Recherche générative assistée par intelligence artificielle
La recherche générative assistée par l'intelligence artificielle est une technologie, encore émergente, de recherche en ligne qui utilise l'intelligence artificielle générative pour fournir des réponses plus personnalisées, créatives et pertinentes aux utilisateurs, en combinant les capacités de traitement du langage naturel et de génération de contenu de l'IA avec les fonctionnalités antérieures des moteurs de recherche.
Principe modifier
La recherche générative assistée par l'IA repose sur des modèles d'IA générative tels que les réseaux antagonistes génératifs (GAN) et les architectures de transformateur génératif pré-entraîné (GPT). Ces modèles sont capables d'apprendre les motifs et la structure des données d'entrée pour ensuite générer de nouvelles données aux caractéristiques similaires.
Exemples modifier
- Komo Search : ce moteur de recherche alimenté par l'IA privilégie la vitesse, la confidentialité et la navigation (sans publicité) et dispose d'un assistant virtuel (Komo Explore Assistant)[1].
- ChatGPT : cet outil d'IA générative (développé par OpenAI a été en 2023 intégré au moteur de recherche Bing par Microsoft[2].
- Google Search Generative AI Experience (SGE) : cette expérience de recherche alimentée par l'IA que Google est encore en développement en 2023, uniquement en anglais aux États-Unis, au Japon et en Inde, via le programme Search Labs[3], et elle devrait bénéficier de l'arrivée de Google Gemini (attendue pour la fin 2023).
Avantages attendus et défis modifier
La recherche générative assistée par l'IA offre des possibilités et « expériences de recherche » nouvelles, dont en termes de vitesse,fluidité et de pertinence des réponses. Mais elle présente encore des défis et des limites notamment liés aux propriétés des modèles d'IA génératives (qualité et fiabilité [possibles erreurs d'interprétation, hallucinations, biais ou formulation d'opinions non désirées], questions éthique ou sécurité des données) qui, selon Google devraient être peu à peu traitées par les mises à jour amélioratives des modèles et par la prise en compte des retours d'expérience des utilisateurs[4].
Quel ton, qualité et éthique de la réponse ? modifier
En 2023, Google souhaite que l'IA générative, lors de l'expérience pour l'usager du SGE, ait une persona neutre, c'est-à-dire qu'elle évite de refléter une personnalité dans ses réponses. Pour Google, le SGE devrait toujours fournir des réponses objectives et neutres, corroborées par des résultats web fiables. À la différence de ChatGPT, elle ne se veut ni familière ni empathique et n'utilise jamais le « je » dans ses réponses. Pour cela l'IA et elle a été entraîné pour ne pas refléter une personnalité (phénomène fréquent chez les LLMs qui en utilisant le langage humain courant donnent facilement l'impression d'exprimer des opinions ou émotions[5]. Les principes de l'IA responsable (voir la déclaration de Montréal pour un développement responsable de l'intelligence artificielle) chez Google, insistent aussi sur l'évitement des biais, des inexactitudes, des contradictions ou des contenus indésirables dans les réponses générées par l'IA[6]. Pour présenter un angle différent, plus humain, de l'information Google à ajouté à la SGE, la fonctionnalité "Perspective" qui vise à enrichir les résultats de recherche par le biais d'images, de publications écrites, d'avis d'experts ou encore de vidéos[7].
Références modifier
- (en) Komo Search Team, « Komo Search: The AI-Powered Search Engine That Prioritizes Speed, Privacy and Ad-Free Browsing », sur Komo Search Blog, (consulté le ).
- Karen Hao, « OpenAI’s new text generator is shockingly good—and completely mindless », sur MIT Technology Review, (consulté le ).
- (en) Manish Singh, « Google launches Search Generative AI Experience (SGE) to create images from text », sur The Keyword, (consulté le ).
- Venkatachary et al. 2023, p. 13.
- (en) Myra Cheng, Esin Durmus et Dan Jurafsky, « Marked Personas: Using Natural Language Prompts to Measure Stereotypes in Language Models », ACL 2023, (DOI 10.48550/arXiv.2305.18189, lire en ligne, consulté le )
- Venkatachary et al. 2023, p. 12.
- Source mentionnant la notion de SGE et perspective.
Voir aussi modifier
Bibliographie modifier
: document utilisé comme source pour la rédaction de cet article.
- [Venkatachary et al. 2023] (en) Srinivasan Venkatachary et al., A new way to search with generative AI : an overview of SGE, , 16 p. (lire en ligne [PDF]).
