Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Recherche Sémantique
Méthode de recherche qui comprend l'intention et le sens contextuel des requêtes utilisateur plutôt que de se baser uniquement sur la correspondance exacte des mots-clés. Elle utilise des techniques d'intelligence artificielle pour interpréter les concepts et les relations entre les termes.
Modèles Transformer
Architecture de deep learning basée sur des mécanismes d'attention qui permet de capturer les dépendances contextuelles longues dans les textes. Ces modèles sont à la base des systèmes modernes de recherche sémantique et de compréhension du langage naturel.
Attention Sémantique
Mécanisme permettant aux modèles de pondérer différemment les parties d'un texte en fonction de leur pertinence pour le contexte global. L'attention sémantique aide à identifier les concepts les plus importants dans une requête ou un document.
Recherche Hybride
Approche combinant la recherche par mots-clés traditionnelle (sparse retrieval) avec la recherche sémantique (dense retrieval) pour optimiser la précision et le rappel. Cette méthode tire profit des forces de chaque technique pour fournir des résultats plus pertinents.
Indexation Vectorielle
Processus d'organisation et de stockage des embeddings dans des structures de données optimisées pour des recherches rapides de similarité. L'indexation vectorielle est cruciale pour maintenir des performances élevées dans les systèmes de recherche sémantique à grande échelle.
Recherche Dense
Méthode de recherche utilisant des embeddings denses pour trouver des documents similaires sémantiquement à une requête, contrairement à la recherche éparse basée sur les occurrences de termes. Elle excelle dans la compréhension du contexte et des concepts abstraits.
Recherche Éparse
Technique de recherche traditionnelle basée sur la présence et la fréquence des mots-clés exacts dans les documents, représentée par des vecteurs creux (sparse vectors). Elle reste efficace pour les requêtes spécifiques avec des termes précis.
Distance Sémantique
Mesure quantitative de l'écart sémantique entre deux concepts ou textes dans un espace vectoriel, souvent calculée par distance euclidienne ou similarité cosinus. Elle permet de quantifier la proximité conceptuelle indépendamment des mots utilisés.
Requêtes Vectorielles
Requêtes de recherche transformées en vecteurs numériques pour permettre des comparaisons sémantiques avec les documents indexés. Cette approche permet de trouver des résultats pertinents même sans correspondance exacte des mots-clés.
Espace Vectoriel Sémantique
Représentation multidimensionnelle où les concepts et les mots sont positionnés selon leurs relations sémantiques mutuelles. Dans cet espace, la proximité géométrique entre vecteurs correspond à la similarité de sens.
Recontextualisation Sémantique
Processus d'adaptation du sens d'un terme ou d'une phrase en fonction du contexte global du document ou de la conversation. Cette technique est essentielle pour comprendre les nuances et les ambiguïtés du langage naturel.