Applied AICollège Unica
5.4SpécialisationSession 5 · Capstone Studio & Industry Deployment

Moteurs de recherche et systèmes de recommandation

15classes45htotalTH1 · PR2 · PNW2pondération par classe

Déroulé classe par classe

15 classes

TH = théorie · PR = pratique · PNW = travail personnel. Ce sont des codes de pondération du ministère (et non des heures) servant à répartir les minutes de chaque classe. La durée d'une classe = heures du cours ÷ nombre de classes ; les trois plages horaires ci-dessous totalisent toujours cette durée.

0%

Progression des quiz

0 sur 0 classes tentées

2 premières classes gratuites avec un parrainage 14 de plus avec l'inscription180 min par classeThéorie 36mPratique 72mTravail personnel 72m
1

Des mots-clés au sens — recherche agentique avec la GenAI

GratuitTH1PR2PNW2

Une stratège en marketing numérique qui comprend comment la recherche moderne matche le sens, pas seulement les mots-clés, rédige un contenu qui se fait trouver — la recherche sémantique est la nouvelle pertinence.

Théorie36m
  • Ce qu'est la recherche d'information et comment la GenAI l'a changée (sens vs mots-clés)
  • Plongements et similarité sémantique au niveau conceptuel
  • Le problème de récupération : une requête, un corpus et le bon résultat — désormais par le sens
Pratique72m
  • Formulez une recherche de commerce électronique type comme un problème de récupération sémantique
  • Énumérez 3 questions d'affaires auxquelles la recherche agentique répond pour un magasin en ligne
Travail personnel72m
  • Rédigez un bref de recherche agentique d'une page pour un magasin type
  • Micro-tâche : remettre votre bref
2

Plongements et recherche vectorielle — trouver par le sens

VerrouilléTH1PR2PNW2

Aperçu de classe verrouillée

Un directeur du commerce électronique dont la recherche renvoie « chaussures de course » pour « sneakers » parce que les plongements matchent le sens vend plus — la recherche vectorielle est le moteur de la découverte moderne

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3

RAG comme recherche — récupérer des réponses ancrées

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Un analyste de données ou d'affaires qui bâtit la récupération RAG répond à « lequel de nos produits convient à X ? » à partir de vraies données de catalogue au lieu de deviner — le RAG est une recherche qui ancre la réponse

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4

Recherche conversationnelle — poser des questions de relance

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Un gestionnaire des ventes et du marketing dont la recherche laisse un utilisateur demander « montrez-moi quelque chose de moins cher » en relance vend plus — la recherche conversationnelle garde le contexte de l'utilisateur

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5

Compréhension de requête avec les LLM — qu'a voulu dire l'utilisateur ?

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Une stratège en marketing numérique qui utilise un LLM pour réécrire les requêtes vagues (« quelque chose de confortable pour le travail ») en requêtes précises obtient de meilleurs résultats — la compréhension de requête par LLM lit l'intention

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6

Recherche hybride — combiner mots-clés et sens

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Un analyste de données ou d'affaires qui combine la recherche par mots-clés et sémantique obtient à la fois précision et rappel — la recherche hybride est la valeur par défaut réelle pour la recherche de produits

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7

Que sont les agents de recommandation ? — suggérer la chose suivante

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Un directeur du commerce électronique qui comprend les recommandateurs sait pourquoi « les clients ont aussi acheté » génère un revenu majeur — la GenAI alimente désormais des recommandations plus riches et conversationnelles

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8

Filtrage collaboratif — « les gens comme vous ont aussi acheté »

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Un gestionnaire des ventes et du marketing qui utilise le filtrage collaboratif exploite le vrai comportement — « les utilisateurs qui ont aimé ceci ont aussi aimé » est une preuve sociale pure que la GenAI peut expliquer

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9

Recommandations basées contenu et sémantiques — similaires par le sens

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Un analyste de données ou d'affaires qui recommande par similarité sémantique résout le démarrage à froid pour les nouveaux utilisateurs et articles de niche — basé contenu + plongements recommandent par ce que les choses sont

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10

Recommandations propulsées par LLM — expliquer et personnaliser

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Une stratège en marketing numérique dont le recommandateur explique « parce que vous avez aimé X, vous pourriez aimer Y pour ces raisons » bâtit la confiance — la GenAI rend les recommandations compréhensibles

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11

Évaluer la recherche et les recommandations — mesurer la qualité de découverte

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Un analyste de données ou d'affaires qui mesure la recherche et les recommandations avec de vraies métriques sait quand un changement a vraiment aidé — les évals hors ligne préviennent les mauvais lancements

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12

Règles d'affaires et marchandisage — contrôle éditorial avec la GenAI

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Un directeur du commerce électronique qui ajoute des règles d'affaires par-dessus la recherche GenAI favorise les marges et l'inventaire — le ML pur ignore ce dont l'entreprise a besoin

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13

Agents de découverte — recherche et recommandations en une conversation

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Un gestionnaire de projet qui fusionne la recherche et les recommandations en un agent bâtit une expérience de découverte — « recherche + suggéré pour vous » est comment les magasins modernes guident les utilisateurs

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14

Biais et sécurité dans la découverte — éviter les chambres d'écho

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Un gestionnaire d'intégration d'IA qui ignore le biais de recommandateur livre des bulles de filtre et un biais de popularité — la conception éthique de la découverte garde les recommandations saines et équitables

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15

Mini-projet — un agent de découverte pour un vrai magasin

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Cette répétition de projet de fin prouve qu'un analyste de données ou d'affaires peut bâtir une démo de recherche + recommandation agentique fonctionnelle qu'un vrai magasin pourrait déployer

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