La recherche générative par IA est la prochaine itération de la recherche en ligne telle que nous la connaissons sur Yahoo.com, Google.com, Bing.com, etc.
L’intelligence artificielle (IA) a influencé nos vies depuis le lancement des assistants personnels d’IA sur les appareils mobiles, comme Cortana, Siri, Google Assistant, Alexa, etc. Utilisation de l’IA sur les appareils de l’Internet des objets (IoT) ; vous pouvez contrôler beaucoup de choses à la maison et sur le lieu de travail.
Ensuite, l’IA est entrée dans l’industrie de la production multimédia pour produire du contenu comme des images, de la vidéo, de l’audio et du texte à partir de mots-clés ou d’instructions. De nos jours, les IA avancées peuvent éditer du contenu comme la vidéo et l’audio à la perfection. Bref, l’IA est partout. Par conséquent, ce jour n’est pas loin où vous verrez l’IA influencer la recherche de contenu sur le Web.
Table des matières
Qu’est-ce que la recherche IA générative ?
Pour comprendre le concept de recherche par IA générative, vous devez d’abord comprendre ce qu’est une IA générative. Une telle IA produit simplement du contenu comme du texte, des images, de l’audio, du code de programme, etc., à partir d’un échantillon de contenu.
Les développeurs forment une IA générative pour comprendre le contenu naturel en langage machine à l’aide de modèles d’apprentissage automatique (ML). Ces IA peuvent être supervisées, non supervisées ou semi-supervisées.
Modèles d’IA génératifs
L’IA générative utilise divers modèles ML pour former un programme d’IA, un chatbot ou un assistant virtuel. Certains de ces modèles et leurs résultats sont décrits ci-dessous :
Vs génératif. Modèle discriminant
Dans le modèle discriminatif pour la formation à l’IA, un superviseur humain entraîne l’IA à apprendre les différences entre deux objets ou plus dans un échantillon d’entrée. Par exemple, si vous fournissez 10 images de 10 animaux différents à l’IA en entrée, le modèle discriminatif sous-jacent l’aidera à distinguer tous les animaux avec succès.
D’autre part, le modèle génératif aide une IA à créer des objets se référant à des exemples de données avec semi-supervision ou sans supervision. Un modèle d’apprentissage automatique génératif aide une IA à comprendre les données d’entrée et à conserver la compréhension dans sa mémoire de réseau neuronal afin qu’elle puisse appeler cette expérience à l’avenir si un défi similaire se présente.
Réseaux antagonistes génératifs (GAN)
Cet algorithme d’apprentissage automatique combine à la fois des modèles génératifs et discriminatifs pour la formation à l’IA. Ici, le modèle génératif crée des échantillons à partir des vecteurs d’entrée tels que des mots-clés, des questions, etc.
Ensuite, le modèle discriminatif doit identifier si l’échantillon créé est une entrée fausse ou originale. S’il est faux, le modèle génératif retravaille sur la tâche pour créer une autre sortie pour le modèle discriminatif. Cela continue par itérations jusqu’à ce que le modèle génératif puisse créer des faux que le modèle discriminatif ne peut plus distinguer de l’entrée d’origine.
Modèles basés sur des transformateurs
Les modèles de transformateur pour ML sont des réseaux de neurones profonds qui analysent les vecteurs d’entrée séquence par séquence. Ensuite, il prédit ce que pourrait être la sortie. Par exemple, si vous présentez un transformateur avec une série de mots sans rapport, il analysera les mots et tentera de prédire les mots précédents ou successifs qui pourraient combler les blancs et convertir les mots sans rapport en phrases significatives.
Dans un transformateur, un encodeur extrait toutes les caractéristiques ou points de données de la séquence d’entrée et les convertit en vecteurs d’entrée. Ensuite, le décodeur analyse les vecteurs d’entrée, crée un contexte à partir des données et produit une séquence de sortie.
Il existe de nombreux modèles d’IA réussis basés sur des transformateurs, comme ceux décrits ci-dessous :
- Modèle de transformateur génératif pré-formé 3, alias ChatGPT
- Modèle de langage pour les applications de dialogue, alias LaMDA, basé sur Google Transformer
En utilisant tous les modèles ci-dessus, les développeurs d’IA ont créé avec succès de nombreux programmes d’IA génératifs fonctionnels qui peuvent faire ou produire ce qui suit à partir de simples entrées comme des images, des textes, des descriptions, de l’audio, etc. :
- Générer des images d’êtres humains qui n’existent pas en référençant des entrées de sites Web, de magazines, de Google Image Search, etc.
- Générez de vraies images à partir de croquis
- Transférer un style artistique ou créatif d’un art à un autre
- Synthétiser un scanner à partir d’une IRM en entrée
- Dall-e AI d’OpenAI peut créer des images exceptionnelles uniquement à partir de textes
- DeepMind, Amazon Polly, etc., les IA peuvent créer des discours humains à partir de textes
- AI Music, acquis par Apple, peut transformer de la musique publique libre de droit en bandes sonores
Désormais, la recherche générative par IA est une combinaison de tous ces outils et technologies de l’IA pour vous présenter un contenu précis du Web. Avec une telle capacité de recherche alimentée par l’IA, vous n’avez pas besoin de rechercher parmi des millions de suggestions créées par Google, Bing, Yahoo, etc., les moteurs de recherche.
La recherche générative d’IA vous présentera prêt à publier ou à consommer du contenu à partir de sources en ligne avec divers contenus pris en charge comme des images, des vidéos et du texte sur un seul écran, tout comme le ChatGPT fonctionne.
En quoi la recherche générative par IA est-elle différente de la recherche en ligne classique ?
La recherche de sites Web, telle que nous la connaissons depuis le lancement du moteur de recherche Archie le 10 septembre 1990, changera complètement si la recherche générative par IA devient populaire et facilement accessible.
La recherche régulière sur le Web est un processus de recherche manuel en ligne. Ici, vous devez saisir votre question ou votre mot-clé dans un champ de recherche du moteur de recherche. Les fournisseurs de moteurs de recherche comme Google, Yahoo, Bing, etc. évaluent les sites Web résultants contenant le contenu que vous souhaitez selon une logique propriétaire.
Par exemple, l’autorité du site Web sur le créneau pertinent, le lectorat, la qualité des pages du site Web, etc. Ensuite, le moteur de recherche attribue des classements à chaque site Web par rapport à votre recherche et affiche tous les sites Web en fonction de leur classement. Par exemple, un site Web avec le premier rang apparaîtra en haut des pages de résultats des moteurs de recherche.
En un mot, les moteurs de recherche en ligne classiques ne créent pas de contenu. Ils se contentent de syndiquer le contenu de plusieurs sites Web. Lorsque vous cliquez sur un résultat de recherche, vous accédez directement à un site Web spécifique.
Cependant, avec le lancement de la recherche générative, vous obtiendrez un contenu limité. L’IA sous-jacente analysera tous les résultats de recherche, générera du contenu personnalisé et vous le montrera à l’aide d’un navigateur Web. Il pourrait y avoir des liens vers les sources que l’IA générative a utilisées pour créer le contenu qu’elle vous montre.
Si la recherche générative par IA devient la nouvelle norme de la recherche en ligne, vous pouvez vous attendre aux différences supplémentaires suivantes :
- Le contenu de sortie de votre requête de recherche dépendra beaucoup de la polarisation de l’entreprise qui a créé le modèle de recherche IA générative
- Certaines écoles de pensée préféreront l’outil de recherche d’IA générative XYZ à l’outil ABC. Ainsi, il y aura une anomalie croissante dans les travaux basés sur la recherche en ligne
- Ces outils de recherche peuvent parfois proposer un contenu similaire, et l’éditeur peut risquer de télécharger du contenu plagié sur son site Web.
- Le résultat de la recherche deviendra intuitif et rempli de contenu connexe sous différentes formes comme des textes, des images, des vidéos, de l’audio, etc.
- Vous cesserez de visiter des sites Web et d’interagir avec des publicités Web si vous obtenez du contenu dans une interface de type ChatGPT où il n’y a pas de distractions
- Votre effort de recherche en ligne diminuera considérablement. Vous n’avez plus besoin de parcourir plusieurs pages Web et de composer votre propre contenu
- Les développeurs d’IA proposeront de nouvelles publicités en ligne basées sur l’IA et d’autres modèles de revenus pour augmenter leurs bénéfices opérationnels
- Il y aura moins de distraction dans la recherche sur le Web, donc la qualité de la recherche peut beaucoup diminuer
- Vous devez employer des professionnels de la recherche en ligne et des analystes de données talentueux et experts pour analyser le contenu produit par l’IA avant de pouvoir utiliser le contenu à des fins commerciales.
- Il n’y a pas de directive claire sur la manière dont une telle recherche de site Web basée sur l’IA sera liée au site Web source et donnera à ces sites Web un certain crédit. Parce que ces IA ne peuvent pas générer de contenu sans s’appuyer sur du contenu de référence
Ensuite, nous explorerons l’impact de la recherche par IA générative sur les moteurs de recherche.
Impacts de la recherche IA générative sur les moteurs de recherche
Découvrez ci-dessous comment les progrès de la recherche par IA générative peuvent impacter les moteurs de recherche conventionnels :
- La popularité des géants de la recherche comme Google, Yahoo, DuckDuckGo et Brave va beaucoup baisser
- Les revenus publicitaires collectés auprès des moteurs de recherche diminueront également considérablement
- Les résultats de recherche Web gratuits et équitables seront touchés et une nouvelle source de revenus apparaîtra où les propriétaires de sites Web paieront les fournisseurs de recherche IA générative pour afficher le contenu de leurs pages.
- La fréquentation des sites Web diminuera considérablement, car les utilisateurs obtiendront le contenu dont ils ont besoin sur une page Web différente.
Nous allons maintenant explorer certains des moteurs de recherche qui utilisent la recherche générative par IA.
Moteurs de recherche qui utilisent la recherche par IA générative
Les sociétés de moteurs de recherche savent déjà que la recherche générative basée sur l’IA est l’avenir. Par conséquent, divers géants de la recherche ont commencé à déployer des prototypes et des tests bêta pour les moteurs de recherche IA. Trouvez ci-dessous quelques moteurs de recherche basés sur l’IA que vous pouvez utiliser dès maintenant :
#1. Bing
Microsoft ne s’est pas contenté d’acquérir le développeur ChatGPT OpenAI. Il a utilisé les technologies propriétaires et les licences d’OpenAI pour améliorer Bing Search avec des capacités d’IA. Le produit remanié est populairement connu sous le nom de nouveau Bing.
Le moteur de recherche vous aide avec des réponses complètes à de vraies questions – plus de classement des sites Web basé sur des mots clés et de nettoyage manuel des données des sites Web les mieux classés. Vous pouvez également discuter avec le moteur de recherche, tout comme envoyer des SMS et des messages avec un expert du domaine dans lequel vous travaillez ou faites des affaires.
Le chat du moteur de recherche vous permettra de poser jusqu’à cinq questions de suivi pour affiner le résultat de recherche fourni par le modèle d’IA générative sous-jacent. Le nouveau Bing ne se contente pas d’obtenir des résultats Web en ligne. Il peut également vous aider dans les cas suivants :
- Obtenez des conseils sur divers sujets et domaines de niche
- Produisez du contenu créatif à l’aide d’une IA générative comme ChatGPT
- Obtenez des résultats de recherche intuitifs et précis afin que vous puissiez accéder rapidement à votre travail sans aucune distraction des publicités et des pop-ups d’appel à l’action
#2. Google
Google Search exploite les outils de recherche IA depuis de nombreuses années. RankBrain est le premier outil d’IA utilisé par Google en 2015 pour classer les sites Web. Cette IA interprète les résultats de recherche et classe les sites Web pertinents au sommet de la hiérarchie de classement.
Les autres programmes d’IA que Google utilise dans son moteur de recherche sont les suivants :
- La correspondance neuronale aide le moteur de recherche à déterminer la pertinence des requêtes par rapport aux pages
- Représentations d’encodeurs bidirectionnels à partir de transformateurs ou de BERT pour la pré-formation en traitement du langage naturel
- Google Lens pour la recherche d’objets à l’aide d’un appareil photo de téléphone portable ou de tablette
- Modèle unifié multitâche ou MUM pour les informations sur le vaccin COVID-19 sur les résultats Web
#3. Toi
You est un outil de moteur de recherche AI prêt pour la production. Les utilisateurs peuvent l’utiliser pour obtenir des résultats de recherche enrichis, comme indiqué ci-dessous :
- Il affiche un nombre d’applications, d’outils et de résultats en haut du SERP
- Les résultats de People Also Ask s’affichent dans le panneau de droite
- Obtenir une suggestion pour YouChat
- Il montre les meilleures cartes de discussion des médias sociaux de haute autorité comme Reddit
- Les utilisateurs peuvent également ajouter plus de requêtes à la même recherche
Actuellement, il propose les produits AI Search suivants :
#4. Neeva
Neeva est un outil de recherche en ligne ou de recherche de sites Web alimenté par l’IA. Il vous aide à obtenir des résultats sans distraction en omettant les publicités des pages de résultats de recherche. Vous saisissez une question fermée dans le champ de recherche Neeva ; il vous donne une réponse étape par étape presque parfaite à la question. Plus d’annonces au-dessus des résultats de recherche comme on le voit sur la recherche Google.
Neeva est un outil de recherche en ligne financé par les abonnés. Il tire des revenus du public qui utilise l’application pour des recherches en ligne régulières ; Il ne dépend pas des revenus publicitaires comme Google. Par conséquent, vous pouvez vous attendre à ce qu’il vous serve mieux avec les résultats de recherche contextuels lorsque vous payez.
Note de l’auteur
Les moteurs de recherche basés sur l’IA générative peuvent devenir un problème pour la recherche en ligne. Dès que ces entreprises commenceront à planifier la génération de revenus en obtenant des paiements pour promouvoir le contenu de certains sites Web ou éditeurs, la recherche en ligne deviendra très biaisée.
Les développeurs de moteurs de recherche IA doivent former un consortium pour rédiger une pratique éthique garantissant des pratiques de recherche libres et équitables.
Jusqu’à présent, vous avez eu une discussion détaillée sur la définition de la recherche générative par IA, sa différence par rapport au concept de recherche de site Web conventionnel et son impact. En outre, vous avez exploré de nouveaux exemples d’outils de recherche IA génératifs qui peuvent vous fournir un contenu exceptionnel en un minimum de temps consacré à la recherche de sites Web.
Cet article vous aide à comprendre si vous devez ou non opter pour une recherche basée sur l’IA. Cependant, la recherche d’IA basée sur l’apprentissage automatique génératif du World Wide Web deviendra la nouvelle tendance.
Ensuite, découvrez l’intelligence artificielle étroite (ANI).