Dans un peu moins d’une trentaine de pays en Europe et dans une vingtaine de langues, le moteur de recherche Google annonce le déploiement d’informations voulues pertinentes et utiles en rapport avec la thématique de la crise énergétique.
Par le biais de panneaux dédiés dans la page des résultats de recherche, ce sont des articles de presse spécifiques qui seront affichés, ainsi que des informations locales et par exemple pour l’obtention d’aides de l’État en matière de rénovation énergétique.
Les internautes n’échapperont pas à une mise en avant des fameux éco-gestes et pour la sobriété énergétique, via notamment des recommandations de l’Agence internationale de l’énergie pour réduire sa consommation énergétique.
Pour répondre à une forte tendance des recherches
» Qu’il s’agisse de baisser le chauffage ou de régler les paramètres de votre chaudière, vous pourrez voir, en un coup d’œil, des informations sur les économies d’énergie dans votre foyer. Ces panneaux d’information apparaîtront à côté d’autres résultats pertinents provenant du Web ouvert « , écrit Google.
Google a décidé de mettre en place de tels panneaux d’information sur la crise énergétique en Europe, après avoir constaté une hausse significative des recherches en la matière. Les volumes des recherches pour le prix de l’énergie, y compris pour le carburant, auraient atteint un niveau record en 2022.
À ce propos, une page Google Trends est consacrée à la crise énergétique. Elle montre que les internautes se tournent vers le moteur de recherche pour poser des questions sur les économies d’énergie et pour la gestion des coûts inhérents.
Après un nouvel outil dans Google Maps
En septembre dernier, c’est pour son service de cartographie en ligne Google Maps que Google a introduit une fonctionnalité dont l’objectif est d’afficher des itinéraires plus économes en carburant pour les automobilistes.
Des critères comme la vitesse, la topographie des routes, les conditions de circulation et le type de véhicule sont pris en compte.
Avec notamment des données de l’Agence européenne pour l’environnement, les types de moteurs les plus répandus par région géographique et les tendances de circulation observées dans Google Maps, des modèles de machine learning ont été entraînés.