La compréhension du langage humain serait l’un des plus grands défis de la recherche
La compréhension du langage humain serait l’un des plus grands défis de la recherche
Pour Google, qui dévoile le futur de son moteur
Lorsque l’un des gourous du moteur de recherche Google prend la parole lors d’un événement, c’est, dans la plupart des cas, pour donner des informations intéressantes sur le service.
Amit Singhal, vice-président senior à la recherche chez Google, a présenté lors d’une séance de questions/réponses, à l’occasion du festival technologique SXSW d’Austin au Texas, le chemin vers lequel s’oriente le moteur Google.
Pour lui, le moteur Google devra faire face à quatre défis technologiques majeurs, à savoir le graphe de connaissance, la recherche vocale, la compréhension du langage humain et la communication. « Ces quatre domaines sont des problèmes techniques qui malgré les évolutions du moteur Google, sont toujours non résolus », pour Singhal.
Selon lui, le moteur Google devrait être une plateforme multifacette, capable de fournir des résultats indépendamment de la façon dont les internautes l’interrogent (par la voix, le toucher ou par la saisie d’un texte). « La situation dans laquelle évolue un individu détermine la façon dont il effectuera des recherches. Google voudrait être en mesure de s’y adapter » confit-il.
Ainsi, les téléphones portables offrent une interface plus naturelle pour la voix, par opposition aux recherches textuelles. « Mais si la personne se trouve par exemple dans une salle de conférence, la recherche par la voix dans ce contexte n'est pas la meilleure solution », ne manque-t-il pas de le souligner.
C'est un concept qu’utilise actuellement Google Now, une application mobile Android conçue pour donner aux utilisateurs des informations personnalisées à la volée.
« Nous concevons search for everywhere », admet Singhal, avant de rajouter que « la technologie doit se fondre dans l'arrière-plan afin de vous donner ce dont vous avez besoin sans interrompre votre activité ».
Un début de solution à l’un de ces problèmes est Knowlegde Graph, une fonctionnalité qui permet de placer les recherches des utilisateurs dans leurs contextes en renvoyant des résultats adaptés.
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