2.2.1 Une question de vocabulaire : recherche et recherche de l’information
Comme le soulignent Olivier Ertzscheid26 et Gabriel Gallezot27, il existe une distinction entre
« rechercher » de « la recherche d‟information » (Information Retrieval en anglais, IR) et « rechercher » de « la recherche » (Research en anglais). En français, ce terme unique introduit un signifié commun « trouver de l‟information » avec une distinction claire entre les moyens et les objectifs de la recherche d‟information :
Information Retrieval Research Objectifs Repérer et de ramener des
informations pertinentes
Tableau 1 : Modes de recherche et de découverte [51, Ertzscheid, Gallezot]
Dans la suite de ce mémoire, la recherche d‟information se référera au terme anglais Information Retrieval (IR).
2.2.2 La recherche d’informations : une question de pertinence
Il existe deux types de pertinence : la pertinence « système », obtenue par l‟utilisation d‟algorithmes sophistiqués et brevetés et la pertinence « utilisateur » complètement subjective et personnelle. L‟enjeu est de réduire la distance qui peut exister entre l‟approche système, qui montre vite ses limites et l‟approche utilisateur, souvent imprécise et mal cadrée.
25 http://www.findwise.com/
26 Enseignant-chercheur (Maître de Conférences) en Sciences de l'information et de la communication et blogueur (http://affordance.typepad.com/)
2.2.2.1 L’utilisateur au centre du processus de recherche
Ce schéma décrit le processus type d‟une recherche d‟informations et met en évidence l‟importance du rôle de l‟utilisateur qui, en procédant par itérations, interprète et en évalue en permanence l‟adéquation entre les documents renvoyés par le moteur et le besoin d‟information initial.
Figure 1 : Processus de recherche d‟information28
La consultation des résultats amène l‟utilisateur à leur donner du sens en fonction de ses besoins et de ses attentes. Et c‟est bien parce que « l‟individu est au cœur de la notion de pertinence que celle-ci est particulièrement complexe » [36, Balmisse] .
2.2.2.2 La pertinence « système »
Afin d‟être en capacité de fournir aux utilisateurs des informations correspondant à leurs besoins, l‟application de recherche va mettre en œuvre un modèle de pertinence qui calcule à chaque requête et pour chaque information le « meilleur » score de pertinence. Un classement par ordre décroissant sera alors proposé à l‟utilisateur. Plusieurs critères entrent en jeu dans ce calcul. Ils sont plus spécifiquement abordés en section 3.2.
Ce calcul de pertinence a également pour but d‟améliorer les taux rappel et de précision, notions de base en information retrieval :
- Le rappel est la mesure du nombre de documents pertinents retrouvés en fonction du nombre de documents pertinents que possède la base de données. L‟utilisateur souhaite voir apparaître tous les documents qui pourraient répondre à son besoin d'information.
28 Issu de « La recherche d‟informations assistée par ordinateur : quelle représentation des connaissances ? » Maria Caterina Manes-Gallo et Céline Paganelli, 2004
- La précision est la mesure du nombre de documents pertinents retrouvés rapportés au nombre de documents total proposé par le moteur de recherche pour une requête donnée. Plus l‟indice de précision est élevé, moins le moteur aura renvoyé de documents inutiles et non pertinents.
Les notions de rappel et de précision sont indissociables de la notion de pertinence. Le problème est que la pertinence est définie en termes absolus : soit un document est pertinent soit il ne l‟est pas. Elle dépend du contexte dans lequel évolue l‟organisation et de la capacité du moteur à correctement interpréter et contextualiser la requête de l‟utilisateur [34, white].
2.2.2.3 La pertinence « utilisateur »
Pour Gilles Balmisse29 : « La pertinence n‟est pas du tout un problème de correspondance entre une information et une requête. Elle est au contraire fortement dépendante du contexte de jugement ». La pertinence est donc un jugement personnel basé sur la valeur qu‟un utilisateur accorde à un élément d'information. Elle se substitue donc au caractère computationnel (logico-algébrique) de la pertinence système.
En pratique, ce qui est pertinent pour un utilisateur ne le sera pas pour un autre, à fortiori s‟ils évoluent dans un contexte métier différent et même si ces derniers ont effectué une requête identique. Chaque utilisateur possède sa propre vision des contenus, son propre système de valeurs et interprète une information en fonction de ses connaissances personnelles, de son contexte personnel ou de son contexte d‟affaires.
Pour l‟utilisateur, trois critères subjectifs se confrontent : la relativité, l'utilité et l'utilisabilité30. La relativité s‟appuie sur la pertinence de l‟information et son rapport avec le besoin initial ou en cours de formulation. L‟utilité repose sur l‟apport d‟un nouvel élément de connaissance jugé pertinent par l‟utilisateur. L'utilisabilité est jugée optimale si l‟information peut être facilement traitée par l‟utilisateur.
29 Gilles Balmisse est dirigeant et fondateur du cabinet Knowledge Consult
30 Source : Dictionnaire des concepts info-documentaires
2.2.3 De la simple consultation à la découverte d’informations
Pour l‟utilisateur, la recherche (plus ou moins ouverte à la découverte) correspond toujours à un ou plusieurs objectifs. Le tableau ci-dessous, inspiré du modèle proposé par Tony Russel-Rose31, classe du plus fermé au plus ouvert les différents modes de recherche possibles : consulter, enquêter et apprendre32 [49, Russell-Rose].
Modes de recherche Objectifsinformationnels
Consulter Repérage, récupération
Vérification
Contrôle, surveillance
Enquêter Analyse
Evaluation Synthèse
Apprendre Comparaison
Compréhension Exploration
Tableau 2 : modes de recherche et de découverte en entreprise [49, Russell-Rose]
Chaque mode de recherche mobilise plusieurs niveaux d‟expertise :
- Une expertise du domaine : critère qui repose sur l‟expertise métier de la personne et la profondeur de connaissance liée aux acteurs et aux enjeux du domaine
- Une expertise technique des systèmes : critère qui a tendance à devenir négligeable étant donné la volonté des éditeurs de rendre « User Friendly »33 les interfaces d‟interrogation/consultation
- Une expertise en recherche : critère qui repose sur la connaissance des sources et des stratégies de recherche.
L‟utilisation d‟un moteur est censée couvrir tous les modes de recherche et répondre à tous les objectifs associés : accéder simplement à des documents ou à des unités documentaires jugées pertinentes, délimiter les contours du problème en vue de son analyse et identifier des informations existantes dans un processus de découverte et d‟apprentissage.
31 Fondateur UXLabs et consultant en recherche et conception d‟applications d'accès aux informations (http://uxlabs.co.uk/)
32 Traduction libre de « Lookup », « Investigate », « Learn »
33 Peut être traduit en Français par « facile à utiliser »
Deuxième partie
Les fonctionnalités du moteur de
recherche d’entreprise
3 Les différences fonctionnelles entre un moteur d‟entreprise et un moteur web
Par moteur généraliste web, on comprendra évidemment Google. En effet, en Juin 2013, Google concentre en France 91,1% des visites effectuées depuis un moteur et enregistrées par les sites web34.
Comme base de comparaison, Eric Debonne35 propose 5 critères de différenciation entre un moteur de recherche web et un moteur de recherche d‟entreprise : La volumétrie des sources, la gestion de l‟information hétérogène, la prise en charge des informations structurées, la pertinence de la recherche et la sécurité des accès aux données. On peut cependant rajouter deux autres critères : la polysémie des sources et la qualité des informations.