Dans le domaine en pleine évolution de l’intelligence artificielle (IA) et de l’IA générative, les techniques de recherche vectorielle jouent un rôle fondamental. Cet article explore les méthodes avancées de recherche vectorielle utilisées dans Pinecone, une base de données vectorielle haut de gamme, et leur impact sur les applications modernes d’IA. La recherche vectorielle repose sur l’analyse sémantique, transformant des données non structurées comme le texte ou les images en vecteurs numériques qui capturent leur signification contextuelle. Contrairement aux méthodes traditionnelles basées sur les mots-clés, elle identifie des correspondances par similarité sémantique grâce à des algorithmes d’approximation des plus proches voisins, améliorant ainsi la pertinence et l’efficacité des résultats. Trois grandes catégories de recherche sont abordées : la recherche par mots-clés, la recherche sémantique et la recherche hybride. La recherche par mots-clés, bien qu’rapide, échoue à gérer les homonymes, les synonymes ou les fautes de frappe, car elle repose sur des correspondances exactes. En revanche, la recherche sémantique, utilisant des modèles de traitement du langage naturel (NLP), représente les mots dans un espace vectoriel où la proximité géométrique reflète la similarité sémantique. Elle distingue ainsi « chocolat au lait » de « chocolat au lait », ou « football » selon le contexte géographique. Pinecone permet d’implémenter efficacement la recherche sémantique via des embeddings OpenAI, en vectorisant du texte (par exemple, des documents PDF) et en les stockant dans un index vectoriel. L’intégration avec LangChain simplifie le flux : chargement du document, découpage en morceaux, génération des embeddings, et stockage dans Pinecone. Une chaîne de récupération conversationnelle peut ensuite être construite avec un modèle comme GPT-3.5-turbo, permettant des réponses contextuelles précises à des questions complexes. La recherche hybride, la plus puissante, combine vecteurs denses (pour la sémantique) et vecteurs creux (pour les mots-clés), en utilisant des algorithmes comme BM25 pour les vecteurs creux et CLIP pour les vecteurs denses. Dans un projet e-commerce sur des produits de mode, cette approche a été testée avec un jeu de données de 44 000 articles. Les vecteurs creux sont générés à partir des descriptions textuelles via BM25, tandis que les vecteurs denses proviennent d’images via CLIP. Ces deux types de vecteurs sont stockés dans un même index hybride dans Pinecone. Lors d’une requête comme « jeans bleus foncés French Connection pour hommes », les résultats montrent les forces de chaque méthode : la recherche creuse retourne des résultats exacts sur les mots-clés mais manque de précision sur le genre ou la marque ; la recherche dense identifie correctement les jeans bleus pour hommes mais omet souvent la marque ciblée ; la recherche hybride, avec un poids légèrement plus élevé sur les vecteurs creux (α = 0,05), combine les deux : elle retient les produits exacts de French Connection, correctement classés pour les hommes et en bleu. Cette synergie démontre l’efficacité supérieure de la recherche hybride pour les requêtes complexes. En conclusion, les techniques de recherche vectorielle dans Pinecone, notamment la recherche hybride, sont essentielles pour l’IA moderne, en particulier dans les systèmes RAG. Elles permettent une récupération d’information plus précise, contextuelle et adaptée aux usages réels. L’intégration fluide avec des frameworks comme LangChain et des modèles comme GPT ou CLIP accélère le développement d’applications intelligentes, ouvrant la voie à des systèmes de recherche plus intelligents, plus réactifs et plus humains.