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Face à la dégradation de Google Actualités et à l’absence d’alternatives réelles en matière d’agrégateurs de presse gratuits, on pourrait être tenté de considérer que seuls les agrégateurs de presse payants peuvent permettre de réaliser de bonnes recherches d’information sur la presse.

Sur le papier, leurs corpus de sources continuent de s’enrichir et se diversifier avec les années et les fonctionnalités de recherche expertes restent présentes tandis que de nouvelles se développent.

Les agrégateurs de presse payants sont-ils aujourd’hui la seule solution pour réaliser des recherches d’infor­mation de qualité ? Ou bien à l’image des agrégateurs de presse gratuits, eux aussi seraient-ils en réalité sur une pente descendante ?

Et si la solution pour la recherche dans la presse se trouvait ailleurs ?

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DOSSIER SPECIAL CONFERENCE SEARCH SOLUTIONS 2019 - Londres

• Le SEO et la veille au défi des moteurs 

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Pour la troisième année consécutive, nous avons assisté à la journée « Search Solutions » à Londres où se côtoient ceux qui font les moteurs (ingénieurs, data scientists, informaticiens, etc.) et ceux qui les utilisent (professionnels de l’information et du SEO).

L’intelligence artificielle et plus particulièrement le machine learning et le NLP (Natural Language Processing) étaient encore une fois au cœur de la très grande majorité des présentations.

Mais contrairement aux années précé­dentes, l’accent était mis davantage sur des outils de recherche spécialisés et thématiques et moins sur les grands acteurs de la recherche Web comme Google ou Microsoft.

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Après les moteurs spécialisés sur le juridique, le recrutement ou la santé, il a également été question de nouveaux moteurs qui tirent parti des contenus multimédia.

On le sait, les contenus multimédia prolifèrent et il est de plus en plus important de les inclure dans son dispositif de veille et ses recherches d’information. Pourtant, ce sont des contenus difficiles d’accès car peu représentés dans les outils traditionnels et surtout peu « recherchables » car la recherche ne porte généralement que sur les métadonnées.

Découvrons ici des projets et moteurs multimédia innovants.

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TENDANCES • La révolution multimédia bouscule la veille

PANORAMA
• Outils de recherche de vidéos : des métadonnées au speech to text
• Outils de recherche sur les contenus audios : un segment encore pauvre
• Outils de recherche d’images : des métadonnées à la reconnaissance de texte, d’objets et de visages

METHODOLOGIE • Mettre en place une veille sur les contenus multimédias

OUTILS DE VEILLE • Comment valoriser les contenus multimédias dans un livrable de veille ?

INDEX • Index NETSOURCES 2019

Etre un expert de la veille et de la recherche d’information, et maintenir son expertise, est plus que jamais un challenge car le monde de l’information est en perpétuel mouvement.

Les outils de recherche et de veille évoluent très rapidement, de nombreux acteurs apparaissent et disparaissent régulièrement, les sources d’information évoluent et changent de business model, ce qui nécessite une surveillance large de son environnement.

Seule solution : se former et s’informer continuellement afin de connaître les dernières tendances et les meilleures méthodes, sources et outils.

La veille ou la recherche de contenus connaît certainement aujourd’hui un réel bouleversement qu’il est encore difficile de bien mesurer : la présence de plus en plus forte de vidéos, podcasts, infographies comme médias d’information à part entière.

Coexistant à côté des sources d’information traditionnelles, ou encore, cas plus complexe, intégrés dans ces mêmes médias traditionnels, de plus en plus de journaux, surtout dans la sphère économique, sociale et politique, en créent et diffusent (incluent) dans leur version numérique.

Les veilleurs et plus généralement tous les professionnels de l’information, traditionnellement orientés vers la recherche et l’analyse de contenus textuels, vont devoir rapidement se préoccuper de l’intégration de ces nouveaux réservoirs d’informations pour au moins deux raisons.

• D’une part, les données présentes dans ces vidéos, podcasts ou encore infographies risquent de ne pas se retrouver sur les supports textuels.
• D’autre part, ces nouveaux formats sont plus que de simples supports, ils constituent, du fait de leur professionnalisation, de plus en plus des moyens d’information à part entière, avec leurs propre dynamiques, recherches et analyses.

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La première intervention de cette conférence annuelle à Londres revenait en détail sur le fonctionnement de la recherche sémantique, qui, rappelons-le, est aussi mise en œuvre dans des moteurs comme Google depuis quelques années.

En comprendre le fonctionnement permet donc ensuite d’adapter ses stratégies et méthodes de recherche en fonction des évolutions récentes.

Au cœur de la recherche sémantique : bye bye recherche booléenne

Andreas Kaltenbrunner est directeur de la recherche chez NTENT, une société qui propose un moteur de recherche sémantique en marque blanche pour les entreprises.

Il est revenu en détail sur le foncti­onnement de leur moteur. Pour créer un moteur sémantique, il faut tout d’abord une ontologie, un lexique (un par langue) associé à l’ontologie, un « onomasticon » (une sorte de glossaire des noms propres) et des règles linguistiques.

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Intéressons-nous maintenant à la recherche d’images. Nous avons choisi ici de nous focaliser sur la recherche d’images pour trouver des informations ou répondre à une question dans un cadre professionnel.

Nous n’aborderons pas la question des images libres de droits ou photos de stocks pour illustrer ses livrables.

La recherche d’images est plus complexe qu’elle n’y paraît au premier abord, car il coexiste différentes façons de rechercher :

il y a tout d’abord la recherche classique par mot-clé où la recherche porte sur des métadonnées ou - c’est encore très rare - sur du contenu textuel présent dans des images ;

la recherche inversée par l’image où le point de départ est une image et non du texte et où l’on recherche des images identiques ou similaires.

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Les moteurs de recherche spécialisés (recrutement, juridique, santé) étaient à l’honneur cette année.

Et tous ces acteurs s’intéressent à la façon dont ils peuvent faire évoluer leurs outils en tirant parti du développement de l’IA tout en restant à l’écoute de leurs utilisateurs.

Trois acteurs étaient venus présenter certains axes de recherche sur lesquels ils ont travaillé récemment pour améliorer leurs moteurs.

Trouver le bon dosage entre approche traditionnelle par mot-clé et deep learning : le cas d’un moteur dédié au recrutement

Nous commencerons avec un outil de recherche spécialisé dans le recrutement et les ressources humaines appelé Texternel, fondé en 2011 à Amsterdam. Il s’agit d’un moteur principalement utilisé par les services RH des entreprises et qui permet de rechercher sur des bases de CV et réseaux sociaux afin d’identifier les bons candidats pour un poste.

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