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Glossaire · Utiliser l'IA au quotidien

Base de données vectorielle

Une base de données vectorielle stocke et recherche des représentations numériques appelées vecteurs. Dans les outils IA, ces représentations servent souvent à retrouver des textes, images ou autres contenus similaires à une demande, selon une mesure de proximité qui dépend du modèle utilisé pour les produire.

Base de données vectorielle : l'explication

Un modèle de représentation transforme chaque contenu en une suite de nombres, souvent appelée embedding. La base conserve ces vecteurs avec des identifiants et, selon sa conception, des textes ou des métadonnées associés. Votre demande est transformée dans un espace compatible, puis la base recherche les vecteurs proches. Cette proximité sert à sélectionner des contenus potentiellement pertinents. Elle ne démontre pas que ces contenus sont vrais, complets ou réellement adaptés à toutes les contraintes de votre question.

Ce type de stockage sert notamment à la recherche sémantique, aux recommandations et à certaines chaînes RAG. Il peut être proposé par un système spécialisé ou par une base plus générale qui possède des fonctions vectorielles. Pour accélérer la recherche dans de grands ensembles, des index peuvent privilégier une approximation des voisins les plus proches. Le choix dépend alors d’un compromis entre rapidité, mémoire utilisée et capacité à retrouver les résultats attendus pour votre usage.

Les vecteurs doivent provenir de représentations compatibles pour que leur comparaison ait un sens. Changer de modèle peut donc nécessiter de recalculer les représentations des documents. Les filtres sur la date, le type de contenu ou les permissions complètent souvent la recherche par proximité. Une base peut également combiner recherche vectorielle et recherche par mots-clés. Vous devez examiner ces fonctions concrètes plutôt que supposer que l’étiquette vectorielle garantit à elle seule une recherche de bonne qualité.

Un exemple concret

Vous cherchez dans vos notices une explication pour un appareil qui ne démarre plus après une coupure. Votre assistant transforme la demande en vecteur et interroge la base contenant les représentations des passages des notices. Il retrouve une section sur le rétablissement de l’alimentation, même si votre formulation diffère. Un filtre sur la référence de l’appareil évite de présenter la procédure d’un autre modèle qui lui ressemble.

Pourquoi c'est important

Une base vectorielle peut améliorer la recherche lorsque vous ignorez les mots exacts du document. Pour choisir un outil, regardez cependant les résultats sur vos propres contenus, les possibilités de filtrage et la suppression effective des données. Vérifiez aussi les coûts de stockage et de recalcul des vecteurs. Les permissions, les sauvegardes et la mise à jour des documents restent nécessaires, comme pour toute autre base de données.

Idées reçues

  • Une base vectorielle ne comprend pas les documents comme une personne : elle organise des représentations numériques et mesure leur proximité, dont la pertinence dépend du modèle de représentation, des données indexées et de votre demande précise.
  • Stocker seulement des vecteurs ne rend pas automatiquement les données anonymes : ces représentations peuvent conserver des informations sensibles, et leurs identifiants ou métadonnées peuvent permettre de les relier aux contenus ou aux personnes dont elles proviennent.

Autres termes : utiliser l'ia au quotidien

prompt
Un prompt est une entrée fournie à un modèle pour orienter ce qu'il doit produire ou accomplir.
RAG (génération augmentée par récupération)
Le RAG, ou génération augmentée par récupération, combine la recherche d’informations avec la production d’une réponse par un modèle.
recherche sémantique
La recherche sémantique cherche des contenus selon leur sens probable, au-delà de la présence des mêmes mots.
assistant de code
Un assistant de code est un outil IA qui vous aide à écrire, comprendre, modifier ou tester des programmes informatiques.
no-code
Le no-code désigne une manière de créer des applications ou des automatisations avec des interfaces visuelles et des réglages, sans écrire directement de code pour les fonctions prévues.
synthèse vocale
La synthèse vocale est une technique qui transforme un texte en parole produite par une machine.
reconnaissance vocale
La reconnaissance vocale est une technique qui transforme la parole enregistrée ou captée par un microphone en texte exploitable par un logiciel.
OCR
L'OCR, ou reconnaissance optique de caractères, est une technique qui transforme le texte présent dans une image en caractères exploitables par un logiciel.

Où le site en parle

Le terme apparaît dans 29 pages du site. Quelques-unes :

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Questions fréquentes

Faut-il un produit spécialisé ?

Pas nécessairement. Certaines bases généralistes offrent une recherche vectorielle suffisante pour un usage donné. Le choix dépend du volume, des filtres, des performances attendues et de l’exploitation quotidienne, plutôt que du seul nom donné au produit.

Peut-on changer de modèle de représentation ?

Oui, mais les nouveaux vecteurs ne sont pas nécessairement comparables aux anciens. Une migration peut demander de recalculer les représentations et de reconstruire des index. Il faut ensuite vérifier la qualité des résultats sur vos requêtes habituelles.

Où vérifier les notions essentielles ?

La [documentation sur la recherche vectorielle](https://www.elastic.co/docs/solutions/search/vector) présente les représentations numériques et la recherche par proximité. Elle permet de distinguer le stockage des vecteurs, la production de ces représentations et les mécanismes utilisés pour retrouver des contenus.

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