Les phrases statistiquement improbables (Statisctically Improbable Phrases, SIPs) du Search Inside d’Amazon pourraient para�tre comme un gadget. Pourtant, il y a certainement l� une innovation que Ryan Singel a raison de pointer du doigt. Bien s�r, les 100 mots les plus utilis�s ou les statistiques de lisibilit�s et de complexit� (en-dessous) de Moby Dick par exemple, semblent apporter encore bien peu. Mais si on regarde d’autres types de contenus (notamment des essais), qui dit que nous n’y trouverons pas des choses int�ressantes ?

Nathan Torkington, d’O'Reilly Media pense qu’Amazon ne propose pas encore un service abouti, mais exp�rimente. Pour lui, pas de doute non plus, ces innovations permettront bient�t de r�pondre � des questions d’utilisateurs plus vastes et faire des recommandations plus profondes. Pour Bill Carr, le vice pr�sident media num�rique d’Amazon, l’exploitation improbable de donn�es comme SIP, peut entra�ner un lecteur dans les profondeurs du catalogue d’Amazon et le faire rebondir, d’un livre � l’autre, d’un achat � un autre. Sans compter qu’Amazon souhaite utiliser ce type de service pour faire de la cat�gorisation automatique et d�velopper les suggestions de livres � livres.

Benjamin Vershbow, chercheur � l’Institut pour le futur des livres (je ne connaissais pas, mais je m’abonne � leur fil) voit dans le SIP d’Amazon une version automatique du tagging comme on le conna�t sur Del-icio.us ou FlickR.

Comme le dit encore Bill Carr : “Nous sommes des pionniers ici. Nous avons cet �tonnant corpus - et personne d’autre ne poss�de un corpus de cette magnitude - et nous posons de nouvelles voies pour agir sur ces contenus et proposer de meilleures fa�ons de les d�couvrir.”

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