La recherche sémantique : définition, exemples et utilité

Lorsque vous saisissez une requête de recherche, vous espérez davantage qu’une simple liste de résultats qui contiennent les mêmes mots : vous voulez des réponses qui font vraiment du sens. Que vous cherchiez des recommandations, des définitions ou quelque chose de précis, la technologie de recherche moderne a évolué au point de reconnaître les connexions, le contexte et les sens plus profonds derrière les requêtes. Cette transformation change la façon dont nous trouvons les informations, rendant les moteurs de recherche plus intelligents et plus intuitifs que jamais auparavant.

Cette compréhension approfondie du langage et de l’intention améliore non seulement la qualité des résultats mais transforme également la façon dont les utilisateurs interagissent avec la recherche. Par conséquent, la recherche sémantique offre plusieurs bénéfices pratiques qui améliorent à la fois la précision et la facilité d’utilisation.

Avantages de la recherche sémantique

La vérité est qu’un tiers des clients quittent immédiatement après une recherche infructueuse. La recherche sémantique aide à prévenir cette perte de revenus potentiels. Elle peut trouver des résultats même si les termes de recherche saisis ne sont pas précis. En fonction du contexte, la recherche peut fournir des résultats pertinents malgré l’inclusion de termes de recherche vagues. Un autre avantage est que les gens peuvent utiliser des descriptions comme termes de recherche au cas où ils ne pourraient pas déterminer les conventions de nommage appropriées ou oublieraient simplement le bon terme de recherche. Cela améliore considérablement l’expérience utilisateur en éliminant la frustration lors d’une session de recherche.

Exemple de recherche sémantique

Pour une recherche par mots-clés typique, un client peut écrire des mots-clés comme « pull » dans la barre de recherche pour trouver un pull. Cependant, la recherche sémantique servira mieux des requêtes comme « vêtements chauds » ou « Comment puis-je garder mon corps au chaud en hiver ? ». Elle comprendra l’intention des mots-clés saisis et proposera des résultats précis pour le sujet en question tout en maintenant une pertinence de recherche élevée. Le cas d’usage le plus évident de ceci est dans les moteurs de recherche Internet, comme la recherche sémantique Google.

Différence entre la recherche par mots-clés et la recherche sémantique

Une recherche par mots-clés récupère tous les documents de la base de données qui contiennent un terme de recherche spécifique présent dans la requête. Contrairement à la recherche par mots-clés, la recherche sémantique tient compte du sens des mots selon leur contexte. Comparons les deux côte à côte.

La différence entre recherche lexicale et recherche sémantique

La recherche lexicale implique la récupération des documents qui contiennent des correspondances exactes ou des variantes des mots de la requête, sans interpréter le sens général de celle-ci. Par contre, la recherche sémantique traite la requête afin de livrer des résultats qui correspondent à l’intention de l’utilisateur.

Par exemple, une recherche pour un “magasin de chaussures près de chez moi” dans un moteur de recherche sémantique donne des résultats pour les boutiques de chaussures les plus proches, tandis qu’une recherche lexicale peut retourner des boutiques appelées ‘Près de chez moi’ ou situées dans un lieu du même nom.

La technologie derrière la recherche sémantique

La recherche sémantique se comporte un peu comme une amie super intelligente pour vos requêtes de recherche. Au lieu de chercher simplement les mots exacts que vous tapez, la recherche sémantique essaie de comprendre ce que vous voulez vraiment dire. C’est comme être en conversation avec un interlocuteur qui saisit le sens de ce que vous dites, même si vous n’utilisez pas les mots parfaits.

Alors, comment parvient-elle à réaliser ces exploits ? Elle utilise un mélange de technologie intelligente comme la recherche vectorielle, l’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique (ML), et le traitement automatique du langage naturel (TALN). Considérez l’IA et le ML comme des cerveaux qui apprennent de leurs erreurs et s’améliorent au fil du temps pour pouvoir déterminer ce que vous recherchez. Le TALN, d’autre part, s’occupe de rendre votre champ de recherche suffisamment intelligent pour vraiment ‘comprendre’ tout ce qui touche à vos produits.

En termes simples, la recherche sémantique représente un niveau au-dessus de la recherche par mot-clé de la vieille école. Elle ne se contente pas de regarder les mots ; elle essaie de comprendre l’idée générale qui sous-tend votre recherche. Cela signifie que vous obtenez des résultats de recherche précis, car il s’agit avant tout de saisir l’intention et le contexte de votre demande. Il s’agit d’un jeu complexe qui consiste à comprendre le langage, à connaître le mode de pensée des utilisateurs et à utiliser des algorithmes très avancés pour vous donner les meilleurs résultats de recherche possibles.

Examinons en détail les autres éléments dont la recherche sémantique est dotée pour effectuer son travail.

1. Traitement automatique du langage naturel (TALN)

• Tokenisation et lemmatisation: La requête de recherche est divisée en éléments individuels (tokens) et réduite à sa forme de base ou celle du dictionnaire (lemmatisation).
• Marquage des parties du discours : Identifie si un mot est un nom, un verbe, un adjectif, etc., pour comprendre le rôle que chaque mot joue dans la requête.
• Analyse des dépendances : Analyse la structure grammaticale d’une phrase, ce qui permet de comprendre la façon dont les différents mots d’une requête sont liés les uns aux autres.

2. Analyse sémantique

• Reconnaissance des entités nommées (REN) : Identifie et catégorise les informations clés d’un texte en catégories prédéfinies telles que les noms de personnes, d’organisations, de lieux, etc.
• Analyse des sentiments : Détermine le sentiment ou le ton sous-jacent d’une requête, ce qui peut être particulièrement important pour comprendre l’intention des utilisateurs.
• Clarification du sens des mots : Détermine le sens d’un mot en fonction de son contexte, primordial pour comprendre les requêtes contenant des mots polysémiques (mots ayant plusieurs significations).

3. Graphes de connaissances et ontologies

• Un graphe de connaissances est une représentation structurée des faits concernant des entités (telles que des personnes, des lieux et des choses) et les relations entre elles.
• Les ontologies définissent les types, les propriétés et les relations entre les entités au sein d’un domaine.

Ces structures permettent au système de comprendre le contexte et les relations entre différents concepts.

4. Apprentissage automatique et apprentissage profond

• Modèles d’espaces vectoriels : Les mots et les phrases sont convertis en vecteurs dans un espace de grande dimension. Les mots ayant des significations similaires sont regroupés dans cet espace.
• Réseaux neuronaux : Utilisés pour comprendre les schémas complexes dans les données. Les modèles basés sur les transformateurs comme BERT (Représentations de codeurs bidirectionnels à partir de transformateurs) sont particulièrement efficaces pour comprendre le contexte d’une requête.

5. Indexation et récupération

• Indexation sémantique : Contrairement à l’indexation traditionnelle qui se concentre sur les mots clés, l’indexation sémantique nécessite la compréhension du contexte et des sujets dans un document.
• Élargissement de la requête : Modifie automatiquement une requête pour inclure les synonymes, les termes associés ou d’autres termes spécifiques basés sur la compréhension sémantique de la requête originale.

6. Algorithmes de classement

Utilise une combinaison de pertinence sémantique et d’autres facteurs (tels qu’autorité de la page, actualité, engagement utilisateur) pour classer les résultats de recherche.

7. Boucles de rétroaction

Apprentissage continu à partir des interactions des utilisateurs (clics, temps passé sur une page, etc.) pour affiner et améliorer la précision des résultats de recherche.

Cas d’usage de la recherche sémantique

La technologie de recherche sémantique, avec sa capacité à comprendre le contexte et le sens des requêtes, a de nombreuses applications dans différents secteurs. Voici cinq cas d’usage clés :

Conclusion

Alors, la recherche sémantique est-elle la bonne option pour vous ? Elle peut être un atout majeur pour de nombreux sites e-commerce, mais aussi d’autres types de sites Web si elle est appliquée correctement, mais elle peut aussi être considérée comme redondante si elle est déployée dans le mauvais cas d’usage. Envisagez de l’utiliser si vous pensez qu’elle peut apporter quelque chose de valeur à votre entreprise et améliorer la satisfaction des utilisateurs de votre site Web. D’autres entreprises pourraient bénéficier au maximum de solutions comme Luigi’s Box, car elles fournissent une solution abordable pour la recherche et la découverte de produits e-commerce.

Questions fréquemment posées