Algolia vs Elasticsearch : choisir la solution adaptée à vos besoins

Algolia et Elasticsearch sont deux moteurs de recherche interne pour sites Web. Mais ça, vous le savez. Car si vous lisez ces lignes, c’est pour identifier les différences entre ces deux solutions et prendre une décision éclairée en fonction de vos besoins.

En effet, choisir le bon moteur de recherche interne peut avoir un impact significatif sur la performance et la convivialité de votre site Web ou de vos outils digitaux (rapidité de la recherche et pertinence des résultats). Si cette fonctionnalité est essentielle pour un site e-commerce, elle n’est pas dénuée d’intérêt pour un site en matière d’expérience utilisateur.

Découvrez les spécificités, avantages et inconvénients de chaque solution pour choisir entre ces deux outils de recherche les plus populaires !

Présentation d’Algolia et d’Elasticsearch

Algolia et Elasticsearch sont donc deux outils qui permettent d’effectuer une recherche sur votre site, intranet, extranet ou votre application. Autant vous dire que cette fonctionnalité est très appréciée des utilisateurs et visiteurs, pour peu que la solution retenue offre des résultats pertinents.

Bien évidemment, si nous vous faisons ce comparatif, c’est parce que ces deux plateformes possèdent leurs propres spécificités et cas d’utilisation. Aussi, avant de rentrer dans le vif du sujet, laissez-nous vous présenter brièvement ces deux moteurs de recherche interne.

Algolia : une solution de recherche simple d’utilisation

Algolia est une plateforme de Search as a Service (SaaS) créée et lancée en 2013 par deux Français, Nicolas Dessaigne et Julien Lemoine. La solution est principalement conçue pour la recherche de type texte sur des sites Web, intranets, extranets et applications mobiles.

Le principe de fonctionnement d'Algolia est simple : il repose sur une indexation des données du site poussées via une API en mode REST, puis délivrées ensuite via un champ de recherche sur tout type de plateforme Web et mobile.

Son objectif principal est d’offrir une recherche rapide, pertinente et conviviale aux utilisateurs finaux. D’ailleurs, la recherche est instantanée. Ainsi, les résultats s’affichent en temps réel au fur et à mesure que les utilisateurs saisissent leur requête.

En prime, ce résultat est possible sans que les développeurs aient à consacrer beaucoup de temps et de ressources à la mise en place de la recherche, même si en fonction des besoins, un paramétrage plus ou moins important subsiste. En effet, et c’est la particularité d’Algolia, son installation est simple et rapide grâce à une configuration minimale. L’entreprise précise même que l’implémentation de l’API se fait en quelques minutes seulement.

Mais ce n’est pas tout ! Voici les principales caractéristiques d’Algolia :

• Pertinence des résultats personnalisable ;
• Traitement du langage naturel ;
• Apprentissage adaptatif de l’IA pour développer et suggérer des requêtes de recherche plus pertinentes ;
• Plateforme évolutive ;
• Gestion de gros volumes de données et de requêtes ;
• Recherche à facettes (filtrage des résultats par attributs tels que des catégories ou des balises) ;
• Support de recherche global multilingue ;
• Analyses et tests A/B à l’aide d’outils intégrés pour optimiser les performances de recherche.

Si vous souhaitez en savoir plus sur Algolia, nous vous invitons à consulter notre article consacré à Algolia et la recherche en mode SaaS.

Elasticsearch : un puissant outil particulièrement flexible (mais complexe)

Elasticsearch est un moteur de recherche et d’analyse open source créé par Shay Banon et lancé en 2010. L’objectif initial était de créer un moteur de recherche distribué qui serait rapide, extensible et facile à utiliser.

Dès 2011, l’outil gagne rapidement en popularité dans la communauté des développeurs et des entreprises qui cherchent une solution flexible conçue pour répondre à une multitude de cas d’utilisation :

• Traitement des données dynamiques grâce à une mise en cache spéciale, afin d’éviter de saisir les modifications dans la totalité du cache global ;
• Configuration simplifiée grâce aux champs d'exécution qui permettent une intégration facile des données sans planification préalable ;
• Recherches effectuées sur la base d’index qui permettent d’effectuer toutes sortes de recherches (simple mot clé ou phrase entière) ;
• Architecture.

De plus, aujourd’hui, Elasticsearch continue d’être largement adopté et bénéficie d’une communauté active qui contribue à l’évolution permanente de l’outil (en open source). En d’autres termes, la communauté contribue aux modifications et ajouts apportés au code final, ce qui permet de mieux adapter la plateforme aux besoins des utilisateurs.

Elasticsearch permet aussi aux utilisateurs d’enregistrer, de stocker, de rechercher et d’analyser de grandes quantités de données rapidement et presque en temps réel. Et les réponses sont transmises en quelques millisecondes ! Pour cela, l'outil recherche dans son index plutôt que directement dans le texte.

Parmi les principales fonctionnalités d’Elasticsearch, notons :

• Sa flexibilité et son caractère hautement personnalisable (large éventail de tâches de recherche et d’analyse) ;
• Son évolutivité qui permet de gérer de grands ensembles de données et des requêtes complexes ;
• Ses capacités étendues qui prennent en charge la recherche en texte intégral, la recherche structurée, l’analyse, etc. ;
• Ses puissantes fonctionnalités de requête pour les scénarios de recherche avancés (Rich Query Language) ;
• Son intégration transparente dans d’autres outils ;
• Ses capacités d’apprentissage automatique (Machine Learning) intégrées pour la détection et la prévision des anomalies.

Bon à savoir : Elasticsearch existe en version Cloud (comme Algolia) et en version auto-hébergée.

Les différences entre Algolia et Elasticsearch

Les avantages et les inconvénients étant des notions somme toute subjectives, nous préférons parler de différences entre Algolia et Elasticsearch. En effet, tout est une question de besoins et de ressources disponibles.

Par exemple, plus on a besoin d’un outil personnalisable, plus sa prise en main est généralement complexe du fait du paramétrage à réaliser. Pour autant, est-ce un inconvénient si l’entreprise possède les compétences et le temps nécessaires ?

La simplicité vs la flexibilité

Vous l’aurez compris à la lecture de ce qui précède, Algolia se distingue par sa simplicité d’utilisation et son déploiement rapide. La solution offre une API et des fonctionnalités de recherche prêtes à l’emploi. En plus, l’implémentation de l’outil sur votre CMS se fait en quelques minutes seulement.

En revanche, Elasticsearch (version auto-hébergée) nécessite généralement plus de configuration, soit des compétences et du temps. Néanmoins, cet outil est plus puissant et flexible.

En effet, l’outil intègre de puissantes fonctionnalités, dont le cumul des données et la gestion du cycle de vie des index pour optimiser le stockage et la recherche de données. Il fournit également un ensemble complet et puissant d’API REST afin d’effectuer des tâches supplémentaires, comme :

• La vérification de la santé du cluster ;
• La recherche d’opérations à partir d’indices ;
• L’exécution des opérations de recherche avancées comme le filtrage et l’agrégation ;
• L’exécution des opérations CRUD (Creation, Reading, Update, Deletion, ou en français, création, lecture, mise à jour, suppression).

Il offre une personnalisation plus approfondie qui vous permet d’adapter l’expérience de recherche en fonction de vos besoins spécifiques.

Mais attention, les performances d’Elasticsearch dépendent largement de la manière dont il est configuré et dimensionné. Il peut être très performant, mais cela nécessite une optimisation minutieuse et une mise à l’échelle appropriée.

En bref, Algolia offre une excellente pertinence de résultat par défaut, contrairement à Elasticsearch et sa phase de paramétrage qui exigent du temps.

Le mode SaaS vs la solution auto-hébergée

Algolia est une plateforme SaaS, ce qui signifie que la solution logicielle applicative est hébergée dans le Cloud et exploitée par un tiers en dehors de l’entreprise.

Autrement dit, avec Algolia, vous n’avez pas besoin de gérer l’infrastructure, donc aucune maintenance à prévoir. Mais cela implique également que vous n’avez pas la main sur l’outil et que vos données sont stockées hors de l’entreprise.

Quant à Elasticsearch, il peut être utilisé en tant que service géré (SaaS) ou être déployé sur votre propre infrastructure (solution auto-hébergée). Dans ce dernier cas, vous avez un contrôle direct sur l’outil. Néanmoins, cela implique aussi de gérer l’infrastructure, la maintenance et les mises à jour vous-même.

La dépendance à un service vs l’indépendance de l’open source

Elasticsearch est un moteur de recherche interne open source. L’accès au code source est libre, ce qui permet de le modifier pour personnaliser au maximum la plateforme. De plus, l’open source permet de bénéficier de l’intelligence collective de la communauté qui œuvre au développement de l’outil (comme des extensions ou composants gratuits pour des usages non prévus au préalable). Cette communauté permet également de résoudre les bugs rapidement.

Or, avec une solution qui n’est pas en ope source (logiciel propriétaire), vous êtes dépendants de la réactivité du fournisseur de service. Même chose pour les aux mises à jour.

Les tarifs d’Algolia et d’Elasticsearch

Algolia propose une offre gratuite (jusqu’à 10 000 requêtes de recherche/mois). Mais outre ce plan gratuit, l’entreprise propose une formule basée sur l’utilisation (paiement en cas de dépassement des seuils) et des forfaits adaptés à différents niveaux de besoin. Malheureusement, l’entreprise ne communique pas le prix de ces derniers.

Elasticsearch propose également différentes tarifications (de 92 € par mois à 170 € par mois) pour l’offre avec hébergement dans le Cloud d’Elastic (image ci-dessous).

Tableau comparatif entre Algolia et Elasticsearch

Pour vous aider à assimiler et à résumer tout ce qui précède, voici un tableau récapitulatif qui facilite la comparaison entre Algolia et Elasticsearch.

Le choix pour Algolia ou Elasticsearch

Algolia et Elasticsearch Cloud sont des solutions adaptées aux utilisateurs qui veulent un outil de recherche rapide sans trop de configuration et aucune maintenance.

Aussi, cette solution s’adresse aussi bien aux TPE et PME qu’aux grands groupes, surtout Algolia en version gratuite. Pour autant, ces plateformes Cloud conviennent également aux grandes entreprises qui cherchent à intégrer une recherche efficace et instantanée dans leurs applications Web et mobiles. De plus, Algolia et Elasticsearch Cloud restent particulièrement efficaces pour les sites e-commerce.

Algolia est utilisé par plus de 17 000 entreprises et des millions de développeurs chaque mois, dont Sephora, Décathlon, Twitch ou Ouest-France.

A contrario, Elasticsearch en version auto-hébergée convient davantage aux utilisateurs qui ont des besoins plus importants, comme :

• Des fonctionnalités de recherche avancées (recherche en texte intégral, filtrage, agrégations, etc.) ;
• Un haut niveau de personnalisation (contrôle de l’infrastructure et de la configuration) ;
• Des capacités de recherche et d’analyse robustes pour créer des applications à grande échelle ;
• De la scalabilité qui permet aux entreprises de gérer efficacement leur croissance sans compromettre la performance.

Selon nous, Elasticsearch (auto-hébergé et Cloud) est surtout destiné aux grandes entreprises. Car, même si sa flexibilité et sa capacité à gérer différents types de données structurées et non structurées permettent à l’outil de s’adapter à des entreprises de toutes tailles, le budget et les compétences nécessaires constituent un frein pour les TPE/PME.

À titre d’exemple, le moteur de recherche Elasticsearch est utilisé par des entreprises comme Microsoft, Netflix, et Facebook pour des applications diverses, de la recherche d’information à la gestion des logs.

Pour faire court, il n’y a pas de mauvais choix entre Algolia et Elasticsearch. Tout est une affaire de besoins de l’utilisateur. C’est pourquoi il faut surtout vous poser les bonnes questions pour prendre la bonne décision : objectif principal de la recherche, volume de données à indexer, exigences en matière de temps de réponse, niveau de personnalisation et/ou de fonctionnalités avancées nécessaires, compétences internes, etc.

Crédit photo : Urupong