Google souhaite rendre l'utilisation de son navigateur Chrome aussi simple que possible. Dans cette optique, la société met en œuvre l’apprentissage automatique pour rendre la barre d’adresse Chrome, également connue sous le nom d’omnibox, plus intelligente.
Le nom « omnibox » n’est pas choisi au hasard. La société a développé la barre d'adresse afin que vous puissiez facilement trouver de nombreuses choses à partir de là, non seulement sur le Web mais dans le navigateur lui-même. Par exemple, en fonction de ce que vous écrivez, il vous propose des suggestions sur les pages similaires que vous avez visitées ou de nouveaux résultats possibles. Également sur les onglets que vous avez déjà ouverts ou sur les éléments favoris.
La dernière mise à jour de Chrome intègre l'apprentissage automatique pour de meilleurs résultats omnibox
Étant un élément central du navigateur, la société a mis un accent particulier sur son amélioration. En conséquence, la dernière mise à jour de Chrome (M124) apporte une omnibox dotée de fonctionnalités améliorées par l'apprentissage automatique. Cela signifie que maintenant les résultats seront « plus précis et pertinent pour vous,» selon l'article sur le blog Chromium. La mise à jour arrive sur Chrome pour Windows, Mac et ChromeOS.
Le « machine learning » est similaire à l’IA, mais à une échelle légèrement plus petite. Fondamentalement, il se concentre sur l’analyse de grandes quantités de données pour prendre des décisions précises ou exécuter des actions basées sur des modèles détectés. Dans Google Chrome, l'équipe de développement l'implémente afin que vos modèles d'utilisation et ceux de millions d'utilisateurs rendent les résultats de l'omnibox plus précis.
L'amélioration se concentre sur le « système de notation » qui détermine la pertinence d'un résultat pour vous. Plus il a de scores de pertinence, plus il est susceptible d'apparaître sous forme de suggestion lorsque vous tapez dans la barre d'adresse.
Les problèmes de l'approche précédente
Justin Donnelly, ingénieur logiciel Chrome, est l'équipe responsable de l'omnibox. Ils prétendent que la barre de recherche était déjà bonne en soi. Cependant, le principal problème était son manque de flexibilité. Cela signifie que, même si cela fonctionnait bien dans son contexte, son adaptabilité était compliquée.
Il a été assez difficile de mettre en œuvre des améliorations ou d’envisager de nouveaux scénarios d’exploitation dans le cadre du «des formules adaptées à la main » méthode. l'omnibox était comme un système puissant avec des pièces parfaitement engrenées. Or, modifier un élément clé était impossible sans que tout s’effondre, comme un château de cartes.
Donnelly mentionne également que la popularité de Chrome a également ajouté à la complexité. Après tout, la mise en œuvre de modifications dans le navigateur aurait un impact sur des dizaines de millions de personnes dans le monde. Donnelly a décrit le défi comme suit : «construire l'avion tout en le pilotant.»
La nouvelle approche d’apprentissage automatique présente un autre grand avantage par rapport aux formules précédentes réglées manuellement. Désormais, il est capable de traiter des données à une échelle impossible à couvrir par des méthodes « artisanales » ou traditionnelles.
Comment l'apprentissage automatique améliore les résultats dans la barre de recherche Chrome
La puissance du machine learning a aidé l’équipe de développement à identifier certaines situations qu’elle n’avait pas pu réaliser auparavant. Par exemple, il existait un modèle général selon lequel, après avoir accédé à un site Web à l’aide de l’omnibox, de nombreux utilisateurs restaient quelques secondes, puis passaient à une autre URL. En effet, la barre d'adresse de Chrome n'offrait pas vraiment le bon résultat et ils y accédaient par accident. Cependant, la mauvaise recommandation apparaissait toujours lors des tentatives ultérieures.
Désormais, avec le nouveau modèle, ce comportement devrait être différent. Dans ce cas, Chrome réduira intelligemment le score de cette recommandation. Cela lui donnera une faible pertinence afin qu'il ne continue pas à apparaître constamment. Fondamentalement, le navigateur apprendra de vous au fur et à mesure que vous l’utiliserez.
Enfin, Donnelly mentionne que ce n’est que le début de l’apprentissage automatique. La nouvelle approche permettra de prendre en compte beaucoup plus de paramètres pour déterminer la pertinence des résultats de l'omnibox Chrome. Par exemple, l'heure de la journée, ou encore l'environnement d'utilisation du navigateur.
