- La recherche IA de Naver, « AI Briefing », a été officiellement lancée le 27/03
- Le champ d’application reste très limité, avec seulement 4 formats proposés : type officiel / multi-sources, type contenus courts, type lieux basé sur la localisation, et type guide d’achat IA
- Une recherche IA « à moitié aboutie » faute de recherche sémantique : même dans les exemples, il n’y avait pas de requêtes en langage naturel
- À l’heure actuelle, AI Briefing repose bien sur une architecture RAG, mais n’applique pas la recherche sémantique de manière généralisée
- Au lieu de vectoriser la question de l’utilisateur pour en comprendre l’intention, le système se concentre surtout sur l’extraction de mots-clés, et ne traite pas correctement les questions complexes
- Naver embarque les requêtes et les convertit en mots-clés via son propre petit modèle de langage, Rapter, mais celui-ci n’est pas adapté à l’analyse d’intentions multiples
- Pourquoi ne pas avoir généralisé la recherche sémantique ?
- 1. préserver le modèle économique (publicité sur la recherche)
- 2. l’obsession de la rapidité des résultats et les limites d’un modèle encore insuffisamment abouti
- À ce stade, l’AI Briefing de Naver reste essentiellement une recherche historique par mots-clés à laquelle on a partiellement ajouté des fonctions IA
- À l’échelle mondiale, l’évolution de la recherche IA en est déjà à l’étape de l’intégration raisonnement + recherche sémantique
- En Corée aussi, des startups de recherche IA comme oo.ai montent en puissance en mettant en avant une recherche IA rapide centrée sur la recherche sémantique
- À ce jour, l’AI Briefing de Naver ne répond pas aux besoins des utilisateurs et reste insuffisant tant sur la satisfaction des résultats que sur la prise en compte de l’intention
- En d’autres termes, la solution est pour l’instant en retard par rapport aux tendances nationales et internationales : recherche sémantique non généralisée, stratégie priorisant la vitesse, dépendance au modèle de revenus publicitaires
- Le moment appelle une « stratégie de retournement pour redevenir n°1 »
- Sans développement d’un produit mondial à la hauteur de l’ère de l’IA ou sans M&A offensives, il sera difficile de reproduire un succès comparable à celui de Line après l’acquisition de First Snow en 2006
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