La recherche d’information a connu une transformation spectaculaire au fil des décennies. Aujourd’hui, elle joue un rôle clé dans notre vie personnelle comme professionnelle, notamment grâce aux avancées en intelligence artificielle et traitement automatique du langage naturel (NLP).
Chez Acelys, en collaboration avec le LIRMM, nous explorons ces enjeux à travers des projets comme LexPilot, un outil innovant d’analyse documentaire intelligente pour la conformité réglementaire.
Mais comment en sommes-nous arrivés là ? Voici un aperçu des grandes étapes de l’évolution de la recherche d’information.
1960-1970 : Les débuts de la recherche par mots-clés avec SMART
Le système SMART (System for the Mechanical Analysis and Retrieval of Text), développé par Gerard Salton, est pionnier de l’indexation automatique. À cette époque, les résultats dépendent d’une correspondance exacte entre mots-clés et documents.
1970-1990 : TF-IDF, BM25 et l’optimisation des scores de pertinence
- 1972 : Karen Spärck Jones introduit TF-IDF, qui pondère les mots selon leur fréquence dans un document et leur rareté dans un corpus.
- 1976 : Le modèle probabiliste de récupération d’information voit le jour.
- 1994 : Naissance du célèbre BM25, encore largement utilisé dans les moteurs de recherche modernes pour classer les documents selon leur pertinence.
1990 : L’essor des moteurs de recherche
- 1990 : Archie, le premier moteur de recherche, indexe les fichiers FTP.
- 1993-1996 : Arrivée de Wandex, Aliweb, Veronica, AltaVista.
- 1998 : Google lance PageRank, qui révolutionne l’algorithme de classement des résultats en s’appuyant sur les liens entre pages.
Années 2010 : Deep Learning et compréhension sémantique
Avec l’émergence du deep learning et du NLP, des modèles comme :
- Word2Vec (2013),
- BERT (2018),
- GPT (2018)
changent la donne. Les moteurs comprennent désormais le contexte des requêtes, ce qui améliore considérablement la qualité des réponses.
Années 2020 : RAG et l’IA générative au service de la recherche
Des modèles comme RAG (Retrieval-Augmented Generation) combinent génération de texte et recherche d’information en temps réel. Résultat : des réponses pertinentes, actualisées et justifiées. C’est le début de l’intelligence augmentée dans la recherche documentaire.
Cas concrets d’application aujourd’hui
Moteurs de recherche et chatbots conversationnels
Que ce soit via Google, Bing, ou des IA comme ChatGPT ou Perplexity AI, la recherche d’information devient conversationnelle et contextuelle. Fini les simples mots-clés : place à la compréhension sémantique.
Veille informationnelle intelligente
Des outils comme Feedly, Perplexity ou ArxivSanity aident à faire de la veille documentaire ciblée, en filtrant automatiquement les sources pertinentes dans un domaine donné.
Analyse documentaire automatisée avec LexPilot
Développé par Acelys en collaboration avec le LIRMM, LexPilot utilise les dernières technologies en IA et NLP pour :
- extraire des informations clés dans des documents complexes,
- structurer automatiquement des textes juridiques ou scientifiques,
- faciliter la conformité réglementaire.
Pourquoi la recherche d’information est-elle essentielle ?
- Gagner du temps dans vos recherches
- Améliorer la qualité de la prise de décision
- Accéder à l’information la plus pertinente en contexte
- Automatiser l’analyse de documents à forte valeur ajoutée
En résumé
La recherche d’information est devenue plus intelligente, plus rapide et plus contextuelle grâce aux progrès de l’IA, du NLP et des modèles de génération augmentée. Des outils comme LexPilot, ChatGPT ou Perplexity AI transforment notre façon de chercher, d’analyser et d’exploiter l’information.
