Dans le domaine de l’intelligence artificielle et de l’information retrieval, la recherche multi-vecteurs représente une avancée majeure pour la pertinence des résultats, mais elle pose d’importants défis de performance.
Google Research vient de présenter MUVERA (Multi-Vector Retrieval Algorithm), un algorithme innovant qui permet d’obtenir des performances de recherche multi-vecteurs aussi rapides que celles de la recherche mono-vecteur.
Qu’est-ce que la recherche multi-vecteurs ?
La recherche multi-vecteurs consiste à représenter chaque donnée (texte, image, vidéo) non plus par un seul vecteur, mais par un ensemble de vecteurs d’embedding. Cette approche, popularisée par des modèles comme ColBERT, permet de capturer des relations plus riches et d’améliorer la précision des résultats, mais elle entraîne une explosion du nombre de vecteurs à traiter et une complexité accrue des calculs de similarité.
Le défi de la performance
Avec la recherche multi-vecteurs, chaque document est associé à plusieurs vecteurs, ce qui multiplie la quantité de données à indexer et à comparer. Cette complexité nuit à la rapidité des requêtes et à la scalabilité des systèmes de recherche, rendant l’adoption à grande échelle difficile.
MUVERA : la solution Google
MUVERA apporte une solution élégante à ce problème. L’algorithme transforme la recherche multi-vecteurs en un problème de recherche mono-vecteur en utilisant des Fixed Dimensional Encodings (FDEs). Ces encodages sont des vecteurs uniques dont le produit scalaire approximera la similarité multi-vecteurs, permettant ainsi d’utiliser des algorithmes de Maximum Inner Product Search (MIPS) déjà très optimisés.
Grâce à cette transformation, MUVERA permet de :
- Réduire drastiquement le nombre de vecteurs à indexer (par exemple, de 100 millions à 1 million pour un million de documents avec 100 vecteurs chacun).
- Améliorer la latence et la consommation mémoire des systèmes de recherche.
- Maintenir une précision (recall) élevée, comparable à celle des méthodes multi-vecteurs traditionnelles, tout en accélérant la recherche.
Applications concrètes
MUVERA est particulièrement adapté aux moteurs de recherche, aux systèmes de recommandation (comme YouTube) et aux applications de traitement automatique du langage naturel (NLP). Il permet d’améliorer la vitesse de recherche, de réduire les coûts d’infrastructure et d’offrir une expérience utilisateur plus fluide sur de très grandes bases de données.
Pourquoi MUVERA est une révolution pour le SEO et la recherche d’informations ?
- Accélération de la recherche : Les requêtes sont traitées aussi rapidement qu’avec la recherche mono-vecteur.
- Précision maintenue : La qualité des résultats reste élevée, même sur des requêtes complexes.
- Réduction des coûts : L’infrastructure nécessaire est allégée, ce qui permet de scaler plus facilement.
- Innovation Google : MUVERA s’inscrit dans la lignée des avancées majeures de Google en matière d’IA et de recherche d’informations.
Exemple concret d’utilisation de MUVERA
Voici un exemple pratique et détaillé pour illustrer comment MUVERA révolutionne la recherche multi-vecteurs :
Cas d’usage : Recherche e-commerce
Imaginons une plateforme e-commerce avec des millions de produits. Un utilisateur recherche “veste en velours côtelé taille medium pour hommes”.
Avec la recherche multi-vecteurs traditionnelle :
- Chaque produit est représenté par plusieurs vecteurs (un pour chaque token : “veste”, “velours”, “côtelé”, “medium”, “hommes”).
- Pour 1 million de produits avec 10 tokens chacun = 10 millions de vecteurs à traiter.
- Le système doit calculer la similarité Chamfer entre chaque vecteur de requête et chaque vecteur de produit.
- Temps de recherche : plusieurs secondes sur une grande base de données.
Avec MUVERA :
- Chaque produit est transformé en un seul vecteur FDE (Fixed Dimensional Encoding).
- Pour 1 million de produits = 1 million de vecteurs seulement.
- Utilisation des algorithmes MIPS optimisés pour la recherche mono-vecteur.
- Temps de recherche : quelques millisecondes.
Performances concrètes mesurées :
Les résultats expérimentaux de Google Research montrent que MUVERA obtient :
- Réduction de 90% de la latence par rapport à PLAID (l’ancien système de référence).
- 10% d’amélioration du recall (précision des résultats).
- Réduction de 5 à 20 fois du nombre de candidats à récupérer pour atteindre le même niveau de précision.
- Compression de 32 fois de l’empreinte mémoire grâce à la quantification de produits.
Exemple concret : YouTube
YouTube utilise des systèmes de recommandation multi-vecteurs pour analyser :
- Contenu vidéo : chaque frame représentée par des vecteurs.
- Audio : transcription et analyse sémantique.
- Métadonnées : titre, description, tags.
- Comportement utilisateur : historique de visionnage, interactions.
Avant MUVERA :
- Pour recommander des vidéos à 2 milliards d’utilisateurs.
- Calcul de similarité entre des millions de vecteurs par utilisateur.
- Infrastructure coûteuse et latence élevée.
Avec MUVERA :
- Transformation de chaque profil utilisateur et chaque vidéo en vecteurs FDE uniques.
- Recommandations en temps réel avec une précision maintenue.
- Réduction significative des coûts d’infrastructure.
Exemple technique : Traitement de documents
Pour un système de recherche documentaire :
Document exemple : “Comment optimiser les performances de recherche multi-vecteurs ?”
Méthode traditionnelle :
- Vecteurs par token : [v1=”Comment”, v2=”optimiser”, v3=”performances”, v4=”recherche”, v5=”multi-vecteurs”].
- 5 vecteurs de 768 dimensions = 3,840 valeurs numériques.
Avec MUVERA :
- 1 seul vecteur FDE de 768 dimensions = 768 valeurs numériques.
- Division par 5 de l’espace de stockage.
- Garantie mathématique que la similarité FDE approxime la similarité Chamfer originale.
Applications pratiques immédiates
MUVERA est particulièrement efficace pour :
- Moteurs de recherche : Traitement de milliards de pages web.
- Systèmes de recommandation : Netflix, Spotify, Amazon.
- Recherche d’images : Google Images, Pinterest.
- Traitement du langage naturel : Chatbots, assistants vocaux.
- Recherche d’entreprise : Bases de connaissances internes.
Cette innovation permet de démocratiser la recherche multi-vecteurs en la rendant aussi rapide et économique que la recherche mono-vecteur, tout en conservant sa précision supérieure.
Conclusion
MUVERA marque une étape importante dans l’évolution des systèmes de recherche multi-vecteurs. En permettant d’obtenir des performances comparables à la recherche mono-vecteur, cet algorithme ouvre la voie à des applications plus rapides, plus précises et plus économiques, tout en renforçant la position de Google comme leader de l’innovation en intelligence artificielle et en information retrieval.
L'auteur du blog
Je suis Nicolas Dayez, consultant SEO/GEO basé à Lille, et je transforme la visibilité en ligne de mes clients en résultats commerciaux concrets. Avec plus de 6 années d'expertise dans le référencement naturel, j'aide les entreprises à attirer plus de trafic qualifié et à convertir leurs visiteurs en clients fidèles.
