Le Pen State Univeristy a mis au point un système qui identifie automatiquement dans quelle phase du processus de recherche se trouve l’internaute (quand il tape une requête) et quelle est sa démarche : spécialisation, généralisation… L’objectif, l’assister dans sa recherche. Ce système, conçu sur la base de l’analyse d’un million de requêtes Dogpile, repose sur un certain nombre de constats, en particulier celui-ci : « L’internaute reformule dans 20 % des cas au moins une fois les termes qu’il saisit dans le champ de recherche, avant d’être satisfait par le résultat. » (L’Atelier)
Il s’agirait alors plutôt d’un moteur de recherche prédictif que descriptif.
Mieux, moins bien ou différent que la suggestion de mots et expressions au moment de la saisie d’une requête ? Est-ce que ça apportera autant d’avantages que le dit le Pen State University ?
Jérôme : Ce genre d’outil me semble tout à fait complémentaire à la suggestion de mots clés. Beaucoup de recherches tentent depuis pas mal d’années de modéliser le comportement de l’utilisateur afin de l’assister, mais en fixant la barre trop haut, ces systèmes sont généralement difficilement généralisables. Or, ce que propose la Pen State University me semble intéressant car facilement généralisable (s’il ne s’appuye pas sur des modules linguistiques), et très pragmatique : détecter si l’utilisateur reformule sa requête pour l’élargir ou la restreindre afin de l’aider dans cette tâche : idée simple, mais qui me semble très prometteuse. Reste à savoir comment l’intégrer d’un point de vue interface utilisateur et utilisabilité…
