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De la recherche par mot-clé à la recherche vocale et visuelle - Dossier Search Solutions 2018

Carole Tisserand-Barthole
Bases no
365
publié en
2018.12
346
De la recherche par mot-clé à la recherche vocale et ... Image 1
De la recherche par mot-clé à la recherche vocale et ... Image 1

Le Web d’aujourd’hui s’émancipe de plus en plus du contenu textuel avec une part toujours plus importante de contenus multimédias. Et de fait, la recherche Web traditionnelle par mot-clé évolue également avec une progression importante de la recherche vocale et de la recherche visuelle et d’images.

Durant cette deuxième session de la journée Search Solutions 2018, il a été question de recherche vocale chez Google d’une part et de recherche d’images chez les journalistes d’autre part.


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Quand Google fait de la recherche vocale sa priorité

Cette année encore, Google était présent à la journée d’étude par l’intermédiaire d’Enrique Alfonseca, Research Tech Lead/Manager. Et comme l’année dernière, il était question de recherche conversationnelle appliquée cette fois-ci à l’Assistant Google, l’assistant personnel intelligent développé par Google dont la première version date de 2016.

Preuve en est que la recherche conversationnelle (ici conversation orale entre un internaute et un assistant personnel) est un sujet-clé pour Google.

La recherche d’information dans un cadre professionnel sur Google Assistant n’est pas encore pour demain. L’assistant personnel de Google n’a pour le moment vocation qu’à répondre à des questions du quotidien comme la météo, la réservation d’un restaurant ou de places de cinéma.

Mais comprendre les angles de recherche de Google, c’est aussi comprendre sa stratégie sur le long-terme et son adéqua­tion ou inadéquation potentielle avec les problématiques des professionnels de l’information.

L’assistant Google permet aujourd’hui à l’utilisateur d’interagir avec la machine dans le but de réaliser une tâche. C’est l’utilisateur qui guide la machine et non l’inverse.

Quand les gens interrogent un assistant personnel, ils souhaitent :

  • des résultats personnalisés en fonction de leurs goûts ;
  • une prise en compte du contexte dans lequel ils font la recherche
  • des explications pour comprendre pourquoi ce résultat est pertinent pour eux ;
  • une interaction avec la machine la plus fluide possible et proche d’une interaction humaine.

Et, par la même occasion, ils souhaitent apprendre quelque chose.

Et tout cela doit fonctionner sans aucun visuel et uniquement grâce à des réponses orales.

La principale difficulté, c’est qu’une très grande partie des sources d’informations Web sont « non structurées » à l’image des pages Web, Wikipédia, etc. Il n’y a pas de champs pour indiquer que telle information correspond à un horaire, une définition, un tarif, une date de naissance, etc.

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