Série : Actualité techno · Partie 3 sur 4
- 1. L'actu techno : l'arrivée de Dot chez OpenAI, la réponse aux agents autonomes
- 2. L'actu techno : Gemini 4 Argon, quand le modèle travaille plus longtemps que toi
- 3. Une IA canadienne devient meilleure pour retrouver l'information dans vos documents 🇨🇦
- 4. Une plateforme canadienne pour créer des agents IA au travail 🇨🇦
Une IA canadienne devient meilleure pour retrouver l'information dans vos documents 🇨🇦
Publié le
Une nouvelle intéressante en IA est passée un peu sous mon radar cette semaine.
Cohere vient de lancer Embed 5.
Et ce qui est particulièrement intéressant pour nous :
🇨🇦 Cohere est une entreprise canadienne d’intelligence artificielle.
Mais Embed 5, ça fait quoi?
🔎 Imaginez une immense bibliothèque
Supposons qu’une entreprise possède des milliers de documents :
- politiques internes
- manuels
- rapports financiers
- tableaux
- images
- documents techniques
Vous posez ensuite une question à votre assistant IA :
« Quelle est notre politique concernant les vacances? »
Avant que l’IA puisse répondre correctement, elle doit d’abord retrouver les bonnes informations dans cette immense bibliothèque.
C’est justement le genre de problème qu’Embed 5 cherche à résoudre.
🤖 L’IA doit d’abord trouver avant de répondre
On parle beaucoup des modèles comme ChatGPT, Gemini ou Claude qui génèrent les réponses.
Mais dans plusieurs systèmes d’IA utilisés en entreprise, il y a une étape très importante juste avant :
retrouver la bonne information.
Cohere décrit Embed 5 comme la fondation permettant d’améliorer cette recherche pour les systèmes de recherche, les systèmes RAG et les agents IA.
En très simple :
Votre question → 🔎 trouver les bons documents → 🤖 l’IA prépare sa réponse
Si la première étape ramène les mauvais documents, même une excellente IA aura beaucoup plus de difficulté à donner une bonne réponse.
📄 Et les documents ne contiennent pas seulement du texte
C’est probablement l’une des parties les plus intéressantes d’Embed 5.
Un document PDF peut contenir :
- du texte
- des tableaux
- des graphiques
- des images
- une mise en page
Transformer simplement le PDF en texte peut faire perdre une partie de cette information.
Embed 5 peut travailler avec du texte, des images et une combinaison des deux. Cohere indique également une prise en charge de plus de 100 langues et de documents pouvant contenir beaucoup de contexte.
Pour une entreprise qui possède des milliers de PDF complexes, ça peut devenir très intéressant.
🇨🇦 Et ça vient du Canada
C’est aussi ce qui rend cette annonce intéressante.
Cohere est une entreprise d’IA fondée au Canada et basée à Toronto, qui se concentre notamment sur les besoins des entreprises et des organisations qui veulent davantage de contrôle sur leurs systèmes d’IA.
On parle énormément des géants américains de l’IA.
- OpenAI
- Microsoft
- Anthropic
- Meta
Mais il existe aussi au Canada un acteur important qui développe ses propres technologies d’IA.
Et Embed 5 vient s’ajouter à cet écosystème.
⚡ Deux versions
Cohere propose deux variantes.
Embed 5 Pro vise principalement la meilleure qualité possible pour analyser et indexer de grandes collections de documents.
Embed 5 Fast privilégie plutôt la rapidité et le coût lorsque l’IA doit effectuer beaucoup de recherches.
Les deux peuvent même travailler ensemble : Cohere recommande notamment d’indexer les documents avec Pro et d’utiliser Fast pour certaines recherches en temps réel.
C’est particulièrement intéressant avec les agents IA, qui peuvent effectuer plusieurs recherches pour accomplir une seule tâche.
☁️ Et ce n’est pas limité à Cohere
Embed 5 est disponible directement chez Cohere, mais aussi notamment via Amazon SageMaker et Microsoft Foundry. Cohere propose également des options de déploiement privé.
Pour les entreprises qui utilisent déjà ces environnements, ça facilite beaucoup son intégration.
🍳 La version simple
Imaginez encore notre bibliothèque.
Un excellent modèle d’IA peut être extrêmement intelligent.
Mais s’il cherche dans le mauvais livre, il risque de vous donner une mauvaise réponse.
Embed 5 essaie donc surtout d’améliorer le bibliothécaire :
Trouver la bonne information, au bon endroit, avant de demander à l’IA de répondre.
Et cette technologie vient d’une entreprise canadienne. 🇨🇦
Pas mal intéressant à suivre.