National audienceLearning to rank documents on a search engine requires relevance judgments. We introduce the results of an innovating study on relevance modeling for local search engines. These search engines present search results on a map or as a list of maps. Each map contains all the attributes of a place (noun, address, phone number, etc). Most of these attributes are links users can click. We model the relevance as the weighted sum of all the clicks on a result. We obtain good results by fixing the same weight for each component of the model. We propose a relative order between clicks to determine the optimal weights.Optimiser le classement des résultats d’un moteur par un algorithme de learning to rank nécessite de connaître des jugements de pertinence entre requêtes et documents. Nous présentons les résultats d’une étude pilote sur la modélisation de la pertinence dans les moteurs de recherche géoréférencés. La particularité de ces moteurs est de présenter les résultats de recherche sous forme de carte géographique ou de liste de fiches. Ces fiches contiennent les caractéristiques du lieu (nom, adresse, téléphone, etc.) dont la plupart sont cliquables par l’utilisateur. Nous modélisons la pertinence comme la somme pondérée des clics sur le résultat. Nous montrons qu’équipondérer les différents éléments du modèle donne de bons résultats et qu’un ordre d’importance entre type de clics peut être déduit pour déterminer les pondérations optimales
