Comprendre les algorithmes de recherche propulsée par l'IA

Un algorithme de recherche propulsée par l'IA est la méthode qui permet de comprendre les demandes réalisées en langage naturel et de trouver des résultats pertinents à l'aide de l'évaluation de données et de documents indexés. Pour cela, il explore un ensemble de solutions potentielles afin de trouver la meilleure réponse ou solution à la demande qui lui est adressée.

Imaginez que vous créez une application d'échecs, à l'aide de l'intelligence artificielle, qui prédit le meilleur prochain coup à jouer. Pour déterminer le coup optimal, votre algorithme de recherche propulsée par l'IA doit évaluer les différentes options pour décider de la meilleure. Cela signifie qu'il faut systématiquement évaluer la position de chaque pièce ainsi que toutes les combinaisons de coups possibles, et calculer la tactique qui vous donne les meilleures chances de gagner.

Les algorithmes de recherche propulsée par l'IA jouent un rôle vital dans une immense variété de secteurs, qu'il s'agisse de la résolution de problèmes informatiques ou de prise de décision sophistiquée en logistique. Leur polyvalence les rend indispensables pour relever divers défis et résoudre des problèmes importants.

La NASA est par exemple capable d'analyser des données de rover de la mission sur Mars en utilisant des algorithmes de recherche propulsée par l'IA dans Elastic®. Cela lui permet d'obtenir des informations essentielles et de se frayer un chemin dans les défis complexes bien plus rapidement que si elle devait analyser manuellement toutes ces données. Et dans le domaine de la santé, les algorithmes de recherche propulsée par l'IA aident à établir des diagnostics, à planifier des traitements et à découvrir des médicaments, ce qui conduit à une meilleure précision des diagnostics, à des plans de traitement plus efficaces et au développement de nouvelles thérapies.

Ces exemples soulignent l'importance et le potentiel, mais les applications de ces algorithmes dépassent de loin ces simples cas d'utilisation. Divers secteurs, tels que la finance, la fabrication, les services juridiques et bien plus encore, profitent déjà de cette nouvelle capacité à traiter d'énormes quantités de données et à prendre des décisions éclairées. À mesure qu'ils continuent à évoluer, les algorithmes d'IA joueront un rôle encore plus important dans chaque secteur d'activité et auront un impact énorme sur le monde qui nous entoure.

Chaque algorithme de recherche propulsée par l'IA peut être décomposé en quatre éléments : les états, les actions, les objectifs et les coûts d'itinéraire. Ce cadre d'éléments constitue la façon dont l'algorithme peut se frayer un chemin dans les espaces de problèmes complexes afin de trouver des solutions optimales.

Les états constituent un instantané du problème à un moment particulier dans le temps. Ils comprennent toutes les informations pertinentes concernant le problème à ce moment précis, afin que l'algorithme puisse évaluer la situation actuelle. Pensez-y comme à un labyrinthe : chaque tournant représente un "état" différent dans ce labyrinthe. Par conséquent, en observant cet état, vous savez où se trouve l'IA dans l'algorithme. 

Les actions représentent les transitions possibles entre les états. En gardant la métaphore du labyrinthe, ces actions représentent les directions que vous pouvez choisir de suivre. En associant ces actions, vous pouvez déterminer les différents itinéraires potentiels à suivre au cœur du labyrinthe. 

L'objectif est l'intention ultime du processus de recherche. Lors de la recherche, cet objectif sera la meilleure des réponses, et la plus pertinente, à la demande initiale. Cela fournit une direction claire à l'algorithme, afin que ses efforts se concentrent sur le fait de trouver les meilleurs résultats. Dans l'exemple du labyrinthe, la recherche "trouve le meilleur chemin pour sortir du labyrinthe" serait l'objectif. 

Les coûts d'itinéraire sont les compromis faits entre la précision et le rappel pour chaque étape ou action à suivre dans l'itinéraire pour répondre à la recherche. Ce coût représente l'effort ou les ressources nécessaires pour effectuer chaque déplacement particulier. Ce coût peut être utilisé par l'algorithme pour donner la priorité aux itinéraires les plus efficaces et les plus économiques en termes de ressources.

Les algorithmes de NLP sont une partie essentielle de la recherche, car ils comblent l'écart entre la communication humaine et la compréhension de la machine. Cela permet à l'IA de recherche de comprendre ce qui lui est demandé et de délivrer des résultats pertinents et contextuels par rapport à la demande.

Grâce au NLP, les résultats de recherche seront davantage alignés avec l'intention de l'utilisateur, et l'algorithme pourra gérer des demandes complexes en comprenant des demandes plus nuancées. C'est parce qu'il peut identifier le sentiment et comprendre le contexte, ainsi que personnaliser l'expérience de recherche sur la base de conversations précédentes avec l'utilisateur.

Plongements lexicaux
Un algorithme peut travailler avec les mots de sorte à trouver une similarité notamment grâce aux plongements lexicaux, où les mots et les actifs sont représentés en tant que vecteurs. C'est là qu'il analyse les données non structurées, comme le texte et les images, et les transforme en valeur numérique.

Un exemple populaire est Word2vec, un algorithme qui apprend les plongements lexicaux à partir d'une immense collection de textes écrits. Il analyse ensuite le texte environnant pour déterminer la signification et comprendre le contexte. Un autre exemple est GloVe (Global Vectors for Word Representation), qui est également entraîné pour créer des connexions entre différents mots en les mappant en fonction de leur similarité sémantique.

Modèles de langage
Il existe également des modèles de langage qui analysent de grandes quantités de données afin de prédire de façon précise la probabilité de l'ordre dans lequel les mots apparaîtront. Ou, pour faire plus simple, il s'agit d'algorithmes qui permettent aux IA de recherche non seulement de comprendre ce que nous disons, mais aussi de pouvoir y répondre d'une façon qui correspond à la façon dont les humains communiquent.

Par exemple, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) est un modèle de langage populaire qui a la capacité de comprendre le langage complexe et nuancé, qui peut ensuite être utilisé pour une recherche sémantique puissante et pour répondre aux questions.

Le kNN est un algorithme simple, mais polyvalent, de recherche propulsée par l'IA, utilisé pour identifier les points de données les plus proches ("k") d'un nouveau point de données. Il utilise ensuite ces "voisins" pour prédire la classe ou la valeur du nouveau point de données. Ou, pour faire plus simple, il analyse les nouvelles données et trouve les données existantes qui leur correspondent le plus.

C'est la solution idéale pour classer les résultats par pertinence, pour suggérer des images ou vidéos similaires, ou pour recommander des produits sur la base des achats précédents. 

Bien que cet algorithme soit relativement simple et facile à comprendre, il peut être coûteux de l'exécuter. C'est le cas notamment pour les grands ensembles de données, car il aura besoin de calculer la distance entre les nouveaux points de données et toutes les données existantes.

Une alternative au fait de trouver la correspondance la plus proche avec le kNN est de trouver une correspondance suffisamment élevée pour répondre à vos besoins spécifiques. C'est ici qu'excellent les algorithmes du plus proche voisin approximatif, et ce, parce que les algorithmes ANN recherchent les données qui correspondent fortement à la recherche, sans pour autant qu'il s'agisse des données les plus proches. Alors plutôt que d'analyser minutieusement chaque donnée, ce qui peut s'avérer chronophage et nécessiter beaucoup de ressources, l'ANN se contentera de quelque chose qui n'est pas si proche que ça, mais quand même "suffisamment proche" en termes relatifs.

L'avantage est que vous pouvez créer une recherche de similarités bien plus rapide et plus efficace. L'ANN arrive à ces résultats "suffisamment proches" en déduisant les relations sémantiques entre le contenu et les données.

Cependant, pour que cette approche en vaille la peine, vous devez accepter de compromettre un peu la précision, car elle ne garantit pas le résultat le plus proche. L'ANN sera une très bonne solution la plupart du temps, mais si vous devez garantir une précision absolue, il ne s'agira sans doute pas de la solution qui vous conviendra le mieux.

Les algorithmes de recherche non informés (ou algorithmes de recherche aveugle) ne possèdent pas d'informations concernant l'espace de recherche. Ils résolvent la recherche de façon systématique, sans aucune directive ni connaissance spécifique au domaine. Ils reposent intégralement sur la structure de l'espace de recherche existant pour trouver la solution.

Il existe différents types d'algorithmes de recherche non informés, mais les trois plus courants sont la recherche en largeur d'abord (breadth-first search – BFS), la recherche en profondeur d'abord (depth-first search – DFS) et la recherche en coût uniforme.

Les algorithmes de recherche informés (algorithmes de recherche heuristique) sont un type de recherche qui utilisent des informations supplémentaires et des connaissances spécifiques au domaine pour guider leurs recherches. Contrairement aux recherches non informées, ils utilisent l'heuristique, qui sont des règles empiriques et des estimations qui les aident à donner la priorité à certains itinéraires et à éviter les explorations superflues.

Il existe différents types d'algorithmes de recherche informée, mais les plus courants sont la recherche gloutonne, la recherche A* et la recherche à faisceau.

Comme nous l'avons déjà mentionné, les algorithmes de recherche propulsée par l'IA sont utilisés dans divers secteurs d'activité afin de mener à bien diverses tâches. Voici quelques exemples réels dans lesquels ils ont eu un fort impact.

• Récupération d'informations : les algorithmes de recherche NLP peuvent améliorer les résultats de recherche en comprenant le contexte et le ton d'une demande de sorte à récupérer davantage d'informations utiles.

• Recommandations : les algorithmes kNN sont souvent utilisés pour recommander des produits, des films ou de la musique sur la base des préférences et des comportements précédents.

• Reconnaissance de la parole : les algorithmes ANN sont couramment utilisés pour reconnaître des modèles de langage. Cela s'avère utile par exemple dans les cas de synthèse vocale ou de détection de la langue.

• Diagnostic médical : les algorithmes de recherche propulsée par l'IA peuvent aider à accélérer les diagnostics médicaux. Ils peuvent par exemple être entraînés sur d'immenses ensembles de données comprenant des images médicales et utiliser la reconnaissance d'images pour détecter des anomalies à partir de photos, de radios, de scans, etc.

• Recherche d'itinéraire : les algorithmes de recherche non informés peuvent aider à trouver l'itinéraire le plus court entre deux points sur une carte ou un réseau, par exemple pour déterminer l'itinéraire de livraison le plus court pour un livreur.

Bien que les algorithmes de recherche propulsée par l'IA aient révolutionné divers secteurs d'activité grâce à une résolution des problèmes et une prise de décision efficaces, ils créent également des défis et comportent des limites. Pour commencer, la complexité des calculs concernés peut rendre leur exécution très coûteuse. En effet, ils nécessitent d'énormes quantités de ressources de traitement, de calcul et de mémoire pour effectuer la recherche. Ces contraintes peuvent limiter leur efficacité.

Un autre problème qui se pose est qu'un algorithme de recherche informé ne vaut que par l'heuristique qu'il utilise. Si la fonction heuristique n'est pas précise, cela peut amener l'algorithme sur un mauvais itinéraire et donner lieu à des solutions sous-optimales, voire incorrectes.

Les algorithmes de recherche propulsée par l'IA ont généralement également été conçus dans le but de résoudre des types de problèmes spécifiques comme la recherche d'itinéraire et la satisfaction de contraintes. Bien que cela se soit avéré utile pour certaines tâches, il existe encore des limites au champ d'application de la résolution des problèmes, en particulier lorsqu'il s'agit de résoudre des problèmes plus variés. 

Les algorithmes de recherche propulsée par l'IA représentent des outils importants pour résoudre des problèmes modernes complexes dans une variété de secteurs. Leur diversité et leur polyvalence les rendent indispensables pour des tâches telles que la recherche d'itinéraire, la planification et le Machine Learning.

Cependant, bien qu'ils révolutionnent les secteurs d'activités telles que la robotique, la santé et la finance, ils regorgent encore de potentiel. Les limites et les défis actuels représentent également des opportunités d'évolutions à venir. À mesure que la recherche continuera à améliorer les performances, les algorithmes de recherche propulsée par l'IA continueront à jouer un rôle de plus en plus important dans la résolution de problèmes du quotidien et dans le changement du visage de la technologie.

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