Ontology 1 veut comprendre ce que les acheteurs cherchent vraiment

Le modèle Ontology 1 d'Onton interprète les requêtes complexes et contradictoires sans se limiter aux mots-clés des fiches produits de décoration.

Baptisé Ontology 1, le nouveau modèle d’Onton s’attaque aux recherches difficiles à formuler avec des catégories ou des filtres classiques. Des requêtes comme « un tapis qui cache les vomissures de chat mais qui ne soit pas beige » ou « un panier à linge que je ne détesterai pas regarder pendant dix ans » sont interprétées à partir de l’intention, du style recherché et des contraintes implicites.

Son architecture neurosymbolique combine apprentissage statistique et raisonnement à partir d’une base de connaissances structurée. Au lieu de se limiter aux mots présents dans les fiches produits, le système relie leurs propriétés pour vérifier si le résultat correspond réellement à la demande. Pour rechercher un canapé adapté aux animaux, il peut par exemple examiner le tissu, sa résistance ou sa facilité de nettoyage, même si la mention « pet-friendly » n’apparaît pas dans la description.

Onton affirme également que le modèle enrichit progressivement ses connaissances à partir des requêtes, sans nouvel entraînement complet. Les relations apprises pour un type de produit peuvent ensuite être réutilisées sur d’autres recherches. Le système peut traiter du texte, des images, des planches d’inspiration ou des informations incomplètes et parfois contradictoires.

Sur un test interne composé de 90 recherches complexes dans l’univers de la décoration, Ontology 1 obtient une précision moyenne de 63 % parmi les dix premiers résultats, contre 54,3 % pour Google Shopping et 46,9 % pour Amazon. Il remporte 52 requêtes, malgré un catalogue annoncé comme nettement plus réduit.