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Quel moteur de recherche interne pour son site web ou e-commerce ?

29 mars 2018
Accueil du Blog   /   #E-commerce   /   Quel moteur de recherche..
Introduction
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Savez-vous que le moteur de recherche interne est l'une des fonctionnalités les plus couramment demandées dans un projet web ? Et pour cause, tout le monde surfe en utilisant la recherche. Google, Amazon et Facebook en sont des révélateurs, leur réussite s’appuie sur l’efficacité de leur moteur. Où en est le vôtre ?

« Et bien sûr, il faut un moteur de recherche ! ». Combien de briefs se terminent par cette phrase apparemment anodine et pourtant Ô combien lourde de sens.

Quel moteur de recherche interne sur un site web ?

Rechercher parmi les douze pages de votre site vitrine ou parmi les 10 000 documents de base de connaissance, ce n’est pas la même chose.

D'ailleurs, dire que tous les sites ont besoin d’un moteur de recherche est par trop exagéré, mais un très grand nombre tout de même.

Comme toujours lorsqu’il s’agit d’un choix technique, il dépend de la nature du projet et, dans ce cas précis, de ses dimensions qu’elles soient physiques ou fonctionnelles.

La première dimension est la quantité de contenus référencés. Pour quelques dizaines de contenus, la qualité de l'architecture de l'information de votre site doivent suffire à les retrouver. Au-delà une solution de recherche s’impose.

N’intégrez pas un moteur de recherche sur un site de 30 pages… ce n’est pas raisonnable et surtout pas utile.

La seconde dimension se rapporte à la qualité et la quantité des contenus. Si votre site présente quelques pages et un catalogue produits bien structuré et qualifié, alors la qualité d'indexation et d'intelligence du moteur en sera d'autant plus grande. Ici, il nous faut impérativement rappeler l'importance de disposer de données correctement structurées et organisées pour garantir l'efficacité de votre moteur : le fameux Web sémantique.

S’il s’agit d’un blog professionnel ou d’un wiki de taille raisonnable (quelques milliers de contenus maximum), la solution intégrée du logiciel (CMS le plus souvent) fera l’affaire.

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Des solutions de recherche intégrées à votre CMS

Les CMS ténors du marché, comme Drupal, Wordpress ou Joomla, proposent des outils basiques, que l’on peut améliorer par adjonction d’extensions/modules. Leur limite est directement liée à la quantité de contenus indexés et le nombre d’utilisateurs simultanés (les performances pouvant être ralenties). Prévoyez un cache logiciel de façon à optimiser les performances, surtout si vous avez ajouté des extensions.

Le moteur de recherche intégré de votre solution technique (CMS) ou une fonctionnalité spécialisée peut être envisagée pour les sites de faibles dimensions.

Dans tous les autres cas (fort volume de contenu, complexité des données, besoins d'alignements, recherche fédérée, ...), une solution logicielle spécialisée s’avère nécessaire. Vous devrez alors l’interfacer avec votre solution projet pour proposer une fonction de recherche efficace et pratique à vos utilisateurs, internes et externes.

Il y a trois écoles :

Les solutions de recherche portées par des éditeurs

Les solutions d’éditeurs marquent le pas depuis quelques années. L’arrêt de Google Search Appliance en est un exemple. La solution Antidot, très active en France depuis 2000, n'existe désormais quasiment plus. 

Les solutions SaaS : Algolia est aujourd'hui leader sur le marché des solutions Saas de recherche

Les solutions SaaS sont intéressantes sur deux points. Elles sont relativement simples à intégrer et ajustables en fonction de vos besoins.

Le budget reste contenu allant de quelques dizaines à quelques milliers d’euros par mois en fonction des volumes de contenus indexés et des recherches réalisées.

Il faut bien évidemment citer la licorne française Algolia, qui depuis quelques années a fait un pas de géant dans l'univers des éditeurs Saas qui comptent

Logo d'Algolia

Le principal inconvénient se rapporte au modèle SaaS qui place la recherche dans un environnement différent du reste de la solution. Il est ainsi (parfois) inadapté à un outil interne (non ouvert à l’extérieur). A cela s'ajoute des contraintes fortes en termes de RGPD : vous devez veiller à la conformité de protection des données de vos utilisateurs. Enfin, parfois des fonctionnalités ne sont pas utilisables ou vous pouvez être limité par certains besoins métier. Nous vous invitons à ce titre à découvrir notre retour d'expérience sur la solution Algolia.

 

Les solutions Open Source de recherche interne pour vous permettre de tout maîtriser de A à Z

Enfin, restent les solutions Open Source, marché détenu pour l’essentiel par ElasticSearch et Solr. Nous vous invitons à consulter un article plus détaillé comparant SolR et ElasticSearch.

Solr, la plus ancienne, a été créée par la fondation Apache – ce qui garantit sa pérennité. C'est une excellente solution, utilisée dans de nombreux projets chez Adimeo. Avec SolR, on peut tout faire, ou presque, ... à condition d'avoir un peu de temps et de bien connnaître l'outil.

ElasticSearch connaît un succès mérité ces dernières années. La solution est plus accessible et fournit des services de type éditeur, de nature à rassurer les décideurs. Et une version Saas, portée par la société Elastic, peut directement concurrencer Algolia.

L’indexation plein texte de ces deux solutions s’appuie sur Lucene. Au crédit d’ElasticSearch on trouve : un cache par segments qui lui confère de bonnes performances sur les données mobiles et une capacité au clustering (c'est-à-dire le partitionnement des données sur plusieurs volumes, voire sites) intégrée.

En pratique une solution Open Source convient bien pour une architecture concentrée sur une plateforme et pour des besoins particuliers nécessitant un investissement en paramétrage voire en développement.

Les fonctionnalités proposées par les différentes solutions n’ont été qu’effleurées jusque-là. Pourtant, l’expérience utilisateur est certes sensible aux performances (vitesse et pertinence) mais aussi à d’autres aspects comme le filtrage des résultats (facettes et assimilés), la mise en évidence des termes et autres données statistiques. Quelques détails liés aux fonctionnalités et à l'ergonomique de votre moteur de recherche interne vous sont apportés par ces deux articles : 

 

Recherche et big data : quand la recherche nécessite d'utiliser des solutions dites d'intelligence artificielle

On a vu que le choix d’une technologie de recherche dépend pour beaucoup du volume et de l’hétérogénéité des données. Les extrêmes en la matière se retrouvent dans le big data.

Les solutions pour travailler dans ce domaine ne sont pas les mêmes essentiellement parce que les démarches et les besoins ne le sont pas non plus.

Dans un système local il s’agit d’identifier un certain nombre de documents qui répondent à des critères de sélection.

Vis-à-vis d’un système big data, il s’agit plutôt d’une démarche d’analyse, comme une recherche de tendance par exemple.

Big-data-3

 

En tête des solutions mises en œuvre, on trouve les logiciels d’analyse sémantique. Des solutions comme Proxem, Sinequa ou encore Luxid de Temis mis en œuvre pour le ConSoRe d’Unicancer. A l’image de Mondeca, ces sociétés éditent des briques logicielles et en intègrent d’autres afin de proposer des solutions évolutives et adaptées aux besoins de leurs clients.

Parmi les briques intégrées, les solutions d’indexation classiques comme Solr et ElasticSearch sont souvent utilisées comme base de travail. Néanmoins, un travail de fond est en cours pour ces solutions dans des centres de recherche universitaire comme celui de Saclay, et des start-ups comme Q°emotion.

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Publié par
Adimeo