SemanticEye (1) est une application développée par deux chercheurs anglais, Omer Casher et Henry S. Rzepa, pour appliquer cette approche iTunes à l'univers de la publication scientifique. En particulier, pour le moment, à celui de la chimie : SemanticEye est capable de vous conseiller un article dont le contenu est lié à celui que vous êtes en train de lire.
De l'extérieur, le principe est le même, mais il y a une grosse différence entre iTunes et SemanticEye : tandis que le premier base entièrement ses recommandations sur des statistiques clients ( x% de ceux qui ont acheté Tom Waits ont acheté aussi Jean-Louis Dabadie ) le second extrait des metadonnées des articles qui lui sont soumis ( des noms de molécules par exemple ) et les stocke dans un format structuré standard qui répond au doux patronyme de Resource Description Framework.
Semantic Eye est l'une des premières applications à la recherche scientifique du web sémantique (2), tendance sans doute lourde qui consiste à rendre le web machine understandable, càd : informatiquement compréhensible. Si l'on en croit Henry S. Rzepa, cette approche iTunes n'a rien d'anecdotique :
Dans la mesure où les ordinateurs travaillent tellement plus vite et s'ennuient tellement moins vite que nous, ils peuvent nous sauver de la surcharge d'information ( information overload ). Le potentiel est énorme (...) Presque toutes les grandes avancées scientifiques ont un élément de sérendipité. Les versions futures d'outils comme SemanticEye seront capables de faire des connexions que les humains n'auront pas le temps de trouver. (3)(1) SemanticEye: A Semantic Web Application to Rationalize and Enhance Chemical Electronic Publishing
(2) W3C : Semantic Web
(3) NewScientistTech : 'iTunes approach' could aid scientific discovery