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Le Cognitive Search révolutionne les moteurs de recherche en dépassant la simple logique de mots-clés grâce à l’IA et au machine learning. Les requêtes sont désormais comprises “en contexte”, pour offrir des résultats plus pertinents et alimenter des applications de recherche réellement intelligentes.
Une interprétation plus humaine des requêtes
Le Cognitive Search, littéralement Recherche Cognitive, à la différence des algorithmes de recherche traditionnels, ne repose pas sur l'indexation systématique par mots-clés de larges sources de données textuelles. C'est plutôt le fruit de l'utilisation de méthodes intelligentes de compréhension des contenus. C'est même la somme de plusieurs méthodes, l'indexation, le traitement du langage naturel (Natural Language Processing - NLP) et l'Apprentissage Machine (Machine Learning - ML).
En plus de mettre à la disposition des utilisateurs de larges ensembles d'informations, structurées ou non, le Cognitive Search les rend plus accessibles que les méthodes de recherche traditionnelles. Les méthodes de retour des résultats des requêtes sont cachées, de façon totalement transparente pour l'utilisateur, intégrées au cœur même des applications. Ces résultats peuvent également être disponibles sous forme de texte, de visualisations graphiques, de messages vocaux et même de retours sensoriels.
Le Machine Learning ou la recherche par l'apprentissage
Avec le Machine Learning, qui est une technique de l'Intelligence Artificielle, plutôt que de créer un programme pour envisager tous les moyens d'obtenir une solution, on crée un modèle informatique capable d'apprendre. On lui soumet de larges volumes de données dont la combinaison particulière amène à des résultats positifs ou négatifs, avec un certain pourcentage d'erreur. Après une phase d'apprentissage basée sur des combinaisons de données dont on connaît le résultat, on soumet le modèle à des combinaisons d'informations qui lui sont inconnues. C'est alors au modèle, grâce à son apprentissage, de déterminer les résultats qui en découlent.
Pour le Cognitive Search, le Machine Learning intervient au niveau de l'optimisation du retour des résultats
Des méthodes comme le Clustering autorisent d'affiner les résultats des requêtes en fonction de celles déjà effectuées. Ils sont donc plus pertinents et souvent bien plus rapides. Plutôt que d'effectuer encore et encore les mêmes parcours au sein du corpus d'informations, le Machine Learning restreint le champ de recherche pour effectuer un ciblage plus précis donc plus efficace.
Les capacités de Cognitive Search utilisées pour renforcer les applications
La Recherche Cognitive est une technique désormais intégrée de façon transparente à la plupart des applications informatiques. En fait, c'est toute une gamme de nouveaux services cognitifs qui a vu le jour. Le langage naturel, écrit ou parlé, est reconnu et bien compris, permettant de créer des robots conversationnels, communément appelés ChatBots, qui dialoguent avec l'utilisateur et qui, grâce au Cognitive Search, peuvent devancer leurs attentes.
C'est l'heure de la proactivité pour les applications, avec à la clé, des gains en productivité inestimables.
