Ibou : comment le moteur de recherche « made in France » veut indexer le web

Depuis quelques semaines, Next a repéré sur les réseaux sociaux un nouveau projet français de moteur de recherche (conversationnel, cette fois) porté par l'entreprise Babbar : Ibou. Connaissant un autre projet de moteur de recherche dont les résultats se sont trouvés datés et limités, nous étions curieux de savoir s'il était possible d'en monter un avec un index correct, à jour et qui pourrait profiter des nouvelles technologies comme les LLM pour améliorer son fonctionnement.

Nous avons interrogé Sylvain Peyronnet, PDG de Babbar. Son entreprise est spécialisée dans les outils permettant aux spécialistes du SEO d'améliorer leurs stratégies. Lui est un ancien enseignant-chercheur en intelligence artificielle, mais aussi l'ancien responsable scientifique de Qwant, parti en 2019.

>> Qu’est-ce qu’il y a derrière ce nom d’Ibou à l’apparence très française ?

C’est un projet de moteur de recherche de l’entreprise Babbar. Celle-ci fait, depuis que j’ai quitté Qwant et qu’on l’a montée, des outils qui font tourner en arrière-plan un moteur recherche, pour comprendre ce que fait Google et fournir de la data aux gens qui font du référencement web. Pour différentes raisons, nous avons décidé de pivoter. Nous avons commencé à créer un moteur de recherche conversationnel depuis quelques mois. Et nous l’avons annoncé quasiment dès qu’on a commencé le travail.

Ibou, même si on joue beaucoup avec des logos liés à l’oiseau parce qu’on est en France, ça n’a rien à voir : c’est un mot d’égyptien ancien qui veut dire « les cœurs », car, dans l’Égypte ancienne, le cœur était le siège du raisonnement et de la mémoire.

>> Qu'est-ce qui vous a amenés à imaginer ce projet ?

En travaillant dans le secteur du moteur de recherche depuis longtemps, nous nous sommes rendu compte de plusieurs choses.

Déjà, jusqu'au paradigme conversationnel, les moteurs n’étaient pas vraiment faits pour de la recherche d’information, mais pour de la recherche documentaire : ils renvoyaient des pages web. Pourtant, quand les gens tapent une requête dans un moteur, la plupart du temps, ils s’en fichent un peu. Ce qu’ils attendent, c’est une réponse qui les satisfait et qui leur permet de réaliser les tâches qu’ils veulent réaliser.

« L’émergence des LLM a permis de faire percoler des informations humaines dans des objets mathématiques »

Ensuite, pour faire un bon moteur, le nerf de la guerre était d'avoir beaucoup de données utilisateurs pour comprendre l’être humain et affiner ce que faisaient les algorithmes et qui n’était jamais parfait. Et pour parfaire les résultats d’un moteur, il fallait beaucoup de comportements humains.

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