Microsoft a reçu de nombreuses critiques au cours de la dernière année pour avoir introduit des fonctionnalités qui pourraient compromettre la sécurité des utilisateurs et dans une certaine mesure, nous convenons que l'entreprise a franchi la ligne à certaines occasions, en particulier avec le Critique du FEE. Mais La réponse de Microsoft aux accusations de collecte de données utilisateur inutiles n'a convaincu personne d'un autre comportement. En fin de compte, il semble que Microsoft recevra encore plus de critiques de la part des clients si sa dernière fonctionnalité de dépôt de brevet est activée.
La société qualifie son produit logiciel de dépôt de brevet de « formulation de requête via un continuum de tâches » et affirme qu'elle va faire partage en temps réel entre les applications plus facile et plus pratique, ce qui permettrait aux utilisateurs de prendre des décisions plus éclairées tout en faisant recherches. Par exemple, la recherche pourrait être améliorée si des informations suffisantes concernant l'objectif d'un utilisateur sont disponibles.
Microsoft a élaboré avec un exemple: si quelqu'un travaille sur un projet lié à la danse, pour collecter des données connexes à partir du navigateur qu'il aurait saisir leurs besoins dans la barre de recherche sans que le navigateur lui-même n'ait aucun instinct ou suggestion involontaire quoi que ce soit.
Microsoft soutient son idée en disant que dans leur modèle logiciel actuel, les applications sont confinées dans leurs propres silos, ce qui finit par nuire à la productivité et à la croissance.
La première application ne fournit pas au navigateur d'indications implicites sur ce que l'utilisateur peut rechercher lors d'un passage de la première application à la seconde application.
L'utilisateur perçoit les tâches dans leur totalité. Cependant, étant donné que les applications sont généralement déconnectées et ne sont en aucun cas médiées par le système d'exploitation, le système informatique n'a aucune idée de l'objectif global de l'utilisateur.
Selon Microsoft, une solution possible à ce problème est d'avoir un arbitre tiers neutre pour surveiller et apprendre le comportement et l'intention des utilisateurs via un mécanisme de traitement de texte, un lecteur PDF, la comparaison et l'analyse des images récemment interagies, l'identification des sons et de la musique, l'enregistrement des emplacements fréquemment marqués et d'autres éléments contextuels connexes Les données. Et après avoir rassemblé ces données en temps réel, le médiateur peut tout stocker, en supprimant toute identification informations et fournir des informations pertinentes à Bing, produisant des informations automatisées, précises et ciblées résultats.
Le brevet note :
L'architecture divulguée comprend un composant de médiation (par exemple, une API (interface de programme d'application) faisant partie du système d'exploitation (OS)) qui identifie applications—les applications avec lesquelles l'utilisateur interagit pour l'achèvement des tâches (contrairement aux applications dormantes—les applications avec lesquelles l'utilisateur n'interagit pas pour l'achèvement des tâches), et rassemble et surveille activement les informations des applications engagées (par exemple, le texte affiché directement à l'utilisateur, le texte intégré dans les photos, les empreintes digitales des chansons, etc.) pour déduire le contexte de travail d'un utilisateur. Le contexte inféré peut ensuite être transmis à l'une des applications, comme un navigateur (le contexte inféré dans un formulaire qui ne franchit pas la barrière de la confidentialité) pour améliorer le classement des requêtes suggérées via la recherche préférée fournisseur. Étant donné que le contexte est déduit des concepts, aucune PII (information personnellement identifiable) n'est communiqué sans le consentement de l'utilisateur - seuls des concepts contextuels de très haut niveau sont fournis à la recherche moteurs.
L'architecture permet la capture de signaux (par exemple, texte brut affiché à l'utilisateur, texte reconnu à partir d'images, de l'audio d'une chanson en cours de lecture, etc.) et regroupe ces signaux en contextes notions. Ces signaux sont des données de haut niveau (par exemple, des mots) qui aident à identifier ce que fait l'utilisateur. Cet acte de capture de signaux est temporel, en ce sens qu'il peut être en constante évolution (par exemple, similaire à la moyenne courante des concepts contextuels). Les signaux peuvent changer continuellement en fonction de ce que l'utilisateur fait à l'instant T (et de ce que l'utilisateur a fait de T-10 jusqu'à l'instant T).
Lors de l'utilisation de l'application du navigateur comme application qui utilise les signaux capturés, le navigateur diffuse et reçoit (par exemple, en continu, périodiquement, à la demande, etc.) avec le composant de médiation via une API de médiation du composant de médiation pour récupérer les dernières informations contextuelles notions.
Lorsque l'utilisateur interagit éventuellement avec, ou est prévu d'interagir avec, le navigateur (comme cela peut être calculé comme se produisant fréquemment et/ou sur la base d'un historique de actions séquentielles de l'utilisateur qui amènent l'utilisateur à interagir ensuite avec le navigateur), les concepts contextuels sont envoyés au moteur de recherche avec la requête préfixe. Le moteur de recherche (par exemple, Bing™ et Cortana™ (un assistant de reconnaissance vocale numérique personnel intelligent) de Microsoft Corporation) utilise des classements contextuels pour ajuster le classement par défaut des requêtes suggérées par défaut afin de produire des requêtes suggérées plus pertinentes pour le point dans 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 le regroupement pour déterminer l'intention de l'utilisateur (contextuellement).
L'intention de l'utilisateur inférée envoyée comme signal aux fournisseurs de recherche pour améliorer le classement des suggestions de requêtes, permet à un amélioration correspondante de l'expérience utilisateur, car les suggestions de requêtes sont plus pertinentes par rapport à ce que l'utilisateur essaie réellement atteindre. L'architecture ne se limite pas au texte, mais peut utiliser du texte reconnu dans les photos affichées ainsi que les informations de géolocalisation (par exemple, système de positionnement global (GPS)) fournies dans le cadre de la photo métadonnées. 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 grâce au 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 suffisante est envoyée d'une application à l'autre, et le contexte utilisateur déduit peut être partagé entre les applications, les composants et dispositifs.
Le composant de médiation peut faire partie de l'OS, et/ou un module ou composant séparé en communication avec l'OS, par exemple. Dans le cadre du système d'exploitation, le composant de médiation identifie les applications engagées sans système d'exploitation sur l'appareil et, rassemble et surveille activement les informations des applications engagées pour déduire le contexte de travail du utilisateur. Le contexte inféré peut ensuite être transmis à l'une des applications, telles que le navigateur de manière sécurisée, afin d'améliorer le classement des requêtes suggérées via le fournisseur de recherche préféré.
Bien entendu, la principale préoccupation des utilisateurs est la menace de informations compromises, quelque chose qu'aucune assurance de Microsoft ne peut soulager. L'idée du brevet est quelque peu similaire à Now on Tap ou Screen Search de Google, un outil qui gratte le écran pour des informations contextuelles et lance une recherche Google en réponse - bien que la dernière idée soit bien plus autonome.
La société dit qu'elle pourrait introduire ce Mediator en tant que fonctionnalité intégrée ou en tant que module facultatif pouvant être installé sur Windows 10. Si c'est le dernier cas, alors cette plate-forme pourrait révolutionner les recherches automatisées et potentiellement être un outil puissant pour l'informatique contextuelle. Mais là encore, si une fonctionnalité intégrée est introduite, le système d'exploitation deviendrait obsolète à un niveau personnel et la plupart des utilisateurs chercheraient un moyen de sortir de la fonctionnalité.
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