La recherche, dans le contexte de l'intelligence artificielle, désigne l'ensemble des méthodes, techniques et processus visant à retrouver, extraire ou organiser de l'information pertinente à partir de grandes masses de données structurées ou non. Elle implique la formulation de requêtes, l'analyse sémantique, la compréhension du contexte et parfois l'inférence de nouvelles connaissances à partir de données existantes. Elle se distingue des systèmes de recommandation ou de classification par son objectif principal : permettre à un utilisateur ou à une machine de localiser efficacement une information spécifique à partir d'une interrogation explicite.
Cas d'usages et exemples d'utilisation
La recherche est omniprésente, que ce soit dans les moteurs de recherche web, les systèmes de recherche documentaire, les bases de données, ou encore dans les assistants vocaux. Par exemple, un moteur de recherche comme Google met en œuvre des algorithmes sophistiqués pour indexer, classer et présenter des résultats pertinents à des milliards de requêtes chaque jour. Dans le domaine médical, la recherche permet d’accéder rapidement à des articles scientifiques ou des dossiers patients. En entreprise, elle facilite la gestion documentaire et l’accès à la connaissance interne.
Principaux outils logiciels, librairies, frameworks, logiciels
Les solutions logicielles majeures incluent Elasticsearch, Solr (basé sur Apache Lucene), et OpenSearch pour la recherche textuelle à grande échelle. Dans le contexte de l’intelligence artificielle, Haystack, Vespa et Milvus permettent la recherche sémantique et vectorielle, essentielle pour interroger des corpus complexes ou non structurés. Des librairies comme Whoosh (Python) offrent des solutions légères pour des applications plus modestes.
Derniers développements, évolutions et tendances
La tendance actuelle va vers la recherche sémantique et la recherche vectorielle, qui exploitent les avancées du traitement du langage naturel et des modèles d’apprentissage profond (deep learning). L’intégration de modèles de type BERT ou GPT permet d’améliorer la pertinence des résultats en comprenant le contexte et l’intention de la requête. La fusion de la recherche avec les chatbots et agents conversationnels ouvre également de nouvelles perspectives pour l’accès à l’information.
