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    Les périls et la puissance du NOT dans la stimulation des chatbots

    Marydee OJALA
    Bases no
    426
    publié en
    2024.06
    3230
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    Tags
    recherche Web | méthodologie | IA
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    Nous avons le plaisir d’accueillir dans nos colonnes Marydee Ojala, professionnelle de l’information américaine très connue. Elle est rédactrice en chef de la revue ONLINE SEARCHER.

    Nous avons adapté pour BASES l’article de Marydee, précédemment publié dans sa version originale en anglais dans la section ONLINE SEARCHER du numéro 5, volume 44, paru en juin 2024 de la revue COMPUTERS IN LIBRARIES sous le titre « The perils and power of NOT in prompting Chatbots » dans la rubrique « Voices of the searchers »

    La plupart des professionnels de l’information connaissent bien les commandes booléennes de base : AND, OR et NOT. Elles fonctionnent parfaitement pour la recherche dans les bases de données traditionnelles. Lorsque nous enseignons les techniques de recherche, nous nous appuyons sur des exemples et des diagrammes de Venn pour démontrer la puissance de la recherche booléenne. J’ai toujours pensé que nous devrions souligner les dangers de la commande NOT, en particulier dans les ressources en texte intégral proposant des documents volumineux.

    Il est facile pour les chercheurs novices de penser que, puisqu’ils ne s’intéressent qu’à un seul concept dans une recherche, exclure quelque chose qu’ils perçoivent comme non pertinent est une bonne manière d’obtenir les meilleurs résultats. Cela n’est pas toujours vrai. Prenez un exemple trivial pour illustrer le potentiel danger du NOT. Vous voulez des informations sur les allergies des chiens. Mais les allergies des chats ne vous intéressent pas. Vous entrez alors «allergies AND (dogs NOT cats)» de manière «intelligente». Cela exclut automatiquement un document très pertinent qui contient la phrase : «Contrairement aux allergies des chats, les allergies des chiens sont causées par les protéines Can F.»

    En revanche, la commande NOT fonctionne bien dans les bases de données traditionnelles lorsque vous construisez des ensembles. Vous pouvez alors exclure un ensemble contenant des informations déjà consultées, éliminant ainsi les redondances et conservant les informations potentiellement pertinentes. Cela illustre la puissance du NOT.

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