Qu'est-ce que Search AI ?

Search AI est une nouvelle technologie qui combine les principaux avantages de la technologie de recherche avancée avec ceux de l'intelligence artificielle (IA), permettant ainsi de récupérer et d'analyser les informations d'entreprise de manière innovante. Tout comme les lakehouses qui associent les atouts des lacs de données et des entrepôts de données, Search AI intègre le meilleur de la recherche et de l'IA pour produire les réponses les plus pertinentes et précises, ainsi que des informations exploitables.

Search AI permet aux utilisateurs de trouver rapidement des réponses à leurs questions à partir de toutes les données, que ce soit du texte, des fichiers log, du code, des événements de sécurité, etc. Des questions aussi simples que "Que dois-je porter au mariage de mon meilleur ami au printemps ?" à des questions bien plus complexes, telles que "J'ai reçu une alerte sur mon pare-feu suivie d'une alerte sur l'un de mes points de terminaison. Qu'est-ce que cela signifie et que dois-je faire ?". Search AI permet de répondre rapidement à toutes ces questions.

Search AI est importante car, à mesure que le volume de data dans les organisations augmente, il devient de plus en plus difficile pour les clients et les employés de trouver des réponses à leurs questions à partir de ces données en utilisant des méthodes conventionnelles.

Les limites de la technologie de recherche seule

La technologie de recherche traditionnelle a révolutionné la récupération d'informations, permettant un accès instantané aux bonnes informations à partir de grandes quantités de données. Toutefois, même si la recherche conventionnelle excelle à renvoyer des résultats pertinents à partir d'ensembles de données non structurés, elle ne suffit pas lorsque l'utilisateur recherche une réponse précise au lieu de parcourir manuellement une liste de résultats qu'il devra assimiler lui-même.

Exemples de cas d'utilisation de recherche :

• Un acheteur à la recherche d'une chemise sur le site web d'une boutique de vêtements
• Un utilisateur recherchant des réponses dans les FAQ
• Un employé analysant des ressources internes
• Un ingénieur SRE examinant des logs pour identifier la cause première d'un incident
• Un analyste du centre des opérations de sécurité (SOC) examinant des événements de sécurité pour déterminer s'il y a eu ou non une violation de sécurité
• Un travailleur intellectuel effectuant des recherches dans des bases de connaissances internes pour réaliser ses tâches quotidiennes

Cependant, avec autant de données à analyser, la recherche perd en efficacité. En fin de compte, la technologie de recherche génère une liste de réponses.

Les limites de l'intelligence artificielle seule

L'IA est exceptionnellement douée pour identifier des schémas, générer des informations et automatiser des analyses complexes. Cependant, l'IA est souvent confrontée à des défis lorsqu'il s'agit d'identifier des données précises dans des ensembles de données étendus et non structurés. Sa puissance réside dans l'analyse et le traitement plutôt que dans la récupération directe de données.

Par exemple, l'IA traditionnelle, comme le Machine Learning, pourrait aider à des tâches telles que la reconnaissance des schémas et la détection des anomalies pour aider les utilisateurs à affiner rapidement les données. Toutefois, même avec l'IA traditionnelle, le nombre d'alertes générées pour vous fournir des informations sur vos données est écrasant. Il est impossible de traiter manuellement le nombre d'alertes que vos données génèrent.

Avec l'avènement des technologies d'IA générative, il existe une autre façon d'obtenir des réponses. L'IA générative produit des réponses au lieu de listes de résultats, comme le font les technologies traditionnelles de recherche et de Machine Learning. Malheureusement, contrairement aux technologies de recherche et de Machine Learning, l'IA générative ne dispose pas d'un contexte en temps réel en dehors des données sur lesquelles elle a été formée.

Search AI résout ce problème

Search AI fusionne les forces complémentaires de la technologie de recherche et de l'intelligence artificielle. Elle permet aux organisations de tirer parti de la croissance exponentielle des données sous-exploitées et non structurées. Search AI garantit que les données les plus pertinentes sont trouvées grâce à la technologie de recherche, puis transmises au grand modèle de langage (LLM) par le biais de la Retrieval-Augmented Generation (RAG) afin de générer des réponses en fonction de la question initiale de l'utilisateur.

En fin de compte, cette combinaison de technologies permet aux utilisateurs d'obtenir facilement des réponses pertinentes à leurs questions à partir de n'importe quelles données en temps réel. Au niveau de l'entreprise, Search AI constitue un outil important d'aide à la productivité. Search AI permet aux entreprises de prendre de meilleures décisions, de renforcer l'efficacité opérationnelle, de stimuler l'innovation, d'améliorer l'expérience client, de garantir la résilience et d'atténuer les risques de sécurité.

Search AI peut optimiser la découverte de contenu et l'accès aux données, affiner le service client, améliorer la prise de décision, démocratiser les connaissances et renforcer l'efficacité opérationnelle.

Search AI est essentielle dans des domaines tels que la cybersécurité et l'observabilité, dans lesquels elle améliore la vitesse de résolution des problèmes en identifiant rapidement les menaces et les anomalies à partir de tous les logs, des données d'événements de sécurité, etc., et fournit des étapes concrètes pour la résolution ou la réponse. L'amélioration du temps moyen de résolution (MTTR) se traduit par une plus grande résilience opérationnelle de vos systèmes, une amélioration de la posture de sécurité et une productivité accrue de vos équipes.

Search AI fonctionne en combinant des technologies de recherche sophistiquées avec des technologies d'IA, telles que le traitement du langage naturel (NLP), le Machine Learning (ML) et les modèles d'IA générative. Voici une description simplifiée de ses principales fonctions :

Récupération intelligente des données : Search AI prend d'abord une entrée, comprend la signification sémantique et contextuelle de cette entrée, puis récupère les données les plus pertinentes. Le mécanisme de récupération implique plusieurs technologies fonctionnant ensemble de manière transparente, y compris la PNL pour interpréter le contexte d'une entrée, Best Match 25 (BM25) (un algorithme de classement utilisé dans la récupération d'informations pour déterminer la pertinence de documents par rapport à une requête de recherche donnée) et la recherche vectorielle pour trouver des éléments similaires dans de grands ensembles de données en les représentant sous forme de vecteurs (représentations numériques) et en comparant leur similarité dans un espace vectoriel.

Génération d'informations et de réponses : une fois les données pertinentes récupérées, Search AI utilise des méthodes analytiques avancées alimentées par l'IA pour extraire des informations significatives et générer des réponses précises et adaptées au contexte. Par exemple :

• Reconnaissance des schémas et des anomalies : les algorithmes de Machine Learning analysent les données récupérées afin d'identifier les schémas récurrents ou de détecter les anomalies.
• Correlations : en analysant les relations entre différents points de données, Search AI peut identifier des corrélations significatives qui pourraient autrement passer inaperçues.
• Des réponses contextuelles en langage naturel : fournissez des réponses hautement contextualisées en langage naturel, comme le ferait un être humain. Cela améliore considérablement la convivialité et permet aux utilisateurs, quel que soit leur niveau de compétence technique, d'interagir intuitivement avec des données complexes sans faire appel à des connaissances analytiques spécialisées.

Search AI fournit aux organisations une vue d'ensemble en temps réel de toutes leurs données. En unifiant des sources de données disparates, elle permet un accès instantané à des informations essentielles, favorisant ainsi une prise de décision rapide et éclairée. Cette intelligence en temps réel renforce la confiance dans les décisions, quels que soient le volume, le type ou la complexité des données.

Par exemple, une chaîne de magasins mondiale peut utiliser Search AI pour unifier les données de vente, les commentaires des clients, les niveaux de stocks et les prix des concurrents à partir de plusieurs systèmes : CRM, ERP, plateformes d'e-commerce et sources web publiques. La technologie de recherche récupère tous les signaux pertinents en temps réel, comme une augmentation soudaine des retours pour un certain produit et les tendances des sentiments sur les réseaux sociaux à partir des avis. L'IA analyse ensuite ces données récupérées pour identifier un schéma, tel qu'un défaut de conception à l'origine de l'insatisfaction d'un article à fort chiffre d'affaires. Les informations générées ? Interrompez les commandes futures, apportez une solution et réaffectez les dépenses de marketing afin d'éviter les pertes de revenus et de préserver la confiance dans la marque.

Optimiser l'efficacité

En fournissant rapidement des données précises et pertinentes, Search AI élimine les inefficacités opérationnelles. Elle rationalise les workflows et automatise les tâches sur une plateforme unifiée et ouverte. Les organisations peuvent réduire considérablement les coûts, améliorer leur productivité et allouer stratégiquement leurs ressources.

Une société de services financiers pourrait utiliser Search AI pour unifier ses notes de frais, ses données d'approvisionnement, son utilisation des licences logicielles et les logs d'accès de ses employés à partir d'outils tels que SAP, Coupa et Okta. Dans cet exemple, la technologie de recherche permet d'extraire des schémas montrant les licences logicielles sous-utilisées dans les différents services. L'IA analyse ensuite ces données pour détecter les outils redondants, calculer les économies potentielles et recommander la consolidation de fournisseurs. Résultat : l'entreprise élimine les abonnements qui se chevauchent, renégocie les contrats et réduit ses dépenses en logiciels de 30 %, le tout sans audit manuel ni perturbation des équipes.

Stimuler l'innovation

Search AI permet aux organisations d'exploiter tout le potentiel de leurs données, qu'elles soient structurées ou non structurées. En intégrant de manière transparente les données aux fonctionnalités d'IA générative, les organisations transforment les idées créatives en innovations tangibles, élargissant ainsi les possibilités et permettant des applications révolutionnaires.

Dans un scénario réel, une entreprise de technologie juridique peut utiliser Search AI pour transformer ses archives de millions de contrats client sous-exploités, stockés au format PDF, en un nouveau produit destiné aux clients. La technologie de recherche extrait et indexe les clauses, les termes et les métadonnées clés de ces contrats, quelle que soit leur structure ou leur format. Lorsque les clients posent des questions telles que "Quel est mon droit de résiliation au plus tôt ?" ou "Quels contrats comportent des clauses de renouvellement automatique ?", l'IA analyse les clauses récupérées dans leur contexte et fournit des réponses claires et propres aux contrats. Le résultat obtenu est un outil de veille juridique en libre-service qui réduit la dépendance vis-à-vis des équipes juridiques et crée une nouvelle gamme de produits générateurs de revenus à partir de données dormantes.

Améliorer l'expérience client

Grâce à l'architecture ouverte et performante de Search AI, les organisations peuvent développer des expériences numériques intelligentes et sophistiquées. Les développeurs disposent d'outils puissants pour créer des applications et des services scalables, personnalisés et transparents, ce qui améliore considérablement les interactions avec les clients et leur satisfaction.

Par exemple, une plateforme de réservation de voyages peut utiliser Search AI pour combiner les données des vols en temps réel, l'historique des réservations, les discussions avec le service client et le comportement des utilisateurs sur le web et les applications mobiles. Lorsqu'un voyageur recherche un voyage de dernière minute, la technologie de recherche récupère les itinéraires pertinents, les avantages de fidélité et les préférences des voyageurs similaires. L'IA analyse ces données pour personnaliser les résultats, en proposant des itinéraires optimisés, des suggestions de surclassement et des tarifs dynamiques adaptés au profil et à l'intention de l'utilisateur. Le résultat est une expérience rapide, intuitive et profondément personnalisée qui améliore le nombre de conversions et la satisfaction des clients.

Améliorer la résilience opérationnelle

Search AI regroupe les logs, les indicateurs, les traces et d'autres données opérationnelles dans un format accessible et flexible. Cette vue unifiée des données permet aux SRE d'identifier rapidement les causes premières des incidents, de résoudre les problèmes et de maintenir des performances opérationnelles optimales.

Par exemple, un grand fournisseur de télécommunications peut utiliser Search AI pour combiner les logs réseau, les tickets d'assistance, les rapports de panne et la télémétrie d'infrastructure à partir de systèmes cloisonnés tels que ServiceNow, Splunk et OpenTelemetry. Lorsqu'une interruption de service se produit, la technologie de recherche récupère instantanément les signaux corrélés, tels que les pics d'erreur, les régions affectées et l'historique de la maintenance. L'IA analyse ces résultats pour en identifier la cause première, en l'occurrence, la mauvaise configuration d'une mise à jour de firmware sur un modèle de routeur en particulier. Elle recommande ensuite une restauration ciblée et alerte l'équipe opérationnelle, réduisant ainsi le temps moyen de résolution de plusieurs heures à quelques minutes et libérant les ingénieurs du tri manuel.

Atténuer les risques de sécurité

Search AI renforce la sécurité organisationnelle en consolidant les signaux de sécurité sur l'infrastructure cloud, les points de terminaison, les réseaux et les applications. Grâce à la détection et à la réponse aux menaces pilotées par l'IA, les équipes du centre des opérations de sécurité (SOC) peuvent identifier et neutraliser les menaces de manière proactive, assurant une défense robuste et continue contre l'évolution des cyberattaques.

Une entreprise mondiale peut utiliser Search AI pour unifier les données provenant des logs d'accès au cloud, des alertes sur les points de terminaison, des événements liés au pare-feu, des fournisseurs d'identité et des flux d'informations sur les menaces via des outils tels qu'AWS CloudTrail, CrowdStrike, Okta et VirusTotal. Lorsqu'un comportement de connexion inhabituel est détecté, la recherche récupère instantanément les signaux associés, tels que les anomalies de géolocalisation, les tentatives d'escalade de privilèges et les schémas de mouvements latéraux. L'IA met en corrélation ces événements, identifie une compromission active des informations d'identification et génère une chronologie de l'attaque avec des recommandations sur les mesures à prendre pour l'endiguer. L'équipe du SOC est alertée en temps réel, ce qui lui permet de réagir rapidement et d'éviter une violation à grande échelle.

Recherche optimisée par l'IA : la recherche optimisée par l'IA désigne les solutions de recherche traditionnelles améliorées par les technologies d'IA pour accroître la pertinence et l'efficacité, mais elle se limite généralement à une meilleure précision des résultats de recherche (par exemple, un site web d'e-commerce qui utilise la recherche sémantique plutôt que la recherche par mots clés traditionnelle). Le moteur de recherche alimenté par l'IA utilise des plongements vectoriels pour comprendre des termes similaires (par exemple, "imperméable" et "déperlant") et récupérer des produits conceptuellement pertinents, même si la description du produit ne contient pas les mots exacts utilisés dans la recherche.

Recherche adossée à l'IA : La recherche adossée à l'IA décrit de manière générale toute fonctionnalité de recherche qui utilise des technologies d'IA. Sa portée est souvent limitée à l'amélioration de la pertinence des recherches, sans que des informations ou des actions soient intégrées. Par exemple, le moteur de recherche web américain Perplexity AI (ou simplement Perplexity) utilise un grand modèle de langage pour traiter les requêtes et synthétiser les réponses en fonction des résultats de recherche sur le web.

Search AI : Search AI désigne la fusion globale de technologies de recherche et d'IA avancées, conçues pour fournir des informations, du contexte et des actions en temps réel au-delà de la récupération d'informations traditionnelle. Par exemple, la fonctionnalité Attack Discovery d'Elastic (une application de cybersécurité de Search AI) utilise la recherche pour trouver des preuves pertinentes dans votre ensemble de données de sécurité. L'IA rassemble des données disparates en une histoire cohérente, ce qui vous permet d'avoir une vue d'ensemble et de réagir rapidement.

Search AI englobe les fonctionnalités de la recherche optimisée par l'IA et de la recherche adossée à l'IA, mais les surpasse grâce à une intégration plus poussée, une compréhension contextuelle et des résultats exploitables.

La Search AI Platform d'Elastic donne aux organisations la liberté de créer n'importe quelle application adaptée à leurs besoins particuliers. Elle fournit une infrastructure ouverte, puissante et scalable, prenant en charge divers cas d'utilisation, allant des expériences client personnalisées aux analyses avancées, en passant par l'automatisation.

Conçue pour être accessible à tous

Elastic défend l'accessibilité comme un catalyseur de l'innovation et de l'adaptabilité. La Search AI Platform repose sur des standards ouverts, favorisant l'interopérabilité et la transparence. Cette ouverture permet aux organisations de rester flexibles, de s'adapter rapidement à l'évolution des besoins et d'assurer une viabilité à long terme dans divers cas d'utilisation. EY a intégré la Search AI Platform à sa suite d'IA générative existante pour rationaliser le reporting réglementaire et de conformité. La plateforme offre une intégration transparente avec d'autres composants de la suite d'EY, notamment LamaIndex, un framework de données pour la création d'applications LLM, LangChain et des bases vectorielles open source telles que LanceDB.

Conçu pour la performance

La Search AI Platform d'Elastic privilégie la vitesse, la scalabilité et la précision. Qu'il s'agisse d'exécuter des requêtes complexes, d'obtenir des informations exploitables ou d'automatiser des actions en temps réel, Elastic garantit des performances optimales. Les organisations peuvent être sûres que chaque résultat est renvoyé rapidement, précisément et de manière fiable, quelle que soit l'échelle. Docusign a découvert que la Search AI Platform était la seule solution capable de gérer l'afflux quotidien de milliards de nouveaux documents pour transformer la façon dont les entreprises créent, gèrent et analysent les contrats.

Conçue pour l'innovation

Reconnaissant la nature dynamique des environnements de données, Elastic repousse sans cesse les limites technologiques. La Search AI Platform dote les organisations d'outils et de fonctionnalités de pointe pour explorer, corréler et agir efficacement sur les données de toutes les sources, de tous les types et à toutes les échelles. Elastic permet aux organisations de rester à la pointe de l'innovation axée sur les données, en alimentant continuellement la valeur et la croissance de l'entreprise. À l'aide de la Search AI Platform, Cogstack s'est associée au NHS pour transformer les soins apportés aux patients pendant la pandémie de COVID-19 en permettant au personnel de santé d'accéder rapidement aux données pertinentes sans avoir besoin de terminologie ou de codage spécialisés.

Les solutions d'Elastic pour l'observabilité et la sécurité reposent sur la Search AI Platform et y sont intégrées :

Elastic Observability utilise Search AI pour fournir des informations en temps réel sur l'état et les performances du système. Cet outil intègre des logs, des indicateurs et des données de traçage, permettant ainsi aux équipes d'identifier et de résoudre rapidement les problèmes et de maintenir une fiabilité optimale du système.

Elastic Security utilise Search AI pour proposer des fonctionnalités de détection et de réponse aux menaces en temps réel. Grâce à des signaux de sécurité unifiés et à des analyses avancées, Elastic Security permet aux équipes de sécurité d'identifier et d'atténuer rapidement les menaces, garantissant ainsi une gestion complète de la posture de sécurité.

Search AI réinvente la technologie de recherche en combinant ses atouts à ceux de l'intelligence artificielle. La plateforme innovante Search AI d'Elastic permet aux entreprises d'exploiter pleinement la valeur de leurs données afin d'améliorer la prise de décision, l'efficacité opérationnelle, la résilience, l'expérience client et la posture de sécurité.

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