La recherche d'informations est le processus d'obtention d'informations pertinentes à partir d'un ensemble de ressources, telles que des documents, sous la forme de données non structurées ou semi-structurées.
Lessystèmes de recherche d'information (ou systèmes de RI), communément appelés plateformes de recherche, constituent une interface entre les utilisateurs et les informations contenues dans les référentiels de données. Ils nous permettent de donner un sens aux vastes quantités d'informations que nous rencontrons quotidiennement. Nous rencontrons les systèmes de RI sous la forme de moteurs de recherche sur le web, d'assistants virtuels et de courriels de tri.
La recherche d'informations fournit une interface que les humains peuvent utiliser pour faire apparaître des données stockées sur une machine. Lorsque les entreprises doivent fournir des données à différents publics - prospects, employés, clients, partenaires, etc. - il peut être difficile de faire le lien entre l'endroit où ces données sont stockées et l'endroit où l'utilisateur final peut y accéder.
La recherche d'informations est un élément essentiel des systèmes de gestion des connaissances. Pensez aux connaissances institutionnelles - elles sont excellentes, mais moins utiles lorsqu'elles sont enfermées dans la tête de quelqu'un. Lorsqu'elle est documentée et organisée, la recherche d'informations rend ces données plus utiles.
Lorsque les gens recherchent des informations, ce qu'ils cherchent est souvent enfoui dans des PDF, des documents PowerPoint, des documents Word, etc. En langage technique, il s'agit de "contenu non structuré". C'est le genre de choses qui ne s'intègrent pas bien dans des tableaux ou des lignes.
Ce type de recherche d'informations, qui consiste à relier des documents amorphes à des concepts flous, est le plus difficile à résoudre.
Examinons les techniques les plus courantes utilisées aujourd'hui pour la recherche d'informations, leurs points forts et leurs limites, ainsi que leurs applications dans le monde réel. Les systèmes de recherche d'informations utilisent souvent une combinaison de ces techniques pour améliorer la précision et l'efficacité.
Pour consulter le contenu de votre entreprise avec la recherche d'informations, vous devez vous connecter aux sources de données. Cela se fait par le biais de connecteurs, qui vous permettent de vous connecter à une source de contenu à l'aide d'un crawler ou d'un mécanisme de poussée.
Un crawler parcourt toutes les sources connectées pour extraire les données, qu'elles soient structurées ou non.
Une API de poussée expose des services qui vous permettent de pousser des éléments et leurs modèles de permission dans une source, et des identités de sécurité dans un fournisseur d'identité de sécurité, plutôt que de laisser les robots d'exploration standard de Coveo extraire ce contenu.
Le classement de la recherche d'informations peut être aussi simple que de regarder combien de fois une requête ou un mot-clé donné apparaît dans les données récupérées. Un classement plus sophistiqué nécessite la création d'un score de pertinence basé sur de nombreux facteurs, puis l'affichage de ces résultats par ordre décroissant.
Pour répondre aux attentes modernes, les systèmes de recherche d'informations doivent utiliser l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour cartographier le contenu, de sorte que la machine sache qu'un PDF sur la "recherche unifiée", par exemple, est similaire à un document sur la "fusion des temps d'indexation", ce qui améliore les résultats de la recherche de sorte que le contenu le plus pertinent arrive toujours en tête.
Les modèles d'apprentissage automatique de Coveo comprennent :Les algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond ont permis d'atteindre un nouveau niveau d'analyse de la pertinence pour chaque utilisateur de plateforme de recherche d'informations. Chaque résultat est adapté de manière unique à chaque utilisateur.
De même, les capacités de recherche d'informations sont utilisées pour des applications externes telles que la recherche sur le web et la recherche d'applications. Une plateforme de recherche d'informations doit prendre en charge tous ces cas d'utilisation, à l'intérieur et à l'extérieur de l'entreprise.Contrairement à Elastic Enterprise Search, Solr, Amazon OpenSearch, ou même Amazon Kendra, qui demandent aux développeurs de construire une expérience de recherche d'information à partir de zéro, la Plateforme Coveo inclut des modèles de pages de recherche hébergées pour commencer tout de suite. Vous pouvez rapidement voir à quoi ressemblera un résultat typique de recherche d'information pour un utilisateur.
