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cours / présentation, démonstration

Tester les biais des moteurs de recherche : pourquoi et comment ?

Qwant, Ecosia, DuckDuckGo, Bing, Google... Nous avons tous un moteur de recherche préféré, que nous utilisons tous les jours pour accéder à des informations ou des services. Le principal critère à prendre en compte est son efficacité : sa capacité à fournir la bonne réponse à notre question. Mais c...

Date de création :

06.10.2021

Auteur(s) :

Guillermo Andrade-Barroso, Patrick Maillé, Bruno Tuffin

Accéder à la ressource :

Présentation

Informations pratiques

Langue du document : Français
Type : cours / présentation, démonstration
Niveau : enseignement supérieur
Langues : Français
Contenu : texte, image, ressource interactive
Public(s) cible(s) : apprenant
Document : Document HTML
Age attendu : 18+
Droits d'auteur : pas libre de droits, gratuit
Ce document est diffusé sous licence Creative Commons : Paternité - Pas d'utilisation commerciale - Pas de modification. http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.0/fr/legalcode

Description de la ressource

Résumé

Qwant, Ecosia, DuckDuckGo, Bing, Google... Nous avons tous un moteur de recherche préféré, que nous utilisons tous les jours pour accéder à des informations ou des services. Le principal critère à prendre en compte est son efficacité : sa capacité à fournir la bonne réponse à notre question. Mais ce moteur de recherche a ainsi une importante responsabilité : en choisissant une réponse plutôt qu'une autre, il définit notre expérience du Web ! Il est donc capital qu'il se base sur des critères objectifs et rationnels, et pas sur des intérêts privés ou des volontés idéologiques. S'assurer que les résultats d'un moteur de recherche ne sont pas biaisés, c'est le sujet de recherche de Guillermo Andrade-Barroso, Patrick Maillé et Bruno Tuffin, qui nous apportent quelques éléments de réponse...

  • Granularité : grain
  • Structure : atomique

"Domaine(s)" et indice(s) Dewey

  • (004.2)

Domaine(s)

  • Informatique
  • Architecture des ordinateurs
  • Conception et analyse des systèmes, méthodes de modélisation
  • Informatique

Intervenants, édition et diffusion

Intervenants

Créateur(s) de la métadonnée : Valérie François

Édition

  • Inria / Interstices

Diffusion

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Fiche technique

Identifiant de la fiche : http://ori.unit-c.fr/uid/unit-ori-wf-1-7515
Identifiant OAI-PMH : oai:www.unit.eu:unit-ori-wf-1-7515
Statut de la fiche : final
Schéma de la métadonnée : oai:uved:Cemagref-Marine-Protected-Areas
Entrepôt d'origine : UNIT

Publication : 22.05.2015

moteur de recherche
neutralité
influence résultat
expérience utilisateur
recommandation
algorithme

Voir aussi

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Gossple, un outil de recherche personnalisé
Description : Créer un moteur de recherche adapté aux besoins de chaque internaute, tel est le projet de la chercheuse Anne-Marie Kermarrec et de son équipe.
  • podcast
  • moteur de recherche
  • informatique distribuée
  • scalabilité
  • personnalisation
  • détection des affinités
  • données à caractère privé
  • utilisateur
  • fuscia
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  • algorithme
  • moteur de recherche
  • recherche d'information
  • Google
  • index
  • PageRank
  • système de classement