Google a intégré l’apprentissage automatique dans la barre d’adresse de Chrome pour Windows, Mac et ChromeOS. Les suggestions de pages web devraient ainsi être plus précises et plus pertinentes.
La barre d’adresse de Chrome, également appelée « omnibox », est un élément essentiel utilisé des milliards de fois chaque jour. Avec l’introduction de la dernière version de Chrome, Chrome 124, Google a implémenté des modèles d’apprentissage automatique pour améliorer la fonction de suggestion de l’omnibox.
Avec ces modèles, les pages web suggérées sont plus précises et plus pertinentes pour l’utilisateur. À l’avenir, ces modèles contribueront également à améliorer les scores de pertinence des recherches.
Processus de développement et perspectives
Le développement de cette fonction a connu quelques difficultés, compte tenu de l’échelle énorme à laquelle l’omnibox opère. Le remplacement des mécanismes de base d’une fonction aussi largement utilisée a nécessité une approche prudente et de l’innovation. L’équipe du projet a surmonté plusieurs obstacles pour rendre ces améliorations possibles.
La formation des modèles a révélé une chose intéressante : les utilisateurs reviennent parfois rapidement à l’omnibox après avoir navigué vers un URL non voulu, ce qui réduit la pertinence de l’URL dans de telles situations.
Perspectives d’avenir
Grâce aux nouveaux modèles d’apprentissage automatique, Google peut encore améliorer les résultats. Par exemple, de nouveaux signaux pourraient être intégrés, comme l’heure de la journée, pour améliorer encore la pertinence.
Il est prévu de reformer périodiquement les modèles à l’aide de données plus récentes pour que les suggestions restent actuelles et reflètent mieux la façon dont les utilisateurs interagissent avec l’omnibox.