Recherche sémantique : l’IA au service de votre mission

L’intelligence artificielle n’est plus réservée aux grandes entreprises : elle est maintenant accessible aux OBNL. Et son potentiel est énorme.

Vos bottins, répertoires et bases de connaissances regorgent d’informations, mais les moteurs de recherche classiques rendent souvent leur utilisation laborieuse. Résultat : des données sous-utilisées, difficiles à valoriser.

Avec la recherche sémantique, plus besoin de mots-clés exacts. Les usagers posent leurs questions en langage naturel, et l’outil comprend l’intention pour offrir des résultats réellement pertinents.

Découvrons ensemble comment la recherche sémantique peut transformer vos boîtes à outils, répertoires et annuaires en véritables outils intelligents :

• Facilitez la découverte de membres par expertise, secteur ou mission.
• Favorisez les connexions entre membres grâce à l’appariement sémantique.
• Offrez à vos usagers une recherche intuitive dans vos ressources, qu’ils soient familiers ou non avec votre structure.
• Valorisez pleinement votre contenu existant.

À travers des exemples concrets d’OBNL, voyons comment transformer vos répertoires en véritables outils intelligents avec des technologies accessibles, déjà intégrées à Yapla.

Pourquoi la recherche sémantique est une opportunité majeure pour les OBNL

L’intelligence collective des OBNL est déjà là

Chaque OBNL possède une richesse informationnelle unique. Qu’il s’agisse d’un annuaire de membres, d’un bottin de services, d’une base de ressources spécialisées ou d’une bibliothèque de contenus, vous avez déjà construit un patrimoine de connaissances utile à votre communauté.

Et ce patrimoine vaut de l’or. Pas forcément pour faire joli dans un tableur, mais parce qu’il aide vos membres à se former, à se connecter, à trouver des partenaires, à résoudre des problèmes réels. Bref : il sert directement votre mission.

Le vrai enjeu : rendre l’information accessible et utile

Le problème, ce n’est pas que les OBNL manquent d’information. Le problème, c’est qu’elle est souvent difficile à retrouver.

Dans un moteur classique, si vos usagers ne tapent pas les bons mots, ils tombent à côté. Si le vocabulaire technique leur manque, ils passent à côté. Si le contenu est vaste, ils se noient dans une liste interminable de résultats.

Au final, cette richesse reste invisible… alors qu’elle pourrait faire gagner du temps, créer des liens et renforcer l’impact de votre organisation.

La recherche sémantique est un excellent exemple de numérique utile, intégré à la mission plutôt qu’empilé. Si vous voulez creuser cette logique de maturité numérique, l’article sur la culture d’innovation des OBNL propose un cadre très complémentaire.

Recherche classique vs recherche sémantique : comprendre la différence

Les limites des moteurs de recherche traditionnels

Les moteurs de recherche “classiques” reposent surtout sur des mots-clés exacts. Ils sont efficaces quand l’usager connaît déjà le bon terme. Mais dès qu’il hésite, qu’il formule autrement, ou qu’il se trompe de jargon, la recherche devient pénible.

Ces moteurs comprennent peu :

• l’intention derrière la question,
• le contexte,
• les liens entre des concepts proches.

Conséquence : trop de résultats, ou pas les bons. Et une expérience qui ressemble à “chercher une aiguille dans une botte de PDF”.

Ce que permet une recherche sémantique

La recherche sémantique fait l’inverse : elle s’intéresse au sens.

Vos usagers peuvent poser leur question comme ils parlent :

“Je cherche quelqu’un qui peut m’aider à organiser un congrès.”
 “Je veux un partenaire pour améliorer ma comptabilité.”
 “Quels membres travaillent sur l’inclusion sociale ?”

Le moteur comprend l’intention, relie les notions pertinentes, et renvoie une réponse utile, même si la question n’utilise pas le vocabulaire exact de vos fiches ou de votre site.

Définitions et notions clés pour comprendre la recherche sémantique

Pas de panique, nous restons en mode digestible. Pas besoin d’un doctorat (ni d’un café triple-shot), juste de deux ou trois concepts bien posés.

Glossaire des termes essentiels

• Sémantique : ce qui concerne le sens des mots.
• Langage naturel : la façon dont nous parlons au quotidien.
• Intelligence artificielle (IA) : des systèmes capables d’imiter certaines formes de compréhension humaine, notamment pour analyser du langage et reconnaître des concepts.
• Modèles de langage (LLM) : des IA spécialisées dans la compréhension et la génération de texte.
• Vectorisation : méthode qui transforme un texte en représentation numérique du sens.
• Espace sémantique : “carte” numérique où les concepts proches se retrouvent proches, même si les mots sont différents.
• RAG (Retrieval Augmented Generation en anglais) : technique qui combine recherche sémantique et génération de réponse en langage naturel.

Comment les modèles comprennent le sens des requêtes

Le principe est simple : au lieu de lire votre requête comme une suite de mots, le moteur la transforme en une représentation numérique du sens.

Ensuite, il la compare à vos contenus vectorisés dans un espace sémantique.
Résultat : il repère des proximités entre idées.

Exemple :

• “bénévolat”
• “engagement communautaire”
• “mobilisation”

Ces mots sont différents, mais ils parlent d’un même univers. La recherche sémantique le comprend automatiquement.

RAG : pourquoi c’est central dans une recherche intelligente

Le RAG ajoute une couche décisive.

1. La recherche sémantique trouve les bons contenus dans vos données.
2. Le modèle de langage génère une réponse claire à partir de ces contenus.

La différence est énorme :
 nous ne recevons pas juste une page de résultats, mais une réponse contextualisée qui explique pourquoi cela correspond à la demande.

C’est ce qui transforme une recherche en expérience de découverte.

Comment fonctionne une recherche sémantique, étape par étape

1. L’usager pose une question en langage naturel

Pas besoin qu’elle soit parfaite, précise ou écrite “comme il faut”.
 Le moteur part de ce que l’usager veut dire, pas de comment il le dit.

2. Le moteur interprète l’intention

Il reformule, identifie les notions clés, comprend le besoin réel derrière la requête.

3. Les données sont comparées dans un espace sémantique

Grâce à la vectorisation, chaque contenu de votre base est “placé” dans cet espace.
Le moteur calcule les proximités entre la question et vos données.

4. Le RAG génère une réponse utile

Il sélectionne les éléments les plus pertinents et construit une réponse explicite, structurée et justifiée.

Quand la recherche sémantique devient un levier vraiment décisif pour un OBNL

Annuaires de membres et de partenaires

C’est un cas d’usage évident, et souvent un point de friction énorme.
Avec une recherche sémantique, un utilisateur peut chercher :

• une expertise (“quelqu’un qui connaît la gestion d’événements hybrides”),
• un secteur (“des membres actifs en santé communautaire”),
• une mission (“organisations qui travaillent sur l’inclusion”).

Même sans vocabulaire strict, il trouve les bonnes personnes. Votre annuaire devient un outil de mise en relation, pas une simple liste.

Répertoires de services et de ressources

Beaucoup d’OBNL structurent des répertoires : services professionnels, ressources sociales, formations, accompagnements…

Le problème classique : les usagers ne savent pas toujours quel terme chercher.
La recherche sémantique rend l’accès intuitive, même pour un public non expert.

Bibliothèques de contenus et bases de connaissances

Guides, FAQ, dossiers thématiques, politiques internes, publications…
 On en produit tous, et souvent beaucoup.

Une recherche sémantique permet :

• de retrouver un contenu sans connaître son titre exact,
• d’orienter vers des ressources connexes,
• de valoriser des contenus existants qui dormaient au fond du site.

Mettre en place une recherche sémantique dans votre organisation

Bonne nouvelle : ce n’est pas un monstre technologique impossible à apprivoiser.
La mise en place repose sur une logique progressive.

Étape 1 : clarifier le besoin et le public cible

Avant de brancher quoi que ce soit :

• Qui doit chercher ? membres, partenaires, grand public, interne ?
• Pour quel objectif ? mise en relation, accès à l’information, support, découverte de services ?

La recherche sémantique ne sert pas seulement à mieux trouver une info : elle peut déclencher des collaborations à grande échelle via le maillage intersectoriel.

Une recherche sémantique est d’autant plus efficace qu’elle répond à un besoin clair. C’est souvent l’étape la plus déterminante. Si vous manquez de temps pour la structurer ou si plusieurs publics sont concernés, les services professionnels Yapla peuvent vous aider à cadrer le besoin et prioriser le bon répertoire à rendre “intelligent” en premier.

Étape 2 : identifier et structurer les données disponibles

Vous avez déjà des données prêtes à l’emploi :

• fiches membres,
• services catalogués,
• listes de ressources,
• URL, documents, champs dans Yapla.

Il s’agit surtout de sélectionner ce qui est utile, puis de structurer pour nourrir le moteur.

Étape 3 : connecter le moteur sémantique et l’intégrer au site

Dans Yapla, la recherche sémantique s’appuie sur Meshora :

• elle vectorise vos contenus,
• elle construit l’index sémantique,
• elle renvoie les résultats à votre site.

L’intégration se fait via un module dans le CMS : pas besoin de reconstruire votre site ou vos répertoires de zéro.

Étape 4 : tester et enrichir en continu

Comme tout outil “intelligent”, la qualité dépend de l’amélioration continue :

• tester des requêtes réelles,
• ajuster les données si besoin,
• enrichir progressivement.

Cette approche progressive : partir des besoins puis activer la technologie fait écho à notre propre démarche de transformation numérique chez Yapla. Nous la détaillons aussi dans cet article.

Nos services professionnels peuvent vous accompagner pour définir le bon cas d’usage, sélectionner les données pertinentes, paramétrer Meshora et intégrer la recherche sémantique dans votre site Yapla, pour obtenir un résultat utile rapidement et aligné sur votre mission.

Confidentialité et contrôle des données

C’est une question normale, et saine.

Vous choisissez quelles données sont utilisées

Vos données ne sont pas toutes forcément nécessaires.
Nous définissons ensemble :

• quelles colonnes sont utilisées,
• quel niveau de détail est pertinent,
• si des informations nominatives doivent apparaître ou non.

Une solution conçue pour les besoins des communautés

Meshora est développé par les équipes Yapla.
 Il ne s’agit pas d’une boîte noire externe qui part en vacances avec vos données.

L’objectif est simple : valoriser votre contenu de manière utile et sécurisée, au service de votre mission.

Conclusion : valoriser ce que vous avez déjà construit

La recherche sémantique ne vous demande pas de créer plus de contenu.
 Elle vous aide à mieux exploiter ce que vous avez déjà.

En rendant vos répertoires, annuaires et bibliothèques réellement intelligents, vous :

• facilitez la vie de vos usagers,
• augmentez la valeur de votre communauté,
• multipliez les connexions et les opportunités,
• renforcez l’impact de votre OBNL sans ajouter de charge inutile.

Vous souhiatez valider si la recherche sémantique est pertinente pour votre annuaire ou votre base de contenus ? Nos Services Professionnels peuvent vous aider à évaluer l’opportunité et à lancer un premier projet pilote.
 

Catherine Thibault, Responsable du développement, Canada