Les moteurs de recherche actuels, basés sur le système des mots clés, vont-ils progressivement laisser la place à de nouvelles approches, capables de mieux interpréter les requêtes ? Si l’on s’en tient aux avancées technologiques en cours, alors les moteurs de recherche de prochaine génération devront offrir une expérience personalisée. Après l’équipe de Taguage, les chercheurs à l’Université de la Caroline du Nord s’y sont attelés, en imaginant un nouvel algorithme. Ce-dernier permet de prendre en compte les requêtes antécédentes d’un utilisateur afin de lui fournir des résultats les plus optimisés, et ce sans avoir à consommer massivement des ressources informatiques.
La personnalisation au-delà du profiling
En effet, lorsqu’un mot clé comporte une interprétation multiple possible, les moteurs de recherche traditionnels fournissent des réponses identiques, indépendamment du profil de la personne en face. Et même, « le fait de constituer le profil d’un utilisateur ne résout rien au problème » commente Anyanwu, un des chercheurs à l’origine de ce projet. Car, en tapant le même mot clé, une même personne peut vouloir des informations différentes à des moments différents. A titre d’exemple, si un utilisateur entre le terme « vitesse Jaguar », veut-il dire la puissante calculatrice, le félin dans la jungle ou la voiture ? Pour cela, les chercheurs ont mis en place la technique dite « ambient query context », qui consiste à consulter les requêtes les plus récentes d’un utilisateur pour aider à interpréter sa recherche en cours. Ainsi, si parmi ses recherches antécédentes figure un terme comme « l’animal » ou « sauvage », les résultats liés au félin seront mis en avant.
Une nouvelle architecture pour une meilleure efficacité
Le revers de la médaille de ce système est qu’il nécessite une puissance de calcul phénoménale pour chaque utilisateur. A ce stade, l’équipe de recherche d’Anyanwu a réussi à mettre en place une technique qui comprend de nouvelles façons de représenter des données, de les indexer, ainsi qu’une nouvelle architecture de calcul afin que ces données puissent être consultées de manière efficace. La nouvelle indexation et architecture informatique permet à environ 2900 utilisateurs d’effectuer simultanément une recherche personnalisée à l’aide d’une machine de 8 GB, soit 100 fois plus efficace que leur première réalisation. « Cela rend notre concept plus pratique et nous sommes désormais près pour réaliser le moteur de recherche de prochaine génération » conclut-il.