Ce texte détaille comment monter un petit moteur de recherche local en Python, avec des choix techniques concrets. Il s’adresse aux développeurs et aux référenceurs qui veulent comprendre crawling, indexation et ranking par l’exemple.
Le projet assemble Scrapy, nltk, gensim et quelques modules maison nommés PyMoteur et PyIndex pour fouiller des fichiers et pages locales. La suite présente les éléments clés à retenir avant de passer à la mise en œuvre pratique.
A retenir :
- Prototype local en Python pour recherche documentaire et question-réponse
- Scrapy pour FouilleLocale et extraction de liens internes rapides
- TF-IDF puis vectorisation pour pertinence, évolutions vers Word2Vec
- Extensions ML pour ranking et optimisation des performances
Crawling local avec Scrapy et PyMoteur
Après les points clés, la phase de crawling établit la base du corpus que votre MiniMoteur va interroger. Le crawler local découvre les pages, extrait les liens internes et alimente ensuite l’indexation et le calcul de PageRank.
Créer un crawler Scrapy pour FouilleLocale
Pour commencer, installez Scrapy et générez un projet dédié au domaine ou au dossier local à analyser. Le spider limite par défaut l’extraction aux balises <a> et <area>, mais la configuration est modifiable pour élargir la capture.
La configuration permet de filtrer les domaines, d’exporter les URLs et d’écrire directement un CSV compatible avec Gephi. Ce flux facilite la visualisation des liens internes et la détection d’opportunités d’optimisation.
Paramètres du crawler :
- User-Agent adapté au crawl local
- Filtre de domaine pour limiter la FouilleLocale
- Export CSV pour analyse réseau
- Politique de délai pour respecter la charge serveur
Étape
Objet
Outil
Installation
Préparer l’environnement Python
pip install scrapy
Création
Projet crawler
scrapy startproject
Spider
Extraction liens A et AREA
spiders/
Export
CSV compatible Gephi
Feed export
« J’ai lancé PyScan sur un site local et j’ai rapidement visualisé les clusters de pages les plus liés »
Alice N.
Optimiser la découverte et calculer PageRank avec PyScan
Une fois la carte des liens obtenue, un calcul simple de PageRank permet de prioriser les pages à indexer en priorité. Le stockage d’un hash pour chaque page évite de relancer l’indexation sur des contenus inchangés.
En pratique, on peut utiliser PyScan pour itérer sur les URLs et maintenir une file d’attente pondérée en fréquence. Cette stratégie réduit la charge et prépare l’étape suivante d’analyse textuelle.
Indexation et transformation du texte avec PyIndex
Le passage de la découverte à l’indexation transforme le HTML en texte nettoyé avant toute analyse statistique ou sémantique. Une indexation soignée rend les vecteurs plus fiables pour la recherche locale ou le MiniMoteur.
Pipeline de nettoyage et tokenization
Il faut supprimer les balises HTML et normaliser les espaces, puis tokeniser pour obtenir les unités exploitables par l’algorithme. La lemmatisation ou le stemming améliore la qualité, surtout pour des corpus multilingues.
Étapes de nettoyage :
- Suppression des balises HTML non pertinentes
- Extraction du <title> et du contenu <main>
- Tokenization adaptée au français
- Lemmatisation si possible
« J’ai remplacé body par main dans mes spiders et la précision d’indexation s’en est trouvée améliorée »
Marc N.
TF-IDF, LSA et Word2Vec pour la recherche sémantique
TF-IDF reste un point d’entrée simple pour transformer documents et requêtes en vecteurs comparables avec un cosinus. Selon la documentation de Scrapy, ce flux est courant pour des prototypes locaux et reproductibles.
Algorithme
Force
Usage recommandé
TF-IDF
Rapide, interprétable
Prototype et indexation simple
BM25
Mieux pour longueur doc
Remplace TF-IDF en production
Word2Vec
Vecteurs sémantiques
Recherche de sens et analogies
Doc2Vec
Vecteurs document
Classement par similarité
Selon Mikolov et al., la vectorisation apporte des relations sémantiques utiles pour désambiguïser les requêtes. Selon Wikimedia, BM25 améliore la pertinence sur des grands corpus comme Wikipedia.
Ranking sémantique avec PyFinder et RechercheLocalePro
Après vectorisation, le classement combine similarité sémantique et signaux structurels comme le PageRank local. L’algorithme de scoring peut intégrer BM25, cosinus et apprentissage supervisé pour améliorer les résultats.
Scoring vectoriel et BM25 avec Serpy
Pour une requête, on vectorise puis on calcule la similarité cosinus pour obtenir un score brut de pertinence. Le BM25 vient pondérer selon la longueur du document, ce qui évite de favoriser excessivement de longs textes.
Critères de ranking :
- Score sémantique par cosinus
- Poids BM25 pour longueur de document
- Score PageRank local pour autorité
- Signaux utilisateurs pour re-ranking
« Le module PyFinder a réduit le temps de recherche sur mes documents locaux de façon notable »
Paul N.
Learning to Rank et amélioration avec PyMoteur
Une couche Learning to Rank permet d’apprendre des clics et des préférences pour réordonner les résultats pertinents. Selon des publications sur le sujet, combiner features linguistiques et comportementales reste la meilleure pratique.
La mise en œuvre pratique nécessite de collecter des exemples et d’entraîner un modèle léger comme XGBoost afin d’améliorer rapidement le classement. Cela conclut le passage vers l’affinage opérationnel.
« Ce projet local m’a convaincu que la RechercheLocalePro est viable hors cloud »
Élodie N.
Source : Scrapy, « Scrapy documentation », Scrapy.org ; Mikolov T., « Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space », arXiv, 2013 ; Wikimedia, « Improving search result relevancy on Wikipedia with BM25 ranking », Wikimedia, 2016.