Comme l’écrivain John Naisbitt l’a exprimé il y a 40 ans :
Nous sommes noyés dans l'information et assoiffés de connaissance.
Dans un monde englouti sous des vagues incessantes de données, la pertinence est plus précieuse que jamais. En effet, l'histoire des systèmes de recherche d'information (SRI) est un témoignage de la quête incessante de l'être humain pour non seulement trouver et exploiter l’information mais aussi pouvoir la maîtriser.
Depuis le début des recherches de données informatisées basées sur des mots-clés jusqu'aux recherches sémantiques sophistiquées d'aujourd'hui, chaque étape de l'évolution des SRI a marqué une avancée significative vers une compréhension plus riche et contextuelle de l'information.
Qu'est-ce que la Recherche d'Information ?
La recherche d'information, c'est l'art de trouver l'information pertinente au sein de grandes quantités de données. Au coeur de ce domaine, se trouvent les systèmes de recherche d’informations qui incluent les requêtes utilisateurs, les bases de données qui stockent l'information et les algorithmes qui analysent, trient, classent, et renvoient les données de façon pertinente.
Processus de Recherche d'une Information ?
La recherche d'information est un processus qui se décompose généralement en plusieurs étapes :
1 - Prétraitement : Avant même la recherche, les données doivent être nettoyées et organisées. Cela peut inclure l'élimination des doublons, la correction des erreurs et l'organisation des informations de manière logique.
2 - Formulation : L'utilisateur exprime sa requête en utilisant des critères, des mots-clés ou des phrases.
3 - Recherche : Ensuite, le système effectue la recherche proprement dite, utilisant des algorithmes pour filtrer les données en fonction de la requête de l'utilisateur.
4 - Classement : Les résultats trouvés sont ensuite classés, souvent par pertinence par rapport à la requête utilisateur.
5 - Restitution : Enfin, le système présente les résultats à l’utilisateur
Quel chemin parcouru...
...pour arriver au niveau actuel des systèmes de recherche d'information ?
En gros...
(+) À leurs débuts, les systèmes de recherche d'information fonctionnaient à travers la détection de mots-clés au sein de vastes répertoires de texte.
(++) Avec le temps, cette approche a évolué, bénéficiant des progrès algorithmiques notables comme les algorithmes d'indexation ou récemment de Machine Learning avec les modèles de traitement de langage naturel.
(+++) Désormais, ces systèmes sont devenus capables de réaliser une analyse approfondie des intentions des utilisateurs, leur permettant d'interagir avec l'information de manière plus intuitive et pertinente.
Un peu plus en détails...
Voici un aperçu des étapes majeures de cette progression historique :
Années 1940-1950 Emergence des concepts de Recherche d'Information.
Années 1960-1970 Recherche d'Information par mots clefs.
Années 1980-1990 Début de la recherche sémantique.
Années 1990-2000 Premiers moteurs de recherche Web et systèmes de recommandation.
Années 2000-2010 Optimisation et personnalisation de la Recherche d'Informations.
Années 2010-2020 Emergence des modèles de languages à grande échelle (LLM).
Années 2020 et + Intégration multimodale et bases de connaissance sophistiquées.
L’utilité en pratique ?
Les systèmes de Recherche d'Information sont omniprésents dans notre vie quotidienne, des moteurs de recherche qui trient des milliards de pages web aux Intelligences Artificielles qui comprennent et répondent à nos questions de manière pertinente.
Ces systèmes ne se limitent pas à un cadre d’usage personnel, leur utilité s'étend à de nombreux domaines comme la Finance, la Santé, l’Education, de l'Industrie. Les champs d'applications sont quasiment infinis !
L'utilité des Systèmes de Recherche d'Information dans la vie quotidienne ? Les fameux chatbots !
Les dernières générations de chatbots sont des exemples parfaits de SRI appliqués :
- Les plus simples s'appuient sur des modèles de langage de type NLU (Natural Language Understanding) pour répondre aux requêtes des utilisateurs.
- Les plus avancés associées des modèles de langage plus larges (LLM) à des bases de connaissances pour répondre aux requêtes des utilisateurs et fournir des réponses cohérentes et contextuelles.
Quel choix adopter ?
Mettre en oeuvre une Base de Connaissances et un Système de Recherche d'Information est devenu indispensable dans le monde des affaires contemporain, où la rapidité d'accès à l'information pertinente peut conférer un avantage concurrentiel non négligeable.
Cependant, face à la panoplie d'options disponibles, choisir les technologies les plus appropriées pour répondre aux besoins spécifiques de votre entreprise représente un véritable défi.
La décision doit tenir compte de nombreux facteurs externes et internes, qui sont souvent complexes à identifier et à intégrer efficacement.
Vous aspirez à concevoir ou améliorer un système de recherche d’information sur mesure ? un moteur de recherche plus précis ? un chatbot pertinent ? ou un système de recommandation personnalisé ?
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Glossaire
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Système de Recherche d'Information (SRI) : Un système conçu pour collecter, traiter et stocker des informations, puis pour aider les utilisateurs à retrouver celles-ci à partir de requêtes spécifiques. Il implique des mécanismes d'indexation, de recherche, de classement et de récupération d'informations.
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Recherche d'Information (RI) : Le domaine d'étude centré sur la recherche et la récupération de l'information dans les documents et les bases de données, ainsi que sur la gestion, l'indexation, et l'organisation de l'information.
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Base de Données (BDD): C'est une collection organisée d'informations, stockées et accessibles électroniquement, qui fait souvent l'objet de la recherche.
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Requête : Une expression des besoins d'information de l'utilisateur, souvent sous forme de mots-clés ou de questions.
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Indexation : Le processus d’organisation des données pour accélérer la recherche et faciliter l'accès rapide aux informations pertinentes.
Si vous avez manqué le début...
- Article 0 : Transformer l’information en Innovation. Un voyage à travers les Évolutions des Systèmes de Recherche d’Information.
Stay Tuned pour la suite de la série !
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Article 2 : Compréhension Structurée - L'Évolution des Bases de Données et de la recherche !
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Article 3 : Recherche sémantique - Les Bases de Données Vectorielles, Révolutionnaires !
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Article 4 : Révolutions de l'IA - Avancées dans les Modèles de Langage
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Article 5 : Potentiel amplifié par l’IA - Opportunités du Couplage entre les LLM et les BDD Vectorielles