Recherche vectorielle : de quoi parle-t-on pour les banques suisses ?
La recherche d’informations dans une base de données, sur un moteur, etc. devient de plus en plus pointue grâce aux technologies comme l’IA et le Machine Learning. Découvrez dans notre glossaire les réponses aux questions que vous vous posez en matière de recherche vectorielle ou de recherche sémantique.
Qu’est-ce que la recherche vectorielle ?
La technique de recherche vectorielle se base sur le Machine Learning (ML). Elle vise à comprendre le contexte ainsi que le sens de textes ou d’images, des données non structurées. Elle sert notamment à réaliser des travaux de recherche sémantique pour identifier des données similaires ou proches.
C’est une technologie qui utilise de nombreux algorithmes pour transformer un contenu “non structuré” d’un point de vue informatique (une phrase ou une image) en une représentation numérique sous forme d’un vecteur. Elle apporte rapidité et pertinence dans les traitements.
Quelle est la différence entre la recherche sémantique et la recherche vectorielle ?
La recherche sémantique vise à faire comprendre par un moteur de recherche le sens de phrases ou d’expressions. C’est une technique qui fournit des réponses aux questions posées plus complètes et plus larges que celles obtenues avec la saisie de mots exacts. La recherche sémantique tient compte du contexte de la recherche et de l’intention de la personne qui interroge le moteur. La recherche sémantique s’appuie sur la technologie de la recherche vectorielle pour obtenir ces résultats.
Pour quelles utilisations la recherche sémantique surpasse-t-elle la recherche par mot clé ?
La recherche d’une information par mot clé fonctionne sur le principe de mots exacts. Vous pouvez certes réaliser des requêtes du type “longue traîne” avec une expression composée de plusieurs mots. Toutefois, le résultat reste limité.
En revanche, la recherche sémantique fonctionne selon le principe du langage naturel NLP (Natural Language Processing) et de l’apprentissage automatique. Grâce à des vecteurs de grande taille, ce type de recherche récupère des informations élargies, proches sémantiquement. La recherche sémantique exploite les principes KNN (K-nearest neighbor) ou ANN (approximative nearest neighbor), soit en français le plus proche voisin approximatif.
Qu’est-ce que le score de similarité des données en recherche vectorielle ?
Le principe du moteur de recherche consiste à identifier des similarités entre les différentes données ou documents de la base. Dans ce cas, ces informations possèdent des vecteurs similaires. L’objectif du score de similarité est d’en mesurer le niveau. Pour réaliser cette analyse, la recherche vectorielle procède à l’indexation des requêtes et des sources de données consultées. Elle utilise pour cela la technique du plongement vectoriel.
Quels sont les avantages de la recherche vectorielle pour la gestion de la conformité dans les banques ?
De notre point de vue, l’association de la recherche vectorielle à la RegTech, grâce au Machine Learning, une forme d’IA, apporte plusieurs atouts pratiques pour la gestion de la conformité.
Les collaborateurs des services financiers qui travaillent avec la réglementation bénéficient :
- de la faculté d’effectuer une recherche d’information en mode multilingue simultanément ;
- de données extraites par le moteur de recherche en fonction de la similarité sémantique (grâce au score de similarité) ;
- réaliser une recherche multi-modale, soit dans du texte, mais aussi des images, de l’audio ou de la vidéo ;
- formuler leur requête de façon naturelle sans devoir identifier des mots clés.
L’outil e-Reg utilise-t-il la recherche vectorielle ou sémantique pour la réglementation financière ?
e-Reg, notre solution RegTech se consacre à la simplification de la réglementation financière pour le secteur des services financiers en Suisse. Diverses applications s’envisagent tant dans les établissements bancaires que pour des fonctions de conseil. Notre plateforme s’appuie effectivement sur l’utilisation de la recherche sémantique et des données vectorielles. Vous pouvez constater la puissance de notre modèle, quelle que soit l’expression cherchée ou la requête formulée, au cours d’une démonstration personnalisée.
👉Pour découvrir d’autres définitions autour de la RegTech, nous vous suggérons de retourner à la table des matières de notre glossaire.
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