Comment l’IA comprend l’intention des utilisateurs : la recherche neuronale

Généralement, les moteurs de recherche traditionnels retournent des contenus correspondants aux termes de recherche saisis par l’utilisateur dans la requête de recherche. Bien que cette méthode ait connu du succès jusqu’à un certain point, ce n’est pas le meilleur moyen, ni le plus efficace, pour développer des résultats de recherche pertinents.

Aujourd’hui, nous avons une perspective totalement différente. Les solutions de recherche e-commerce modernes utilisent des technologies pilotées par l’IA comme le traitement automatique du langage naturel (TALN) et les modèles d’apprentissage automatique pour la récupération neuronale des informations qui associe votre requête de recherche à une liste pertinente de résultats.

Ces solutions utilisent des réseaux neuronaux spéciaux pour afficher des résultats de recherche plus précis et offrir des expériences utilisateur personnalisées aux acheteurs. Dans cette optique, examinons plus en détail tout ce tout que vous devez savoir sur les réseaux neuronaux, la recherche, entre autres.

Pourquoi la recherche par mots clés n’est pas suffisante pour une boutique en ligne

La recherche basée sur les mots clés est bien souvent insuffisante pour les boutiques en ligne parce qu’elle se fie largement sur la correspondance exacte des requêtes, qui ignore les intentions et les besoins nuancés des utilisateurs. Les acheteurs saisissent fréquemment des termes de recherche vagues ou incomplets, s’attendant à ce que le système comprenne leur contexte et leurs préférences. Cette limitation mène à des résultats inappropriés et des opportunités manquées de présenter des produits qui correspondent aux centres d’intérêt des utilisateurs.

En outre, les recherches basées sur les mots clés ont du mal à gérer les synonymes, les variations dans le phrasé et les relations sémantiques entre les termes, ce qui crée de la frustration chez les clients et appauvrit leur expérience de shopping.

Alors que les attentes des consommateurs évoluent vers des interactions plus personnalisées et plus intuitives, les boutiques en ligne ont besoin de solutions de recherche avancées comme la recherche neuronale, qui interprète plus efficacement l’intention des utilisateurs, livre des résultats précis et devient un vecteur de ventes.

Les différences entre les méthodes plus avancées

La recherche vectorielle compare les produits en fonction de similitudes numériques. Par exemple, sur une boutique en ligne, si vous cherchez des “baskets blanches,” la recherche vectorielle trouverait facilement tous les produits ayant des caractéristiques visuelles similaires, comme la couleur ou la forme. Toutefois, elle pourrait ne pas comprendre que “baskets” et “tennis” signifient pratiquement la même chose.

La recherche sémantique fonctionne comme un assistant intelligent capable de comprendre que différents mots peuvent décrire le même concept. Si vous cherchez des “chaussures de course,” la recherche sémantique pourrait également vous montrer les “baskets” et les “tennis” parce qu’elle sait qu’ils font partie de la même catégorie.

La recherche neuronale va encore plus loin, en comprenant l’intention derrière votre requête. Par exemple, si vous cherchez des “chaussures confortables pour les randonnées,” la recherche neuronale va interpréter le contexte et renvoyer des résultats pour des baskets, des chaussures de marche ou des sandales confortables, même si votre recherche n’a pas explicitement mentionné ces termes.

La principale différence réside dans le fait que la recherche vectorielle excelle à identifier visuellement ou mathématiquement des articles similaires, tandis que la recherche sémantique et la recherche neuronale sont plus sophistiquées en ce qu’elles comprennent le sens et l’intention derrière une requête, fournissant des résultats qui correspondent davantage à ce que vous cherchez réellement.

Les bénéfices de la recherche neuronale

1. Le traitement automatique du langage naturel

La recherche neuronale vous permet d’exploiter la puissance du TALN pour trouver spécifiquement ce que vous cherchez sur le web. Elle veille à ce que votre moteur de recherche affiche des résultats pertinents par rapport à votre requête. Ce seul fait rend la recherche alimentée par le TALN plus efficace et plus fiable que les moteurs de recherche traditionnels, qui s’appuient sur les mots clés pour faire le lien avec les requêtes de recherche.

De ce fait, vous pouvez préciser les informations que vous cherchez sur le web et vous fier à une infrastructure de recherche neuronale, notamment son espace de recherche personnalisé, pour retourner le contenu correspondant. Imaginons, par exemple, que vous voulez mener une recherche sur une image Google.

Naturellement, vous tapez vos mots clés dans le champ de recherche, et votre moteur de recherche récupère les images correspondantes. En comparaison, les systèmes neuronaux de RI (recherche d’informations) traitent les résultats de la recherche en une représentation vectorielle dense de l’image souhaitée.

Vous pouvez également utiliser les dits systèmes pour mesurer la fréquence des documents (fréquence inverse des documents) sur l’ensemble des résultats de recherche et ajouter plus de termes à la bibliothèque de recherche de votre système pour mettre à niveau son taux de rappel et améliorer le processus de correspondance des résultats afin d’être sûr d’obtenir le bon résultat à chaque tentative de recherche.

2. Une ergonomie améliorée

Puisque l’architecture neuronale de la recherche prend en charge la récupération neuronale des informations (RI), elle permet des interactions semblables aux interactions humaines entre les internautes et les moteurs de recherche courants utilisés sur les sites web via les chatbots et les interfaces conversationnelles similaires.

Les systèmes neuronaux de RI peuvent apprendre et s’adapter en fonction des jeux de données fournis. Si vous êtes dans le secteur du commerce électronique, vous pouvez exploiter des solutions neuronales de RI pour développer l’extracteur de fonctionnalités adapté à votre entreprise et fournir à vos clients des résultats de recherche et des recommandations de produits d’une plus grande pertinence.

3. Une plus grande précision des contenus du moteur de recherche

En raison de son incroyable intuitivité et de sa capacité à utiliser la puissance de l’intelligence artificielle, la recherche neuronale produit des résultats de recherche bien plus précis que n’importe quel moteur de recherche traditionnel. Hormis la précision accrue, la RI neuronale est également un excellent outil pour trouver des modèles optimaux de recherche d’architecture neuronale en se basant sur les données fournies par l’utilisateur.

Les outils tels que la recherche neuronale de Vertex AI fournissent différentes options de personnalisation pour donner aux utilisateurs les moyens de personnaliser les moteurs de recherche en fonction de leurs besoins en matière de jeux de données et de supprimer les obstacles, tels que le manque de mémoire et la latence.

La recherche neuronale peut également comprendre les schémas de données complexes et relier les synonymes aux termes clés saisis. Lorsque vous tapez un mot ou une phrase spécifique dans le champ de recherche, un moteur de recherche alimenté par le TALN va récupérer des résultats pertinents même si votre requête ne correspond pas exactement aux phrases que vous avez utilisées.

Comment fonctionne la recherche neuronale

En intégrant la recherche neuronale, les plateformes e-commerce créent une expérience de recherche plus intuitive qui correspond à l’intention des clients. Voici comment elle fonctionne :

1. Transformation des données

Lorsqu’un utilisateur saisit une requête, la recherche neuronale convertit la requête et les détails du produits en intégrations numériques, qui capturent le sens et les relations entre les mots.

2. Compréhension contextuelle

Les modèles d’apprentissage profond analysent ces intégrations pour comprendre le contexte. Par exemple, une recherche pour des “chaussures de course légères” met en évidence un type spécifique de chaussures et pas n’importe lesquelles.

3. Correspondance sémantique

La recherche neuronale fait le lien entre des concepts associés. Une recherche pour des “baskets écologiques” peut également afficher des “chaussures durables” parce qu’elle comprend le thème qu’elles ont en commun.

4. Apprentissage continu

La recherche neuronale s’améliore avec chaque interaction. À mesure que les utilisateurs interagissent avec les produits, elle affine sa compréhension des préférences, rendant les futures recherches plus pertinentes.

5. Classement des résultats

Les résultats sont classés par pertinence, pas simplement par la fréquence des mots clés, en tenant compte du comportement des utilisateurs et de la popularité des produits.

Qui utilise la recherche neuronale

Voici quelques exemples de recherche neuronale qui vous aideront à mieux comprendre à qui ce type de recherche peut bénéficier.

Moteur de recherche à réseau neuronal

Un moteur de recherche ou un moteur de recommandation à réseau neuronal fournit des résultats de recherche personnalisés et des recommandations associées basés sur l’activité des utilisateurs.

Il effectue le suivi de leurs centres d’intérêt, de leurs interactions précédentes et de leurs préférences afin de les analyser et de les transformer en recommandations de recherche exploitables. En d’autres termes, il aide les utilisateurs à découvrir des services et des produits qui correspondent à leurs centres d’intérêt.

Réseaux neuronaux prédictifs

Les réseaux neuronaux prédictifs sont des mécanismes d’apprentissage profond que l’on trouve généralement dans les moteurs de recherche récents. Ils utilisent des techniques de traitement de données unidirectionnels pour améliorer et mettre à niveau leurs capacités d’apprentissage de façon continue.

Grâce à cela, ces réseaux neuronaux utilisent des processus de feedback pour alimenter les analyses prédictives et booster les prédictions de résultats.

Applications industrielles

En plus de créer les moteurs de recherche les plus avancés, les systèmes neuronaux de RI ont un large éventail d’applications sur l’ensemble des principaux secteurs d’activité à travers le monde.

Parmi les cas d’utilisation les plus fréquents, on trouve :

• Classification de l’imagerie médicale pour des diagnostics plus précis et plus pertinents
• Traitement des données comportementales, analyses des données utilisateurs et filtrage des réseaux sociaux pour des campagnes de marketing mieux ciblées
• Analyse des solutions financières et des données historiques pour des prévisions financières plus précises
• Prévisions de la demande d’énergie et de la charge électrique
• Assurance qualité et contrôle des processus
• Vision par ordinateur, reconnaissance visuelle et modération de contenus
• Reconnaissance faciale
• Étiquetage d’images
• Reconnaissance vocale
• Assistance à la clientèle et centre d’appels
• Chatbots, interfaces conversationnelles et agents virtuels automatisés
• Conversion en temps réel de conversations audio/vidéo en documentation
• Analyse et traitement des e-mails, des documents à forme longue et d’autres formes de veille commerciale
• Analyse des sentiments et indexation des mots clés et des phrases sur les canaux de communication disponibles (e-mail, web, médias sociaux, etc.)
• Génération d’articles sur un sujet spécifique et résumé de la documentation

Tous ces cas d’utilisation ne sont que la pointe de l’iceberg en ce qui concerne les applications des systèmes neuronaux de RI et la technologie sous-jacente.

Construire un moteur de recherche neuronale, est-ce difficile ?

Il n’est pas facile de construire un moteur neuronal de RI en raison des nombreux obstacles auxquels vous devrez faire face.

Voici quelques points à garder à l’esprit :

• La formation du réseau neuronal nécessite une abondance de données libellées : obtenir les quantités nécessaires de données de formation est un processus coûteux et fastidieux, surtout si vous construisez un moteur capable de récupérer différents types de données (contenu vidéo, audio, visuel et écrit).
• La connaissance et l’expertise techniques en matière d’architecture neuronale, de framework et d’algorithmes d’apprentissage profond : ces technologies sont encore relativement nouvelles, ce qui signifie qu’il vous faudra une expertise IA pout déterminer les bons modèles d’apprentissage automatique et du traitement du langage naturel à utiliser pour votre moteur de recherche.
• Ressources informatiques complètes : la formation des réseaux neuronaux et des modèles ML et TALN est un processus long et coûteux en termes de ressources informatiques, qui va nécessiter une abondance de ressources comme des processeurs graphiques.
• Flux de données du moteur de recherche : regrouper l’ensemble des composants du moteur de recherche dans un seul framework aura un impact considérable sur la performance de votre moteur et le flux d’informations entre ces composants.

Vous pouvez régler ces problèmes en suivant quelques étapes. Tout d’abord, collectez les données interrogeables et indexez-les sous un format lisible par ordinateur afin de vous assurer que votre moteur de recherche soit capable de les lire. Sélectionnez la solution de réseau neuronal profond adaptée à vos besoins en matière de RI neuronale.

Les meilleurs choix incluent les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutifs. Investissez suffisamment de temps, d’effort et de ressources dans l’apprentissage du réseau neuronal afin de former correctement votre moteur de recherche et de RI neuronal sur les données indexées et d’affiner ses instruments et ses paramètres.

Vous pouvez utiliser le renforcement et l’apprentissage supervisé comme méthodes principales de formation. Enfin, testez votre moteur de recherche en l’utilisant pour des tâches d’inférence, telles que répondre aux requêtes utilisateurs en récupérant les documents correspondants.

Conclusion

En résumé, les systèmes neuronaux de RI sont de puissants outils de recherche qui vont ouvrir une nouvelle ère de solutions extrêmement perfectionnées en matière de moteurs de recherche. Ils vont refaçonner les règles de la recherche telles que nous les connaissons aujourd’hui en exploitant les technologies alimentées par l’IA les plus avancées.

Grâce à ces systèmes, nous sommes déjà témoins de progrès révolutionnaires dans le domaine de la récupération d’informations. La RI neuronale a déjà transformé et amélioré la façon dont les internautes recherchent des informations.

À mesure que la technologie de l’IA progresse, les systèmes neuronaux de RI deviendront de plus en plus capables de comprendre le contexte et l’intention derrière les requêtes utilisateurs et de fournir des résultats de recherche plus pertinents.

Dans cette optique, ces systèmes deviendront indispensables pour toutes les solutions de récupération d’informations et les principaux moteurs de recherche existants.

Foire aux questions