Onton publie Ontology 1 : un modèle neurosymbolique de recherche 2,7 fois plus précis que les meilleurs moteurs de recherche e-commerce

Onton, une entreprise de recherche et de découverte basée à San Francisco, a publié Ontology 1, un modèle neurosymbolique pour la recherche de produits complexe, conversationnelle et multimodale. Sur un benchmark de 90 requêtes évalué par trois juges LLM indépendants, Ontology 1 a atteint une précision moyenne@10 de 0,630, contre 0,543 pour Google Shopping et 0,469 pour Amazon, tout en indexant environ 1 % de leurs catalogues. Le modèle est disponible en ligne sur Onton.com, avec un accès partenaire accordé au cas par cas ; il n'y a ni API publique ni checkpoint ouvert. Ontology 1 construit un modèle du monde explicite et inspectable plutôt que d'absorber des motifs dans des poids, et il raisonne à partir de propriétés objectives comme la fibre, le tissage et la construction, signalant les affirmations contradictoires. Il utilise une base de données graphe personnalisée appelée Ograph, qui, selon Onton, est nettement plus rapide que SuiteSparse:GraphBLAS. Le benchmark, Subtext-Decor-90, utilise trois juges multimodaux : Claude Opus 4.8, Gemini 3.1 Pro et GPT-5.5, avec un alpha de Krippendorff de 0,465 indiquant un accord modéré, bien que tous les juges classent les moteurs dans le même ordre. Ontology 1 remporte 52 des 90 requêtes directement, mais perd sur les requêtes de spécifications fonctionnelles où les métadonnées de catégorie d'Amazon dominent, comme « lampe qui ne réveillera pas mon partenaire si je lis à 3 h du matin » (Onton 0,4, Amazon 0,9). Le modèle n'indexe actuellement que la décoration intérieure et les meubles, mais la méthodologie est censée se généraliser à d'autres domaines. Les principaux enseignements incluent une précision supérieure, une architecture neurosymbolique et un déploiement axé sur le produit.