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Product discovery
6 minSeptembre 2026

Votre barre de recherche est aussi frustrante que le Siri de 2011 : voici pourquoi

Comme Siri en 2011, une barre de recherche qui répond à côté de l'intention laisse le client seul face à une liste de résultats.

Le problème n'est pas le mot, mais l'intention

Quand une cliente écrit : « Mon fils de 8 ans débute le tennis mercredi, il est petit pour son âge, je cherche une raquette légère et facile », elle ne cherche pas seulement le mot raquette.

Elle exprime un projet, un niveau, une contrainte de taille et une échéance.

La vectorisation : l'espace latent

On projette l'intention dans un espace multidimensionnel. Chaque produit devient une représentation numérique et la similarité cosinus mesure la proximité entre le besoin et le produit.

Le système relie « 8 ans » et « petit gabarit » à un cadre de 23 pouces. Ces produits appartiennent au même projet de débutant, même si les mots utilisés diffèrent.

Le LLM : l'encodeur de contexte

Le vecteur trouve la zone, le LLM décode la nuance. Il comprend que « facile » signifie un grand tamis pour pardonner les erreurs de frappe, et que « mercredi » peut impliquer une vérification de la disponibilité en stock.

Si votre client doit devenir expert pour acheter chez vous, il ira ailleurs. Il faut arrêter de chercher uniquement des mots et commencer à calculer des intentions.

Sources consultées

Voir ces principes dans Parcel

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