Petite révolution en perspective sur le web français : A partir du 3 mai prochain, vous aurez la possibilité d’acheter un nom de domaine en .fr contenant des caractères spéciaux, et notamment des accents. Information confirmée le 8 février par l’AFNIC, l’association en charge de la gestion des noms de domaine français.

Les inconditionnels de la langue française vont être ravis. Pendant leur navigation sur Internet, ils n’auront bientôt plus l’obligation d’écorcher les mots accentués de la langue française afin de respecter le sacro-saint système ASCII anglosaxon, qui ne peut accepter les caractères latins accentués, pourtant innombrables, de la langue française. Bienvenue aux noms de domaines internationalisés (IDN) !

Au-delà des francophiles, ce sont les propriétaires de sites internet qui vont devoir réagir rapidement à cette évolution, car elle va se faire à marche forcée au printemps prochain.

A partir du 3 mai 2012, il sera possible d’insérer des à, é, û, ï, è, â, ê, ä, ü… dans les noms de domaines en .fr (France Métropolitaine, Guadeloupe, Martinique et Guyane française), .re (Île de la Réunion), .wf (Wallis et Futuna), .pm (Saint Pierre et Miquelon), TF (Terres Australes et Antarctiques françaises) et .yt (Mayotte).

De nombreuses enseignes françaises ou internationales vont certainement se ruer chez leur registraire de nom de domaine pour réserver ces nouvelles variantes.  Ainsi Intermarché,  l’oréal, käarcher, Crédit-Mutuel, Régilait, Bégin-say , Loïc-Raison, Citroën, Bébéconfort et bien d’autres marques célèbres vont devoir défendre leur nom face aux cyber-squatteurs indélicats.

Toutefois, pas besoin de veiller jusqu’à 00h01 le 2 mai car une période d’enregistrement prioritaire, appelée Grandfathering, réservée aux seuls titulaires de noms de domaines existants, est prévue jusqu’au 2 Juillet inclus. Il y aura quelques conditions à respecter pour prétendre réserver un nom de domaine accentué entre ces deux dates :

•  le nom demandé en IDN doit être l’exact équivalent du nom déjà acheté auparavant,
•  le nom demandé en IDN doit être enregistré dans la même extension que le nom déposé auparavant sous la norme ASCII (le propriétaire de “intermache.fr” pourra enregistrer “intermaché.fr” mais pas “intermarché.re”).

Au-delà du 3 Juillet, ce sera la règle habituelle du premier arrivé, premier servi. Tous les Gérard Dupont ou Hélène Martin devront, eux, peut-être rester éveillés jusqu’à 00h01 pour ne pas laisser passer leur chance…

A noter la possibilité d’utiliser les caractères ß, œ et ñ, moins courants en France, mais qui sont, pour certains, très utilisés à l’étranger.

E-commerçants et gestionnaires de sites web existants, pensez donc bien à réserver vos noms de domaines accentués avant le 3 Juillet !

Laurent HUET-KABACINSKI

Le déploiement automatisé a un effet important sur le code: il conduit à ce qu’il soit prêt à déployer. A tout moment du cycle de développement, le script de déploiement peut être lancé pour faire une mise en production ou une livraison : en termes simples, pour être publié.

« Release early, release often »

Cela s’apparente à la stratégie « Release early, release often »: déployer souvent montre que le projet progresse. Ces progrès ne sont pas toujours importants : parfois même, des bugs sont publiés. Mais durant la période de développement, c’est une situation normale. De toutes manières, une nouvelle version corrigera bientôt le problème. Et puisque le bug a été identifié tôt dans le processus, il sera donc plus facile à corriger, et aussi, plus important, plus facile à pardonner.

Toujours pas fini…

Comment peut-on fournir un code qui puisse toujours être mis à disposition ?

Eh bien, tout d’abord, entre la version et le code actuel, il ya une pièce d’ingénierie appelée SMC: Git, SVN, Mercurial, fossiles, CVS …( appelez cela comme vous voulez !), qui sera la principale source pour la version. Tant que vous ne commitez pas dans le SMC, votre code ne peut pas être publiable: il peut ne pas être compilé, ni être propre, ou non fonctionnel. Tant qu’il n’est pas commité,  le code n’existe pas.

Une fois qu’il est commité, il doit faire partie intégrante de l’application. Et pour être publiable, il ne doit pas casser l’application. La première vérification sera la compilation par PHP : si le code n’est pas compilé, alors, il ne sera pas publiable.

Développement bouchon de champagne

Le codage total, jusqu’à ce qu’il fonctionne, est aussi appelé le développement bouchon de champagne : vous ne savez le son que fera le bouchon de bouteille de champagne qu’à son ouverture. A ce stade, vous aurez eu soin d’avoir tous vos amis autour de vous, parce que si le bouchon saute, alors vous voudrez remplir quelques verres et trinquer. Par contre, si cela échoue, tous vos amis seront là pour vous remonter le moral ou se moquer de vous (oui, les amis font aussi cela).
Cette allégorie peut être appliquée au développement : quand le code est attendu depuis trop longtemps, les attentes s’accumulent, et commencent à grandir, jusqu’à devenir extrêmes. Puisque vous vous concentrez que sur le code, et laissez les utilisateurs dans le noir, alors ils trouveront les informations avec leur seul outil à leur disposition : l’imagination. Voilà comment vous vous retrouvez avec un beau projet, bien en deçà des attentes.

Largeur d’abord

L’autre approche est de rendre le code prêt dès que possible, même s’il n’est pas complet. Compiler est une première étape. Le fonctionnement complet n’est seulement que le troisième niveau. Entre les deux, vous avez le niveau «incomplet» : il fonctionne mais pas entièrement.

Prenons un exemple : comment travailler sur un module imaginaire de Drupal addressbook et l’avoir  fonctionnel pendant tout le dévelopement ? Si un tel module nécessite de plusieurs jours de travail, alors il ne fonctionnera pas entièrement les premiers jours. À ce stade, il n’est pas important de l’avoir entièrement opérationnel : nous voulons juste qu’il fonctionne.

Imaginez le stade précoce du module Drupal: le module lui-même est créé, basé sur son nom, avec beaucoup de « hooks » vides. Cela va compiler mais ne fera rien. Cependant, cela est publiable : il peut être envoyé sur une nouvelle version et n’ajoutera rien … à l’application finale.
Puis, à partir de cette base, vous pouvez commencer à ajouter de nouvelles pièces. Imaginez que vous travaillez sur le carnet d’adresses.

Vous avez alors différentes possibilités pour commencer à travailler : vous pouvez commencer à partir de la structure de la base de données et de mettre à jour hook_install ; puis ajouter quelques valeurs dans la base de données, et enfin travailler dans hook_view, de sorte que vous pouvez fournir une vue sur les données existantes, puis le même hook_view pour un formulaire requérant des données.
Vous pouvez également démarrer à partir hook_menu pour afficher le menu et un accès à votre nouveau module, puis  hook_view pour l’afficher. Enfin hook_install pour ajouter une nouvelle CSS au système de modèles. Vous pouvez aussi commencer par le panneau d’administration, les modèles, etc…
Chacune de ces approches vous donnera quelque chose de fonctionnel : vous et les utilisateurs seront en mesure d’exécuter cette application, et de voir le travail effectué ; bien sûr pas tout entièrement : le développement n’est pas encore fait mais seulement une partie.
C’est la principale différence avec le développement en profondeur. Une approche en profondeur résoud tous les problèmes qui se présentent : Drupal hooks, structure de la base de données, modèle, tests et déploiement. À tout moment, c’est un travail en cours et et rien n’est publiable : ce qui est fait est bien fait, mais on ne peut le faire marcher.

En fin de compte il ya deux approches différentes pour que cela soit toujours publiable.

• Croissance organique du code : commencer par déposer tout le code requis pour le faire fonctionner. Ensuite, ajoutez nouvelle fonctionnalité au dessus d’un tel code. J’appelle aussi cela « ajouter de la chair autour de l’os », basé sur le cliché du squelette. Vous finirez probablement avec beaucoup de fonctions vides ou constantes, qui seront des emplacements, ou « placeholders » pour un code plus complexe et ultérieur. Compter le nombre de ces emplacements est un bon indicateur des progrès réalisés.

• Code visible : cette approche est centrée sur les utilisateurs (ou clients, si vous préférez) . Ne travaillez que sur ce qui est visible. Ce formulaire de 120 champs ne commencera qu’avec deux formulaires. Puis, il affichera 3, puis 4, puis 12, puis 30, etc … A chaque fois, il va ajouter de nouvelles fonctionnalités. Et si c’est un tunnel  de paiement en 12 étapes, alors il devrait commencer par 1 étape de paiement, puis 2, etc … Gardez à l’esprit que les utilisateurs ne mesurent la progression que sur ce qu’ils voient (c’est-à-dire la vue), et non sur la quantité de travail ou de code que vous fournissez.

Si vous prévoyez de garder votre code publiable, vous devrez être en mesure de répondre à cette simple question : puis-je simplement déployer mon code maintenant ?

Cela vous rendra prêt pour n’importe quelle situation pouvant survenir en dehors  du planning : problème de sécurité, publication en urgence pour démonstration, changement soudain dans le planning client, ou même, un changement de développeur. Un code qui fonctionne bénéficiera toujours  à la personne suivante, plutôt qu’elle se batte avec un ensemble de tâches partiellement achevées.

Damien Seguy

Voilà maintenant un mois que Google a déployé Panda en Europe ! Ce nouvel algorithme, principalement conçu pour faire la guerre aux fermes de contenus, a fait verser beaucoup d’encre sur la toile tant il bouleverse nos habitudes en matière de référencement. Nous tenterons,dans ce billet, de vous faire partager notre retour d’expérience sur cet algorithme et de vous guider sur les nouvelles pratiques à mettre en place pour amadouer le Panda.

A l’origine du Panda

Pourquoi Google a créé Panda ?

Rappelons que l’algorithme constitue la force principale d’un moteur de recherche. Celui-ci doit être capable de fournir aux internautes les résultats les plus pertinents et adaptés à leurs recherches.

L’ancien algorithme avait fait son temps! Ses secrets avaient été en partie percés, le rendant facile à manipuler. Tant bien que certains sites, appelés fermes de contenus, étaient passés maîtres dans cet art de manipulation. Ces sites, sans aucun intérêt pour les internautes,arrivaient à se hisser en tête des résultats du moteur de recherche en fournissant un contenu apprécié par l’algorithme.

Google en a donc profité pour redonner une nouvelle jeunesse à son algorithme. Selon le géant américain, l’objectif était de déclasser ces sites qui polluent la toile et ainsi d’améliorer la qualité des résultats proposés aux internautes.

Que mange le Panda ?

Avant de s’attaquer à la réalisation de son nouvel algorithme, la firme de Mountain Valley s’est d’abord interrogée sur ce qui fait ou non un bon site. Il en est ressorti de cette étude un ensemble de critères pénalisants :

- La duplication de contenus : Panda va pénaliser les sites qui ne créent par leurs contenus (articles). Un simple copier coller dans un article peut pénaliser tout votre site.

- La publicité : Trop de publicité sur votre site internet sera mal vu par Panda. Le nouvel algorithme prendra également en compte la position de ces publicités sur votre site. Ainsi une bannière publicitaire positionnée en haut de votre site aura un mauvais impact sur celui-ci.

- Les sites en flash : Panda n’essayera même plus d’indexer les sites en flash. Si Panda ne peut pas lire votre site et d’en vérifier le contenu, il ne l’indexera pas même si vous lui fournissez une version lisible du site (pratique de cloacking).

- Les sites web 1.0 : Ce n’est pas vraiment une pénalité, mais Panda appréciera que votre site soit doté d’outils web 2.0. Il appréciera par exemple le partage avec les réseaux sociaux (facebook, twitter…), les flux RSS, les newsletters etc.

Les impacts positifs

- Un internet moins pollué avec une disparition possible des fermes de contenus.

- Moins de publicité sur les sites (une bonne nouvelle sur les épileptiques).

- Valorisation des sites proposant des contenus neufs.

- Valorisation des sites riches en fonctionnalités Web 2.0 et communautaires

Les impacts négatifs

Ce nouvel algorithme va faire du mal aux sites e-commerce et aux comparateurs de prix ! La raison évoquée : la duplication de contenus. Nous vous invitons à le vérifier par vous-même. Si vous recherchez un produit sur internet, vous constateriez que sa description est la même sur le site du constructeur, les sites le commercialisant, et les comparateurs de prix. Hors la description d’un produit est considérée comme un contenu et l’on sait que Panda n’apprécie guère de retrouver le même contenu sur deux sites différents. Ceci n’est bien sûr qu’une hypothèse, mais le paysage du e-commerce risque de se voir bouleversé par l’arrivée de Panda !

Le moteur de recherche est un élément clé du e-commerce.
73% des visiteurs de site e-commerce quittent le site au bout de 2 minutes s’ils ne trouvent pas ce qu’ils cherchent.
96% disent que la fonction de recherche est très importante dans leur processus d’achat.
40% des visiteurs d’un site marchand vont utiliser le moteur de recherche interne, un « chercheur » transforme 2 fois plus qu’un « navigateur ».

Nous vous proposons ici un comparatif de 3 moteurs de recherche intégrables sous Magento : Apache Solr, Antidot AFS@Store et Celebros Salesperson.

Apache Solr

Solr (« solar ») est un serveur de recherche Open Source basé sur la librairie Lucene, écrite en Java.

• Recherche full-text avancée
• Optimisé pour les forts trafics web
• Basé sur des interfaces standards : XML, JSON, http
• Evolutivité : Réplication avec d’autres serveurs Solr

Architecture:

Solr repose sur :

• un web service d’indexation des données
• un web service de recherche
• une interface web d’administration

Solr s’appuie sur le fichier schema.xml qui contient toutes les informations relatives aux champs des  documents, et la façon dont ils doivent être traités lorsque les documents sont indexés ou lorsque ces champs sont interrogés.
Un exemple de schéma Solr commenté est disponible ici : http://svn.apache.org/viewvc/lucene/dev/trunk/solr/example/solr/conf/schema.xml?view=markup

Le schéma est structuré de la façon suivante :

Les types des données:

• La section <types> permet de définir une liste de déclaration de <fieldtype>
• Possibilité de définir des types de champs « poly », permettant de créer des champs multiples.

Les champs:

• La section <fields> contient la liste de déclaration des <field>, composés entre autre des attributs name, type, indexed=true|false ( true si le champ doit être classable et « facetable »), stored=true|false ( true si la valeur du champ doit être récupérable dans la recherche).
• Une des fonctionnalités les plus intéressantes, les champs dynamiques, basés sur des préfixes ou des suffixes : <dynamicField name=”*_i”  type=”integer”  indexed=”true”  stored=”true”/>
• Indexation des mêmes données dans des champs différents, pour les  indexer de manière différentes par exemple pour la recherche, le tri et  le « facettage ».

Les configurations diverses:

• Le champ <uniqueKey> permet d’indiquer à SolR qu’un champ doit être unique pour tous les documents. Si un nouveau document indexé contient la même valeur pour le champ qu’un document existant, l’ancien document est supprimé de l’index.
• Il est possible de déclarer des <copyField> afin de dupliquer les données d’un champ source dans un champ destination

Intégration

La recherche s’effectue par requête http au format de réponse configurable (XML, JSON, Python, Ruby, PHP).

L’intégration de Solr consiste en 3 étapes :

1. Installation et configuration de Solr sur un serveur d’application (Tomcat, JBoss, …)
2. Extraction et indexation des données
3. Intégration des résultats de recherche sur la plateforme Web

La  version Entreprise de Magento simplifie l’intégration puisqu’elle inclut en natif l’extraction des données et l’intégration des résultats de recherche dans les storefronts.

Modes de Recherche

Recherche par mots clés:

• support des opérateurs booléens (ET, OU)
• Recherche full-text

Aides à la recherche:

• Suggestions d’orthographe
• Suggestions « More Like This » pour un document donné
• Fonction d’auto-complétion

Outils de guidage:

• Possible de trier la recherche sur autant de champs que souhaité
• La recherche à facette permet d’affiner les résultats en ajoutant des critères supplémentaires  parmi les résultats retournés, en indiquant le nombre de résultats correspondant à chaque critère.
• Possibilité de configurer de meilleurs résultats pour une requête, se substituant au résultat normal selon le score et le tri

Exemple de la fonction de suggestion d’orthographe sur le site www.furet.com :

Exemple de la fonction d’auto-complétion sur le site www.furet.com:

Recherche sur le site de la maison blanche, les tris possibles apparaissent en haut et les facettes à droite :

ANTIDOT AFS@Store

AFS@Store est une solution clé en main spécialisée et optimisée pour le E-commerce. Elle intègre de nombreuses fonctions d’optimisation des ventes :

• Indexation complète du catalogue et des fiches descriptives
• Très forte tolérance orthographique pour trouver le produit recherché quelque soit l’orthographe utilisée
• Mise en avant de produits particuliers
• Gestion de campagnes promotionnelles dans le flux de réponse du moteur
• Cross-Selling : Suggestion automatique d’articles connexes sous contrainte (marge, prix plus élevé,…)
• Affichage de « Best-sellers » par catégorie
• Navigation assistée dans les pages réponses afin de trouver le bon produit en quelques clics en suivant une méthode de vente éprouvée (”Effet entonnoir”)

Architecture:

La version 7 est disponible en SaaS et sera proposée en janvier 2011 sous forme de licences logicielles intégrables au sein du système d’information des entreprises.

Une architecture en 3 modules :

• Pipes and Filters (AFS-PAF) est le module amont, en charge de la captation des données, de leur traitement et de l’indexation.
• Query Engine (AFS-QE) est le module aval qui répond aux requêtes des utilisateurs ou d’applications tierces qui exploitent les flux de réponse. AFS-QE utilise pour cela les index de recherche et les éléments linguistiques générés par AFS-PAF lors de la phase d’analyse et d’indexation.
• Le Back-Office (AFS-BO) permet à la fois de configurer la solution de recherche, mais aussi de l’exploiter au quotidien : gestion des indexations et des agents de recherche, suivi en temps réel des requêtes utilisateurs…

Intégration:

AFS se présente sous forme d’un Web Service interrogeable avec les protocoles les plus classiques : HTTP (en GET ou en POST) ou XML-RPC.

Les requêtes des utilisateurs peuvent soit être transmises directement à AFS, soit transiter par une application intermédiaire (portail web, application métier) qui récupérera les réponses et pourra à son tour appliquer les traitements nécessaires.

La présentation des résultats entièrement personnalisable :

• flux de réponse disponible nativement en XML
• support de feuilles de styles XSL et CSS multiples pour une intégration graphique personnalisée en HTML ou xHTML
• intégration simple dans du Flash ou des interfaces Ajax
• mise en place facile et rapide en utilisant un kit de widgets prêt à l’emploi

Modes de Recherche:

AFS propose de nombreux modes de recherche ainsi que des fonctions avancées pour assister l’utilisateur et le guider :

• Recherche par mots clés
• support des opérateurs booléens (ET, OU, SAUF, recherche de phrase exacte …)
• recherche full-text
• recherche floue
• recherche phonétique
• recherche par troncature droite ou gauche, support des expressions régulières

Aides à la recherche:

• suggestion orthographique
• auto-complétion
• suggestion d’expressions contextuelles à la recherche

Outils de guidage:

AFS propose des fonctions qui permettent aux utilisateurs de comprendre l’information, de la filtrer et de naviguer.

• Catégorisation : les réponses sont regroupées en catégories distinctes pour une meilleure lecture
• Navigation par facette : possibilité de filtrer les listes de résultats afin d’affiner la recherche
• Navigation transversale : module qui associe automatiquement les contenus ayant une proximité sémantique afin de proposer à l’utilisateur l’ensemble des documents liés à une information.
• Génération automatique de nuages de tags

Merchandising:

• Reprise automatique du merchandising  selon des critères marchands : AFS peut afficher la liste de réponse la plus pertinente en masquant les produits indisponibles, en montrant en premier les produits les plus vendus, en identifiant les produits en promotion,  …
• Up-selling et cross-selling automatique : AFS propose ces deux fonctions entièrement automatiques avec des liens entre les produits générés lors de l’indexation et dans le respect des règles métier.

Recherche sur le site www.service-public.fr, les résultats sont classés en catégories (Particuliers, Professionnels et associations, …), des suggestions d’expressions contextuelles et un nuage de mots-clés sont affichés à gauche :

Recherche sur le site www.3suisses.fr, le moteur propose une alternative lorsqu’il ne trouve pas de résultats, et propose un filtre à facettes à gauche :

CELEBROS Salesperson

Salesperson, la solution de recherche de Celebros, imite le comportement d’un vrai vendeur en magasin en utilisant :

• L’analyse du langage naturel (NLP) et autres outils sémantiques
• Une vaste réserve de connaissances accumulées sur les magasins électroniques
• Des données en temps réel concernant les changements d’habitudes et d’intérêts des clients

Ainsi, Salesperson possède deux avantages majeurs:

• La compréhension de toutes les requêtes des clients, quelle que soit la formulation
• La capacité du moteur de recherche à améliorer automatiquement les résultats en se basant sur l’expérience acquise de par les choix et les requêtes des clients

Architecture:

Salesperson est disponible sous trois formules :

• Le logiciel proposé comme un service (Software as Service, SaaS)
• Une solution de recherché hébergé en XML
• Une solution de recherche implémentée sur les serveurs du clients

Elle est composée des outils suivants :

• Le Salesperson Desktop permet d’implémenter des règles commerciales, ajuster les résultats de recherche aux objectifs de merchandising, déterminer le positionnement des produits par rapport aux requêtes, initier des nouvelles campagnes (promotions spéciales, produits reliés, meilleures ventes, …)
• L’outil Analytics présente des statistiques précieuses portant sur le comportement de recherche des clients : recherches des clients, articles les plus populaires, les taux de clic, …
• Le Package Machine Learning (merchandising automatique en temps réel) permet au gestionnaire de site de suivre 24h/24 les changements du site et des tendances. Le module complet d’apprentissage de recherche autonome (self-learning search) utilise la technologie du machine learning (ML) pour analyser les préférences des clients. Il utilise ces connaissances pour ajuster automatiquement l’affichage des résultats de recherche et ainsi augmenter le taux de conversion, les acquisitions et les profits.
• Le programme  Managed Services (MS) qui optimise de façon proactive les résultats de recherche et applique des règles de merchandising.

Intégration:

Les intégrateurs de Celebros dirigent les aspects majeurs du processus d’intégration, ce qui allège les tâches du client.

Une extension Magento devrait bientôt être disponible (compatible en versions community et entreprise), permettant en outre :

• De réduire les efforts d’intégration du moteur de recherche
• D’offrir un contrôle sur l’apparence des résultats de recherche

Modes de Recherche:

Recherche conceptuelle:

• Comprend les intentions réelles de recherche du client, syntaxe et sémantique
• Requêtes complexes (« télé lcd sony 52’’ »)
• Compréhension des fautes d’orthographe (dictionnaire, dictionnaire phonétique, thésaurus), des synonymes, de l’argot
• Requêtes basées sur le prix (« pantalon à moins de 50 euros »)

Outils de guidage:

• Le filtre social : classe les résultats par indicateurs sociaux (meilleures ventes, notations clients, avis clients, popularité, …)
• génération dynamique de catégories appropriées organisant les résultats par groupes.  Chaque sélection est statistiquement analysée et mène à une nouvelle sélection d’articles en fonction des choix du client. Les internautes arrivent rapidement vers l’article désiré.
• Génération automatique de nuages de tags
• Echelle de prix : propose une sélection facile de prix dans les résultats de recherche
• Mise en relief du champ de recherche : augmente la visibilité, l’efficacité et l’attrait pour le champ de recherche en proposant des exemples de requêtes
• Vue rapide d’un produit : consulter les caractéristiques d’un produit instantanément en naviguant parmi les résultats de recherche.

Merchandising:

• Application des règles définies avec le Salesperson Desktop
• Avis clients intégrés : les avis des autres internautes intégrés dans les pages de recherche.
• Comparaison de produit : comparer facilement plusieurs produits affichés dans la page de résultats.

Exemple de la fonction d’auto-complétion sur le site www.mistergooddeal.com:

Recherche sur le site www.ice.com, affichage du filtre social en haut, des facettes à gauche, et des avis clients dans le résultat :

	Apache Solr	Antidot AFS@Store	Celebros Salesperson
Recherche Full-text
Recherche Phonétique
Recherche conceptuelle
Suggestion d’orthographe
Auto-complétion
Tri du résultat
Filtre à facettes
Catégorisation des résultats
Nuages de tags
Filtre social
Merchandising client
Up-selling et Cross-selling
Tarif Installation	Gratuit	A partir de 200 €	A partir de 1000 €
Tarif Utilisation	Gratuit	A partir de 400 € / mois	A partir de 650 € / mois