Google souhaite améliorer la pertinence des suggestions de sa barre d’adresse dans son navigateur Chrome en intégrant des modèles de machine learning.
La barre d’adresse du navigateur Google Chrome est devenue un véritable outil à part entière pour trouver les informations dont vous avez besoin. En plus de compléter vos requêtes et URL, l’omnibox comme on l’appelle suggère des fichiers présents dans votre espace Google Drive, des favoris ou encore du contenu en lien avec la page actuellement affichée.
Mais Google estime que son comportement peut encore être amélioré, ce qui l’amène à mettre en œuvre des algorithmes de machine learning pour affiner les suggestions dans la dernière version de Chrome.
L’omnibox de Chrome passe à l’IA
Dans un article sur le blog officiel du Chromium Project (via Neowin), Google a détaillé les améliorations apportées à l’omnibox dans la version 124 du navigateur Chrome. L’intégration de modèles d’apprentissage automatique vise à obtenir les résultats suggérés »plus précis et plus pertinent« .
Concrètement, il s’agit d’adapter ces suggestions aux habitudes de l’utilisateur, de les rendre plus «flexible» pour utiliser les termes de Google. Jusqu’à présent, la barre d’adresse fonctionnait en utilisant «un ensemble de formules élaborées et élaborées à la main» pour deviner les adresses en fonction des premières lettres saisies.
Le système d’évaluation de Google est mieux à même de proposer des résultats basés sur le comportement des utilisateurs sur le navigateur, lorsqu’ils quittent une page quelques secondes seulement après y avoir accédé, par exemple.
L’omnibox et ses suggestions s’amélioreront avec le temps selon Google, avec «collecter des signaux plus récents, recycler, évaluer et déployer périodiquement de nouveaux modèles au fil du temps« . La firme évoque des critères comme l’heure de la journée, la localisation si Chrome y a accès ou encore l’appareil utilisé.
Ces améliorations invisibles sont déjà disponibles dans la dernière version de Chrome (124.0).
