L'indexation des documents par l'IA expliquée

L'indexation des documents par l'IA est la base de tout système qui utilise le contenu non structuré de manière significative.

La plupart des équipes se retrouvent avec une pile de formats désordonnés - PDF, portails d'accueil, centres d'aide et documents internes qui ne sont ni consultables ni structurés.

Qu'il s'agisse de créer des chatbots d'entreprise ou des outils de recherche interne, la difficulté est toujours la même : relier le bon contenu à ce que génère votre IA.

L'indexation des documents comble cette lacune. Elle transforme le contenu brut en quelque chose que les modèles d'IA peuvent récupérer et sur lequel ils peuvent raisonner. C'est ce qui la rend essentielle aux flux de travail modernes de l'IA.

Qu'est-ce que l'indexation de documents par l'IA ?

L'indexation de documents d'IA est le processus de structuration de fichiers non organisés afin que les grands modèles de langageLLMs puissent récupérer et utiliser leur contenu lors de la génération de réponses.

C'est ainsi que les systèmes d'IA accèdent aux informations contenues dans les documents qui seraient autrement enfermés dans des PDF, des portails internes ou des textes longs. L'objectif n'est pas de stocker le contenu, mais de le rendre utilisable dans les pipelines d'IA.

L'indexation est au cœur de la génération augmentée par récupération (RAG), où les modèles tirent un contexte pertinent de sources externes pour étayer leurs réponses. Cela signifie que la précision de votre IA dépend souvent de la qualité de l'indexation de votre contenu.

Vous verrez l'indexation des documents apparaître dans tous les domaines, des outils de connaissance interne au chat d'entreprise, en passant par l'extraction automatisée de données et l'analyse de documents par l'IA.

Indexation des documents d'IA : Concepts clés 

Principaux cas d'utilisation de l'indexation de documents par l'IA

Décomposer les documents en morceaux utilisables

L'indexation des documents par l'IA divise les fichiers volumineux et incohérents en sections structurées que les systèmes d'IA peuvent extraire de manière indépendante.

Cela permet aux agents de se concentrer sur les sections pertinentes sans avoir à parcourir un contenu répétitif ou sans rapport avec le sujet.

Permettre une recherche documentaire fondée sur l'intention

L'indexation par l'IA permet d'effectuer des recherches en fonction du sens, et pas seulement de la formulation exacte.

Même si la requête d'un utilisateur ne correspond pas à la langue utilisée dans un document, le système extrait la section la plus pertinente sur la base de la similarité sémantique.

Par exemple, quelqu'un peut chercher "annuler mon abonnement", alors que le document dit "comment mettre fin à la facturation récurrente". La recherche traditionnelle ne trouverait pas cette correspondance, mais un système d'IA utilisant l'indexation sémantique la retrouverait correctement.

Les réponses des modèles fondées sur des données réelles

Lorsque les documents sont indexés, LLMs récupèrent des réponses à partir du contenu réel de la source au lieu d'halluciner une réponse à partir de leurs connaissances internes.

Les réponses et les actions restent alignées sur vos politiques, votre documentation et votre logique d'entreprise, de sorte que le système reflète la façon dont les choses fonctionnent.

Déclencher des flux à partir de contenus indexés

La plupart des flux de travail s'interrompent lorsque les sorties de l'IA doivent communiquer avec des systèmes rigides. Mais si le contenu est indexé de manière structurée, les agents peuvent extraire un déclencheur, l'acheminer vers la bonne API et boucler la boucle, sans avoir recours à un ensemble de règles contraignantes.

Le contenu indexé préserve le contexte et l'intention d'un système à l'autre, de sorte que les actions se déplacent proprement d'une plateforme à l'autre.

Par exemple, un agent d'IA pourrait extraire une condition d'annulation d'un document de police, enregistrer la demande dans HubSpot et mettre à jour un dossier partagé dans Google Drive sans attendre une intervention manuelle.

Comment fonctionne l'indexation des documents par l'IA

L'indexation de documents par l'IA suit un processus simple. Chaque étape transforme le contenu brut en une forme qui peut être recherchée et comprise par un modèle de langage.

Étape 1 : Extraire le texte utilisable des fichiers bruts

La première étape est l'analyse syntaxique, qui consiste à convertir les formats bruts tels que les PDF, les pages web et les scans en texte propre et lisible. Cela semble simple, mais c'est souvent la partie du processus la plus sujette aux erreurs.

Les documents du monde réel sont pleins de bruits structurels qui doivent être éliminés :

• Des en-têtes et des pieds de page répétés qui apparaissent sur chaque page
• Les mentions légales, les numéros de page et les filigranes qui interrompent la lecture.
• Menus de navigation HTML, notes de bas de page ou publicités dans le contenu web exporté
• Erreurs d'OCR à partir de documents numérisés, comme des lettres manquantes ou des lignes fusionnées
• PDF mal balisés où les paragraphes sont divisés ou l'ordre de lecture est rompu

L'objectif est de supprimer tout ce qui n'est pas un contenu significatif et de préserver la structure lorsqu'elle existe. Si cette étape se déroule mal, le reste du processus d'indexation n'est plus fiable.

Étape 2 : Décomposer le contenu en morceaux significatifs

Après l'analyse, le texte nettoyé est divisé en sections plus petites - ou "morceaux" - qui préservent le sens et le contexte. Les morceaux sont généralement créés sur la base des éléments suivants

• Paragraphes, s'ils sont sémantiquement complets
• les titres de rubriques ou de sections, qui définissent souvent des sujets autonomes
• Limites de jetons, pour s'adapter à la fenêtre contextuelle de votre modèle (souvent ~500 - 1000 jetons)

Mais les documents réels ne facilitent pas toujours les choses. Le découpage se fait mal quand :

• Le contenu est divisé au milieu de la pensée (par exemple, séparer une règle de sa condition).
• Les listes ou les tableaux sont divisés en fragments
• Des idées multiples et sans rapport entre elles sont regroupées en un seul bloc.

Un bon morceau ressemble à une réponse ou à une idée autonome. Une mauvaise partie vous oblige à faire défiler l'écran de haut en bas pour comprendre de quoi il s'agit.

Étape 3 : Convertir chaque morceau en une image intégrée (embedding)

Chaque élément passe par un modèle d'intégration pour créer un vecteur - une représentation numérique de sa signification. Ce vecteur devient la clé qui permet de retrouver ultérieurement ce morceau à l'aide d'une recherche sémantique.

Certains systèmes attachent également des métadonnées à chaque élément. Il peut s'agir du titre du document, du nom de la section ou de la catégorie, ce qui est utile pour filtrer ou organiser les résultats ultérieurement.

Cette étape transforme le contenu en quelque chose avec lequel un modèle peut travailler : une unité consultable qui porte à la fois le sens et la traçabilité.

Étape 4 : Stocker les encastrements dans une base de données vectorielle

Les vecteurs générés sont stockés dans une base de données vectorielles - un système conçu pour une recherche rapide, basée sur le sens, dans de vastes ensembles de contenus.

Cela permet aux modèles linguistiques d'extraire du contenu pertinent à la demande, en fondant les réponses sur des informations réelles.

Les 6 meilleurs outils pour l'indexation de documents par l'IA

Une fois que vous avez compris comment fonctionne l'indexation des documents, la question suivante est : quels sont les outils qui la rendent possible ? La plupart des systèmes ne gèrent pas l'ensemble du pipeline de manière autonome - ils se concentrent sur une partie et attendent de vous que vous assembliez le reste.

Les outils les plus utiles ne se limitent pas à l'indexation - ils rendent le contenu indexé utilisable dans des applications réelles, comme les chatbots ou les agents d'intelligence artificielle.

1. Botpress

Botpress est une plateforme visuelle pour construire des agents d'intelligence artificielle qui peuvent comprendre, raisonner et agir à travers différents canaux de déploiement.

Il est conçu pour les équipes qui souhaitent déployer rapidement l'IA conversationnelle sans avoir à écrire la logique du backend à partir de zéro.

L'indexation des documents est une fonctionnalité intégrée. Vous pouvez télécharger des fichiers, des URLs, ou du contenu structuré dans la base de connaissances, et Botpress s'occupe de l'analyse, du découpage et de l'intégration automatiquement. 

Ce contenu est ensuite utilisé en direct dans les conversations pour générer des réponses fondées et LLM.

Il s'agit d'un choix judicieux si vous souhaitez que l'indexation et l'exécution des agents se fassent dans un système étroitement intégré, sans avoir à gérer des entrepôts de vecteurs ou des couches d'orchestration distincts.

Caractéristiques principales :

• Classification et indexation automatiques des documents et des sites web téléchargés
• Vision Indexing (graphiques, diagrammes et recherche de données visuelles)
• Agent visuel créateur avec mémoire, conditions et déclencheurs API
• Intégrations et analyses natives pour une boucle de rétroaction complète

Prix :

• Plan gratuit avec crédits AI basés sur l'utilisation
• Plus: 89 $/mois pour l'indexation de la vision, le transfert d'agent en direct et les tests de flux.
• Équipe : 495 $/mois avec collaboration, SSO et contrôle d'accès

2. Index des lamas

LlamaIndex est un framework open-source construit spécifiquement pour indexer et récupérer des données non structurées avec des LLMs. Il a débuté en tant que GPT Index, et sa base est toujours construite autour de la transformation de documents bruts en un contexte structuré et interrogeable.

Vous pouvez définir la manière dont vos données sont regroupées, intégrées, filtrées et récupérées, qu'elles proviennent de PDF, de bases de données ou d'API.

Au fil du temps, LlamaIndex s'est développé pour inclure le routage et la mémoire des agents, mais sa force réside toujours dans la construction de pipelines personnalisés autour du contenu non structuré.

C'est une solution idéale pour les développeurs qui souhaitent affiner la structure de leur couche de connaissances sans avoir à créer chaque pipeline à partir de zéro.

Caractéristiques principales :

• Pipelines d'indexation structurée pour les contenus locaux et distants
• Chunking, embeddings, metadata et retrievers configurables
• Routage, outils et mémoire optionnels si l'on va au-delà de l'indexation

Prix :

• Libre et gratuit
• Pro : 19 $/mois pour une utilisation hébergée et un accès API géré
• Entreprise : Sur mesure

3. LangChain

LangChain est un cadre permettant de construire des applications LLM à LLMaide de blocs de construction modulaires. Il est largement utilisé pour enchaîner les outils, les documents et la logique dans les expériences de chat et d'agent - et la recherche de documents est un élément de cette chaîne.

Ses capacités d'extraction sont souples et composables. Vous pouvez charger des documents, générer des embeddings, les stocker dans une base de données vectorielle et récupérer les morceaux pertinents au moment de la requête.

Il fonctionne bien lorsque vous construisez quelque chose de personnalisé, comme une couche de recherche hybride ou une mémoire d'agent, mais l'indexation n'est pas son objectif principal.

Caractéristiques principales :

• Pipeline modulaire pour le chargement, l'intégration et l'extraction de documents
• Prise en charge des récupérateurs avancés, des rerankers et des configurations de recherche hybrides
• Fonctionne avec toutes les principales bases de données vectorielles
• Facile à combiner avec LlamaIndex ou des outils externes

Prix :

• Libre et gratuit
• LangSmith : 50 $/mois pour l'observabilité et les tests
• Entreprise : Sur mesure

4. Pomme de pin

Pinecone est une base de données vectorielle gérée qui permet une recherche sémantique rapide et évolutive.

Il est souvent utilisé comme couche de stockage et de récupération dans les pipelines RAG, où les enchâssements de documents sont indexés et interrogés au moment de l'exécution. C'est pourquoi il joue également un rôle central dans les flux de travail de nombreuses agences d'intelligence artificielle.

Il est conçu pour les environnements de production et prend en charge le filtrage, les balises de métadonnées et l'isolation de l'espace de noms.

Si vous créez un robot qui doit effectuer des recherches dans des ensembles de données volumineux et changeants avec une faible latence, Pinecone est l'une des bases de données vectorielles les plus fiables disponibles.

Caractéristiques principales :

• Base de données vectorielles entièrement gérée avec architecture sans serveur
• Prise en charge du filtrage des métadonnées, des espaces de noms et de l'échelonnement par index
• Recherche rapide par approximation du plus proche voisin (ANN)
• S'intègre à la plupart des modèles d'intégration et des cadres de recherche.
• Populaire dans les pipelines de LLM et d'agents

Prix :

• Plan gratuit avec taille d'index et calcul limités
• Standard : Basé sur l'utilisation, à partir de ~0,096 $/heure
• Entreprise : Sur mesure

5. Weaviate

Weaviate est une base de données vectorielles open-source avec un support intégré pour la recherche sémantique et la recherche hybride.

Contrairement à Pinecone, il peut générer des embeddings en interne ou vous permettre d'apporter les vôtres, et vous offre plus de flexibilité si vous souhaitez vous auto-héberger ou personnaliser votre site.

Il s'agit d'une option solide pour les équipes qui souhaitent indexer des documents et des métadonnées ensemble, expérimenter des modèles multimodaux ou effectuer une recherche sémantique sans avoir à gérer des composants supplémentaires.

Caractéristiques principales :

• Base de données vectorielles open-source avec API REST et GraphQL
• Prise en charge de la recherche hybride (vecteur + mot-clé)
• Génération d'intégration intégrée
• Conception de schémas flexibles avec un support solide pour les métadonnées

Prix :

• Open source et auto-hébergement : Gratuit
• Cloud : À partir de 25 $/mois pour les instances gérées

6. ElasticSearch

ElasticSearch est un puissant moteur de recherche et d'analyse open-source largement utilisé pour la recherche plein texte et l'analyse de logs.

Il peut indexer de grandes quantités de données documentaires, ce qui le rend idéal pour les flux de travail d'indexation de documents d'IA qui nécessitent des capacités de recherche rapides et évolutives.

Bien qu'il soit principalement utilisé pour la recherche, ElasticSearch peut être intégré à d'autres outils de recherche sémantique en le combinant avec des bases de données vectorielles et des embeddings.

Caractéristiques principales :

• Recherche plein texte et analyse évolutive
• Indexation et recherche en temps réel
• Prise en charge de langages de requête avancés comme Elasticsearch Query DSL
• Intégration de la recherche vectorielle pour une recherche sémantique lorsqu'elle est combinée à d'autres outils
• Architecture distribuée pour une mise à l'échelle horizontale
  
  

Prix :

• Gratuit et open source (auto-hébergé)
• Elastic Cloud : À partir de 16 $/mois pour une instance cloud de base

Structurez vos documents pour l'IA dès aujourd'hui

L'indexation des documents par l'IA donne à vos agents un contexte réel, non seulement pour répondre aux questions, mais aussi pour générer des résultats dans l'ensemble de votre entreprise.

Une fois que votre contenu est structuré et indexé, vous pouvez intégrer ces connaissances dans les flux de travail pour les approbations, l'intégration, les recherches de données et l'acheminement des tâches.

Avec Botpress, vous pouvez connecter des API tierces directement dans votre workflow et interagir avec elles à partir d'une interface unique.

Commencez à construire dès aujourd'hui - c'est gratuit.

FAQ

Comment savoir si mon entreprise a besoin de l'indexation des documents par l'IA ?

Votre entreprise a probablement besoin de l'indexation de documents par l'IA si vous avez de grandes quantités de documents non structurés - comme des PDF ou des articles d'aide - que les employés ou les clients ont du mal à parcourir, et si vous voulez que les systèmes d'IA fournissent des réponses précises et fiables basées sur votre propre contenu plutôt que sur des données web génériques.

L'indexation des documents par l'IA est-elle uniquement utile pour les chatbots ou existe-t-il d'autres applications ?

L'indexation des documents par l'IA n'est pas seulement destinée aux chatbots, elle alimente également les moteurs de recherche sémantique, les bases de connaissances internes, les outils de synthèse des documents, les systèmes de contrôle de la conformité et les flux de travail automatisés qui reposent sur l'extraction d'informations structurées à partir de fichiers complexes.

Les petites équipes dépourvues de data scientists peuvent-elles mettre en œuvre l'indexation de documents par l'IA ?

Les petites équipes dépourvues de data scientists peuvent mettre en œuvre l'indexation de documents par l'IA car les outils modernes comme Botpress offrent des configurations sans code qui gèrent automatiquement l'analyse, le découpage et l'intégration, permettant ainsi aux utilisateurs non techniques de construire des systèmes de connaissances consultables.

Quel est le coût de la mise en œuvre d'outils d'indexation de documents par l'IA ?

La mise en œuvre de l'indexation des documents par l'IA peut coûter de la gratuité pour les frameworks open-source ou les outils à petite échelle, à des centaines ou des milliers de dollars par mois pour les solutions d'entreprise gérées, en fonction de la quantité de données à indexer et de la nécessité d'utiliser des fonctionnalités avancées telles que la recherche hybride ou la conformité à des normes de sécurité avancées.

Quel est le niveau d'expertise technique requis pour mettre en place un pipeline d'indexation de documents par l'IA ?

Vous aurez besoin d'une expertise technique minimale si vous utilisez des plateformes sans code qui gèrent l'analyse, le découpage et le stockage vectoriel pour vous, mais la mise en place d'un pipeline d'indexation de documents IA entièrement personnalisé avec des outils comme LangChain ou Weaviate nécessite généralement des connaissances en programmation, en API et en traitement des données pour affiner la logique de découpage et gérer les bases de données vectorielles.