Limites des moteurs de recherche sociaux

Jean-Marie Le Ray vient de traduire un excellent billet de Chris Sherman, éditeur associé de Search Engine Watch. L'auteur y démontre que, malgré l'intérêt qu'elle suscite aujourd'hui, la “recherche sociale” (un ensemble d'outils qui vise à fournir des réponses plus pertinentes aux requêtes d'un utilisateur en tirant parti de l'apport de tous les autres utilisateurs) - dont le nouveau projet de Jimmy Wales, Search Wikia, est l'un des emblèmes -, n'est pas prête de remplacer la recherche algorithmique traditionnelle.

Sherman définit les outils de recherche sociale comme des services de recherche "informés" par le jugement humain, c'est-à-dire "qu'une personne ou plus, probablement des dizaines et des centaines, ont "consommé" un contenu donné et décidé qu'il avait suffisamment de valeur pour le recommander à d'autres". Après avoir dressé l'historique de ces outils, Chris Sherman explique pourquoi la recherche sociale ne sera jamais aussi efficace que la recherche "motorisée" :

"Indépendamment du nombre de personnes impliquées dans les différentes activités de "socialisation" de la recherche, l'ampleur et la portée du Web sont telles qu'une quantité significative de contenu ne sera jamais prise en compte par ces activités. Tout simplement parce que l'internetinternet évolue trop vite pour que les gens puissent suivre.

Cela ne veut pas dire que la recherche sociale est vaine - dans nombre de cas elle est même très utile -, ça signifie simplement que la recherche médiée par les gens ne sera jamais aussi exhaustive que la recherche "motorisée" par les algorithmes."

Sherman évoque ensuite les nombreux problèmes liés aux ontologies¹ et folksonomies², avant d'évoquer les erreurs humaines : "Enfin, n'oublions pas les imbéciles et les spammeurs. Beaucoup de gens, en dépit de leurs bonnes intentions, feront vraisemblablement n'importe quoi, et d'autres tenteront délibérément de tromper les moteurs. Or dans les deux cas, il sera difficile aux agents logicielslogiciels de reconnaître le contenu mal catégorisé. Dans la recherche sociale, il est difficile de bien filtrer le rapport signal/bruit".

Il conclut néanmoins : "Malgré les questions évoquées ci-dessus, la recherche sociale reste prometteuse pour améliorer nos recherches d'informations et toutes nos activités chronophages sur le Web. Au final, il est probable qu'un mix de recherche algorithmiquealgorithmique et des différentes formes de recherche sociale nous donnera un système hybridehybride, capable de véritablement satisfaire une large gamme d'exigences informationnelles.

Nous n'en sommes pas encore là, mais je m'attends à voir des progrès significatifs dans les deux ans à venir".

Par Hubert Guillaud

Notes (par FS) :
1 - Dans le contexte de cet article, désigne ce qui a trait à la catégorisation des choses en fonction de leur nature.
2 - de Folks (les gens) et taxonomy (classification). Néologisme anglo-saxon inventé pour désigner la manière dont les utilisateurs d'internet classent les contenus de pages grâce à des tags ne reposant sur aucune méthode réelle (voir par exemple del.icio.us).