Une équipe d’étudiants et de professeurs du MIT et de Harvard s’est intéressée depuis 2014 à la façon dont on pourrait accélérer le téléchargement des pages Web, dont la taille et la complexité ne cessent d’augmenter à mesure qu’on leur demande de plus en plus : placer des publicités, détecter les bloqueurs de publicité, espionner le lecteur, effectuer toujours plus de statistiques, demander l’accord pour utiliser les cookies, etc.

Une page Web doit donc télécharger de nombreux fichiers avant de pouvoir travailler au rendu qui sera présenté au lecteur dans le navigateur. Une des lacunes du standard HTML est que le navigateur n’a aucune idée du nombre de fichier qui devra être téléchargé, ni des dépendances entre fichiers. Typiquement, un fichier JavaScript sera à l’origine du téléchargement d’images et de vidéos supplémentaires, tout comme d’autres fichiers JavaScript. Qui à leur tour…

L’idée de Polaris, le système qui sera présenté la semaine prochaine au symposium USENIX sur la conception et le développement de systèmes réseau, est donc de produire un graphe exact des dépendances des objets d’une page Web. À l’aide de ce graphe, le navigateur peut minimiser les temps de téléchargements en ordonnant de façon optimale le trafic avec les différents serveurs, et en minimisant le nombre de connexions.

On pourrait prendre comme analogie l’exemple du représentant de commerce. Si on lui ajoute quotidiennement de nouvelles villes à visiter, il devra tant bien que mal les placer dans son itinéraire. Si en revanche le représentant connaît à l’avance toutes les étapes de son voyage, il peut calculer l’itinéraire idéal de ses visites.

L’équipe de Polaris aurait effectué des tests sur les 200 pages Web les plus visitées, et l’on pourrait en moyenne les charger 34 % plus rapidement qu’à l’accoutumée. Un gain non négligeable pour un utilisateur disposant d’une connexion lente ou utilisant un appareil mobile pour naviguer. Et un gain potentiellement critique pour les entreprises, notamment les magasins virtuels, puisque l’internaute a tendance à abandonner ses achats sur une page trop lente.

L’équipe du MIT reconnaît les solutions alternatives, et même complémentaires comme la compression des données, mais affirme que Polaris offre des gains plus consistants et plus importants.

Il existe déjà des analyseurs de dépendances, mais ils seraient limités par des comparaisons lexicographiques quand Polaris peut procéder à des analyses plus fines.