Google a-t’il un projet semblable dans ses cartons ?
Aucune information n’a réellement filtré sur ce sujet pour le moment. Une seule chose est certaine : les chercheurs de Stanford qui ont imaginé les solutions les plus prometteuses travaillent à présent au sein de Kaltix, devenue filiale de Google...

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Ainsi, il semble que Google ait déjà choisi d’utiliser la méthode du "block rank". Ce qui expliquerait la possibilité pour Google d’entrer des nouvelles pages dans son index, tout en leur attribuant une position définitive dans les pages de résultats (ce qui laisse soupçonner un calcul du PR à la volée). La deconnexion clairement apparente depuis deux mois entre les GoogleDance et les calculs de PR plaide également pour un changement de ce genre.

Compte tenu de l’avantage stratégique que donnerait une méthode de recherche sensible au contexte à la firme créée par Page et Brin, il y’a fort à parier que les gens de Kaltix aideront prochainement Google à sortir une innovation de ce genre.

Mais si l’adoption de l’algorithme du blockrank se confirme, cela risque de compliquer les choses. En effet, l’utilisation du blockrank pour créer des pagerank personnalisés n’était encore qu’au stade de l’idée il y’a quelques mois, et on peut supposer que l’application pratique est autrement plus délicate que celle du "Topic sensitive pagerank".

Les difficultés à résoudre sont essentiellement de l’ordre de l’acquisition d’expérience, pour savoir comment déterminer les coefficients donnant les résultats les plus pertinents.

Une googlebarre chargée de communiquer le contexte au moteur ?L’un des principaux écueils à surmonter si l’on veut réaliser un moteur de recherche sensible au contexte performant, c’est la protection des données de l’utilisateur. En effet, si dans certains cas, la requête seule permettra de déterminer la thématique de la recherche, il arrivera fréquemment que celle-ci soit ambigüe. Dans ce cas, la connaissance du contexte doit être étendue, soit aux requêtes précédemment effectuées, voire même aux habitudes de surf de l’internaute

Ces informations n’étant pas anodines, il est dans la pratique difficile d’imaginer d’envoyer au moteur l’historique de surf de l’internaute. Mais nos ex chercheurs de Stanford ont de la ressource : ils ont imaginé de créer une application client capable de faire le travail d’évaluation des thématiques de prédilection de l’internaute en local sur sa machine. Le client de recherche n’aura plus dans ce cas à envoyer au moteur que les éléments sur ces thématiques de prédilection, sans avoir à communiquer d’autres infos plus confidentielles. L’internaute aurait toute possibilité de plus d’accéder et de modifier les caractéristiques de son profil ainsi constitué.

Et si ces techniques étaient déjà dépassées ?
Ces techniques destinées à créer des moteurs de recherche sensibles au contexte semblent constituer l’avenir des moteurs de recherche. Mais elles reposent toutes sur des évolutions de l’algorithme du Pagerank. Et elles ne permettent pas de créer des moteurs réellement intelligents. Il s’agit toujours essentiellemnt de systèmes utilisant la force brute de calcul combinés avec un zeste d’astuce et de savoir faire.