Avec la recherche à facettes, l’utilisateur affine ses résultats pas à pas grâce à des filtres construits à partir des caractéristiques des contenus : catégorie, prix, marque, date ou auteur. Chaque facette indique généralement le nombre de résultats restants. Le principe est connu des boutiques en ligne, mais il sert aussi dans les bibliothèques, intranets et archives documentaires pour rendre de grands fonds consultables sans termes de recherche exacts.
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Lancer la démoLa recherche d'information regroupe les méthodes qui retrouvent, dans de grands ensembles de textes, les documents ou passages correspondant à une requête et les classent par pertinence. Des approches classiques comme BM25 pondèrent les termes selon leur fréquence et leur rareté ; les plus récentes ajoutent la similarité sémantique. Elle est à la base des moteurs de recherche, de la recherche en entreprise et de la génération augmentée par récupération (RAG), où un modèle de langage s'appuie sur les passages trouvés pour répondre.
La recherche IA désigne des méthodes de recherche qui utilisent l'IA pour saisir l'intention d'une requête, pondérer les résultats et souvent générer une réponse synthétique avec sources plutôt qu'une simple liste de liens. Techniquement, elles reposent sur la recherche par mots-clés, la recherche vectorielle par embeddings ou une combinaison des deux, souvent suivie d'un modèle de langage. On les retrouve dans les moteurs de réponse sur le web et dans les recherches internes qui aident les équipes à trouver une information dans des manuels ou des directives.
L'expansion de requête (query expansion) ajoute automatiquement des termes apparentés à une recherche afin de trouver aussi des documents pertinents formulés autrement. On ajoute typiquement des synonymes, abréviations, formes fléchies ou traductions : une recherche sur « résiliation » trouve alors aussi des textes sur la « fin de contrat ». C'est particulièrement utile pour la recherche par mots-clés, mais la précision peut baisser si l'on ajoute trop de termes ou des termes inadaptés. Aujourd'hui, des modèles de langage génèrent souvent ces requêtes enrichies.
En informatique, une ontologie est un modèle formel d’un domaine : elle définit sans ambiguïté des concepts, leurs propriétés et les relations entre eux. Les personnes comme les machines peuvent ainsi interpréter les données de façon cohérente et en tirer des conclusions. Les ontologies sont à la base de nombreux graphes de connaissances, recherches sémantiques et intégrations de données. Exemple : une ontologie de produits établit qu’un « vélo électrique » est un « vélo » et possède une « batterie ».
