Se préparer à l’avenir des moteurs de recherche avec l’approche vectorielle

Problème : ils ne sont parfois pas capables de formuler cette recherche, même s’ils en ont une idée. C’est typiquement dans ce cas de figure que le résultat d’une recherche par mot-clé est imprécis voire non-pertinent. Le potentiel de l’approche vectorielle s’avère alors particulièrement intéressant pour aller plus loin.

Les apports de la recherche vectorielle
Celle-ci s'appuie sur des modèles avancés de machine learning qui transforment les données textuelles en vecteurs à haute dimension, avec des relations sémantiques entre les mots et les phrases. Contrairement à la recherche traditionnelle par mot-clé, qui s'appuie sur des correspondances exactes, elle comprend le contexte et le sens des demandes. Ainsi, l’approche vectorielle fournit des résultats forcément plus pertinents. Celle-ci est en effet capable d’évaluer la similarité des requêtes et des documents, permettant des recherches précises et intuitives. De plus, cette approche fournit des résultats plus pertinents même lorsque les données saisies par l'utilisateur sont imprécises ou vagues, ce qui participe à la modernisation des moteurs de recherche.

Le fonctionnement concret d’un tel modèle
La vectorisation suppose un processus d'intégration, où les données textuelles sont converties en représentation numérique dans un environnement à haute dimension. Ici, un vecteur est une entité mathématique qui capture la signification sémantique des mots et des phrases en les représentant comme des points dans un espace multidimensionnel. Les modèles peuvent alors évaluer les similarités sur la base d’un contexte et d’usage précis dans de vastes jeux de données. Cela donne des fonctionnalités de recherche plus nuancées et sensibles au contexte, favorisant l’accès à l’information.
Même si certains mots présents dans une requête ne figurent pas dans l'échantillon, la recherche vectorielle identifie le contexte. La sémantique permet alors de renvoyer le résultat le plus pertinent sur la base de la similarité des vecteurs. Les requêtes imprécises des utilisateurs aboutissent in fine à des résultats plus sûrs et plus clairs.

Une base de données spécialisée pour supporter les volumes et la diversité des vecteurs
Les meilleurs résultats ne sont utiles que s'ils peuvent être stockés et récupérés rapidement et à moindre coût. Au fur et à mesure que le volume de données d'un site augmente, les intégrations vectorielles en font de même et doivent donc être stockées sur une infrastructure souple et disponible.
Une base de données générique, sur site ou dans le cloud, s’avère ne pas être adaptée aux exigences de la recherche vectorielle. Celle-ci doit en effet être spécialisée afin de gérer efficacement la structure dynamique des données intégrées, de supporter les recherches rapides de similarité et d'optimiser le stockage pour les grands volumes de vecteurs. Cette spécialisation garantit que le moteur de recherche reste performant et réactif, et fournit aux utilisateurs des résultats pertinents en temps réel, même lorsque les données sont volumineuses.

Toute solution de base de données appliquée à la recherche vectorielle doit offrir des capacités d'indexation avancées. Elle doit également pouvoir prendre en charge plusieurs catégories de données et être compatible avec les cadres et outils d'intelligence artificielle les plus répandus. Une caractéristique essentielle, mais souvent négligée, est aussi la capacité à fournir une expérience de recherche de qualité dans des environnements hors ligne, en périphérie du réseau.

L'intégration de la recherche vectorielle dans un moteur de recherche ne résoudra pas toutes les frustrations. Toutefois, elle contribuera à offrir une meilleure expérience, plus transparente, et à booster les taux de visite des sites.