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La Cognitive Search est une technologie combinant l'intelligence artificielle, le Machine Learning ou encore le traitement naturel du langage pour permettre aux entreprises d'obtenir des résultats plus pertinents à leurs recherches et leurs requêtes sur de vastes ensembles de données. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cette technologie en passe de révolutionner l'Entreprise Search.
Selon Forrester, plus de 54% des professionnels de l'informatique du monde entier sont régulièrement interrompus dans leur travail plusieurs fois par mois par des difficultés à accéder à des informations, des insights ou des réponses à leurs questions. Ce phénomène est principalement causé par l'obsolescence des vieux moteurs de recherche d'entreprise (entreprise search) basés sur de simples mots-clés.
Heureusement, la technologie émergente de Cognitive Search est en passe de révolutionner l'enterprise search. Grâce à l'intelligence artificielle et au Machine Learning, les nouveaux outils permettent d'augmenter la pertinence des résultats de recherche. Voici tout ce que vous devez savoir à ce sujet.
Cognitive Search définition : qu'est-ce que c'est ?
Il est difficile de définir avec précision le concept de Cognitive Search, car cette technologie est encore naissante. Selon le Cognitive Computing Consortium, un système d'information cognitif est capable d'extraire des informations pertinentes et contextuelles en provenance de divers ensembles de données afin de les fournir aux utilisateurs. Cette définition consensuelle vise à expliquer de manière simple ce qu'est la Cognitive Search.
De son côté, Forrester définit le Cognitive Search de façon plus concrète comme une combinaison des technologies d'indexation, de Machine Learning et de traitement naturel du langage visant à créer un corpus de connaissances de plus en plus pertinent en provenance de toutes les sources de données structurées et non structurées pour délivrer ce savoir aux entreprises sous forme de texte, de discours, de visualisations ou de feedback sensoriel.
En somme, les plateformes de Cognitive Search, aussi appelées Insight Engines, permettent aux utilisateurs d'effectuer des recherches via des interactions plus naturelles. Elles sont également capables d'apprendre et de s'améliorer en se basant sur le comportement des utilisateurs et les données qui les alimentent. De même, elles peuvent établir des liens entre les données en provenance de sources variées de façon proactive.
Cognitive Search : comment ça marche ?
Afin de fournir des informations pertinentes aux utilisateurs, les plateformes de Cognitive Search comme Sinequa ou Squirro extraient des informations utiles en provenance de larges sources de données diverses internes ou externes, structurées ou non. En utilisant la technologie d'intelligence artificielle de traitement naturel du langage (Natural Language Processing), la plateforme est en mesure de comprendre quel est l'objet des données textuelles, mais aussi des données plus complexes telles que les vidéos ou les enregistrements téléphoniques.
La technologie de Machine Learning permet quant à elle d'améliorer en continu la pertinence des résultats. On peut citer plusieurs algorithmes de Machine Learning couramment utilisés pour améliorer la Cognitive Search. La classification par exemple consiste à créer un modèle pour prédire des étiquettes pour les nouvelles données à partir d'un ensemble d'entraînement créé à partir de données pré-étiquetées.
Le clustering permet de regrouper des documents par similarité, de façon non supervisée. La régression est un algorithme supervisé qui permet quand à lui de prédire des valeurs numériques à partir de données en apprenant la relation entre les variables d'entrée et de sortie. Il est également possible de combiner plusieurs algorithmes basiques pour créer un moteur de recommandation.
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