Comment l’IA transforme la recherche d’informations et ce qui vous attend ensuite
L’année 2024 a marqué un moment charnière pour la recherche d’information (IR), portée par des avancées remarquables en IA — en particulier dans l’apprentissage profond. Les améliorations de l’échelle des données, de la puissance de calcul et de la taille des modèles ont catalysé un changement de paradigme, faisant passer l’IR de la mise en correspondance traditionnelle basée sur les mots-clés à des approches pilotées par l’apprentissage profond. L’adoption croissante des grands modèles de langage (LLMs) a davantage transformé la recherche, l’extraction d’informations et la synthèse des connaissances, apportant plus d’intelligence et d’innovation.
De l’essor de la génération augmentée par récupération (RAG) à un Graph RAG plus avancé, qui intègre des techniques d’ingénierie des connaissances avec le RAG, la recherche d’information a connu une profonde transformation. Ces avancées ont démocratisé l’IA et élargi ses applications dans la recherche d’entreprise, la découverte de contenu, la gestion des connaissances et la synthèse de données, favorisant une adoption généralisée et établissant de nouvelles références pour le secteur.
Ce blog résumera les changements monumentaux que l’IA a apportés à la recherche d’information (IR) en 2024, en explorant comment l’apprentissage profond, les LLMs et les bases de données vectorielles ont redéfini la recherche, l’analyse de données et la synthèse des connaissances. Nous nous pencherons également sur les innovations attendues en 2025, notamment les avancées en matière de RAG, d’embeddings multimodaux et d’infrastructure IA, préparant le terrain pour la prochaine vague d’applications pilotées par l’IA.
Loi d’échelle : le moteur des avancées de l’IA
La loi d’échelle est le moteur principal des avancées de l’IA en 2024. Des tailles de modèles, des jeux de données et des ressources de calcul plus importants ont donné naissance à des LLMs de plus en plus puissants tels que GPT-4o et Claude 3.5, ainsi qu’à des modèles d’embedding plus performants comme le text-embedding-3-large d’OpenAI et le BGE-M3 open source. Ces avancées ont considérablement amélioré la généralisation à travers les domaines, établissant de nouvelles références pour les tâches de compréhension et de récupération.
Les systèmes de recherche d’information (IR) et les LLMs sont devenus profondément intégrés, exploitant des sources de données externes en combinant la recherche sémantique, la récupération en texte intégral et des outils tels que les graphes de connaissances (KGs) au sein de systèmes unifiés. De plus, les LLMs avancés dotés de capacités de raisonnement et d’autoréflexion peuvent agir comme des agents, décidant de manière autonome quand utiliser des outils de récupération. Cette intégration a permis un raisonnement plus nuancé, une récupération précise et une génération de réponses semblable à celle d’un humain, transformant les moteurs de recherche, les bases de connaissances d’entreprise et les plateformes d’IA conversationnelle.
Figure : la compréhension de l’intention de la requête grâce à la capacité de raisonnement des LLM remplace les algorithmes complexes dans la recherche web traditionnelle
Évolution du RAG : du prototype à la production
La génération augmentée par récupération (RAG), introduite comme une approche pratique pour enrichir les LLMs avec des bases de connaissances externes, a considérablement mûri en 2024. Elle est passée des démonstrations sur Twitter à des systèmes prêts pour la production, gagnant en adoption dans tous les secteurs — des bases de connaissances d’entreprise aux chatbots destinés aux consommateurs. Voyons comment elle a mûri.
Amélioration de la qualité avec la recherche hybride et les rerankers
Les rerankers basés sur des encodeurs croisés améliorent la précision de la recherche en évaluant directement la pertinence requête-document plutôt qu’en s’appuyant uniquement sur la similarité vectorielle. Généralement appliqués après une récupération initiale via une recherche par plus proche voisin approximatif (ANN), ces rerankers effectuent une analyse contextuelle approfondie afin de prioriser les résultats les plus pertinents. Cette approche nuancée peut améliorer la précision et la qualité des réponses générées par RAG.
Figure : Comment un reranker améliore-t-il vos applications RAG ?
Étiquetage hors ligne et filtrage des métadonnées
L’extraction d’étiquettes hors ligne alimentée par les LLM a automatisé le balisage des documents avec des métadonnées, telles que les numéros de version ou les fonctionnalités couvertes. Par exemple, les filtres de métadonnées garantissent que les requêtes comme « Quels types d’index sont pris en charge dans Milvus 2.5 ? » ne récupèrent que les informations pertinentes, en évitant les résultats non pertinents provenant d’autres versions.
Ces innovations ont amélioré l’adaptabilité du RAG dans des scénarios complexes exigeant une meilleure qualité des réponses ou un contrôle plus fin des réponses. En conséquence, les applications du RAG se sont étendues à divers cas d’usage, notamment le support client, la documentation technique et la gestion des connaissances en entreprise.
Améliorer l’analyse et le prétraitement des documents avec les LLM
L’intégration de grands modèles de langage (LLM) dans le prétraitement des documents a révolutionné le traitement des données non structurées, telles que les fichiers PDF et les images numérisées. Des outils comme LlamaParse de LlamaIndex et Unstructured.io ont permis l’extraction de données structurées à partir de documents complexes. De nombreux outils de traitement de documents incluent désormais des capacités d’OCR, certains exploitant même des modèles vision-langage pour extraire des données tabulaires et du texte brut. Cette fonctionnalité est particulièrement utile pour des secteurs tels que le juridique, la santé et la finance, qui s’appuient souvent fortement sur des données tabulaires.
En outre, des techniques de traitement des données plus sophistiquées exploitent les LLM comme préprocesseurs, offrant des avancées significatives. Un exemple est la récupération contextuelle, qui améliore la précision de la récupération d’informations en remédiant à la perte de contexte lors du découpage des documents en segments. En enrichissant chaque segment avec des détails contextuels spécifiques dérivés du document plus large, les LLM garantissent que le contenu récupéré est plus complet et donc plus facile à récupérer et à utiliser pour répondre directement à la question de l’utilisateur. Par exemple, des segments bruts issus d’un rapport financier peuvent manquer d’un contexte important, comme l’entreprise concernée et la période pertinente. Résumer le contexte supplémentaire à partir de l’ensemble du rapport s’avère bénéfique. Combinée à la récupération hybride et au reclassement, cette approche renforce la pertinence de la qualité de récupération, rendant le RAG plus pratique. La récupération contextuelle peut être rentable lorsqu’elle est associée à la mise en cache des prompts, car les fonctionnalités de mise en cache réduisent les coûts en évitant de devoir traiter à nouveau le même contenu.
Figure : Un exemple d’utilisation d’un LLM pour améliorer l’analyse et le prétraitement des documents
ColBERT et ColPali : sortir des sentiers battus
Les modèles de recherche conventionnels dépendent généralement d’embeddings à vecteur unique pour représenter des documents entiers, ce qui limite leur capacité à capturer les relations fines entre les requêtes et les documents. ColBERT (Contextualized Late Interaction over BERT) a introduit un mécanisme transformateur d’interaction tardive qui exploite des représentations multivecteurs ou au niveau des tokens, permettant une recherche plus détaillée et sensible au contexte. Au lieu de réduire un document à un seul vecteur, ColBERT encode les documents et les requêtes en ensembles d’embeddings contextuels. L’opération MaxSim associe ensuite chaque token de requête au token de document le plus similaire, produisant un score de pertinence holistique et fin. Cette approche améliore la précision de la recherche tout en maintenant l’efficacité computationnelle, en prenant en charge le pré-calcul des embeddings de documents.
Figure : Fonctionnement de ColBERT
ColPali a étendu les innovations de ColBERT en intégrant des Vision Language Models (VLMs), représentant des contenus multimodaux tels que du texte, des images et des diagrammes sous forme d’embeddings unifiés. Cette approche a préservé l’intégrité visuelle et structurelle des documents, en contournant les défis traditionnels de l’OCR et de la segmentation, et en améliorant les performances du RAG pour les données multimodales.
S’appuyant sur ColBERT, ColPali étend cette innovation à la recherche multimodale en intégrant des Vision Language Models (VLMs). Cela permet la représentation unifiée de divers types de contenus, notamment le texte, les images et les diagrammes. ColPali préserve le caractère structurel et visuel des documents, évitant les écueils des méthodes traditionnelles de reconnaissance optique de caractères (OCR). Cette avancée améliore considérablement les performances du RAG pour les jeux de données multimodaux, ce qui en fait un outil idéal pour les applications nécessitant la compréhension d’informations textuelles et visuelles.
Figure : Fonctionnement de ColPali
L’ingénierie des connaissances à l’ère des LLMs
En 2024, les outils de connaissances structurées comme les ontologies et les graphes de connaissances (KGs) ont connu un regain d’intérêt, complétant les grands modèles de langage (LLMs) en ancrant les réponses dans des données factuelles. Cette approche a réduit les hallucinations et permis des systèmes de recherche plus précis et spécifiques à un domaine. Une innovation notable a été Graph RAG, qui a étendu les systèmes RAG traditionnels en intégrant les KGs au processus de recherche. Contrairement aux RAGs de base, qui se concentrent uniquement sur la similarité sémantique, Graph RAG prend en charge le raisonnement multi-sauts et relie des points de données disparates, améliorant ainsi sa capacité à répondre à des requêtes complexes, comme retracer des relations historiques ou naviguer dans des jeux de données complexes.
Les LLMs peuvent désormais transformer de manière transparente du texte non structuré en graphes de connaissances structurés représentant les entités et leurs interrelations. Associés aux KGs, ces systèmes renforcent le raisonnement sémantique et fournissent des insights plus profonds, dépassant les limites des pipelines RAG traditionnels. Ces avancées soulignent l’impact transformateur des LLMs dans l’analyse et le prétraitement de documents, en particulier dans les secteurs à forte intensité de données et à enjeux élevés.
Figure : KEPLER : Un modèle unifié pour l’embedding de connaissances et la représentation linguistique pré-entraînée | Source
Text2SQL : démocratiser l’accès aux données
La complexité du SQL et des schémas de bases de données limite souvent l’accès aux données aux analystes qualifiés. En 2024, les technologies text-to-SQL ont permis aux utilisateurs non techniques d’interroger des bases de données en langage naturel. Ces technologies utilisent des LLMs pour traduire le langage naturel en requêtes SQL précises, transformant les workflows d’analyse et démocratisant la prise de décision fondée sur les données dans les organisations.
Lorsqu’il est intégré à des pipelines RAG, Text2SQL a comblé le fossé entre les bases de données structurées et les systèmes de récupération non structurés, rendant les insights pilotés par l’IA plus accessibles. D’autre part, la base de données vectorielle est un outil essentiel pour aider le LLM à composer du SQL en stockant les données pertinentes à forte cardinalité ou des exemples SQL associés.
Figure- Comment Zilliz Cloud et Waii fonctionnent pour implémenter Text2SQL
Un récapitulatif de l’année transformatrice 2024
L’année 2024 a été un tournant pour Information Retrieval (IR). Les avancées en deep learning et en Large Language Models (LLMs) ont redéfini la manière dont l’information est recherchée, traitée et analysée.
Les modèles d’embedding de texte complètent désormais — voire remplacent — les systèmes traditionnels de recherche en texte intégral, en fournissant des résultats plus précis et sensibles au contexte. La recherche d’images a connu des progrès remarquables. Des tâches qui nécessitaient auparavant des centaines de modèles de classification spécialisés ont été rationalisées par des modèles d’embedding multimodaux, qui unifient le texte, l’image et d’autres formats de données dans un cadre unique et efficace. De même, les LLMs ont rendu l’étiquetage des entités de connaissance plus rapide et plus rentable, permettant la génération de graphes de connaissances entièrement automatisés. Parallèlement, des agents autonomes génèrent désormais des requêtes SQL pour extraire des insights de bases de données relationnelles, simplifiant l’analyse et améliorant l’accessibilité des données.
En tant que personne profondément immergée dans la recherche d’information depuis des années et créateur de la base de données vectorielle Milvus, je trouve passionnant d’assister à ces changements transformateurs. Les innovations de 2024 ont posé des bases solides, et 2025 promet de s’appuyer sur cet élan avec une vague d’applications innovantes exploitant la Retrieval-Augmented Generation (RAG), les embeddings multimodaux et les workflows agentiques.
Une vision pour 2025 : Milvus et l’avenir de l’infrastructure IA
À mesure que l’IA continue de mûrir, le besoin d’une infrastructure de données robuste et évolutive devient de plus en plus critique. Les bases de données vectorielles comme Milvus et Zilliz Cloud, pierre angulaire de l’IR basée sur le deep learning, relèvent ce défi. Notre vision chez Zilliz pour 2025 est ambitieuse : offrir des vitesses de recherche plus rapides, des coûts de stockage plus faibles et une intégration fluide avec les écosystèmes de données existants et diverses technologies IA émergentes.
La prochaine version de Milvus 3.0 marquera le début d’une nouvelle ère pour les bases de données vectorielles. Elle introduira un lac vectoriel cloud-native capable de gérer des centaines de milliards de points de données avec une vitesse et une efficacité inégalées. Avec des temps de réponse aux requêtes inférieurs à 10 millisecondes et une exploration interactive des données en quasi temps réel, Milvus 3.0 redéfinira ce qui est possible pour les applications alimentées par l’IA. À mesure que les bases de données vectorielles consolideront leur rôle de pierre angulaire de l’infrastructure IA moderne, elles ouvriront des opportunités pour la prochaine vague d’applications pilotées par l’IA.
Si vous êtes enthousiaste quant à ce que 2025 réserve à l’IA, il n’y a pas de meilleur moment pour commencer à construire. Explorez nos guides et tutoriels complets et faites le premier pas vers la création de vos propres applications IA de pointe.
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Introducing Loon: A New Storage Engine for Vector Data That Never Stops Changing
Loon is a new storage engine for Milvus 3.0 and Zilliz Vector Lakebase, built to manage evolving vector datasets with ColumnGroups, row ID alignment, and Manifests.
We spent 8 years making vector databases faster. Then we stopped.
Rarely queried embeddings still need to stay searchable. See how Vector Lakebase enables on-demand vector search without always-on compute costs.
Why I’m Against Claude Code’s Grep-Only Retrieval? It Just Burns Too Many Tokens
Learn how vector-based code retrieval cuts Claude Code token consumption by 40%. Open-source solution with easy MCP integration. Try claude-context today.