Sean Mullaney, Directeur technique d’Algolia – Série d’entretiens

Sean Mullaney est le Directeur technique d’Algolia, une plateforme de recherche et de découverte intégrée et alimentée par l’IA.

Sean est un ancien dirigeant de Stripe et Google (GOOGL ) avec une expérience dans le développement d’organisations d’ingénierie, la création d’outils de recherche et de découverte alimentés par l’IA, ainsi que la croissance de solutions d’API à l’échelle mondiale. Chez Algolia, il supervise la technologie derrière le deuxième plus grand moteur de recherche après Google, utilisé pour plus de 1,5 billion de recherches chaque année. Récemment, il a dirigé le lancement d’AlgoliaNeuralSearch – le plus rapide, le plus évolutif et le plus rentable vecteur et moteur de recherche par mots clés au monde.

Qu’est-ce qui vous a initialement attiré vers l’informatique ?

Quand j’avais 10 ans, mes parents ont acheté notre premier ordinateur pour la maison. La première chose que j’ai voulu faire était de comprendre comment écrire un jeu d’aventure texte que je copiais dans un livre. Quelques années plus tard, j’ai commencé à apprendre le C++, mais la conception et la création de jeux d’ordinateur sont restées une grande passion pour moi en tant qu’adolescent qui commençait à explorer l’informatique.

Pendant plus de 7 ans, vous avez travaillé chez Google, où vous avez aidé à construire et à diriger des équipes travaillant sur la stratégie, les opérations, les grandes données et l’apprentissage automatique. Quel était votre projet préféré et qu’avez-vous appris de cette expérience ?

Nous avons découvert comment utiliser toutes les grandes données que nous avions sur la façon dont les annonceurs utilisaient nos produits pour aider les équipes de vente. Nous avons développé des règles personnalisées (plus tard des réseaux neuronaux plus complexes) pour prédire quels clients nous devions aborder avec quels produits à quel moment pour maximiser la probabilité que le temps d’un représentant des ventes se traduise par une augmentation des revenus. Avec plus d’un million d’annonceurs sur Google, cet outil a considérablement aidé les équipes de vente à trouver les meilleures opportunités.

Dans un récent résumé de DevBit, vous avez décrit l’objectif d’Algolia comme étant de permettre aux utilisateurs d’indexer le monde et de mettre le contenu en mouvement. Pouvez-vous expliquer ce que signifie cette déclaration ?

En fin de compte, nous voulons aider nos clients à tirer parti de leurs données. Internet a créé une explosion massive de contenu et de produits e-commerce, et même si ce développement est certainement un jalon important, la quantité écrasante d’informations disponibles signifie qu’il est plus difficile que jamais de trouver ce que l’on cherche vraiment en tant qu’utilisateur. Cependant, lorsque la recherche et la découverte sont alimentées par l’IA, la liste croissante de contenu peut être intelligemment accédée et mise en mouvement pour vraiment aider les utilisateurs, et non les submerger.

En septembre 2022, Search.io et son produit phare NeuralSearch™ ont été acquis par Algolia. Pouvez-vous discuter de cette technologie de recherche spécifique ?

En résumé, Algolia NeuralSearch intègre la correspondance de mots clés avec le traitement du langage naturel basé sur des vecteurs, alimenté par des modèles de langage, dans une seule API – une première dans l’industrie. La solution intègre notre technique de hachage neuronal exclusive qui rend l’utilisation de vecteurs évolutives et 90 % plus rentable – un problème que d’autres entreprises d’IA, y compris ChatGPT, rencontrent. Ce qui est vraiment excitant à propos de ce produit révolutionnaire, c’est qu’il rend la recherche par IA évolutives pour les organisations d’envergure mondiale.

La nouvelle technologie permet également aux clients, tels que les détaillants, de comprendre et de fournir du contenu qui correspond aux requêtes qui sont normalement trop conversationnelles pour fournir des résultats précis ou même des résultats (appelés requêtes longue traîne). Ces dernières représentent 55 % des recherches actuelles sur les sites. Comme seule solution de recherche par IA complète qui applique l’IA à la compréhension des requêtes, à la récupération et au classement des résultats, NeuralSearch comprend vraiment ces requêtes et transforme les opportunités manquées en revenus.

Hors de Neuralsearch™, quels sont les autres méthodologies d’apprentissage automatique utilisées ?

Nous avons intégré l’IA dans trois fonctions principales – la compréhension des requêtes, la récupération et le classement des résultats. Nous appelons cela le « sandwich de recherche par IA » :

• Compréhension des requêtes : La compréhension avancée du langage naturel (NLU) et la recherche vectorielle alimentée par l’IA d’Algolia fournissent une expression de langage naturel en forme libre et une catégorisation de requête alimentée par l’IA qui prépare et structure une requête pour l’analyse. De plus, l’apprentissage adaptatif basé sur les commentaires des utilisateurs affine la compréhension de l’intention.
• Récupération : Les résultats les plus pertinents sont ensuite récupérés et classés du plus pertinent au moins pertinent. Le processus de récupération combine les résultats du hachage neuronal en parallèle avec les mots clés en utilisant le même index pour une récupération et un classement faciles. Cette approche résout le problème des « résultats nuls » et améliore considérablement les positions de clic et les taux de clic. Aucune autre plateforme de recherche et de découverte dans l’espace de la recherche et de la découverte n’offre cette puissante capacité.
• Classement : Enfin, les meilleurs résultats sont poussés vers le haut par le reclassement alimenté par l’IA d’Algolia, qui prend en compte les nombreux signaux attachés à la requête de recherche (y compris le score de correspondance de mot clé exact, le profil de personnalisation contextuel, la popularité observée des éléments, le score de correspondance sémantique, etc.) et apprend à atteindre une pertinence maximale.

De plus, à mesure que l’index change, de nouveaux produits sont ajoutés, de nouveaux contenus sont téléchargés ou que les termes prennent de nouvelles significations, le produit Algolia NeuralSearch alimenté par l’IA apprendra et s’adaptera automatiquement. Il n’a pas besoin d’un effectif supplémentaire ou d’opérations manuelles. Il correspondra automatiquement aux mots clés ou aux concepts – éventuellement un mélange des deux – en fonction de la requête ou de la phrase de recherche. Cela met vraiment la recherche sur pilote automatique.

Algolia a récemment augmenté son plan gratuit de 10 000 enregistrements à 1 million d’enregistrements. Quelle était la mentalité derrière cette décision, et comment le marché a-t-il réagi ?

Nous avons choisi de faire évoluer le prix et les offres d’Algolia pour être encore plus conviviaux pour les développeurs avec l’introduction de deux nouveaux plans orientés développeurs : un plan « Build » gratuit et un plan « Grow » qui offre une évolutivité facile à des prix abordables. Le nouveau plan Build augmente le nombre d’enregistrements gratuits qu’un développeur peut stocker dans Algolia, passant de 10 000 à 1 million d’enregistrements. Cela représente une augmentation de 100 fois du nombre d’enregistrements gratuits que les développeurs peuvent maintenant indexer dans Algolia. De plus, Algolia a réduit le coût des requêtes de recherche dans son plan Grow de 50 % et les enregistrements de 60 %.

L’idée derrière notre plan de tarification mis à jour « Build » est de fournir aux développeurs un accès gratuit à l’ensemble des fonctionnalités de sa plateforme de recherche et de découverte alimentée par l’IA. Le plan « Grow », pour les développeurs prêts à faire évoluer leur application, permet aux développeurs de bénéficier d’une tarification basée sur l’utilisation plus conviviale pour les environnements de production en direct.

Une note importante ici est que tout concepteur, créateur ou constructeur – qu’il soit un ingénieur logiciel occasionnel ou engagé à plein temps – peut rapidement et facilement accéder à tous les outils, à la documentation, aux exemples de code, au contenu éducatif et aux capacités d’intégration multiplateforme nécessaires pour commencer à gérer ses données, à construire une interface de recherche, à configurer les analyses et plus encore – tout cela gratuitement. De plus, ils auront un accès immédiat à une communauté de développeurs en constante croissance de plus de 5 millions de constructeurs.

Pouvez-vous discuter des outils de personnalisation de recherche proposés ?

Algolia propose plusieurs outils de personnalisation de recherche pour les entreprises qui souhaitent exploiter les données pour améliorer les recommandations, y compris différents types de recommandations et des moyens uniques d’exploiter les données pour réellement stimuler ces recommandations.

Quelques exemples incluent :

• Tendance : Suggérez d’autres éléments qui sont tendance en popularité et liés aux recherches effectuées par vos clients.
• Basé sur les évaluations : Les gens veulent acheter des produits avec les meilleures évaluations.
• Personnalisé : En fonction de ce que vous avez acheté la dernière fois, de l’historique de navigation, de l’emplacement ou d’autres facteurs, nous recommandons ces autres produits.

Ces méthodes basées sur les données peuvent aider à améliorer rapidement les résultats en fonction de la façon dont les clients interagissent avec les produits, vous rendant ainsi plus susceptible de recommander les produits qui se convertissent le mieux.

Vous avez décrit Algolia comme étant le moteur de recherche hybride par IA le plus évolutif au monde. Comment Algolia a-t-il été conçu pour évoluer de manière si efficace ?

Tout cela revient au hachage neuronal. Cette solution de pointe comprime et accélère considérablement chaque requête. Il est beaucoup plus rapide de calculer la similarité hachée que les similarités vectorielles standard et renvoie des résultats en millisecondes.

Le hachage neuronal représente une avancée pour la mise en production de la récupération par IA. Combiné avec le traitement de requête et le reclassement alimentés par l’IA, il promet de débloquer tout le pouvoir de l’IA sur les sites de recherche. Avant la percée exclusive d’Algolia, la recherche basée sur les vecteurs était trop coûteuse en calcul pour être exécutée en production.

La partie du « sandwich » que je voudrais mettre en avant le plus est la « viande » : la récupération. La raison pour laquelle nous disons que nous sommes le seul véritable moteur de recherche par IA de bout en bout est que la bataille pour ajouter l’IA à la récupération a été constante dans l’industrie de la recherche. La récupération d’informations est un processus incroyablement complexe, et il est encore plus complexe de maîtriser une récupération par IA à haute performance et rentable à grande échelle. Nous l’avons maîtrisée avec notre technique de hachage neuronal révolutionnaire. En le faisant, nous avons essentiellement gagné la quête du Graal de la recherche par IA.

Y a-t-il autre chose que vous aimeriez partager sur Algolia ?

C’est un moment passionnant pour travailler chez Algolia, et nous sommes toujours prêts à entamer des conversations avec des personnes talentueuses et passionnées qui souhaitent nous rejoindre dans notre quête pour construire la meilleure technologie de recherche au monde. Si cela vous intéresse, je vous invite à consulter nos offres d’emploi actuelles sur https://www.algolia.com/careers/.