Zendra, retrouver un document
sans le mot exact
La recherche par mots-clés échoue dès qu'on ne se souvient plus du terme employé dans le fichier. Zendra cherche par le sens, classe à l'arrivée et répond aux questions posées en français.
Voir Zendra en ligne Parler d'un projet
- Rôle
- Conception, développement, commercialisation
- Nature
- Assistant documentaire, recherche sémantique et questions en langage naturel
- Technologies
- Next.js, PostgreSQL, recherche sémantique, Stripe
- Modèle
- Abonnement récurrent
- En ligne
- zendra.pro
La recherche par
mots-clés ne suffit plus
Tout le monde a déjà cherché un document dont il se rappelait le contenu, mais pas le titre, pas la date, pas le mot exact qui s'y trouvait.
Un moteur classique compare des chaînes de caractères. Si le fichier dit « avenant au contrat de prestation » et que vous tapez « modification du devis », il ne renvoie rien, alors que c'est le même document. Plus une base de documents grossit, plus cet écart coûte cher : le fichier existe, il est au bon endroit, et il reste introuvable.
Le second problème est le rangement. Personne ne classe ses documents au moment où il les reçoit, parce que c'est précisément le moment où l'on a autre chose à faire. Six mois plus tard, le dossier est un tas.
Chercher par le sens,
pas par la lettre
- Classement à l'arrivée : chaque document est analysé et rangé au moment où il entre, sans action de l'utilisateur
- Recherche sémantique : la requête est comparée au sens du contenu, pas à ses caractères, donc « modification du devis » retrouve « avenant au contrat »
- Questions en langage naturel : on demande ce qu'on veut savoir, et la réponse cite les documents sur lesquels elle s'appuie
- Une base qui reste la vôtre : les fichiers ne servent qu'à répondre à vos questions
Le point sensible d'un produit de ce genre est la confiance. Une réponse en langage naturel qui ne montre pas d'où elle vient ne vaut rien : l'utilisateur ne peut pas la vérifier, donc il ne l'utilise pas. Rattacher chaque réponse à ses sources est moins spectaculaire à démontrer, mais c'est ce qui fait la différence entre un gadget et un outil de travail.
Une pile volontairement
ordinaire
Next.js pour l'interface et le rendu, PostgreSQL pour les données et les vecteurs, Stripe pour l'abonnement. Rien d'exotique, et c'est délibéré.
La recherche sémantique se construit en transformant chaque passage de document en une représentation numérique, puis en comparant la question à ces représentations. Cette mécanique peut se loger dans une base spécialisée de plus, avec sa facture, son tableau de bord et son mode de panne propre. Elle tient aussi dans PostgreSQL, à côté du reste des données.
J'ai choisi la seconde option. Une brique de moins à surveiller, une sauvegarde unique, une facture unique, et la possibilité de joindre les résultats de recherche aux données métier dans la même requête. Sur un produit porté par une seule personne, réduire le nombre de choses susceptibles de tomber la nuit vaut plus qu'un gain de performance théorique.
C'est le raisonnement que j'applique aussi chez mes clients : choisir la plus petite architecture qui répond vraiment au besoin d'aujourd'hui, et laisser la porte ouverte plutôt que de construire la salle en avance.
Un produit mené
jusqu'à la vente
Zendra est conçu, développé et commercialisé seul, du premier écran à l'abonnement récurrent. La partie visible, la recherche, n'est qu'un morceau : il a fallu décider du positionnement, écrire les pages de vente, fixer un prix, brancher les paiements, tenir l'hébergement et répondre aux utilisateurs.
Comme pour Self Solution, c'est cette partie-là qui apprend le plus. On découvre vite que la fonctionnalité dont on était le plus fier n'est pas celle qui déclenche l'abonnement, et qu'un écran de départ mal fichu coûte plus d'utilisateurs qu'un défaut technique.
Ce qu'on me
demande ensuite
- Pouvez-vous ajouter ce type de recherche à mon outil existant ?
- Oui, c'est souvent plus rapide que de créer un produit à part : la recherche sémantique s'ajoute à une base déjà en place. Il faut d'abord regarder comment vos documents sont stockés aujourd'hui.
- Où partent les documents ?
- Cela se décide au cadrage, et cela dépend de vos contraintes : hébergement en Europe, fournisseur de modèle, durée de conservation. Sur un projet client, ces réponses figurent au devis avant la première ligne de code.
- Faut-il forcément de l'IA dans mon produit ?
- Non. Beaucoup de projets qui arrivent avec « il faut de l'IA » se règlent mieux avec une recherche bien indexée et un formulaire clair. Je le dis quand c'est le cas : cela vous coûte moins cher et cela tombe moins souvent en panne.
- Comment démarrer un projet avec vous ?
- Par le simulateur pour un ordre de grandeur, puis un échange de trente minutes. Voir aussi la page développeur web freelance pour ma façon de travailler.
Voir aussi
Une idée de produit
à mettre au monde ?
Le simulateur donne une fourchette en trente secondes, sans inscription. Elle part avec votre message si vous décidez de m'écrire, et je réponds sous 24 heures ouvrées.