Tripin

Navigateur de recherche d'hôtels et d'idées de vacances alimenté par les avis TripAdvisor. Un système intelligent qui transforme le chaos des avis en recommandations claires.

« Choisir un hôtel, c'est savoir s'il vous correspond vraiment. Nous vous aidons à trouver cela en quelques minutes. » — philosophie de Tripin

À propos du projet

C'était notre collaboration avec un partenaire qui a bâti le projet à partir de sa propre expérience de vie. Pour lui, il était essentiel de trouver des hôtels où les clients confirment que le linge est véritablement propre et frais à chaque séjour. Avec cette information, un voyageur peut préférer un trois étoiles à un cinq étoiles, quand les cinq étoiles voisins affichent des plaintes sur le linge ou l'équipement. Imaginez : vous planifiez des vacances. Il vous faut un hôtel. Vous ouvrez TripAdvisor et vous voyez... 847 avis. Cinq étoiles — et quelqu'un parle du bruit, quelqu'un des meubles anciens, quelqu'un est ravi. Comment savoir si l'endroit vous convient ? Tripin résout ce problème grâce à la recherche par avis. Nous analysons des milliers d'avis, trouvons des motifs et les transformons en informations claires : l'hôtel est-il calme, l'emplacement est-il pratique, le service est-il bon. De vraies caractéristiques qui permettent de décider en quelques minutes. Le problème du choix d'un hôtel est familier à tout voyageur. Des centaines d'avis, des dizaines de sites, des données contradictoires — il y a trop d'information, et elle se contredit souvent. Ce qui paraît « excellent » à l'un est « insupportable » pour l'autre. Le temps s'échappe dans la lecture des avis alors qu'il pourrait servir à planifier le voyage lui-même. La recherche par avis révèle des choses que les filtres des agrégateurs laissent échapper. On peut repérer des rénovations, vérifier la fraîcheur des avis. Des détails situationnels : lorsque, il y a trois semaines, un client a laissé une note sur la propreté ou la fréquence d'entretien de la chambre, et que quelques autres l'ont confirmée — cela veut dire quelque chose. Au minimum, nous évitons de décider pour l'utilisateur ; nous mettons en lumière : regardez, prêtez attention, voici les hôtels que nous avons trouvés. La recherche par avis est honnête, limitée, et ouvre une autre couche d'interaction avec les données. Des choses que les vraies personnes remarquent, des choses que les auteurs d'avis payés laissent passer. Et quand les clients partagent du fond du cœur — quelque chose les irrite, quelque chose les ravit — le signal porte une information bien plus véridique. C'est pourquoi ce service existe exactement pour ce type de recherche geek.

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Comment cela fonctionne

Tripin comprend les avis. Le système traite les avis dans différentes langues et extrait des thèmes clés : emplacement (proximité du centre, transport, bruit de la rue), conditions (propreté, confort, état des chambres), service (personnel, petit-déjeuner, services additionnels), environnement (plage, vue, infrastructure à proximité). Vous indiquez vos priorités — calme, emplacement ou service — et le système trouve les hôtels où cela est mentionné positivement. Il sélectionne les options avec un accès pratique aux transports. Il met en avant les établissements au personnel remarquable. Tout cela fonctionne à partir d'avis réels.

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Technologies

Nous avons rassemblé 500 mille avis pour la destination Phuket — loin d'être exhaustif ; la couverture des lieux populaires restait raisonnable. Nous les avons analysés, numérisés, avons construit des fiches d'hôtel, les avons localisés dans d'autres bases de données et ancrés sur la carte. Le projet utilise une recherche hybride : recherche vectorielle et recherche par index (Vespa). La recherche hybride comparait les résultats de ces deux groupes et les mélangeait, en choisissant les plus pertinents via un système de pondération. Davantage d'avis sur le sujet — coefficient plus élevé. Une correspondance particulière avec la nuance de la requête utilisateur — augmentation du poids de l'hôtel. Le système fonctionne selon différents modes : on peut lire les avis ou recevoir simplement une liste d'hôtels et plonger ensuite. Lorsque, mathématiquement, il y avait plus d'avis dans ce modèle, le coefficient augmentait. Quand apparaissait une correspondance particulière sur la nuance de la requête, l'hôtel gagnait en poids. Le prototype fonctionnait parfaitement : il trouvait exactement ce qu'il fallait, grâce au système où recherche vectorielle, recherche par index et recherche hybride travaillent ensemble.

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Statut du projet

Le projet est en développement — une sorte de « développement sans humour », car il n'est pas prioritaire pour l'instant. Nous aimerions rendre l'expérience elle-même publique, afin qu'avec cette collection figée on puisse déjà voir comment cela fonctionne. Et peut-être qu'elle se transformera en un service commercial.

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