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Google a ajouté une touche d'IA dans le champ de recherche de Chrome

Nicolas Furno

lundi 29 avril 2024 à 21:45 • 7

Logiciels

Google annonce sur son blog une nouveauté l’air de rien majeure pour son navigateur web. L’interface n’a pas été bouleversée et si le géant de la recherche a bien fait son travail, vous ne remarquerez en réalité aucune différence. Néanmoins, la logique de l’omnibox, le nom donné par les créateurs de Chrome à la barre d’URL qui est aussi une barre de recherche, a été entièrement refondue sur une nouvelle base. Après des années sans changement, la version 124 du navigateur exploite désormais du machine learning (apprentissage automatisé), uniquement sur les ordinateurs et pour les suggestions de pages web pour le moment.

La barre de recherche et d’URL de Chrome 124 n’a peut-être pas l’air différente, ses fondations ont néanmoins été transformées. Image MacGeneration.

Ce changement est justifié par la rigidité de l’ancien système, qui était très performant, mais qui reposait sur une série de règles fixes et difficiles à ajuster. À titre d’exemple, le temps passé depuis la dernière visite est naturellement un critère important pour que Chrome sélectionne les pages web dans ses recommandations. Il y a ainsi de nombreux critères définis manuellement par les développeurs de Chrome lors de la création de l’omnibox et ajustés au fil du temps avec les mises à jour.

L’apprentissage automatisé, l’un des domaines de l’intelligence artificielle, adopte une toute autre approche. Pour faire simple, la manière dont la barre de recherche de Chrome est utilisée par des humains est enregistrée et cette connaissance sert de base pour générer un modèle. Les développeurs n’indiquent plus de règles fixes, tout en espérant retrouver une logique identique ou améliorée par rapport à l’ancien système. Comme on s’en doute, il a fallu de nombreux essais pour ne pas empirer la situation et Google a manifestement travaillé sur le sujet depuis longtemps.

Il faut dire que c’est après tout l’élément d’interface le plus important de Chrome, celui qui est en tout cas le plus utilisé. Le résultat est convaincant, d’après ses concepteurs qui citent un exemple concret : le modèle a repéré que les pages vues récemment sont plus importantes pour la recommandation, avec une nuance importante que les développeurs de Chrome n’avaient pas envisagé. Si la durée depuis la dernière visite est très faible, alors le modèle réduit le score de la page web. Puisque vous venez de l’ouvrir, vous n’avez sans doute pas besoin de la rouvrir immédiatement et elle perd ainsi en priorité par rapport à d’autres éléments.

Les concepteurs de Chrome ne comptent pas s'arrêter là et espèrent à la fois améliorer le modèle en fonction des utilisateurs du navigateur web et surtout étendre le concept. On devrait ainsi retrouver la même idée sur mobile, avec toutefois un modèle différent et adapté à ce contexte. Il pourrait aussi y avoir des modèles plus optimisés à chaque langue, si Google réalise que c’est utile.

Source :

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