Chez Konfuzio, nous avons vu comment l'IA modifie les flux de travail documentaires. Mais que se passe-t-il lorsque l'IA modifie même la manière dont les utilisateurs trouvent ce qu'ils recherchent sur une page d'accueil ?
"Montrez-moi le certificat ISO 27001 actuel de l'entreprise".
C'est exactement ce que fait NLWeb (Natural Language Web) de Microsoft. Au lieu de cliquer sur des menus déroulants ou de changer de filtre, les utilisateurs peuvent désormais saisir (ou parler) des questions naturelles, telles que
NLWeb de Microsoft propose un framework open source pour les interfaces conversationnelles des flux RSS des pages d'accueil, inspiré du Protocole MCP d'Anthropic.
Qu'est-ce que NLWeb ?
Microsoft a annoncé avec NLWeb une technologie open source qui permet d'utiliser le langage naturel directement comme interface sur les pages web.
Au lieu de cliquer dans les menus ou de définir des filtres à la main, les utilisateurs pourront à l'avenir simplement parler ou écrire ce qu'ils recherchent - par exemple :
"Montre-moi des chaussures élégantes à moins de 100 euros pour un mariage en été"
Cela modifie non seulement l'expérience utilisateur, mais aussi la manière dont les développeurs planifient et mettent en œuvre les applications.
Architecture de NLWeb
Ce qui est passionnant dans NLWeb, ce n'est pas seulement la couche conversationnelle, mais aussi l'architecture technique sous-jacente, optimisée pour les développeurs qui souhaitent créer des applications web plus intelligentes et natives de l'IA. Chaque question est évaluée par divers prompts, comme le Code sur GitHub montre.
Plus de 50 commentaires dans l'interview de The Verge par David Pierce avec Ramanathan V. Guha de Microsoft donnent un premier aperçu de l'état d'esprit : Le plan de Microsoft pour fixer le web.
Les avis sur la fonctionnalité de NLWeb sont mitigés : des voix positives soulignent les avantages potentiels, comme la possibilité de trouver rapidement des informations complexes au moyen du langage naturel tout en les traitant de manière structurée. Un utilisateur y voit un avantage comparatif par rapport aux approches traditionnelles, telles que celles utilisées par les outils logiciels spécialisés.
Mais il y a aussi des voix critiques. Les critiques reprochent par exemple à la technologie, dans sa forme actuelle, de reléguer les ressources existantes, comme les sites web traditionnels, à l'arrière-plan et d'influencer ainsi négativement la visibilité de certains contenus. D'autres doutent que NLWeb soit en mesure de fournir des résultats précis et pertinents ou qu'il se contente de reproduire les fonctions de recherche existantes en les diversifiant, mais sans grande valeur ajoutée. Ils remettent notamment en question la différence avec les solutions connues jusqu'à présent, comme les moteurs de recherche spécialisés de grande envergure.
NLWeb offre désormais aux exploitants de sites web une plus grande influence sur le contenu affiché. Dans un autre article, je déduis donc que L'IA une sorte de groupe cible du marketing et des relations publiques.
Un aperçu technique
NLWeb n'est pas un simple gadget frontal, mais un framework côté serveur qui interprète le langage naturel, récupère les informations pertinentes des sources de données et les restitue dans un langage compréhensible.
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En savoir plus
Le noyau technologique se compose d'un serveur Python, d'une API REST et d'interfaces vers des Large Language Models (LLM) comme OpenAI, Azure OpenAI ou Gemini.
Composants techniques centraux :
- Configuration via des fichiers YAML (par ex. config_llm.yaml)
- Traitement de contenus structurés (Schema.org, RSS, CSV)
- Indexation par des bases de données vectorielles (par ex. Qdrant, Milvus, Azure Search)
- Récupération conversationnelle avec la technique RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Intégration d'un Model Context Protocol (MCP) adapté à la fois aux humains et aux agents de l'IA
Le processus de demande : du texte à la réponse
Chez NLWeb, le chemin entre la saisie de l'utilisateur et la réponse se déroule en plusieurs étapes :
- La demande atteint le serveur via un point d'accès API tel que /ask ou /mcp/ask.
- Le serveur charge les configurations qui définissent quel LLM et quelles sources de données sont utilisés.
- Le contenu du site web est lu, converti en vecteurs et stocké dans une base de données.
- La question de l'utilisateur est analysée, enrichie le cas échéant de l'historique de la conversation et classée sémantiquement.
- Les contenus correspondants sont extraits de la base de données vectorielles par recherche de similitude (Top-K).
- Les résultats sont évalués et classés par ordre de priorité.
- Le LLM génère une réponse compréhensible sur la base du contenu.
- La réponse est renvoyée en temps réel au frontend, également streamable par token.
Intégration côté client
L'utilisation sur le site web peut se faire de manière peu invasive : Par le biais de quelques attributs HTML supplémentaires ou de simples fonctions JavaScript, un développeur peut intégrer une interface de conversation.
exemple :
curl -X POST https://yoursite.com/wp-json/nlweb/v1/ask \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"question": "What is this website about?",
"context": {
"post_type": ["post", "page"],
"category": "tutorials",
"limit": 10,
"meta_query": {
"featured": "yes"
}
}
}'Réponse
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "SearchResultsPage",
"query": "What is this website about?",
"totalResults": 3,
"processingTime": "0.245s",
"items": [
{
"@type": "Article",
"@id": "https://yoursite.com/about/",
"name": "About Us",
"description": "Learn about our company mission and values...",
"url": "https://yoursite.com/about/",
"datePublished": "2024-01-15T10:30:00Z",
"dateModified": "2024-01-20T14:15:00Z",
"author": {
"@type": "Person",
"name": "John Doe"
},
"keywords": ["about", "company", "mission"],
"relevanceScore": 0.95
}
]
}Pourquoi c'est important - pour les développeurs et les UX designers
NLWeb modifie fondamentalement le paradigme du front-end et de l'UX. Au lieu de s'appuyer sur des filtres complexes, des barres de navigation ou des systèmes de catégories, l'accent est mis sur le contenu sémantique des contenus et leur structure lisible par les machines.
Pour les développeurs, cela signifie
- Moins de logique dans le front-end, plus d'importance pour les contenus structurés et les APIs
- Le succès dépend d'un balisage propre avec Schema.org et le HTML sémantique
- Les demandes adressées au backend ne sont plus basées sur des paramètres prédéfinis, mais sur des affirmations flexibles et naturelles
Du front-end à l'API à commande vocale
Alors que le développement web classique mise sur des composants tels que des boutons, des listes déroulantes ou des onglets, NLWeb pense en termes d'entités : produits, recettes, annonces immobilières - autant de structures de données que NLWeb comprend et auxquelles il peut répondre. La communication se fait via l'API ask, qui accède à ces entités et génère des résultats adaptés.
Ce que les développeurs peuvent configurer
NLWeb est hautement personnalisable : des chaînes d'invites dans des fichiers XML (par exemple site_type.xml) permettent de définir des intentions propres, par exemple la manière dont un système doit réagir à des questions peu claires ou quelles questions il doit poser. Il est également possible de définir des retours en arrière en cas de problèmes de compréhension.
L'interaction côté client peut même se faire de manière déclarative - par un attribut comme data-nlweb-intent="findProduct" permet de relier des éléments UI au backend NLWeb, sans logique JavaScript étendue.
Pourquoi NLWeb pourrait changer fondamentalement le marché des logiciels de chat
Cela pourrait entraîner un changement important sur le marché de tous les fournisseurs de logiciels de chat, et ce pour plusieurs raisons profondes.
Premièrement, NLWeb déplace l'accent des solutions de chat spécialisées, généralement propriétaires, vers une infrastructure ouverte, proche du système, directement ancrée dans le site web lui-même. Alors que les chatbots traditionnels sont souvent intégrés en tant que widgets externes qui utilisent des règles ou des scripts prédéfinis, NLWeb intègre le langage naturel directement dans la structure sémantique du site. Cela signifie que le chat n'est plus une fonction supplémentaire, mais devient l'interface primaire.
Deuxièmement, les attentes des utilisateurs changent également. Celui qui découvre qu'un site web comprend en langage naturel ce dont il est question - sans guidage par menu compliqué ou parcours de clics interminables - réagira avec impatience, voire frustration, face aux solutions de chat classiques. Cela augmente la pression sur les fournisseurs existants pour qu'ils repensent fondamentalement leurs systèmes : il faut s'éloigner du simple guidage du dialogue pour aller vers une exploitation sémantique du contenu.
Troisièmement, l'ouverture de la technologie de Microsoft en tant que projet open source entraîne une énorme pression d'innovation sur le marché. Les fournisseurs actuels de logiciels de chat, qui misent fortement sur des systèmes fermés ou sur leurs propres LLM propriétaires, sont ainsi contraints d'agir. NLWeb abaisse considérablement les barrières à l'entrée pour les développeurs - au lieu d'acheter une solution de chat complète, les entreprises peuvent développer de manière ciblée leurs propres interfaces de conversation spécifiques à leur domaine, avec un contrôle total sur les données, la conception du prompt et l'hébergement.
Quatrièmement, le modèle économique change également : alors que jusqu'à présent, la facturation se faisait souvent par chat ou par réponse (par exemple par appel API à un LLM), NLWeb permet une exploitation nettement plus efficace grâce à une logique d'extraction ciblée et à une génération uniquement ponctuelle par le LLM. Les coûts d'exploitation sont ainsi réduits et il est particulièrement intéressant pour les moyennes entreprises de ne pas dépendre des fournisseurs de chat classiques.
En résumé :
- NLWeb dissocie la fonctionnalité de chat des fournisseurs de bots centralisés
- L'interface devient une partie du site web, pas un add-on
- Une technologie ouverte entraîne une baisse des coûts et une plus grande adaptabilité
- Les fournisseurs de logiciels de chat classiques doivent se repositionner - en termes de contenu, de technique et de prix
Conséquence : un assainissement du marché est probable. Les fournisseurs qui ne voient leur USP que dans la mise à disposition d'un composant de chat conventionnel perdent de leur pertinence. Les gagnants sont ceux qui peuvent offrir une valeur ajoutée grâce à l'intégration des données, à la compréhension sémantique du web et à l'ingénierie d'invite spécifique au domaine.
Plus d'informations
La documentation complète ainsi que le code sont disponibles publiquement sur GitHub :
Et la fonction Microsoft de lancement :
Le premier module complémentaire WordPress est déjà disponible sur GitHub.: Show HN : WPNLWeb - plugin WordPress open-source utilisant le protocole NLWeb de Microsoft | Hacker News
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