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| Mieux avec moins, c’est l’objectif de Christophe Servan, responsable scientifique chez Qwant. Un enjeu également présent dans la recherche académique. Ce chercheur est aussi le président de l’ATALA, société savante du domaine. Quelle est la particularité du moteur de recherche Qwant ? Chez Qwant, nous ne collectons pas les données personnelles de nos utilisateurs pour des raisons éthiques. Notre modèle d’affaires est donc différent car nous ne pouvons pas, par exemple, personnaliser la publicité. Nous avons aussi une approche technique différente de celle de nos concurrents [avec une puissance de calcul bien moindre que celle des Gafam, NDLR]. Le profilage qui permet de distinguer entre jaguar, voiture ou animal, grâce à l’historique, est chez Qwant impossible. Comment se positionner dans cette course à la puissance ? Il faut inventer des modèles plus malins. Les êtres humains apprennent à parler avec beaucoup moins de données que les récents algorithmes ! Nous nous concentrons également sur des tâches spécifiques, par exemple enrichir ou catégoriser des requêtes. Cela passe enfin par le développement de modèles de meilleure qualité, comme l’a fait Inria avec son modèle CamemBERT. La langue française est-elle être en danger ? Tout d’abord, les linguistes sont de moins en moins financés. On manque donc d’étude sur l’évolution de la langue française ces vingt dernières années, par exemple. De plus, le français est moins bien doté que l’anglais donc certains outils sont moins performants, voire manquants. Ce qui n’encourage pas à les utiliser ; il pourrait en effet y avoir un effet de cercle vicieux. Il faudrait encourager les publications en français, notamment dans la recherche ! |