Cela faisait longtemps qu'une technologie révolutionnaire n'avait pas captivé le monde aussi rapidement et aussi fortement. Mais le 30 novembre 2022, tous les regards se sont tournés vers elle. Ce jour-là, OpenAI a dévoilé ChatGPT au monde entier.

Avec 100 millions d'utilisateurs actifs dès janvier, le site a établi un record en devenant l'application à la croissance la plus rapide sur Internet. Alors que la plupart des actualités technologiques n'occupent généralement que quelques jours dans l'actualité, ChatGPT continue, des mois plus tard, de faire la une.

À présent, chacun a eu l'occasion d'expérimenter l'outil et d'en explorer le fonctionnement. Tous ont pu constater par eux-mêmes la remarquable fluidité, la sophistication et parfois même loufoque des réponses qu'il génère à des requêtes simples. Il en résulte une profusion d'idées sur la signification de cette avancée et sur les applications possibles pour les organisations.

Cet eBook explore le bond en avant considérable que représentent les plateformes comme ChatGPT dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) et de la compréhension du langage naturel (NLU), ainsi que l'impact des grandes tendances découlant de ces développements sur la technologie de recherche.

Selon cet article, la recherche performante telle que nous la connaissons n'est plus un prérequis. Grâce aux dernières innovations en IA, et notamment en compréhension du langage naturel (NLU), les particuliers et les entreprises pourront effectuer des actions et trouver des informations plus naturellement, plus rapidement et avec une précision accrue , le tout avec une facilité de calcul remarquable.

Ces avancées changent la donne et constituent un élément essentiel d'une stratégie numérique gagnante. Elles ont des implications considérables, non seulement pour la recherche sur les sites web, mais aussi pour notre façon de naviguer, de rechercher, de consommer des informations et de faire des achats en ligne.

 

Comment en sommes-nous arrivés là avec la compréhension du langage naturel ?

Grâce à des avancées comme ChatGPT, les ordinateurs semblent comprendre le langage humain et le reproduire avec fluidité. Il ne s'agit pas de magie. Ce sont des technologies sous-jacentes, appelées Large Language Models et transformers, qui accomplissent ce travail.

Pour saisir l'importance des récentes avancées dans les applications de recherche et de traitement du langage naturel basées sur l'IA, il nous faut examiner de plus près leur fonctionnement.

Gartner définit l'IA comme l'application de « techniques d'analyse avancées et de logique, notamment l'apprentissage automatique, pour interpréter des événements, faciliter et automatiser les décisions et agir ». Bien entendu, tous les projets d'IA n'impliquent pas le traitement du langage naturel. La reconnaissance d'images et la robotique, par exemple, relèvent également de l'IA.

Mais le langage naturel est le mode de communication privilégié de l'être humain. C'est notre interface principale, avec les machines comme avec les autres. Presque toutes nos interactions numériques se déroulent en langage naturel. Cependant, le langage naturel est difficile à traiter et à comprendre pour les ordinateurs. Les mots ont de multiples significations, et ces significations varient selon le contexte. Des mots comme « il », « cela » et « ceci » sont en constante évolution et peuvent désigner plusieurs choses différentes au sein de quelques courtes phrases.

Pour les humains, une phrase comme « Vous comprenez ? » à la fin d'un paragraphe comme celui-ci est facile à saisir. Les ordinateurs ont beaucoup plus de mal à résoudre ce genre d'ambiguïté. Ils peinent à combler les lacunes, à lire entre les lignes et à tirer des conclusions.

Le sous-domaine de l'IA qui s'attaque à ce problème est le traitement automatique du langage naturel (TALN). Le sous-domaine qui étudie la façon dont les ordinateurs comprennent les textes produits par l'humain est la compréhension du langage naturel (CLN). Les domaines conjoints du TALN et de la CLN travaillent sur ces problèmes depuis des décennies, réalisant des progrès impressionnants, avant de se heurter systématiquement à des obstacles.

Les ordinateurs semblent désormais comprendre véritablement le langage naturel humain et peuvent générer des réponses d'une fluidité et d'une compréhension parfaites, voire réfléchies. Les domaines conjoints du traitement automatique du langage naturel (TALN) et de la compréhension du langage naturel (CLN) viennent de franchir un cap majeur. La clé de ce succès réside dans l'apprentissage automatique et les grands modèles de langage (GML).

Du référencement par mots-clés aux LLM

La méthode la plus élémentaire pour qu'un ordinateur « comprenne » – c'est-à-dire traite – le langage naturel repose sur la correspondance de mots-clés. Dans ce modèle simpliste, un mot correspond à un autre. De fait, certains des premiers modèles d'IA, dans les années 1970, ont tenté de déchiffrer le langage humain et de programmer des définitions de dictionnaire pour chaque texte possible. Malheureusement, cette méthode n'a pas permis de faire progresser significativement la compréhension du langage naturel.

Entre-temps, la correspondance par mots-clés s'est imposée comme principale méthode de recherche.

C'était parfaitement logique : les gens ont tendance à utiliser des mots concrets, comme des noms, des sujets et des titres, pour trouver des correspondances exactes ou pertinentes dans les index. On ne s'attendait pas vraiment à ce que les gens interagissent avec les ordinateurs en utilisant le même type de langage flou qu'avec les autres.

Aujourd'hui, le traitement automatique du langage naturel (TALN) basé sur l'IA adopte une approche radicalement différente. Au lieu de se contenter d'établir des correspondances univoques entre les mots, les informaticiens ont créé un modèle simulant l'apprentissage du cerveau humain. Ils ont construit des réseaux neuronaux et utilisé l'apprentissage profond pour entraîner des algorithmes sur les structures lexicales présentes dans le langage naturel. Résultat ? Des modèles de langage contextuels de grande taille (LLM), entraînés sur d'immenses corpus de données et comprenant des milliards de paramètres, permettant d'établir des correspondances complexes entre les mots.

Les LLM sont le moteur des applications d'IA basées sur le langage actuelles, notamment ChatGPT d'OpenAI. Ce dernier utilise un LLM spécifique appelé GPT, abréviation de « Generative Pretrained Transformer ».

Faire un bond en avant avec les transformateurs

Tous les modèles de langage (LLM) n'ont pas la même puissance ni la même sophistication. Ils ne sont pas tous entraînés avec la même profondeur sur la même quantité de données textuelles. Ils n'impliquent pas tous le même nombre de paramètres soigneusement ajustés et pondérés. Ils n'utilisent pas tous les mêmes algorithmes sous-jacents.

Les LLM les plus puissants d'aujourd'hui s'appuient sur les transformeurs, une architecture de réseau neuronal développée par des chercheurs de Google en 2017. Les transformeurs ont révolutionné le TALN/NLU en exploitant une puissance de calcul accrue pour traiter les relations sémantiques dans des séquences de texte beaucoup plus longues. Ils concentrent l'attention sur les éléments importants du texte afin de résoudre des problèmes tels que la signification du mot « il » lorsqu'il est utilisé pour désigner un élément identifié dans une partie antérieure du texte.

Le LLM traite le texte saisi et répond en temps réel en formulant des « suppositions » d'une précision étonnante quant au mot suivant. Il ne « comprend » pas à proprement parler le sens du texte, mais effectue des calculs statistiques complexes, basés sur des pétaoctets d'exemples d'entraînement, afin d'évaluer les relations probables entre les mots dans ce cas précis.

Comme l'explique Stephen Wolfram, l'algorithme pose sans cesse la même question : « Compte tenu du texte jusqu'ici, quel devrait être le mot suivant ? » En se basant sur les probabilités issues du modèle de langage sous-jacent, l'algorithme insère le mot suivant le plus probable, et ainsi de suite.

Les systèmes de traitement du langage naturel (LLM) actuels peuvent désormais déterminer le contexte et la pertinence de vastes ensembles de données en langage naturel et générer des réponses précises et naturelles, dans un style conversationnel proche de celui d'un humain. Les transformateurs ont permis de traiter plus efficacement et plus rapidement les entrées linguistiques en parallèle, facilitant ainsi l'intégration et l'application des LLM à diverses tâches liées au langage, comme la recherche.

Comme l'a déclaré Sean Mullaney, directeur technique d'Algolia, à Venture Beat :

« Les LLM transforment fondamentalement le fonctionnement des algorithmes de recherche. Les moteurs de recherche traditionnels associent chaque mot d'une requête aux mots d'un vaste index de contenu, a-t-il expliqué, tandis que les LLM comprennent véritablement le sens des mots et peuvent ainsi récupérer un contenu plus pertinent. »

Ces progrès en matière de traitement ont eu un impact considérable sur la compréhension du langage naturel. Plus un modèle est entraîné sur un volume important de données textuelles, plus il a accès à des relations sémantiques et plus les schémas lexicaux qu'il peut traiter, appliquer et reproduire sont précis.

 

Vecteurs et montée en puissance du renseignement intentionnel

La recherche vectorielle, une innovation majeure, représente une avancée considérable par rapport à la simple correspondance de mots-clés. Elle permet aux ordinateurs de cartographier les relations sémantiques entre les mots à l'aide de statistiques et de probabilités. En établissant des liens entre les mots, elle comprend le sens voulu par les utilisateurs et capture de précieuses informations sur leurs intentions.

Dites adieu aux recherches infructueuses. Même si un mot n'est pas indexé, les ordinateurs peuvent désormais s'appuyer sur leurs modèles de langage sous-jacents pour fournir une réponse appropriée.

Le développement des transformateurs a conduit Google et l'IA à une autre innovation cruciale : la technologie de recherche vectorielle, une méthode permettant de relier des entrées textuelles à des objets dans un index afin d'améliorer considérablement la recherche d'informations d'une manière qui reflète la compréhension humaine.

Il est facile de comprendre en quoi les vecteurs sont essentiels pour aider les ordinateurs à comprendre le langage naturel. Par exemple, comment un ordinateur saurait-il qu'un utilisateur qui tape « expresso avec un truc au lait » fait référence à un appareil électroménager et non à du café ? distribution alimentaire Les vecteurs permettent de représenter et de regrouper les mots clés dans un espace multidimensionnel (n dimensions), ce qui peut représenter un nombre quelconque d'attributs variables. Lors d'une recherche, les requêtes sont converties en vecteurs et comparées à d'autres représentations vectorielles en calculant la distance entre différents attributs. Plus la correspondance est étroite, plus le résultat est précis.

L'un des principaux défis de la recherche traditionnelle par mots-clés reste la recherche nulle : une requête qui ne renvoie absolument aucun résultat. Personne ne souhaite poser une question – à une personne ou à un site web – et ne recevoir aucune réponse.

Imaginez ce scénario : un client se rend sur le site d’une pharmacie en ligne et saisit « nettoyer sans dessécher ma peau » dans la barre de recherche. Si un humain comprend globalement ce que recherche le client, c’est plus complexe pour un ordinateur. Avant l’avènement des modèles lexicaux linéaires (LLM), des transformateurs et des vecteurs, l’ordinateur ne traitait la requête que comme des mots-clés – « nettoyer », « peau » et « assécher » – et ne proposait pas au client les savons hydratants souhaités. Désormais, grâce à l’analyse lexicale permise par les LLM, les ordinateurs peuvent établir les liens sémantiques pertinents et identifier « gel douche », même à partir d’une requête de recherche libre et imprécise.

À mesure que l'IA progresse grâce aux LLM, à l'architecture des transformateurs et aux vecteurs, elle développe une bibliothèque de compréhension lexicale et de modélisation qui révolutionne la façon dont les gens interagissent avec la technologie informatique.

Auparavant, les utilisateurs devaient saisir des termes précis pour obtenir des résultats concrets. Désormais, grâce à leur connaissance approfondie de la sémantique du langage naturel, les algorithmes peuvent identifier avec exactitude les intentions des utilisateurs, même à partir de données extrêmement variées et imprécises. Les utilisateurs n'ont plus besoin de déployer autant d'efforts pour définir leurs besoins. Les ordinateurs comprennent leurs intentions et s'y adaptent, à l'instar des interlocuteurs humains lors d'une conversation. Il en résulte un tournant majeur dans le domaine de l'IA, les ordinateurs étant désormais capables de saisir les intentions des utilisateurs.

Les limites des vecteurs pour tous sauf les géants

Bien que les vecteurs aient révolutionné le domaine du traitement automatique du langage naturel (TALN) ces dernières années, leur adoption commerciale reste limitée. Les modèles vectoriels nécessitent un entraînement considérable, un espace de stockage important (sur disque) et une puissance de calcul intensive, assurée par des processeurs graphiques (GPU) onéreux. Ces facteurs rendent leur déploiement à grande échelle extrêmement coûteux pour la plupart des entreprises.

Le déploiement à grande échelle des vecteurs est coûteux pour la plupart des entreprises.


Les modèles d'apprentissage automatique (LLM) des géants de la tech comme Microsoft, Google et OpenAI sont conçus pour fonctionner sur le web ouvert. Les petites entreprises rêveraient de reproduire ces succès à une échelle adaptée, mais la création et l'entraînement de ces modèles sont coûteux et chronophages. Développer une recherche vectorielle en interne représente un défi de taille. À titre d'exemple, Home Depot a mis 13 mois et mobilisé une équipe de data scientists hautement qualifiés pour concevoir un moteur de recherche vectorielle performant en interne. Toutes les entreprises ne disposent pas des mêmes ressources, du même temps et du même budget.

Malgré tout, les vecteurs ont ouvert la boîte de Pandore. Toutes sortes d'entreprises s'enthousiasment pour le potentiel de l'intelligence intentionnelle et cherchent des moyens de l'exploiter. 

Intelligence intentionnelle grâce à une compréhension du langage naturel de bout en bout

Entre-temps, les utilisateurs lambda s'en donnent à cœur joie. Les écrivains, des poètes aux scénaristes, utilisent des plateformes comme ChatGPT pour trouver des idées, élaborer des intrigues et enrichir leur vocabulaire. Étudiants et journalistes s'en servent pour leurs recherches et la rédaction de leurs articles. On les utilise pour planifier des vacances, obtenir des recommandations de shopping et rédiger son CV. Certains vont même jusqu'à programmer.

Pour beaucoup, le caractère étonnamment humain des modèles de langage est leur principal attrait. Ils sont curieux de savoir ce qu'ils ont à dire. D'autres veulent simplement discuter ou utiliser l'interface comme un espace d'expression pour leurs pensées et leurs émotions.

Il existe aussi des applications d'assistance. Les LLM peuvent améliorer la navigation Internet des personnes ayant des difficultés de communication, en les aidant à rédiger des courriels et en générant des descriptions vidéo et d'images instantanées et précises.

Pour les sites web, le potentiel d'amélioration du service client est immense. Grâce aux technologies LLM et à l'analyse des intentions, les chatbots et les assistants virtuels pourront comprendre précisément ce que recherchent les visiteurs, plus rapidement et avec une précision inégalée. Le potentiel de la recherche sur site est tout simplement extraordinaire.

 

Application de l'IA à la recherche et à la découverte

La recherche est le premier et le meilleur domaine d'application de l'IA au sein de toute organisation. L'analyse de l'intention transformera la barre de recherche en un outil conversationnel, mais pour être efficace, la recherche doit être optimisée en tant que telle.

Il n'est pas surprenant que ces progrès informatiques stupéfiants et apparemment naturels soient désormais appliqués en priorité à la recherche.

Lorsqu'on se lance dans l'exploration d'un outil comme ChatGPT, le champ des possibles est un champ de requête vierge. On saisit des requêtes et on observe les résultats. On pose des questions. On trouve des informations. On découvre de nouvelles choses. On utilise cette technologie de la même manière qu'on utilise les moteurs de recherche classiques, tels que Bing de Microsoft, Google d'Alphabet, ou les outils d'intelligence artificielle comme NeuralSearch d'Algolia.

À l'avenir, il est clair que l'intelligence intentionnelle transformera la barre de recherche en un outil conversationnel. La recherche et la découverte étant désormais à la pointe de l'IA, les géants d'Internet se livrent à une véritable course pour proposer les résultats les plus pertinents et les plus naturels. Un cadre de Google a même qualifié cette période de moment décisif pour l'avenir de l'entreprise.

Microsoft a investi 10 milliards de dollars dans ChatGPT d'OpenAI afin d' optimiser son moteur de recherche Bing grâce à un modèle de langage dédié, pour une vitesse et une précision accrues. Google a récemment lancé Bard, une IA conversationnelle basée sur LaMDA, un modèle de langage entraîné sur le dialogue. Le géant chinois de la recherche, Baidu, développerait un service inspiré de ChatGPT, destiné à être intégré à son moteur de recherche. Amazon investit continuellement dans l'IA pour la recherche et attribue officiellement 800 millions de dollars de revenus supplémentaires mensuels à sa fonction de recherche.

Un potentiel illimité si c'est bien fait.

Bien que la recherche soit le premier et le meilleur domaine d'application de l'IA au sein d'une organisation, les LLM, dans leur forme actuelle ouverte, ne constituent pas des mécanismes parfaits pour la recherche sur site. Ils peuvent commettre des erreurs car ils s'appuient sur un vaste corpus d'informations accessibles au public. Le catalogue ou l'index des produits d'une entreprise ne fait pas partie de sa base de données d'apprentissage. Pour les entreprises exigeant une grande précision, cette solution est insuffisante.

Les moteurs de recherche de contenu (LLM) répondent aux requêtes saisies, mais les réponses fournies ne sont pas optimisées comme le ferait un moteur de recherche de haute qualité. Ils ne peuvent ni classer les recommandations ni personnaliser les résultats en fonction des recherches précédentes, de la localisation ou des préférences de l'utilisateur. Ils ne peuvent pas non plus établir de liens entre différents types de biens ou de services, ni proposer de suggestions de produits du type « Les personnes ayant acheté cet article ont également acheté ».

Les outils de recherche doivent encore être développés spécifiquement pour la recherche, mais les solutions de nouvelle génération abandonneront la correspondance par mots-clés au profit de l'analyse de l'intention. Imaginez une recherche ultra-performante. Cette avancée apportera des améliorations significatives aux interfaces clients et s'intégrera parfaitement aux nouveaux modèles de vente hybrides, tels que l'achat en ligne et le retrait en magasin (Click & Collect).

Imaginez un joggeur utilisant un moteur de recherche optimisé pour trouver une boisson après une longue course. « J'ai besoin de me réhydrater après avoir couru 10 km », pourrait-il dire ou saisir dans la barre de recherche. La recherche nouvelle génération comprendra que cette personne recherche des boissons pour sportifs sans qu'il soit nécessaire de préciser une marque. L'outil lui proposera alors une sélection de boissons disponibles localement, répondant instantanément à ses besoins.

Les futurs visiteurs s'attendront à ce que les sites web comprennent leurs intentions et leur fournissent des résultats fluides et précis, quel que soit le sujet ou le domaine. Ils exigeront la même expérience de recherche que celle offerte par les géants du web et les plateformes incontournables comme Amazon, Instagram et Netflix, pour tous leurs besoins.

Pour rester compétitives et se rapprocher du taux de conversion de 15 % d'Amazon pour la recherche client, les entreprises doivent optimiser leurs sites web. La recherche doit évoluer pour être plus performante, plus rapide et s'appuyer sur l'IA et les données en temps réel afin d'exploiter pleinement son potentiel et de répondre aux scénarios de recherche courants suivants :

• Problème de référencement : Un détaillant renouvelle fréquemment ses produits pour s’adapter aux tendances saisonnières et autres. Les équipes merchandising ignorent quels termes les utilisateurs emploieront pour trouver ces produits. La création de listes de synonymes est fastidieuse et la mise à jour des index de recherche ralentit le processus, ce qui peut impacter les ventes.
• Solution basée sur l'IA : la recherche capture automatiquement l'intention de recherche, même à partir de descriptions longues, originales ou inhabituelles qui ne correspondent pas parfaitement aux noms ou catégories de produits. Les responsables marketing gagnent du temps et les clients trouvent exactement ce qu'ils cherchent.
• Problème de recherche : Un distributeur de pièces détachées vend des pièces pour tous types d’équipements dont les noms de produits changent constamment. Lorsqu’ils effectuent une recherche par référence (SKU), les utilisateurs trouvent des correspondances exactes, mais lorsqu’ils utilisent un nom ou une description de produit obsolète, ils ne trouvent pas les pièces dont ils ont besoin.
• Solution basée sur l'IA : les utilisateurs décrivent les produits en langage naturel, la plateforme de recherche comprend l'intention et renvoie l'ensemble des pièces nécessaires associées à ce produit.

Miser encore plus sur l'IA

Pour de nombreux dirigeants d'entreprise, il est clair que l'IA avancée façonne l'avenir des opérations commerciales, de la conception de produits, du service client, et bien plus encore. Selon l'enquête 2022 de Gartner auprès des DSI et des responsables technologiques, la quasi-totalité des répondants (96 %) ont déclaré que l'IA faisait déjà partie de leurs processus de déploiement ou qu'ils avaient lancé des projets d'IA. Parmi eux, 27 % avaient déployé des techniques d'IA (Gartner).

Une étude récente de McKinsey a démontré que les entreprises investissant massivement dans l'IA devançaient leurs concurrents. Grâce aux LLM et au traitement du langage conversationnel, les leaders d'Internet ont déjà une longueur d'avance considérable. Leurs récents investissements dans l'IA confirment que la compréhension complète du langage naturel est le nouveau facteur de différenciation clé pour la recherche, un levier de croissance et de revenus.

 

Où allons-nous à partir d'ici ?

Le hachage neuronal met les dernières technologies d'IA à la portée de toutes les entreprises à un coût raisonnable.

Le défi pour les organisations classiques qui souhaitent développer une expérience de recherche et de découverte performante est que, même si l'analyse des intentions est à portée de main, son utilisation peut s'avérer, dans de nombreux cas, trop coûteuse.

Algolia a mis au point une innovation majeure qui résout les problèmes de traitement et de stockage des vecteurs, tout en garantissant des résultats identiques. Cette technologie propriétaire, appelée NeuralHashing, représente une avancée significative par rapport aux vecteurs traditionnels. Technique d'apprentissage automatique, elle simplifie le problème vectoriel d'un point de vue computationnel, offrant plus de 90 % de la pertinence pour un coût de stockage et de traitement dix fois inférieur.

Au lieu d'envoyer les vecteurs vers un index vectoriel complexe et coûteux, NeuralHashing les convertit et les stocke dans un format binaire efficace – appelé hachage – et supprime les vecteurs originaux.

Les hachages neuronaux sont une aubaine pour tout directeur technique. Plus faciles à calculer et plus efficaces à stocker, ils permettent aux entreprises d'exploiter des informations intentionnelles de haute qualité à une vitesse fulgurante, tout en économisant des ressources et des coûts de calcul. Les ressources ne sont pas le seul enjeu. Pour tirer pleinement parti des informations intentionnelles basées sur l'IA, les organisations ont besoin d'un contrôle total sur leurs activités et leurs opérations commerciales. Elles ont besoin d'une solution dont elles peuvent s'approprier la gestion.

Il est désormais possible pour les entreprises de reproduire l'expérience conversationnelle captivante offerte par la technologie LLM, un élément essentiel de leur architecture. Intégrés à la plateforme de recherche prête à l'emploi d'Algolia, les hachages permettent aux entreprises de toutes tailles de créer et de proposer une expérience de recherche exceptionnelle.

Optimisation des indicateurs clés de performance grâce à la recherche basée sur l'IA

Les données sont le carburant des algorithmes d'IA, notamment de la recherche assistée par IA. La plupart des organisations collectent déjà des données d'événements et des schémas de clics issus des interactions des utilisateurs : leurs recherches précédentes, les articles sur lesquels ils ont cliqué, ceux qu'ils ont ajoutés à leur panier et ceux qu'ils ont achetés. Tous ces précieux flux de données peuvent être exploités pour améliorer les plateformes d'IA et optimiser l'expérience de recherche.

Une requête de recherche comme « poignées de porte en cristal qui s'intègrent bien dans une maison victorienne » pourrait induire en erreur un moteur de recherche limité à la correspondance par mots-clés. 


La recherche basée sur l'IA comprend davantage dès le départ. Les interactions avec les clients améliorent en continu le modèle d'IA, offrant ainsi aux futurs utilisateurs de meilleurs résultats et une expérience utilisateur optimisée. L'automatisation évite de perdre du temps à configurer des règles linguistiques et des ontologies complexes. Elle permet également de réunir le back-end et le front-end afin d'amplifier les résultats commerciaux et de mener des actions merchandising plus efficaces.

La recherche optimisée par l'IA peut améliorer considérablement les indicateurs de performance d'un site web, que l'on fasse appel ou non à des data scientists pour la concevoir et la gérer. Grâce à ces solutions émergentes, les entreprises pourront enfin bénéficier d'une solution de recherche performante et complète, à grande échelle et à moindre coût.

 

Évoluer avec l'IA

Compte tenu des pressions actuelles sur l'économie mondiale, même les entreprises les plus performantes peinent à atteindre leurs objectifs et à garantir la viabilité et le succès de leurs activités. Cela vaut aussi bien pour les boutiques en ligne que pour les commerces physiques.

Malgré cela, les prévisions tablent sur une forte croissance des dépenses consacrées aux systèmes d'IA cette année. IDC estime que les investissements atteindront 154 milliards de dollars en 2023, soit une hausse de 26,9 % par rapport à 2022. Compte tenu de ces estimations, ne pas s'aligner sur ces tendances et ne pas investir massivement dans les innovations clés représente un coût d'opportunité.

Compte tenu de notre situation actuelle et de notre orientation future, voici quelques questions essentielles à se poser :

• Mon organisation est-elle équipée pour survivre et prospérer dans un monde piloté par l'IA ?
• Comment mon organisation peut-elle tirer le meilleur parti des dernières avancées en matière de TALN/NLU et participer à la révolution conversationnelle dans la recherche ?
• Ai-je les ressources, le temps et le budget nécessaires pour le développer en interne ?
• Existe-t-il des solutions qui répondent aux besoins de l'organisation en matière de renseignement sur les intentions ?
• Comment puis-je tirer le meilleur parti des ressources et maximiser le retour sur investissement ?
• Quelle solution est la plus rapide à commercialiser et la plus facile à déployer ?
• Quelles sont les fonctionnalités critiques qui sont réellement importantes pour mon activité ?

Les révolutions ne se produisent pas tous les jours. Depuis qu'Alan Turing a conçu le premier « test » d'intelligence artificielle en 1950, le traitement automatique du langage naturel (TALN) a toujours été le projet phare de l'IA. Maintenant qu'il prend forme, il ne fera que s'intégrer davantage à notre quotidien.

Les entreprises sont confrontées à un choix crucial : évoluer ou disparaître. Celles qui optent pour l'évolution – et ce, rapidement – ​​bénéficient d'une opportunité unique. Elles peuvent exploiter l'intelligence artificielle et révolutionner l'expérience de recherche et de découverte en tant que pionnières, au détriment de leurs concurrents.

Bien exploitées, ces améliorations peuvent être mises en œuvre de manière efficace et rentable pour optimiser les processus et accroître le chiffre d'affaires. Les entreprises qui restent passives tomberont dans l'oubli. Celles qui hésitent risquent de prendre encore plus de retard.

L'IA sera bientôt au cœur de chaque expérience client. Votre plateforme est-elle prête pour cette évolution ?

 

À propos d'Algolia

Algolia est la plateforme de recherche et de découverte la plus puissante au monde, conçue selon une approche API-first. Elle continue de révolutionner la recherche grâce au premier moteur de recherche hybride au monde, qui combine recherche sémantique par mots-clés et recherche vectorielle au sein d'une API unique, grâce à la technologie Neuralsearch. Algolia permet aux développeurs et aux utilisateurs professionnels de créer des expériences utilisateur uniques, captivantes et évolutives, et d'anticiper les besoins des clients à une vitesse fulgurante. Nous offrons la meilleure expérience de navigation applicative actuellement disponible sur le marché.

Algolia vous guide à travers le monde et facilite la découverte de contenus, où que vous soyez : au travail, à la maison ou pendant vos loisirs. Plus de 17 000 entreprises, dont Under Armour, Birchbox, Stripe, Slack, Medium et Zendesk, font confiance à Algolia pour gérer plus de 1 500 milliards de requêtes de recherche par an. Le siège social d’Algolia se situe à San Francisco, et la société possède des bureaux à New York, Atlanta, Austin, Paris, Londres, Bucarest et Sydney. Pour en savoir plus, rendez-vous sur www.algolia.com.