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Moteurs de recherche spécialisés : entre IA et approche traditionnelle - Dossier spécial Search solutions 2019

Carole Tisserand-Barthole
Bases no
376
publié en
2019.12
683
Moteurs de recherche spécialisés : entre IA et approche ... Image 1
Moteurs de recherche spécialisés : entre IA et approche ... Image 1

Les moteurs de recherche spécialisés (recrutement, juridique, santé) étaient à l’honneur cette année.

Et tous ces acteurs s’intéressent à la façon dont ils peuvent faire évoluer leurs outils en tirant parti du développement de l’IA tout en restant à l’écoute de leurs utilisateurs.

Trois acteurs étaient venus présenter certains axes de recherche sur lesquels ils ont travaillé récemment pour améliorer leurs moteurs.

Trouver le bon dosage entre approche traditionnelle par mot-clé et deep learning : le cas d’un moteur dédié au recrutement

Nous commencerons avec un outil de recherche spécialisé dans le recrutement et les ressources humaines appelé Texternel, fondé en 2011 à Amsterdam. Il s’agit d’un moteur principalement utilisé par les services RH des entreprises et qui permet de rechercher sur des bases de CV et réseaux sociaux afin d’identifier les bons candidats pour un poste.


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A partir d’une offre d’emploi, l’outil va extraire automatiquement les éléments importants : titre du poste, parcours académique souhaité, nombre d’années d’expérience, compétences requises, etc. Et partir de ces éléments, l’outil va enrichir les différents concepts avec des synonymes, taxonomies, etc. Tous les éléments seront ensuite utilisés pour rechercher dans la base de CVs.

Jusqu’à il y a encore deux ans, le moteur fonctionnait uniquement sur un modèle traditionnel par mot-clé où l’utilisateur avait complètement la main sur sa recherche et pouvait sans-cesse améliorer sa requête pour augmenter la pertinence des résultats. Mais les requêtes pouvaient être très longues et très complexes, ce dont certains utilisateurs se plaignaient. Et comme toujours, lorsque l’on construit une longue requête, il y a un risque d’erreur et de propagation d’erreurs pouvant par la suite fausser les résultats.

Les équipes de TextKernel ont alors expérimenté un nouveau système de recherche à base de deep learning. Même si la pertinence des résultats était généralement plus élevée (selon eux, il y aurait 33% de chances en moins d’avoir des résultats non pertinents par rapport à l’approche traditionnelle), ce n’était pas non plus parfait et l’utilisateur n’avait plus du tout la main sur la requête elle-même, ne pouvant plus l’influencer en mettant l’accent sur certains termes.

Les équipes sont alors arrivées à la conclusion qu’il fallait combiner les deux approches pour de meilleurs résultats. Ils ont ainsi testé une première approche consistant à utiliser d’un côté la recherche traditionnelle et de l’autre l’approche à base de deep learning et à mixer les résultats uniquement au niveau de l’affichage des résultats ; puis une seconde consistant à combiner les deux dès le début.

Finalement, chaque solution a ses avantages et inconvénients et TextKernel n’a pas encore implémenté de solution définitive.

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