiquetage pr\u00e9cis des mots pour fonctionner correctement.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Comment_Google_utilise_ces_techniques\"><\/span><strong>Comment Google utilise ces techniques ?<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Historiquement, Google utilisait principalement le stemming pour associer les variantes d\u2019un mot dans les r\u00e9sultats de recherche. Mais avec l\u2019\u00e9volution des algorithmes et l\u2019introduction de mod\u00e8les d\u2019intelligence artificielle comme <strong>BERT<\/strong> (2019) et <strong>MUM<\/strong> (2021), Google est d\u00e9sormais capable de <strong>comprendre le contexte des mots<\/strong> et de les analyser comme un humain le ferait.<\/p>\n<p><em>\ud83d\udca1 <strong>Exemple : <\/strong>Avant BERT, une requ\u00eate comme &#8220;le m\u00e9decin qui soigne les animaux&#8221; pouvait \u00eatre interpr\u00e9t\u00e9e de mani\u00e8re litt\u00e9rale, affichant des r\u00e9sultats incluant des pages mentionnant &#8220;m\u00e9decin&#8221; et &#8220;animaux&#8221; sans v\u00e9ritable lien entre eux. Aujourd\u2019hui, Google comprend que &#8220;m\u00e9decin&#8221; et &#8220;v\u00e9t\u00e9rinaire&#8221; sont li\u00e9s s\u00e9mantiquement et privil\u00e9gie les r\u00e9sultats traitant de la m\u00e9decine v\u00e9t\u00e9rinaire.<\/em><\/p>\n<p data-pm-slice=\"1 1 []\">Autre illustration : une recherche sur <em>&#8220;courir rapidement&#8221;<\/em> et <em>&#8220;course rapide&#8221;<\/em> pouvait autrefois g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9sultats diff\u00e9rents car Google analysait chaque mot ind\u00e9pendamment. Par exemple, <em>&#8220;courir rapidement&#8221;<\/em> aurait pu afficher des pages sur des techniques de course, tandis que <em>&#8220;course rapide&#8221;<\/em> aurait privil\u00e9gi\u00e9 des comp\u00e9titions sportives. D\u00e9sormais, gr\u00e2ce \u00e0 la lemmatisation et aux mod\u00e8les d\u2019IA, Google reconna\u00eet que &#8220;courir&#8221; et &#8220;course&#8221; sont li\u00e9s conceptuellement et ajuste ses r\u00e9sultats en fonction de l\u2019intention de recherche, en proposant des contenus plus pertinents pour les utilisateurs.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Quel_impact_sur_le_SEO\"><\/span><strong>Quel impact sur le SEO ?<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Si vous voulez am\u00e9liorer votre r\u00e9f\u00e9rencement naturel, ces \u00e9volutions ont des cons\u00e9quences importantes :<\/p>\n<ul>\n<li>\u2705 <strong>Misez sur un contenu bien structur\u00e9 et naturel<\/strong> : Google valorise d\u00e9sormais les textes r\u00e9dig\u00e9s de fa\u00e7on fluide et intelligible.<\/li>\n<li>\u2705 <strong>Utilisez des synonymes et un vocabulaire vari\u00e9<\/strong> : inutile de r\u00e9p\u00e9ter un mot-cl\u00e9 \u00e0 l\u2019exc\u00e8s, Google reconna\u00eet les \u00e9quivalences lexicales. <a href=\"https:\/\/michaeldri.com\/blog\/seo\/hyperonyme-hyponyme-holonyme-meronyme-quest-ce-que-cest\/\">D\u00e9couvrez l&#8217;article Hyperonyme, hyponyme, holonyme, m\u00e9ronyme\u2026 Qu\u2019est-ce que c\u2019est ?<\/a><\/li>\n<li>\u2705 <strong>\u00c9vitez les strat\u00e9gies de bourrage de mots-cl\u00e9s<\/strong> : elles sont de moins en moins efficaces et peuvent m\u00eame \u00eatre p\u00e9nalis\u00e9es.<\/li>\n<li>\u2705 <strong>Optimisez pour la recherche vocale<\/strong> : avec des algorithmes comme BERT, Google traite les requ\u00eates comme une conversation humaine.<\/li>\n<\/ul>\n<p>En bref, <strong>le stemming est utile pour des traitements rapides et peu co\u00fbteux<\/strong>, mais <strong>la lemmatisation est bien plus pr\u00e9cise et efficace pour comprendre le langage naturel<\/strong>. Google \u00e9voluant vers une analyse toujours plus fine du contexte des mots, il est crucial d\u2019adopter <strong>une approche SEO bas\u00e9e sur la qualit\u00e9 du contenu et l\u2019intention utilisateur<\/strong>.<\/p>\n<p>Moralit\u00e9 ? \u00c9crivez avant tout <strong>pour les humains<\/strong>, et Google suivra !\u00a0<\/p>\n\n\n<div style=\"height:40px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<p><em>Sources :<\/em><\/p>\n<ul data-spread=\"false\" data-pm-slice=\"3 3 []\">\n<li>\n<p><em>GeeksforGeeks \u2013 Lemmatization vs Stemming: A Deep Dive into NLP\u2019s Text Normalization Techniques (<a href=\"https:\/\/www.geeksforgeeks.org\/lemmatization-vs-stemming-a-deep-dive-into-nlps-text-normalization-techniques\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">geeksforgeeks.org<\/a>)<\/em><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><em>DataCamp \u2013 Stemming and Lemmatization in Python (<a>datacamp.com<\/a>)<\/em><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><em>Wikipedia \u2013 Stemming (<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Stemming\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">en.wikipedia.org<\/a>)<\/em><\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><em>Wikipedia \u2013 Lemmatization (<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Lemmatization\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">en.wikipedia.org<\/a>)<\/em><\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Si vous vous int\u00e9ressez au SEO ou au traitement automatique du langage (le fameux NLP pour Natural language processing en anglais), vous avez s\u00fbrement entendu parler de lemmatisation et de stemming. 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