Ci-dessous la suite de la synthèse du document sur le Google Page Rank Images :

L’expérience utilisateur :

  • Mixer le top 10 des images choisies par les programmeurs Google…
  • …Avec le top 10 des images Google
  • Objectif pour l’utilisateur : déterminer les images les plus pertinentes
  • Examiner chaque image une par une parmi un groupe d’images (environ 3 par paquet)

Pour avoir des chiffres, 150 volontaires ont participé à l’expérience avec, pour chacun d’eux, un choix entre une cinquantaine de requêtes.

Affichage et analyse des résultats :

  • 3 formes d’affichages (top 10, top 5, top 3)
  • Logos, affiches et thumbmails font parti des images les moins pertinentes d’après les utilisateurs
  • Mesure du taux de clics utilisateurs
  • Résultats biaisés à cause de l’ordre d’affichage (une image de qualité médiocre mais pertinente en page 1 va recevoir plus de clics qu’une image de qualité et très pertinente en page 2)
  • D’où l’intérêt de réaliser cet algorithme !

En conclusion, il apparaît évident qu’un système de Page Rank pour les images est nécessaire pour l’utilisateur (ça devait arriver un jour ou l’autre vu les absurdités que l’on rencontre dans Google Images). Si un algorithme va être mis en oeuvre (notamment en matière de similarité entre les images par exemple), Google parie énormément sur le comportement humain, les images étant une donnée très particulière.

J’ai repris, par synthèse, les principaux points du document. Si vous souhaitez en savoir plus sur ce nouvel algorithme, n’hésitez pas à le télécharger.