Amit Singhal quitte Google : nouvelle configuration pour le moteur de recherche ?

Amit Singhal aura passé 15 ans chez Google.

D’origine indienne, cet ingénieur en informatique avait rejoint le groupe Internet en l’an 2000, après avoir travaillé, chez AT&T, sur la reconnaissance de la parole appliquée à la recherche de documents audio.

Auteur de nombreuses publications sur les protocoles de communication, les interfaces utilisateur ou encore l’analyse syntaxique et sémantique du langage, il s’était distingué en réécrivant, en 2001, l’algorithme de Google Search.

En parallèle de sa carrière au sein de la multinationale, Amit Singhal a œuvré, chez Atoga Systems et Tahoe Networks, à l’implémentation de protocoles réseau. Puis développé des pilotes pour des solutions de connectivité Wi-Fi, successivement chez Ubicom et Netgear.

Son départ sera effectif le 26 février. Il l’a annoncé sur Google+ ce mercredi, mettant en avant des motivations philanthropiques et le désir de passer plus de temps avec sa famille.

Qui pour lui succéder ? Selon Re/code, ce sera John Giannandrea, actuellement à la tête de l’équipe intelligence artificielle.

La configuration serait un peu particulière : les deux entités fusionneraient, reflétant l’importance stratégique du machine learning chez Google (le groupe l’a d’ailleurs réaffirmé cette semaine en marge de la présentation de ses résultats trimestriels).

John Giannandrea (ci-contre) a notamment supervisé le lancement du Knowledge Graph, cette technologie de recherche sémantique qui propose directement des résultats, en complément à la liste de liens (c’est la colonne de droite sur le moteur en version desktop).

Il était arrivé chez Google en 2010 après le rachat de la start-up Metaweb, dont il était directeur technique… et qui a justement permis à la firme de Mountain View de développer le Knowledge Graph.

Passé chez Netscape entre 1994 et 1999 (et plus anciennement chez Silicon Graphics, sur la période 1990-1992), John Giannandrea – dont Fortune avait récemment fait le portrait – a aussi chapeauté le projet RankBrain, du nom de cette couche d’intelligence artificielle discrètement déployée l’année passée dans Google Search.

Pour améliorer la pertinence des résultats, surtout sur ces 15 % de recherches « inédites » enregistrées chaque jour en moyenne, RankBrain découpe les requêtes en unités de sens représentées sous la forme de vecteur interprétables par l’ordinateur. Ce qui lui permet de déterminer les mots de sens proche et de proposer des contenus adéquats bien qu’ils ne contiennent pas forcément les termes recherchés – le tout sans recourir à des humains pour injecter des listes de synonymes ou établir des liens entre différentes expressions.

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