Recherche sémantique intelligente : exploitez vos données avec les embeddings et les graphes de connaissances

La recherche sémantique est une technologie qui permet à une IA de comprendre le sens et l’intention derrière une requête, plutôt que de se limiter aux mots-clés exacts. Elle utilise le traitement du langage naturel (NLP) et des modèles d’apprentissage pour fournir des résultats plus pertinents et contextuels.

Les données d’une organisation sont souvent dispersées, hétérogènes et difficiles à exploiter. Grâce à la recherche sémantique, les embeddings et les graphes de connaissances permettent de leur donner une nouvelle dimension, en transformant l’information brute en savoir structuré, interconnecté et actionnable.

Représentation vectorielle (Embeddings) : pour dépasser la recherche par mots‑clés et accéder à une compréhension du sens, améliorer les recommandations et renforcer les pipelines de RAG.
Graphes de connaissances : pour révéler les relations cachées entre entités, structurer les données selon des ontologies métiers et rendre les connexions visibles et exploitables.
Recherche hybride et sémantique : pour combiner la puissance des vecteurs et la logique des graphes, offrir des réponses contextualisées, explicables et traçables.
Approche modulaire et évolutive : pour intégrer ces solutions dans des environnements complexes, tout en garantissant transparence, explicabilité et alignement avec les objectifs stratégiques.

L’objectif : transformer des données fragmentées en un réseau de connaissances intelligentes, capable d’accélérer l’accès à l’information, d’améliorer la pertinence des décisions et de créer un véritable levier stratégique.