DigUp retrouve « un chien sur la plage » sur votre ordinateur : pourquoi votre recherche interne doit chercher par le sens

Une app gratuite retrouve une photo, une page de PDF ou un moment de vidéo à partir d'une simple description. Ce que ça dit des attentes de vos clients, comment marche la recherche par le sens, et comment tester la recherche de votre site.
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- DigUp est une app gratuite et open source qui cherche dans le contenu de vos fichiers, pas dans leur nom : photos, PDF, documents, sons, vidéos.
- Elle s'appuie sur EmbeddingGemma 2, un modèle ouvert de Google DeepMind de 740 millions de paramètres, assez petit pour tourner sur un portable.
- Tout reste sur l'ordinateur : selon le projet, rien de ce qui est indexé ne quitte la machine.
- Le message pour l'e-commerce : vos clients s'habituent à décrire ce qu'ils veulent, et à être compris.
- La recherche interne d'un site se mesure et se teste comme un tunnel : requêtes sans résultat, clics, ajouts au panier.
Section 1 · L'outil
DigUp cherche ce que montrent vos fichiers, pas comment ils s'appellent
DigUp est une application gratuite et open source, disponible sur Mac, Windows et Linux. Sa promesse tient en une phrase : « Describe it. Dig it up. » On décrit ce qu'on cherche, l'app le retrouve.
Tapez « un chien sur la plage » : DigUp renvoie les photos où l'on voit un chien sur une plage, même si elles s'appellent IMG_4133.jpg. Tapez « la clause sur les animaux dans le bail » : elle ouvre le PDF à la bonne page. Elle fonctionne aussi pour les enregistrements audio et les vidéos, qu'elle ouvre au bon moment.
L'app sait aussi retrouver une chaîne exacte, comme un numéro de facture ou un code d'erreur. Elle combine donc les deux : le sens et le mot exact.
Section 2 · Le fonctionnement
Chercher par le sens, c'est comparer des positions sur une carte
La recherche classique compare des mots. Si le client tape « robe de soirée » et que la fiche dit « robe longue de cocktail », il n'y a pas de correspondance exacte, et le moteur peut ne rien renvoyer.
Un « embedding », c'est quoi ? Un modèle d'IA transforme chaque texte, image ou son en une liste de nombres qui représente son sens. Deux contenus proches en sens se retrouvent proches sur cette « carte », même s'ils n'ont aucun mot en commun. Chercher revient alors à trouver les points les plus proches de la requête.
- 1IndexerL'app lit vos fichiers et calcule pour chacun sa position sur la carte du sens.
- 2Traduire la requêteVotre phrase est placée sur la même carte, avec le même modèle.
- 3ClasserLes fichiers les plus proches remontent en premier, avec un bonus pour les mots exacts.
- 4Ouvrir au bon endroitLa page du PDF, le moment de la vidéo, la ligne du code.
Le modèle utilisé, EmbeddingGemma 2, est un modèle ouvert de Google DeepMind. Il place le texte, les images, le son et la vidéo dans le même espace : une même requête peut donc comparer une image de vidéo à une page de PDF. Il compte 740 millions de paramètres, ce que le projet décrit comme « assez petit pour tourner sur un portable ».
Section 3 · En local
Tout tourne sur la machine, sans compte et sans envoi de fichiers
Selon le projet, rien de ce qui est indexé ne quitte l'ordinateur. L'app ne se connecte que pour télécharger le modèle une fois, et pour vérifier les mises à jour une fois par jour, une vérification qui n'envoie rien sur vos fichiers et peut être désactivée. Il n'y a ni compte, ni télémétrie.
| Point | Ce que dit le projet |
|---|---|
| Fichiers | Photos, PDF (y compris scannés), documents, audio, vidéo, code en option |
| Modèle | EmbeddingGemma 2 (Google DeepMind), 740 millions de paramètres |
| Plateformes | Mac (Apple Silicon), Windows et Linux en bêta |
| Confidentialité | Indexation locale, ni compte ni télémétrie |
| Licence | MIT, gratuite et open source |
Pourquoi un modèle ouvert change la donne Un modèle ouvert peut être téléchargé et utilisé librement, y compris par une petite équipe. Ce qui demandait hier un gros projet d'IA devient un composant qu'on assemble. C'est aussi vrai pour la recherche d'un site e-commerce.
Section 4 · Vos clients
Vos clients vont attendre la même chose de la recherche de votre site
Quand l'ordinateur, le téléphone et les assistants comprennent une description, les clients prennent l'habitude d'écrire comme ils parlent. « Robe pour un mariage en été », « canapé qui tient dans un studio », « cadeau pour un père qui aime cuisiner ».
Sur beaucoup de sites, ces requêtes renvoient encore « aucun résultat », ou une liste sans rapport. Or le client qui utilise la barre de recherche sait souvent ce qu'il veut : c'est un visiteur à forte intention. Le perdre à cet endroit coûte cher.
« Tes clients s'habituent à ce qu'on comprenne ce qu'ils cherchent. Ta recherche interne, elle, cherche encore des mots. »
Section 5 · La mesure
La recherche interne se mesure comme un tunnel
- 1Requête tapéeQuelles phrases vos clients écrivent vraiment, en entier, avec leurs fautes.
- 2Résultats affichésPart des requêtes qui renvoient zéro résultat ou des résultats hors sujet.
- 3Clic sur un produitPart des recherches suivies d'un clic dans les premiers résultats.
- 4Ajout au panier et commandeCe que rapportent les visiteurs qui cherchent, comparés à ceux qui ne cherchent pas.
Ces données existent souvent déjà dans votre outil d'analytics, à condition que la recherche soit bien marquée. Commencez par la liste des requêtes sans résultat : c'est la liste de ce que vos clients veulent et ne trouvent pas.
Section 6 · À tester
Commencer par les requêtes perdues, puis tester
- Extraire les requêtes sans résultat des 90 derniers jours et les classer par volume.
- Lire les 50 premières : synonymes, descriptions d'usage, fautes de frappe, tailles et couleurs.
- Corriger vite ce qui est simple : synonymes, redirections, page de résultats vide qui propose des alternatives.
- Tester une recherche par le sens sur une partie du trafic, avec un groupe témoin, plutôt que de tout basculer d'un coup.
- Juger sur le chiffre d'affaires, pas seulement sur le taux de clic : un résultat plus pertinent doit se voir dans les commandes.
Termes clés
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- Recherche par le sens (sémantique)
- Recherche qui compare le sens d'une requête et des contenus, et pas seulement leurs mots.
- Embedding
- Liste de nombres qui représente le sens d'un texte, d'une image ou d'un son. Deux contenus proches en sens ont des embeddings proches.
- Modèle ouvert
- Modèle d'IA dont les poids sont publiés et peuvent être téléchargés et utilisés librement, selon sa licence.
- Requête sans résultat
- Recherche qui ne renvoie aucun produit. C'est l'un des premiers indicateurs à suivre sur la recherche interne.
- Groupe témoin
- Une partie des visiteurs qui garde l'ancienne version. La comparer au reste permet de mesurer l'effet réel.

