Le moteur de recherche Presearch présente Presearch AI

Le moteur de recherche Presearch a donné quelques informations concernant Presearch AI. Il s’agit de l’utilisation de l’intelligence artificielle comme c’est le cas pour ses concurrent Bing, Brave ou encore DuckDuckGo

L’équipe a donc expliqué comment Presearch va utiliser l’IA dans l’avenir.

IA et moteurs de recherche : Révolution pour la recherche en ligne et les médias sociaux

Les moteurs de recherche ont été parmi les premiers à utiliser l’IA parce qu’ils ont été construits sur des algorithmes d’apprentissage machine (ML). Les moteurs de recherche dotés d’IA peuvent constamment apprendre et s’améliorer à partir de nouvelles données et interactions. En effet, ils disposent d’une grande quantité de données à analyser, les utilisateurs saisissent des requêtes qui indiquent ce qu’ils recherchent et ils peuvent obtenir un retour d’information en temps réel sur la façon dont les utilisateurs cliquent, consultent les pages, font défiler les pages, etc.

L’IA est le moteur de la recherche et des médias sociaux pour des milliards de personnes chaque jour.

La compréhension du pouvoir de l’IA s’est considérablement accrue au cours des derniers mois, grâce à l’interface ChatGPT d’OpenAI, qui permet à l’IA de répondre à des questions. De nombreuses personnes ont ainsi pris conscience du caractère impressionnant de l’IA à l’heure actuelle et de la rapidité avec laquelle ses possibilités futures évoluent.

Le lancement de chatGPT en novembre a été le « moment iPhone » pour la technologie de l’IA. L’intérêt du public et le taux d’adoption ont dépassé de loin tous les meilleurs lancements technologiques du passé, atteignant plus d’un million d’utilisateurs en seulement cinq jours.

En collaboration avec OpenAI, ChatGPT rassemble plusieurs années d’innovation ouverte sur les grands modèles de langage de la part d’un large éventail d’entreprises et de chercheurs. Il ouvre la voie à une grande vague d’innovation dans le domaine de l’intelligence artificielle au cours des prochaines années.

Trey Grainger est le directeur technique de Presearch. Il a écrit le livre AI-Powered Search, qu’il publie chapitre par chapitre depuis 2019. Le livre traite de la manière d’utiliser l’IA dans les expériences de recherche. Trey a travaillé pendant des années en tant que SVP of Engineering puis Chief Algorithms Officer pour une société de recherche alimentée par l’IA, construisant les capacités de recherche et d’IA qui alimentent des centaines des meilleures entreprises du monde. Il a également écrit de nombreux livres, articles de journaux et documents de recherche sur la façon dont la recherche et l’IA fonctionnent ensemble. Trey est la personne idéale pour diriger le projet dans cette nouvelle ère de la recherche.

Dans cet article, nous allons vous donner un aperçu de la façon dont Presearch utilise l’IA aujourd’hui et de la façon dont elle sera un élément important du moteur de recherche décentralisé de Presearch à l’avenir.

Exploiter l’IA grâce à un indice entièrement décentralisé

Ce n’est un secret pour personne que l’objectif à long terme de Presearch est de construire un moteur de recherche sans point de contrôle unique. Un index décentralisé de toutes les informations du monde est l’un des éléments les plus importants de cet objectif. Même s’il n’a pas encore été construit, nous y travaillons et nous pensons que cette technologie révolutionnaire jouera un rôle important dans la prochaine version d’Internet.

La technologie de l’IA ne sera pas seulement utilisée comme expérience utilisateur au-dessus de l’index, mais elle sera également utilisée pour partitionner et indexer les données, les stocker et les répliquer correctement, et acheminer les requêtes vers les bonnes partitions de l’index. Presearch utilise actuellement OpenAI pour alimenter son expérience de l’IA, mais cette technologie sera remplacée par des modèles ouverts que les meilleurs ingénieurs et scientifiques des données du monde entier pourront aider à construire, à former et à intégrer dans le cadre de la communauté Presearch.

Les modèles d’OpenAI ont été un atout majeur pour Presearch, nous aidant à commercialiser rapidement une expérience d’IA très puissante. Cependant, le réseau Presearch sera finalement alimenté par notre propre technologie d’IA, qui utilisera des modèles open source profondément intégrés dans l’index décentralisé. Presearch construit une technologie d’IA d’une manière fondamentalement différente, ouverte et décentralisée. Il utilise la puissance de la formation distribuée pour alimenter sa technologie d’IA.

La formation distribuée est un moyen de former des modèles d’IA sur plusieurs ordinateurs en même temps. Il est ainsi possible de former des modèles plus rapidement dans une architecture décentralisée. Il en résultera des modèles plus précis, capables de comprendre le contexte des requêtes des utilisateurs et de fournir des résultats de recherche plus pertinents.

Presearch souhaite également utiliser un index décentralisé à l’échelle mondiale qui intègre en profondeur les données issues de ces modèles d’IA entraînés. Cela rendra les recherches plus rapides et plus précises en donnant une meilleure idée de ce que les utilisateurs recherchent et en limitant le nombre de nœuds nécessaires pour chaque recherche. En utilisant un index distribué à l’échelle mondiale qui est divisé sur la base des encastrements basés sur l’IA, Presearch peut accélérer les recherches, tirer le meilleur parti des ressources du réseau et donner les résultats les plus pertinents.

Presearch sera en mesure de créer un moteur de recherche véritablement décentralisé en utilisant les meilleurs modèles d’IA open-source et communautaires, en combinant l’entraînement distribué avec un index globalement décentralisé.

Même si les grands modèles de langage sont très populaires à l’heure actuelle, ils ne sont pas la seule fonction d’IA dont disposent les moteurs de recherche. Presearch utilisera l’apprentissage distribué pour le classement par apprentissage automatique (également appelé « learning to rank »), les modèles de renforcement des signaux, la génération de graphes de connaissances et bien d’autres méthodes pour apprendre et améliorer les facteurs de classement. Les grands modèles de langage seront cependant très importants, à la fois pour comprendre la signification des résultats et pour les résumer de manière intelligente et utile.

OpenAI et d’autres moteurs de recherche fonctionnent d’une manière très différente de Presearch, qui se concentre sur la collaboration ouverte et la décentralisation. Ce que Bitcoin a fait pour l’argent numérique, Presearch le fera pour l’obtention d’informations provenant du monde entier.