Une solution quantique pour l'accès et l'extraction d'informations
L'explosion du volume d'informations sur tout et n'importe quoi, à la fois en ligne et hors ligne, constitue un défi pour les citoyens et les chercheurs qui veulent se diriger vers les données particulières qu'ils recherchent. Si la recherche dans le domaine de l'accès et de la récupération d'informations (IAR) a fait beaucoup de progrès au cours des trente dernières années, les experts n'ont pas encore intégré les éléments de «contexte» pour produire des recherches plus avancées. Le projet QONTEXT («Quantum contextual information access and retrieval»), financé par l'UE, a travaillé à la création d'une meilleure technologie de recherche en intégrant de manière transparente différentes dimensions de contexte dans des modèles de moteur de recherche et des protocoles d'évaluation. Ce que l'équipe de projet signifiait par contexte est le besoin de prendre en considération dans la recherche des informations particulières sur l'utilisateur, ainsi que sur la langue, le système, l'interface et le mode d'interaction. Elle voulait également intégrer les dimensions socio-psychologiques et d'autres nuances sur la recherche afin de générer de meilleures recherches et de meilleurs résultats de recherche. Pour atteindre ses objectifs, le projet QONTEXT a dévoilé une nouvelle vision du paradigme de l'IAR basé sur la théorie quantique, qui présente de nombreux avantages pour améliorer les recherches. La théorie quantique permet de mesurer la pertinence et le contexte de manière plus efficace. Elle est meilleure pour estimer la probabilité de pertinence et raisonner de manière logique parmi les documents et les liens. Le concept est également idéal pour comprendre les corrélations et les dépendances, ainsi que pour représenter des documents complexes lorsque les corrélations classiques ne le permettent pas. L'intégration d'éléments de contexte en exploitant la théorie quantique pourrait aider les chercheurs et les personnes ayant besoin d'informations à accéder et à récupérer des informations plus utiles et pertinentes que ce qui a été possible jusqu'alors.
Mots‑clés
Économie de la connaissance, théorie quantique, accès et récupération de l'information, contexte, moteur de recherche
