Au cours de l’année écoulée, Microsoft a reçu de nombreuses critiques pour avoir introduit des fonctionnalités susceptibles de compromettre la sécurité des utilisateurs. Nous sommes également d’accord pour dire que la société a franchi la ligne de démarcation à certaines occasions - en particulier avec les critiques de EEF. Mais la réponse de Microsoft aux accusations de collecte de données utilisateur inutiles n'a convaincu personne de tout autre comportement. En fin de compte, il semble que Microsoft recevra encore plus de critiques de la part de ses clients si sa dernière fonctionnalité de dépôt de brevet est activée.

La société qualifie son logiciel de dépôt de brevets de "formulation de requêtes via le continuum de tâches" et affirme que cela facilitera et facilitera le partage en temps réel entre les applications, ce qui permettrait aux utilisateurs de prendre des décisions plus éclairées lorsqu'ils effectuent des recherches.. Par exemple, la recherche pourrait être améliorée si suffisamment d'informations concernant l'objectif de l'utilisateur sont disponibles.

Microsoft a élaboré un exemple: si une personne travaille sur un projet lié à la danse, collecter des données connexes à partir du navigateur, elle devra indiquer quelles sont ses exigences dans la barre de recherche sans que le navigateur lui-même n’ait ni instinct ni suggestion involontaire..

Microsoft soutient son idée en affirmant que, dans leur modèle logiciel actuel, les applications sont confinées dans leurs propres silos, ce qui nuit finalement à la productivité et à la croissance.

La première application ne fournit pas au navigateur d'indications implicites sur ce que l'utilisateur pourrait rechercher lorsqu'il passe de la première application à la seconde.

L'utilisateur perçoit les tâches dans la totalité. Toutefois, étant donné que les applications sont généralement déconnectées et que le système d’exploitation n’est en aucune manière modérée, le système informatique n’a aucune idée du but général de l’utilisateur.

Selon Microsoft, une solution possible à ce problème consiste à faire appel à un arbitre tiers neutre pour surveiller et apprendre le comportement et les intentions des utilisateurs par le biais d'un mécanisme de traitement de texte, d'un lecteur PDF, de la comparaison et de l'analyse des images récemment interagies, de l'identification des sons et des images. musique, l’enregistrement des localisations fréquemment marquées et d’autres données contextuelles connexes. Et après avoir collecté ces données en temps réel, le médiateur peut tout stocker, supprimer toutes les informations d'identification et fournir des informations pertinentes à Bing, produisant ainsi des résultats automatisés, précis et ciblés.

Les notes de brevet:

L’architecture décrite comprend un composant de médiation (par exemple, une API (interface de programme d’application) faisant partie du système d’exploitation (OS)) qui identifie les applications engagées - applications avec lesquelles l’utilisateur interagit pour la réalisation de tâches (contrairement aux applications dormantes - applications l'utilisateur n'interagit pas avec l'achèvement de la tâche), et rassemble et surveille activement les informations des applications utilisées (texte affiché directement à l'utilisateur, texte intégré dans des photos, empreinte digitale de chansons, etc.) pour déduire le contexte de travail d'un utilisateur. Le contexte inféré peut ensuite être transmis à l'une des applications, telle qu'un navigateur (le contexte inféré sous une forme qui ne franchit pas la barrière de confidentialité) pour fournir un meilleur classement des requêtes suggérées via le fournisseur de recherche préféré. Puisque le contexte est inféré dans les concepts, aucune IPI (information personnellement identifiable) n'est communiquée sans le consentement de l'utilisateur - seuls des concepts contextuels de très haut niveau sont fournis aux moteurs de recherche.

L'architecture permet la capture de signaux (par exemple, du texte brut affiché à l'utilisateur, du texte reconnu à partir d'images, l'audio d'une chanson en cours de lecture, etc.), et regroupe ces signaux en concepts contextuels. Ces signaux sont des données de haut niveau (par exemple, des mots) qui aident à identifier ce que l'utilisateur fait. Cet acte de capture de signaux est temporel, en ce sens qu'il peut être en constante évolution (similaire à la moyenne courante des concepts contextuels). Les signaux peuvent changer continuellement en fonction de ce que l'utilisateur fait au moment T (et de ce que l'utilisateur a fait du T-10 au temps T).

Lorsqu'il utilise l'application de navigateur comme application utilisant les signaux capturés, le navigateur diffuse et reçoit (par exemple, de manière continue, périodique, à la demande, etc.) avec le composant de médiation via une API de médiation du composant de médiation afin d'extraire les informations contextuelles les plus récentes. concepts.

Lorsque l'utilisateur interagit éventuellement avec le navigateur ou est censé interagir avec ce dernier (ce qui peut être calculé comme se produisant fréquemment et / ou sur la base d'un historique d'actions utilisateur séquentielles entraînant l'interaction suivante de l'utilisateur avec le navigateur), les concepts contextuels sont envoyés au moteur de recherche avec le préfixe de la requête. Le moteur de recherche (par exemple, Bing ™ et Cortana ™ (un assistant de reconnaissance vocale numérique personnel intelligent) de Microsoft Corporation) utilise des classeurs contextuels pour ajuster le classement par défaut des requêtes suggérées par défaut afin de produire des requêtes suggérées plus pertinentes pour le point dans le temps. Le système d'exploitation, comprenant la fonction de composant de médiation, suit toutes les données textuelles affichées à l'utilisateur par n'importe quelle application, puis effectue un clustering pour déterminer l'intention de l'utilisateur (en contexte).

L'intention utilisateur déduite envoyée en tant que signal aux fournisseurs de recherche pour améliorer le classement des suggestions de requête, permet une amélioration correspondante de l'expérience utilisateur, car les suggestions de requête sont plus pertinentes par rapport à ce que l'utilisateur tente réellement d'atteindre. L'architecture n'est pas limitée au texte, mais peut utiliser du texte reconnu dans les photos affichées, ainsi que les informations de géolocalisation (par exemple, le système de positionnement global (GPS)) fournies dans le cadre des métadonnées de la photo. De même, un autre signal peut être l’empreinte audio d’une chanson en cours de lecture.

Comme indiqué, la désambiguïsation des requêtes est résolue en raison du cache contextuel et partagé qui peut être utilisé par diverses applications pour améliorer la pertinence de la recherche. La confidentialité est préservée, car seule une quantité minimale d'informations est transmise d'une application à une autre le contexte utilisateur peut être partagé entre des applications, des composants et des périphériques.

Le composant de médiation peut faire partie du système d'exploitation et / ou d'un module ou d'un composant séparé en communication avec le système d'exploitation, par exemple. En tant que partie du système d'exploitation, le composant de médiation identifie les applications non liées au système sur le périphérique et collecte et surveille activement les informations provenant des applications utilisées pour déduire le contexte de travail de l'utilisateur. Le contexte inféré peut ensuite être transmis à l'une des applications, telle que le navigateur, de manière sécurisée afin de fournir un meilleur classement pour les requêtes suggérées via le fournisseur de recherche préféré.

Bien entendu, la principale préoccupation des utilisateurs est la menace d'informations compromises, quelque chose qu'aucune assurance fournie par Microsoft ne peut soulager. L'idée du brevet est quelque peu similaire à celle de Google, Now on Tap ou Screen Search, un outil qui permet de masquer l'écran de travail des informations contextuelles et lance une recherche Google en réponse, bien que l'idée la plus récente soit bien plus autonome.

La société a déclaré qu’elle pourrait présenter ce médiateur soit en tant que fonctionnalité intégrée, soit en tant que module optionnel pouvant être installé sur Windows 10. Si tel était le cas, cette plate-forme pourrait révolutionner les recherches automatisées et constituer potentiellement un outil puissant de connaissance du contexte. l'informatique. Mais là encore, si une fonctionnalité intégrée était introduite, le système d'exploitation serait obsolète à partir d'un niveau personnel et la plupart des utilisateurs chercheraient un moyen de sortir de la fonctionnalité.