Recherche contextuelle
La plupart des systèmes d’intelligence artificielle ont du mal à gérer le contexte. Ils recherchent des informations en se basant sur les correspondances de mots-clés, et non sur le sens réel. C’est pourquoi ils renvoient souvent des résultats inutiles ou non pertinents. C’est un problème majeur pour les entreprises qui s’appuient sur l’IA pour assurer le support client, la gestion des connaissances ou la prise de décision.
La recherche contextuelle résout ce problème. Elle comprend la signification de ces mots dans un contexte spécifique. Elle enrichit les données avec des métadonnées, des titres de section et des résumés avant de les stocker. Ainsi, lorsqu’un modèle d’IA récupère des informations, il en tire quelque chose de pertinent.
Par exemple, si un client recherche « politique de remboursement », un système traditionnel pourrait renvoyer tout document mentionnant le mot « remboursement » sans faire de distinction entre les politiques, les FAQ ou les textes sans rapport. La recherche contextuelle permet de s’assurer que le système renvoie la politique de remboursement réelle, avec les détails d’éligibilité, les délais et les clauses connexes.
Pour les dirigeants, c’est la différence entre l’IA qui « fonctionne en quelque sorte » et l’IA qui produit des résultats réels et utilisables. La précision est importante. Si votre IA renvoie des données non pertinentes, c’est un handicap.
Les deux phases de la recherche contextuelle
Pour être efficace, la recherche contextuelle se déroule en deux étapes : le prétraitement et la recherche.
Étape 1 : Prétraitement
Avant même d’être stockées, les données sont enrichies d’un contexte supplémentaire. Chaque morceau d’information est étiqueté avec des titres de section, des métadonnées et des détails clés pertinents. Au lieu d’un fragment de texte aléatoire, l’IA dispose désormais d’une connaissance structurée, ce qui améliore la qualité de ce qui est extrait. Les modèles de transformation tels que BERT ou Sentence Transformers encodent ces données enrichies dans des vecteurs à haute dimension, ce qui permet une recherche et une récupération ultérieures très précises.
Ceci est particulièrement important pour les documents longs ou complexes. En l’absence de prétraitement, les différents éléments perdent leur sens lorsqu’ils sont sortis de leur contexte. Un manuel technique, par exemple, divisé en plusieurs sections, peut devenir incompréhensible si ces sections ne conservent pas leur structure d’origine. L’extraction contextuelle résout ce problème en maintenant le lien entre tous les éléments.
Étape 2 : Récupération et génération
Lorsqu’un utilisateur soumet une requête, le système la convertit en un vecteur dense. Il recherche ensuite des vecteurs sémantiquement similaires stockés dans une base de données haute performance telle que FAISS ou Pinecone. Les correspondances les plus proches sont renvoyées, ce qui garantit la précision.
Pour obtenir des résultats encore meilleurs, les informations récupérées peuvent être transmises à un système de génération améliorée (RAG). système de génération améliorée par récupération (RAG) (Retrieval-Augmented Generation). Cela permet à un chatbot d’IA ou à une plateforme de connaissances de générer une réponse bien structurée et lisible par l’homme, basée sur les données les plus pertinentes.
« Une approche en deux phases permet de s’assurer que la recherche par l’IA est plus rapide et plus intelligente. Si votre système d’IA n’utilise pas la recherche contextuelle, il fonctionne avec un handicap inutile ».
Pourquoi la recherche contextuelle est-elle meilleure que la recherche traditionnelle et le RAG ?
La plupart des moteurs de recherche et des assistants IA s’appuient sur BM25, une fonction de classement basée sur la fréquence des mots clés. Cette approche est dépassée. Le BM25 ne comprend pas ce que veut réellement un utilisateur, il se contente de trouver des pages où des mots apparaissent fréquemment. C’est pourquoi les moteurs de recherche génériques donnent souvent des résultats médiocres.
La recherche contextuelle est fondamentalement différente. Elle comprend le sens. Elle veille à ce que les documents retrouvés correspondent à l’intention réelle qui sous-tend la requête.
Il y a ensuite RAG (Retrieval-Augmented Generation), qui améliore les réponses générées par l’IA en y intégrant des données externes. Bien que RAG soit un grand pas en avant, sa qualité dépend du système de recherche sur lequel il s’appuie. En l’absence de recherche contextuelle, RAG peut extraire des documents partiellement pertinents, voire trompeurs. La recherche contextuelle permet de remédier à ce problème, en s’assurant que les modèles d’IA travaillent avec les meilleures informations possibles avant de générer une réponse.
En bref : La recherche contextuelle rend l’IA utile dans les applications commerciales du monde réel. Si votre IA repose encore sur la recherche par mot clé, vous laissez échapper des gains d’efficacité considérables.
Mesurer le succès
Si vous souhaitez utiliser l’IA de manière efficace, vous devez mesurer les performances de votre système de recherche. Pour ce faire, vous devez tenir compte de deux ensembles de paramètres : la précision technique et l’impact sur l’activité de l’entreprise.
Mesures techniques :
- Précision et rappel : Mesure le degré de précision et d’exhaustivité du processus de récupération.
- Pertinence sémantique : Elle évalue si les résultats obtenus correspondent au sens réel de la requête, et pas seulement aux mots.
Mesures de l’impact sur les entreprises :
- Taux de clics (CTR) : Si les utilisateurs s’engagent davantage dans le contenu généré par l’IA, c’est le signe d’une meilleure récupération.
- Temps de réponse (TTA) : Des temps de réponse plus rapides montrent que l’IA extrait des informations utiles de manière plus efficace.
Les tests A/B sont très utiles à cet égard. Si un chatbot utilisant la recherche contextuelle réduit le TTA de 30 % par rapport à un système traditionnel, c’est une preuve évidente de son efficacité. Si les outils de recherche alimentés par l’IA augmentent la productivité des employés en réduisant de moitié les temps de recherche, il s’agit là d’une véritable valeur commerciale.
« Les dirigeants doivent cesser de considérer l’IA comme une boîte noire. Les chiffres ne mentent pas, la recherche contextuelle est plus performante que les méthodes traditionnelles, et les données le prouvent. »
Pourquoi la recherche contextuelle est-elle si importante ?
Si votre entreprise utilise l’IA pour le support client, la recherche d’entreprise ou la gestion des connaissances, la récupération contextuelle change la donne. Elle garantit que votre IA fournit des réponses précises et significatives, ce qui permet de gagner du temps, d’améliorer l’efficacité et de renforcer la confiance.
La plupart des déploiements d’IA échouent parce qu’ils récupèrent des informations non pertinentes ou incomplètes. Cela se traduit par une mauvaise expérience utilisateur, une perte de temps et une mauvaise prise de décision. Avec la recherche contextuelle, l’IA peut fournir la bonne information du premier coup, à chaque fois.
Pour les cadres, il s’agit d’une question d’impact sur le monde réel. Une meilleure récupération signifie :
- Des réponses plus rapides du service clientèle
- Une gestion plus précise des connaissances internes
- Une prise de décision plus intelligente basée sur des informations fiables basées sur l’IA
Si vous investissez dans l’IA mais que vous continuez à utiliser des méthodes de recherche obsolètes, vous n’en tirerez pas toute la valeur. La recherche contextuelle est aujourd’hui une nécessité pour les entreprises pilotées par l’IA.
C’est simple : Utilisez une IA qui comprend réellement le contexte. Toute autre solution est inefficace.
Principaux enseignements pour les dirigeants
- L’IA a besoin du contexte pour fournir des résultats utiles : Les méthodes traditionnelles d’extraction de l’IA échouent parce qu’elles s’appuient sur des mots-clés plutôt que sur le sens. Les dirigeants devraient mettre en œuvre la recherche contextuelle pour s’assurer que l’IA récupère des informations précises et pertinentes, réduisant ainsi les erreurs et améliorant l’efficacité.
- Le prétraitement et l’extraction améliorent la précision : La recherche contextuelle fonctionne en deux phases : l’enrichissement des données avant leur stockage et l’extraction des résultats sémantiquement pertinents. Investir dans un prétraitement structuré et des méthodes de recherche avancées améliore les performances de l’IA et la confiance des utilisateurs.
- Les méthodes de recherche obsolètes sont source d’inefficacité : Les systèmes de recherche basés sur des mots-clés comme BM25 ne permettent pas une véritable compréhension, tandis que les modèles RAG standard extraient des données complémentaires sans en garantir l’exactitude. Les dirigeants devraient donner la priorité à la recherche contextuelle pour s’assurer que les résultats de l’IA correspondent aux besoins réels de l’entreprise.
- Mesurez le succès de l’IA à l’aide d’indicateurs techniques et commerciaux : La recherche par l’IA doit être évaluée à l’aide de la précision, du rappel et de la pertinence sémantique, ainsi que d’indicateurs clés de performance tels que le taux de clics et le temps de réponse. Les tests A/B permettent de quantifier les gains de performance et de s’assurer que les investissements dans l’IA ont un impact mesurable.
- La recherche contextuelle est un avantage concurrentiel : Le service client alimenté par l’IA, la recherche d’entreprise et la gestion des connaissances dépendent de la fourniture de réponses rapides et précises. Les dirigeants devraient intégrer la recherche contextuelle pour améliorer la prise de décision, les expériences des utilisateurs et dégager une véritable valeur commerciale.
