Quel que soit votre secteur d’activité, vous savez probablement que se tenir au courant des nouvelles technologies est un élément important pour garder une entreprise compétitive et capable de répondre aux besoins émergents. La recherche de similarité vectorielle est une option relativement nouvelle qui pourrait bientôt devenir plus pertinente pour les entreprises. Voici ce que vous devez savoir à ce sujet.
Qu’est-ce que la recherche de similarité vectorielle ?
Comme vous pouvez le deviner d’après son nom, une recherche vectorielle consiste à représenter des images ou des morceaux de texte sous forme de vecteurs ou d’intégrations. Ils aident souvent à former des modèles d’apprentissage automatique. La similarité d’objet entre également en jeu, qui compare les vecteurs dans un espace multidimensionnel.
Une recherche vectorielle consiste à représenter des images ou des morceaux de texte sous forme de vecteurs ou d’intégrations.
La proximité représente plus de similarité vectorielle entre les plongements, alors que plus de distance signifie moins de caractéristiques communes. Les personnes utilisant un moteur de recherche vectorielle pourraient effectuer des recherches sur le voisin le plus proche pour déterminer les vecteurs liés aux requêtes les plus proches dans un espace.
Comment les entreprises pourraient-elles utiliser la recherche de similarité vectorielle ?
Une recherche vectorielle utilise l’apprentissage en profondeur et d’autres techniques avancées pour répondre à des requêtes basées sur une compréhension contextuelle plutôt qu’une évaluation simpliste. Voici quelques façons spécifiques dont votre organisation pourrait voir les avantages des recherches de similarité vectorielle.
Afficher les produits similaires aux utilisateurs
Donner aux visiteurs du site de commerce électronique des correspondances similaires ou exactes aux choses qu’ils recherchent est crucial pour prolonger leur engagement et augmenter la probabilité d’une vente. Les résultats d’une recherche vectorielle pourraient être utiles pour montrer aux acheteurs un tel contenu.
eBay a développé une fonction de recherche visuelle interactive basée sur l’approche de similarité vectorielle. Les utilisateurs choisissent des images à partir de lots d’images qui correspondent le mieux aux produits qu’ils souhaitent. Les gens voient de nouveaux groupes après avoir fait leurs sélections.
L’idée est de réduire progressivement l’assortiment massif de produits du marché en ligne tout en encourageant la découverte d’articles.
Développer des algorithmes d’apprentissage en profondeur plus rapidement
La recherche de similarité vectorielle repose sur l’apprentissage en profondeur, une forme avancée d’intelligence artificielle (IA) basée sur la façon dont le cerveau humain traite les informations. Les entreprises de tous types sont de plus en plus pressées de voir comment l’IA pourrait les aider.
Par exemple, les statistiques montrent qu’il est possible d’obtenir jusqu’à 20 % de réduction des coûts de conversion en appliquant l’IA aux pratiques commerciales de base dans les industries de production, selon BlueSentry. Cependant, de nombreuses entreprises n’ont pas dans leurs équipes des personnes ayant une connaissance approfondie de l’IA, et il n’est pas toujours facile de trouver rapidement de tels spécialistes.
Cela dit, une société appelée SentiSight.ai propose un tableau de bord en ligne destiné aux personnes qui souhaitent développer des modèles de recherche de similarité, mais qui n’ont pas de connaissances préalables approfondies.
Par exemple, la fonction de recherche de similarité d’image du produit peut faire des prédictions sur les images qu’une personne télécharge depuis son téléphone mobile. Il existe également une fonction d’étiquetage assistée par IA.
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Améliorer les mesures de sécurité
Maintenir un niveau élevé de sécurité physique et de cybersécurité est essentiel pour la réussite des entreprises d’aujourd’hui. Par exemple, le vandalisme ou le vol de produits pourraient réduire les bénéfices, tandis qu’une attaque de ransomware pourrait empêcher les représentants de l’entreprise d’accéder aux systèmes et données critiques.
Une étude récente a révélé qu’une organisation sur trois subit plus d’attaques de cybersécurité cette année que l’année dernière. Heureusement, les approches de similarité vectorielle pourraient aider à ces deux égards.
Un moteur de recherche vectoriel pourrait stocker des données sur les personnes qui ont déjà volé dans un magasin, permettant à un algorithme de reconnaître d’éventuels acheteurs problématiques. Les codes informatiques pourraient également figurer dans les recherches de similarité vectorielle. Selon GSI Technology, la vérification d’un logiciel par rapport à une base de données de vulnérabilités connues pourrait indiquer à une entreprise si le produit présente des problèmes à exploiter par les pirates.
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Améliorer les stratégies de référencement
Vous pouvez également utiliser une recherche vectorielle dans une stratégie d’optimisation des moteurs de recherche (SEO). C’est parce qu’il peut vous aider à trouver des synonymes de mots qui pourraient vous aider à inclure des expressions pertinentes pour les principaux termes de recherche des clients.
Par exemple, Word2Vec trouve les mots les plus similaires à ceux saisis à l’origine. Il fonctionne avec des morceaux de texte et attribue un vecteur à chaque mot. Les vecteurs les plus proches représentent les termes qui correspondent le mieux.
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Qu’est-ce qui pourrait affecter négativement l’adoption généralisée ?
Maintenant que vous savez pourquoi les représentants de l’entreprise peuvent utiliser une stratégie de moteur de recherche vectorielle dans leurs opérations, vous vous demandez peut-être pourquoi cette technologie ne fait pas encore partie du courant dominant. Le principal défi est que la recherche de similarité vectorielle est encore en émergence.
Il n’est peut-être pas facile de convaincre les décideurs d’investir dans une technologie peu répandue.
Ainsi, il n’est peut-être pas facile de convaincre les décideurs d’investir dans une technologie qui n’est pas encore largement utilisée. Les chefs d’entreprise veulent souvent voir des études de cas avant de s’engager dans des investissements, et il faudra un certain temps pour rassembler les preuves de celles-ci.
En outre, les bases de données de similarité vectorielle nécessitaient autrefois des ressources importantes pour leur mise en œuvre et leur maintenance. Cependant, les fournisseurs de services facilitent le travail avec ces recherches à des coûts modestes. Par exemple, Pinecone propose une base de données de recherche de similarité vectorielle entièrement gérée et un modèle de paiement à l’utilisation.
Comment pouvez-vous explorer les applications de recherche de similarité vectorielle ?
Si vous avez décidé de vous plonger dans la recherche de similarités vectorielles et de déterminer certaines des manières spécifiques dont cela pourrait aider votre entreprise, il existe quelques options au-delà de celles déjà mentionnées.
Les ingénieurs de Facebook ont dévoilé Faiss, un outil de recherche de similarité vectorielle, en 2017. Les développeurs ont signalé une amélioration de 8,5 fois du temps de traitement lorsqu’ils l’utilisaient sur des GPU pour les recherches de voisins les plus proches. Vous pouvez l’obtenir sur GitHub. Cependant, il est destiné aux personnes ayant une expérience préalable du codage.
Il existe également Weaviate, un outil open source qui permet de travailler avec tout type de média, y compris la vidéo, l’audio et le texte. Milvus est un moteur de recherche vectoriel open source adapté aux données non structurées, et compte Trend Micro et le Cleveland Museum of Art parmi ses utilisateurs.
Microsoft propose la recherche vectorielle Bing, un autre outil spécifique destiné aux développeurs. Et les entreprises de l’écosystème AWS peuvent tirer parti d’Amazon SageMaker et d’Amazon ES pour créer des applications de recherche visuelle.
Bénéficiez-vous de la recherche vectorielle ?
Cette technologie n’en est qu’à ses débuts. Au fur et à mesure que de plus en plus d’entreprises décident de l’utiliser, les applications potentielles deviendront encore plus évidentes et passionnantes.
Si vous envisagez fortement d’utiliser la recherche vectorielle en fonction de ce que vous avez lu ici et ailleurs, commencez par envisager quelques analyses de rentabilisation ou objectifs que vous souhaitez atteindre. Ensuite, des recherches plus approfondies sur la façon dont les recherches de similarité de vecteurs pourraient fournir l’aide nécessaire.
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