Comment déployer un moteur de recherche sémantique pour entreprise ?

Comprendre les fondements d’un moteur de recherche sémantique pour entreprise

Le déploiement d’un moteur de recherche sémantique pour entreprise représente une rupture technologique et stratégique. Contrairement aux outils traditionnels, qui se limitent à une correspondance littérale de mots-clés, la recherche sémantique vise à comprendre la signification profonde et l’intention derrière une requête en langage naturel. Cette capacité à interpréter le contexte permet de fournir des résultats d’une pertinence conceptuelle inégalée, transformant radicalement l’accès à l’information et, par conséquent, les processus décisionnels au sein de l’organisation.

L’enjeu n’est plus seulement de trouver des documents, mais de fournir des réponses précises et exploitables. Pour les dirigeants, DSI et responsables métiers, maîtriser les principes et les étapes d’un tel déploiement est devenu essentiel pour capitaliser sur le patrimoine informationnel de l’entreprise, améliorer la productivité et créer un avantage concurrentiel durable. Ce projet requiert une approche méthodique, de l’audit des données à la gouvernance continue du système.

Dépasser la recherche par mots-clés : la notion de sens

La distinction fondamentale entre la recherche lexicale et la recherche sémantique réside dans leur approche de la requête utilisateur. La première opère sur une simple correspondance de chaînes de caractères : elle recherche les documents contenant exactement les termes saisis. Cette méthode, bien que rapide, ignore le contexte, les synonymes et l’intention réelle de l’utilisateur, menant souvent à des résultats incomplets ou non pertinents, notamment face à une requête complexe.

Un moteur de recherche sémantique pour entreprise, en revanche, s’appuie sur des technologies de traitement du langage naturel (NLP) et d’apprentissage automatique pour saisir le sens. Il ne se demande pas « quels documents contiennent ces mots ? », mais « quelle est l’intention derrière cette question et quels concepts y sont liés ? ». Cette pertinence intentionnelle est cruciale. Par exemple, une recherche pour « bilan financier dernier trimestre » ne se contentera pas de trouver des documents avec ces mots exacts, mais identifiera le rapport financier officiel du T3, même s’il est intitulé « Rapport Q3 2024 – Performance consolidée ». Cette compréhension du sens permet de surmonter les ambiguïtés du langage naturel et d’améliorer drastiquement l’expérience utilisateur.

La recherche sémantique nouvelle génération : l’ère du RAG La technologie de Retrieval-Augmented Generation (RAG) représente l’évolution la plus avancée de la recherche sémantique. Au lieu de simplement fournir une liste de documents pertinents, un système RAG va plus loin. Il identifie d’abord les passages les plus pertinents au sein du corpus documentaire de l’entreprise (le retrieval). Ensuite, il utilise un modèle de langage pour synthétiser ces informations et générer une réponse directe, concise et formulée en langage naturel (la generation). Le RAG transforme ainsi le moteur de recherche en un véritable assistant conversationnel, capable de répondre précisément à des questions complexes en s’appuyant exclusivement sur les sources de connaissance validées de l’entreprise.

Identifier les bénéfices stratégiques pour l’organisation

L’implémentation d’un moteur de recherche sémantique pour entreprise n’est pas une simple mise à niveau technologique ; c’est un investissement stratégique qui génère des gains mesurables dans l’ensemble de l’organisation. En facilitant un accès rapide et pertinent à l’information, cette technologie agit comme un catalyseur de performance. La capacité à organiser l’information pour qu’elle puisse être trouvée est, comme le souligne la publication ACM Queue, un aspect clé de la gestion des connaissances. L’impact se manifeste à travers différents domaines d’application, de l’optimisation des opérations internes à l’amélioration de la relation client.

Les avantages concrets peuvent être cartographiés pour illustrer la valeur ajoutée sur les processus métiers. Le tableau ci-dessous présente une synthèse de ces bénéfices, en liant chaque domaine d’application à un gain quantifiable et un exemple d’usage.

Domaine d’application	Bénéfice mesurable	Exemple concret
Recherche intra-entreprise (Intranet)	Réduction du temps de recherche de 30-50 %	Un ingénieur trouve instantanément une spécification technique précise dans une base de 10 000 documents, sans connaître son titre exact.
Support client	Augmentation du taux de résolution au premier contact de 20 %	Un agent de support pose une question complexe en langage naturel et obtient une synthèse des solutions issues de la base de connaissances.
E-commerce et recherche produit	Amélioration du taux de conversion de 5-10 %	Un client cherche « chaussures de course pour sentiers rocheux » et le moteur propose des modèles avec une forte adhérence et protection.
Veille concurrentielle et stratégique	Accélération de la production de synthèses de marché	Un analyste peut interroger des milliers de rapports et d’articles pour identifier les tendances émergentes sur un segment de marché spécifique.
Conformité et gestion des risques	Réduction des délais d’audit et de recherche de preuves	Un juriste retrouve toutes les clauses contractuelles liées à une nouvelle réglementation dans l’ensemble des contrats de l’entreprise.

Définir les prérequis techniques et organisationnels du déploiement

Le succès du déploiement d’un moteur de recherche sémantique pour entreprise repose autant sur la préparation en amont que sur la technologie elle-même. Avant de choisir une solution, une évaluation rigoureuse des actifs informationnels et des compétences internes est indispensable. Cette phase préparatoire permet de s’assurer que les fondations du projet sont solides et que l’organisation est prête à soutenir l’initiative sur le long terme.

Auditer la qualité et l’accessibilité des sources de données

La performance d’un moteur de recherche sémantique est directement corrélée à la qualité et à la structure du corpus documentaire qu’il indexe. Un principe fondamental régit ces systèmes : garbage in, garbage out. Un audit approfondi des données sources est donc une étape non négociable. Ce processus doit évaluer les référentiels de connaissance (intranet, GED, bases de données, CRM) selon plusieurs critères critiques pour garantir la pertinence des résultats futurs. Une introduction à la recherche d’information, comme celle proposée par l’Université de Stanford, met en lumière l’importance de la construction d’index et de la gestion du vocabulaire.

L’évaluation doit porter sur les points suivants :

• Complétude et pertinence du contenu : Les documents sont-ils à jour, exacts et pertinents pour les cas d’usage visés ? Un contenu de faible qualité ou obsolète polluera les résultats de recherche.
• Structuration et format des données : Les données sont-elles structurées (bases de données) ou non structurées (PDF, Word, e-mails) ? La diversité des formats (texte, images, audio) doit être anticipée pour prévoir les connecteurs et les technologies d’extraction (OCR) nécessaires.
• Accessibilité et droits d’accès : Le système pourra-t-il accéder aux données ? La gestion des permissions est un enjeu majeur pour garantir que chaque utilisateur ne voit que les informations auxquelles il a droit. Il est crucial que la plateforme puisse hériter des politiques de sécurité existantes.
• Fraîcheur et dynamique des données : À quelle fréquence les données sont-elles mises à jour ? Un plan de ré-indexation continue doit être prévu pour que le moteur de recherche reflète l’état le plus récent de l’information.
• Nettoyage et normalisation : Les données contiennent-elles des doublons, des erreurs ou des incohérences ? Un pipeline d’ingestion robuste devra inclure des étapes de nettoyage pour assurer la qualité du corpus indexé.

Aligner les compétences et les ressources internes

Le déploiement d’un moteur de recherche sémantique pour entreprise est un projet transverse qui requiert une équipe pluridisciplinaire. Les compétences techniques seules ne suffisent pas ; une compréhension profonde des métiers et du contenu est tout aussi essentielle. La constitution d’une équipe projet dédiée, avec des rôles et des responsabilités clairs, est un facteur clé de succès. Cette équipe doit combiner des expertises pointues en technologie et une connaissance approfondie des enjeux de l’entreprise.

La structure de l’équipe doit être alignée sur les phases du projet, de la conception à la maintenance.

Rôle	Compétences clés	Responsabilités
Chef de projet / Product Owner	Gestion de projet, communication, vision stratégique	Définir la feuille de route, prioriser les cas d’usage, coordonner les équipes, assurer l’alignement avec les objectifs métiers.
Architecte de données / IA	Architecture logicielle, bases de données (vectorielles), cloud	Concevoir l’architecture technique globale, sélectionner les technologies, garantir la scalabilité et la sécurité du système.
Data Scientist / Ingénieur NLP	Apprentissage automatique, traitement du langage naturel, Python	Sélectionner, entraîner et affiner les modèles de langage, développer les algorithmes de pertinence, optimiser le pipeline d’ingestion.
Référent métier / Expert du domaine	Connaissance approfondie des processus et du contenu	Valider la pertinence des résultats, aider à la constitution de jeux de données d’évaluation, définir le jargon et les entités spécifiques à l’entreprise.
Ingénieur DevOps / Opérations	Automatisation, CI/CD, monitoring, infrastructure	Mettre en place l’infrastructure, automatiser le déploiement, surveiller la performance du système et gérer les cycles de mise à jour.

Choisir l’architecture et la technologie moteur de recherche appropriées

Une fois les prérequis établis, le choix de l’architecture technologique devient l’étape centrale. Un moteur de recherche sémantique pour entreprise est un système complexe composé de plusieurs modules interdépendants. Comprendre leur rôle et leur interaction est essentiel pour concevoir une solution robuste, évolutive et alignée sur les besoins spécifiques de l’organisation. L’architecture doit non seulement être performante, mais aussi gouvernable.

Les composants essentiels d’une architecture sémantique

L’architecture d’un système de recherche sémantique moderne suit un flux logique, depuis la source de données jusqu’à l’interface utilisateur. Chaque composant joue un rôle précis dans la transformation du contenu brut en un index interrogeable et pertinent. Une gestion de données extensible au niveau intermédiaire, comme le décrit une étude de cas d’Acme Industrial Parts, illustre les défis rencontrés par les grandes entreprises et la nécessité d’une architecture bien pensée.

Les étapes et composants clés sont les suivants :

1. Connecteurs de données : Ce sont les passerelles qui permettent de collecter les informations depuis les divers systèmes sources de l’entreprise (SharePoint, Confluence, serveurs de fichiers, CRM, etc.). Ils doivent être capables de gérer différents formats et de respecter les droits d’accès.
2. Pipeline d’ingestion et de traitement : Une fois les données collectées, elles entrent dans un pipeline qui les prépare pour l’indexation. Ce processus inclut le nettoyage (suppression des doublons), l’extraction de texte (OCR pour les images), la segmentation (chunking) en passages cohérents et l’enrichissement avec des métadonnées.
3. Modèle d’enchâssement (Embedding) : C’est le cœur de l’intelligence sémantique. Un modèle de langage (LLM) transforme chaque segment de texte en un vecteur numérique, une représentation mathématique de son sens. La proximité de deux vecteurs dans l’espace vectoriel indique une forte similarité sémantique.
4. Base de données vectorielle : Les vecteurs générés sont stockés et indexés dans une base de données spécialisée. Cette base est optimisée pour effectuer des recherches de similarité à très grande vitesse sur des millions, voire des milliards de vecteurs.
5. Interface de recherche (API et UI) : C’est la couche qui interagit avec l’utilisateur. Lorsqu’une requête est saisie, elle est à son tour transformée en vecteur. Le système recherche alors dans la base de données les vecteurs de documents les plus proches de ce vecteur-requête.
6. Couche d’orchestration et de raisonnement : Dans les systèmes les plus avancés, une couche de gouvernance supervise l’ensemble du processus. Par exemple, le moteur propriétaire CMLE Orchestrator développé par Algos agit comme une intelligence artificielle de gouvernance qui décompose la requête, sélectionne les sources de savoirs pertinentes et valide les résultats pour garantir une pertinence factuelle absolue. Cette orchestration de l’IA est cruciale pour la fiabilité.

Le rôle central de la recherche vectorielle et des modèles de langage

Le changement de paradigme de la recherche lexicale à la recherche sémantique est rendu possible par deux innovations majeures : les modèles de langage et la recherche vectorielle. Leur combinaison permet de capturer et de comparer le sens des textes à une échelle sans précédent. Des chercheurs du MIT ont montré que les grands modèles de langage raisonnent sur des données diverses d’une manière générale, partageant des similarités avec le traitement de l’information par le cerveau humain.

Comment fonctionne la recherche vectorielle ?

1. Vectorisation (ou Embedding) : Chaque unité d’information (un mot, une phrase, un paragraphe) est passée à travers un modèle de langage. Le modèle, pré-entraîné sur d’immenses corpus de texte, a appris des relations complexes entre les mots. Il convertit le texte en un vecteur, c’est-à-dire une longue liste de nombres (souvent entre 384 et 1536 dimensions). Ce vecteur représente la « position » du texte dans un espace sémantique de haute dimension. Des textes aux significations proches auront des vecteurs proches dans cet espace.
2. Indexation : Tous les vecteurs du corpus de l’entreprise sont stockés dans une base de données vectorielle. Des algorithmes spécialisés (comme HNSW) créent un index qui permet de retrouver très rapidement les voisins les plus proches d’un vecteur donné, sans avoir à comparer toutes les paires.
3. Recherche : Lorsqu’un utilisateur saisit une requête, celle-ci est également convertie en vecteur en utilisant le même modèle de langage. Le moteur de recherche utilise alors l’index pour trouver les vecteurs de documents les plus similaires (par exemple, en calculant la similarité cosinus) au vecteur de la requête. Les documents correspondants sont alors retournés comme résultats, classés par ordre de pertinence sémantique.

Cette approche permet de trouver des résultats conceptuellement liés même s’ils ne partagent aucun mot-clé en commun, ce qui constitue le véritable avantage d’un moteur de recherche sémantique pour entreprise.

Structurer les étapes clés du projet de déploiement

Un projet de déploiement de moteur de recherche sémantique pour entreprise doit suivre une méthodologie structurée pour garantir l’atteinte des objectifs. Cette démarche itérative permet de maîtriser la complexité technique, d’assurer l’alignement avec les besoins métiers et de livrer de la valeur progressivement. Les phases s’étendent de la préparation technique des données à l’ajustement fin des modèles pour le contexte spécifique de l’organisation.

Mettre en œuvre le pipeline d’ingestion et d’indexation

Le pipeline d’ingestion est la colonne vertébrale technique du système. C’est le processus automatisé qui transforme les documents bruts issus des différentes sources en un index vectoriel interrogeable. La robustesse et l’efficacité de ce pipeline sont déterminantes pour la qualité et la fraîcheur des résultats de recherche. Une méthodologie complète pour contextualiser les modèles d’embedding pré-entraînés dans des environnements d’entreprise souligne l’importance de ce processus.

Les phases successives de ce pipeline incluent typiquement :

• Collecte (Extraction) : Les connecteurs récupèrent les données depuis leurs sources respectives. Cette étape doit gérer l’authentification, la détection des nouveaux documents ou des mises à jour, et la conversion de formats propriétaires.
• Nettoyage (Nettoyage) : Les documents bruts sont nettoyés pour en retirer les éléments non pertinents (balises HTML, en-têtes et pieds de page répétitifs) et corriger les erreurs de formatage ou d’encodage. Cette phase peut aussi inclure la déduplication pour éviter les redondances.
• Segmentation (Chunking) : Les documents longs sont découpés en segments plus petits et sémantiquement cohérents. Cette étape est cruciale : des segments trop petits manquent de contexte, tandis que des segments trop grands diluent l’information. Des techniques de segmentation sémantique peuvent être utilisées pour optimiser ce découpage.
• Vectorisation (Embedding) : Chaque segment de texte est soumis au modèle de langage choisi pour être converti en vecteur numérique. Cette opération peut être intensive en calcul et doit être optimisée pour traiter de grands volumes de données.
• Stockage (Indexation) : Les vecteurs et leurs métadonnées associées (source du document, date, permissions) sont chargés dans la base de données vectorielle, où ils sont indexés pour permettre une recherche rapide et efficace.

Configurer et affiner les modèles pour la pertinence contextuelle

Les modèles de langage généralistes, bien que puissants, ne connaissent ni le jargon, ni les produits, ni les processus spécifiques à une entreprise. Pour obtenir une pertinence contextuelle maximale, il est indispensable d’adapter ces modèles. Cette étape de personnalisation garantit que le moteur de recherche sémantique pour entreprise comprend et interprète les requêtes à travers le prisme de l’organisation.

Plusieurs approches permettent d’atteindre cet objectif :

1. Sélection du modèle de base : Le choix du modèle d’embedding initial est critique. Il doit être évalué sur sa performance générale, sa taille (impact sur les coûts d’infrastructure) et sa spécialisation éventuelle (modèles entraînés pour des domaines spécifiques comme le juridique ou le financier).
2. Fine-tuning (Affinage) : Cette technique consiste à ré-entraîner légèrement un modèle pré-entraîné sur un jeu de données spécifique à l’entreprise (par exemple, des paires de questions/réponses issues de la FAQ interne). Le fine-tuning permet au modèle d’apprendre le vocabulaire et les relations sémantiques propres au domaine, améliorant significativement la précision.
3. Utilisation de l’approche RAG : Comme mentionné précédemment, la Retrieval-Augmented Generation est une alternative puissante au fine-tuning. Au lieu de modifier le modèle, on lui fournit le contexte pertinent extrait des documents de l’entreprise au moment de la requête. Cela permet de fonder les réponses sur des données factuelles et à jour. Par exemple, la plateforme Omnisian d’Algos intègre un moteur RAG avancé, OmniSource Weaver, qui garantit que chaque réponse générée est non seulement pertinente mais aussi directement ancrée dans les extraits les plus pertinents des documents sources, offrant une traçabilité complète.
4. Évaluation et itération : La pertinence n’est pas un état statique. Il est crucial de mettre en place un cadre d’évaluation continue. En analysant les requêtes sans résultats, les clics des utilisateurs et en collectant des retours qualitatifs, l’équipe projet peut identifier les faiblesses et itérer sur les modèles et les configurations pour améliorer constamment la performance du système.

Intégrer la recherche sémantique dans les applications métiers

Le déploiement technique d’un moteur de recherche sémantique pour entreprise n’est que la première étape. Sa véritable valeur se mesure à son adoption et à son impact sur les processus métiers. Une intégration réussie nécessite d’identifier les cas d’usage où le gain de productivité ou l’amélioration de l’expérience client sera le plus significatif, et de définir des métriques claires pour en mesurer la performance.

Identifier les cas d’usage à forte valeur ajoutée

Plutôt que de viser un déploiement massif et indifférencié, il est préférable de commencer par des cas d’usage ciblés, où le retour sur investissement est rapide et tangible. Ces premiers succès serviront de preuve de concept et faciliteront l’adoption à plus grande échelle au sein de l’organisation. L’identification de ces cas d’usage doit être le fruit d’une collaboration étroite entre les équipes techniques et les départements métiers. Une approche sémantique des techniques de classement peut améliorer la recherche dans des contextes spécifiques comme le milieu éducatif, démontrant la nécessité d’adapter la technologie au domaine.

Voici quelques exemples de cas d’usage à forte valeur ajoutée :

• Assistant pour les équipes de support client : Intégrer le moteur de recherche sémantique dans l’interface du CRM pour permettre aux agents de poser des questions en langage naturel. Le système peut fournir des synthèses de solutions issues de la base de connaissances, des manuels techniques et de l’historique des tickets, réduisant le temps de résolution.
• Moteur de recherche pour l’intranet et la gestion des connaissances : Remplacer la barre de recherche obsolète de l’intranet par un système sémantique. Les employés peuvent ainsi trouver des informations sur les politiques RH, des modèles de documents ou des contacts d’experts internes beaucoup plus efficacement, ce qui favorise le partage de connaissances.
• Exploration de bases de données techniques et R&D : Pour les entreprises innovantes, un moteur de recherche sémantique peut permettre aux ingénieurs et chercheurs de naviguer dans des décennies de rapports de recherche, de brevets et de documentation technique pour éviter de réinventer la roue et accélérer l’innovation.
• Recherche de produits avancée pour l’e-commerce : Aller au-delà de la recherche par nom de produit ou catégorie. Permettre aux clients de décrire leur besoin (« un cadeau d’anniversaire pour un amateur de jardinage ») et proposer une sélection de produits pertinents, améliorant le parcours consommateur et les ventes.
• Analyse de contrats et documents juridiques : Fournir aux équipes juridiques et conformité un outil pour rechercher des clauses spécifiques, identifier les risques ou vérifier la conformité réglementaire à travers des milliers de contrats, accélérant drastiquement les processus d’audit. La plateforme Omnisian d’Algos, par exemple, est utilisée dans les départements juridiques pour ce type d’analyse de contrats et de veille.

Définir les métriques de performance et de satisfaction utilisateur

Pour piloter l’optimisation continue du moteur de recherche sémantique pour entreprise, il est indispensable de définir des indicateurs de performance clés (KPIs). Ces métriques doivent couvrir à la fois l’efficacité technique du système et la perception qu’en ont les utilisateurs finaux. Mesurer l’impact est la seule façon de justifier l’investissement et de prioriser les améliorations futures.

Indicateurs clés pour évaluer un moteur de recherche sémantique Les métriques peuvent être classées en deux catégories :

1. Métriques de pertinence (qualité des résultats) :

• NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain) : Mesure la qualité du classement des résultats. Il donne plus de poids aux résultats pertinents qui apparaissent en haut de la liste. C’est un indicateur standard dans la recherche d’information.
• MAP (Mean Average Precision) : Évalue la précision moyenne pour un ensemble de requêtes. Il est particulièrement utile pour mesurer la performance sur des requêtes qui ont plusieurs réponses correctes possibles.
• Taux de Clic (CTR) et position du clic : Un taux de clic élevé sur les premiers résultats est un bon indicateur de pertinence perçue.

2. Métriques d’engagement et de satisfaction utilisateur :

• Taux de requêtes sans résultat (« zero-result rate ») : Un indicateur simple mais puissant. L’objectif est de le réduire au minimum en enrichissant le corpus ou en améliorant la compréhension des requêtes.
• Temps moyen de recherche : La durée entre la saisie de la requête et le clic sur un résultat. Une diminution de ce temps suggère que les utilisateurs trouvent plus rapidement ce qu’ils cherchent.
• Enquêtes de satisfaction (NPS, CSAT) : Des sondages réguliers permettent de recueillir des retours qualitatifs et de mesurer directement la satisfaction utilisateur.

Assurer la gouvernance et l’optimisation continue du système

Le déploiement d’un moteur de recherche sémantique pour entreprise n’est pas un projet ponctuel mais le début d’un cycle de vie. Pour que le système reste performant, pertinent et sécurisé sur le long terme, une gouvernance claire et des processus de maintenance réguliers sont impératifs. L’anticipation des évolutions technologiques et des besoins des utilisateurs est également essentielle pour garantir que l’outil continue d’apporter une valeur maximale à l’organisation. Pour une gouvernance de l’IA efficace, il est crucial d’établir des règles claires.

Établir un cycle de maintenance et de ré-indexation

Un moteur de recherche n’est utile que s’il reflète l’état actuel des connaissances de l’entreprise. Le corpus documentaire étant en constante évolution (ajout de nouveaux documents, mise à jour, suppression), le système doit être maintenu pour rester synchronisé. Une recherche sémantique sécurisée dans des environnements cloud dépend de la robustesse de ces processus de maintenance.

Un cycle de vie opérationnel robuste comprend les étapes suivantes :

1. Surveillance continue (Monitoring) : Mettre en place des tableaux de bord pour suivre en temps réel les KPIs définis (temps de réponse, taux d’erreur, utilisation des ressources). Une surveillance proactive permet de détecter les anomalies avant qu’elles n’impactent les utilisateurs.
2. Indexation incrémentielle : Configurer les connecteurs pour qu’ils détectent automatiquement les nouveaux documents et les mises à jour et les ajoutent à l’index sans avoir à tout reconstruire. Cela garantit une fraîcheur maximale des informations.
3. Ré-indexation complète planifiée : Périodiquement (par exemple, chaque trimestre), il est conseillé de procéder à une ré-indexation complète du corpus. C’est l’occasion de mettre à jour les modèles d’embedding, d’appliquer des améliorations au pipeline de nettoyage et de s’assurer de la cohérence globale de l’index.
4. Gestion de la sécurité et des accès : La sécurité doit être une préoccupation constante. En tant que partenaire stratégique, Algos garantit par exemple une souveraineté totale avec un hébergement 100 % en France et un respect strict des droits d’accès des systèmes sources, assurant que les données sensibles restent protégées.

Anticiper les évolutions pour améliorer l’expérience utilisateur

Le domaine de l’intelligence artificielle évolue à une vitesse fulgurante. Pour qu’un moteur de recherche sémantique pour entreprise ne devienne pas obsolète, il doit être conçu pour évoluer. Une feuille de route claire, combinant les avancées technologiques et les retours utilisateurs, est le meilleur moyen de planifier l’avenir du système et d’améliorer continuellement l’expérience utilisateur. L’application de concepts sémantiques dans la modélisation d’entreprise permet de définir les rôles et les processus qui soutiendront cette évolution.

Une stratégie d’optimisation continue devrait inclure les éléments suivants :

• Veille technologique active : Suivre l’émergence de nouveaux modèles de langage plus performants ou plus efficaces, de nouvelles architectures de bases de données vectorielles ou de nouvelles techniques d’amélioration de la pertinence.
• Collecte et analyse des retours qualitatifs : Mettre en place des canaux (ateliers, sondages) pour comprendre comment les utilisateurs interagissent avec l’outil, quelles sont leurs frustrations et quels sont les fonctionnalités qu’ils souhaiteraient voir.
• Enrichissement des fonctionnalités : Planifier l’ajout de nouvelles capacités, comme la recherche multimodale (rechercher dans des images ou des vidéos), les interfaces conversationnelles (chatbots), la personnalisation des résultats en fonction du rôle de l’utilisateur ou l’intégration de systèmes multi-agents IA pour automatiser des tâches complexes.
• Optimisation des coûts et de la performance : Évaluer régulièrement l’infrastructure pour s’assurer qu’elle est correctement dimensionnée. Une bonne orchestration permet des gains significatifs ; à titre d’exemple, l’approche d’Algos permet de réduire le coût total de possession (TCO) jusqu’à 70 % par rapport à une approche non optimisée, démontrant l’importance d’une architecture efficiente.
• Extension à de nouveaux cas d’usage : Une fois la valeur démontrée sur les premiers cas d’usage, travailler avec d’autres départements pour étendre l’utilisation du moteur de recherche et maximiser son impact sur l’ensemble de l’organisation, en explorant un plus large éventail de solutions d’entreprise.