Algolia lance aujourd’hui Algolia NeuralSearch™, une recherche vectorielle et par mots-clés de prochaine génération, au sein d’une API unique bénéficiant d’une IA puissante et de bout en bout traitant chaque requête. Algolia NeuralSearch comprend le langage naturel et fournit des résultats très précis et pertinents en quelques millisecondes. Cette technologie est une percée dans la recherche et la découverte, et promet de révolutionner la façon dont les individus interagissent avec le contenu en ligne ou dans les applications. Algolia NeuralSearch assure des conversions supérieures et des revenus accrus à l’échelle de l’entreprise pour des charges de production considérables. Elle utilise de grands modèles de langage (LLM) — la même technologie qui sous-tend ChatGPT et l’IA générative — et va plus loin avec le Neural Hashing™ d’Algolia pour l’hyperscale, tout en apprenant en permanence des interactions avec les utilisateurs pour optimiser les résultats.
Guillermo Romero, directeur de l’architecture d’entreprise chez Best Buy Canada : « La technologie NeuralSearch d’Algolia nous aidera à mieux comprendre l’intention des clients afin d’améliorer notre pertinence de recherche dans notre vaste et riche catalogue de produits. Nous sommes ravis de nous associer à Algolia pour intégrer cette technologie de recherche vectorielle et par mots-clés de prochaine génération et de créer une meilleure expérience de recherche et de découverte pour nos clients. »
Bernadette Nixon, CEO, Algolia : « Algolia s’est engagé à promouvoir la recherche optimisée par IA, et nous pensons qu’Algolia NeuralSearch répond parfaitement à cet engagement. Algolia NeuralSearch, un produit de recherche hybride unique en son genre, offre aux utilisateurs un moyen plus intelligent et intuitif de découvrir le contenu le plus pertinent qu’ils recherchent, quand ils en ont besoin, quel que soit le type de requête présenté. Nous garantissons un déploiement rapide et fournissons pour cela la mise en place, la mise à l’échelle et la gestion de toutes les capacités et services de recherche — contribuant à accélérer et à soutenir la découverte. De plus, Algolia NeuralSearch est rétrocompatible, ce qui signifie qu’aucune ingénierie n’est requise pour que les clients puissent accéder à l’IA. »
Frasers Group, qui regroupe une gamme de marques de vêtements de mode au service d’audiences uniques, a été parmi les premiers clients d’Algolia à utiliser Algolia NeuralSearch en monde réel. Kyle Sanders, responsable de l’optimisation numérique, Frasers Group : « Nous avons testé Algolia NeuralSearch avec deux de nos marques (Missguided et Isawitfirst), et nous avons été ravis de constater une baisse de plus de 65 % des résultats de recherche nuls et jusqu’à 17 % de hausse des taux de conversion. Bien que nous n’avons envoyé qu’une partie de notre trafic de requêtes vers Algolia NeuralSearch sur une période de quatre semaines, ces résultats ont dépassé nos attentes. Notamment, notre implémentation de recherche existante a évolué de manière transparente pour améliorer encore le parcours de découverte de nos clients et leur expérience sur notre site Web, le tout sans avoir à modifier une seule ligne de code. Nous sommes ravis de voir ce que l’avenir nous réserve avec Algolia NeuralSearch. »
Algolia NeuralSearch analyse les relations entre les mots et les concepts, générant des représentations vectorielles qui saisissent leur sens de manière abstraite et contextuelle. Étant donné que la compréhension et la récupération vectorielles sont combinées au moteur de mots-clés en texte intégral primé d’Algolia, cette approche fonctionne également pour une correspondance exacte. Algolia NeuralSearch répond de manière unique à un problème à l’échelle du secteur tout entier : la limitation inhérente à la mise à l’échelle et la charge élevée des coûts associés à l’utilisation d’ordinateurs spécialisés. Pour résoudre ce problème, Algolia a lancé Neural Hashing, qui comprime ces vecteurs de recherche à partir de nombres à 2 000 décimales en expressions de longueur statique, ce qui les rend très rapides et beaucoup plus économiques. Avant cette avancée technologique exclusive d’Algolia, la recherche vectorielle était trop coûteuse pour être exploitable en production.
Hayley Sutherland, responsable de la recherche, IDC : « En ajoutant les vecteurs Neural Hashing à sa recherche basée sur des mots-clés sur un seul répertoire en ayant recours à une API unique, Algolia a le potentiel de révolutionner la recherche optimisée par IA grâce à une précision et un rappel nettement améliorés, avec une approche nécessitant moins de travail manuel en termes de configuration et de mise à jour, tout en générant moins de coûts de stockage et de traitement. »
Algolia est la seule entreprise qui intègre l’IA à trois fonctions fondamentales : compréhension des requêtes, récupération et classement des résultats.
- Compréhension des requêtes — La compréhension avancée du langage naturel (NLU) et la recherche vectorielle axée sur l’IA d’Algolia fournissent une compréhension de l’expression du langage naturel libre et une catégorisation des requêtes optimisée par IA qui préparent et structurent une requête pour l’analyse. De plus, l’apprentissage adaptatif basé sur les avis des utilisateurs affine la compréhension de l’intention.
- Récupération – Les résultats les plus pertinents sont ensuite récupérés et classés du plus au moins pertinent. Le processus de récupération fusionne les résultats Neural Hashing en parallèle avec les mots-clés en utilisant le même répertoire pour une récupération et un classement faciles. Cette approche résout le problème des « résultats nuls » et améliore considérablement les positions et les taux de clics. Aucune autre plateforme de recherche dans l’écosystème de la recherche et de la découverte n’offre une capacité aussi puissante.
- Classement – Enfin, les meilleurs résultats sont poussés vers le haut par le reclassement optimisé par IA d’Algolia, qui tient compte des nombreux signaux liés à la requête de recherche (y compris le score exact de correspondance par mot-clé, le profil de personnalisation contextuelle, la popularité observée des éléments, le score de correspondance sémantique, etc.) et apprend à atteindre une pertinence maximale.
La plupart des entreprises n’ont que les ressources nécessaires pour optimiser leur recherche pour quelques requêtes populaires. Cependant, cela laisse une quantité importante de revenus potentiels inexploités. « À l’échelle de l’industrie, les détaillants laissent une quantité importante de revenus potentiels leur échapper car il est difficile de capter les revenus des requêtes de recherche à rallonge (comme « une tenue d’automne éblouissante pour la mère de la mariée »), et qui pourraient représenter jusqu’à 55 % de toutes les requêtes de recherche aujourd’hui », ajoute Nixon. « Ces recherches de faible volume pourraient collectivement représenter des millions de requêtes correspondant à des milliards de dollars en ventes non réalisées de produits moins populaires ou moins recherchés. Algolia NeuralSearch s’améliore à chaque nouvelle requête, qu’elle soit populaire ou peu cherchée, tout en utilisant des mots-clés spécifiques ou une expression de langage naturel libre — mettant ainsi la recherche en mode pilote automatique à un prix inférieur de 90 % à d’autres options de recherche vectorielle. »
Hayley Sutherland : « Cette évolution de la recherche à la découverte via des méthodes telles que la recherche vectorielle est importante pour les industries du commerce électronique et de la vente au détail en raison de ses implications pour les cas d’utilisation de la découverte de produits. Dans le monde de la vente au détail, les recherches à rallonge — c’est-à-dire les termes de recherche moins couramment utilisés qui peuvent ne pas trouver des correspondances de mots-clés exactes et renvoyer des résultats nuls — représentent des pertes de revenus lorsque des résultats nuls sont proposés aux utilisateurs, forçant ces clients potentiels à abandonner les recherches et à emmener leur activité ailleurs. La recherche vectorielle est devenue populaire ces dernières années en raison de sa capacité à fournir aux clients des produits similaires ou connexes lorsqu’une correspondance exacte n’est pas trouvée, ce qui permet aux clients de trouver des résultats pertinents en utilisant un langage naturel de forme libre et contribue à ce que leurs revenus n’aillent pas aux concurrents. »
De plus, au fur et à mesure que le répertoire évolue, que de nouveaux produits sont ajoutés, que de nouveaux contenus sont téléchargés ou que les termes prennent une nouvelle signification, l’Algolia NeuralSearch optimisée par IA apprendra et s’ajustera automatiquement. Elle ne nécessite pas d’effectifs ni d’opérations manuelles supplémentaires. Elle mettra automatiquement en correspondance des mots-clés ou des concepts, ou un mélange des deux, en fonction de la requête ou de la phrase de recherche. Cette approche met véritablement la recherche en mode pilote automatique.
Rachel Maxwell, responsable du merchandising numérique, Everlane : « Lorsque nous avons déployé Algolia NeuralSearch, les résultats globaux ont été exceptionnels, avec une augmentation de 9 pour cent des taux de clics et une augmentation de 9 pour cent du taux de conversion. Nous constatons également que nos marketeurs consacrent moins de temps à des tâches manuelles telles que la création de synonymes pour optimiser les résultats de recherche, et plus de temps sur un travail plus stratégique. »
Algolia NeuralSearch est disponible dès maintenant. Cliquez ici pour plus d’informations.
À propos d’Algolia
Algolia est la seule plateforme de recherche et de découverte optimisée par IA de bout en bout au monde. Nos ingénieurs ont inventé une utilisation révolutionnaire de l’IA pour améliorer de manière exponentielle la recherche et la découverte. Notre technologie propriétaire NeuralSearch combine le traitement vectoriel du langage naturel et la correspondance de mots-clés dans une seule API. Algolia traite 1,5 trillion de requêtes de recherche par an, soit plus de 30 milliards par semaine, et permet à plus de 17 000 clients (dont Under Armour, Stripe, Petsmart, Walgreens, Procter & Gamble, Sony, NBC (Universal), British Telecom et Citibank) dans plus de 150 pays de créer des expériences de recherche et de découverte rapides et pertinentes pour leurs utilisateurs d’applications et/ou visiteurs en ligne (quel que soit le dispositif web, mobile ou vocal), en trouvant instantanément et à l’échelle le contenu souhaité. Pour en savoir plus, visitez www.algolia.com.
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