Recherche sémantique interne
Recherche sémantique interne est un cas d'usage d'intelligence artificielle appliqué à la fonction knowledge management. Un moteur de recherche sémantique fondé sur une approche RAG peut rapprocher une question formulée en langage naturel des passages d'un corpus autorisé. Les résultats présentent le document source et sa version pour permettre la vérification. L'utilisateur humain consulte les passages retenus avant d'en tirer une conclusion.
Exemple concret
Mission réelle Noolya, client anonymisé. Ce résultat décrit cette mission ; les résultats d'un autre projet dépendent de son périmètre.
Un moteur RAG indexe 50 000 documents internes et permet aux équipes de trouver une réponse en moyenne en 8 secondes.
Quel problème ce cas d'usage résout-il ?
Dans les outils internes, les espaces SharePoint et les bases documentaires, une recherche par mots-clés peut manquer une information lorsque la question emploie un vocabulaire différent de celui des procédures. Le besoin porte sur des documents pertinents et consultables par l'utilisateur.
Comment fonctionne la solution IA ?
Un moteur de recherche sémantique fondé sur une approche RAG peut rapprocher une question formulée en langage naturel des passages d'un corpus autorisé. Les résultats présentent le document source et sa version pour permettre la vérification. L'utilisateur humain consulte les passages retenus avant d'en tirer une conclusion.
Objectif visé : Gagner du temps.
Quels bénéfices attendre ?
- Réponse trouvée en quelques secondes sur la mission présentée
- Recherche utilisant le vocabulaire réel des équipes
- Connaissances internes retrouvées avec accès au document source
- Sollicitations entre services à suivre pour évaluer l'autonomie de recherche
Quels prérequis avant de se lancer ?
- Sélectionner les documents à indexer avec leurs versions et leurs permissions de consultation.
- Préparer des questions utilisant le vocabulaire réel des équipes avec des résultats de référence.
- Définir un processus de mise à jour de l'index et de retrait des documents périmés.
Quels points de vigilance ?
- Un passage proche du sujet peut ne pas répondre à la question : faire évaluer la pertinence des résultats.
- Un résultat peut révéler un document réservé : appliquer les permissions avant son affichage.
- Un document contenant une instruction malveillante peut perturber une synthèse associée : traiter le texte retrouvé comme une source à contrôler.
Quels indicateurs suivre ?
Temps moyen de recherche ; taux de réponse trouvée ; nombre de sollicitations inter-équipes ; part des résultats pertinents après revue.
Fiche de synthèse
| Fonction métier | Knowledge management |
|---|---|
| Catégorie | Knowledge management |
| Objectif principal | Gagner du temps |
| Complexité indicative | Simple |
| Indicateurs de suivi | Temps moyen de recherche ; taux de réponse trouvée ; nombre de sollicitations inter-équipes ; part des résultats pertinents après revue |
| Accompagnement recommandé | Intégration de l'IA & des cas d'usage en production |
Pour aller plus loin
Questions fréquentes
Quel résultat a-t-on obtenu sur une mission réelle ?
Un moteur RAG indexe 50 000 documents internes et permet aux équipes de trouver une réponse en moyenne en 8 secondes.
Quelle différence entre recherche sémantique et réponse générée ?
La recherche sémantique propose des passages ou des documents proches du sens de la question. Une réponse générée ajoute une synthèse de ces résultats qui demande une vérification distincte ; le moteur peut être utilisé sans cette synthèse.
Que faire lorsqu'aucun document pertinent n'est retrouvé ?
Afficher l'absence de résultat utile et permettre une recherche par mots-clés ou une reformulation. Les questions restées sans réponse servent ensuite à examiner le corpus et la qualité de l'index.
À quoi sert le cas d'usage « Recherche sémantique interne » ?
Recherche sémantique interne répond à un problème précis : Dans les outils internes, les espaces SharePoint et les bases documentaires, une recherche par mots-clés peut manquer une information lorsque la question emploie un vocabulaire différent de celui des procédures. Le besoin porte sur des documents pertinents et consultables par l'utilisateur. L'approche proposée est la suivante : Un moteur de recherche sémantique fondé sur une approche RAG peut rapprocher une question formulée en langage naturel des passages d'un corpus autorisé. Les résultats présentent le document source et sa version pour permettre la vérification. L'utilisateur humain consulte les passages retenus avant d'en tirer une conclusion.
Quels bénéfices attendre de « Recherche sémantique interne » ?
Réponse trouvée en quelques secondes sur la mission présentée, Recherche utilisant le vocabulaire réel des équipes, Connaissances internes retrouvées avec accès au document source, Sollicitations entre services à suivre pour évaluer l'autonomie de recherche
Quels indicateurs suivre pour piloter « Recherche sémantique interne » ?
Les indicateurs de suivi recommandés sont : Temps moyen de recherche ; taux de réponse trouvée ; nombre de sollicitations inter-équipes ; part des résultats pertinents après revue. La complexité indiquée est un repère de cadrage à réévaluer selon les données, les connexions et les contrôles du projet.
Déployer ce cas d'usage chez vous
Noolya cadre, prototype et industrialise ce cas d'usage avec vos équipes. L'accompagnement recommandé pour « Recherche sémantique interne » est Intégration de l'IA & des cas d'usage en production.
Comment ça se déroule
Exemple de fonctionnement proposé, à adapter au processus et aux validations de l'organisation.
Scénario hypothétique : une personne cherche une règle interne avec ses propres mots ; l'IA propose des passages proches de sa question ; la personne ouvre le document source et vérifie qu'il est applicable.