Search Grounding
Le search grounding est la technique par laquelle un modèle IA complète ses connaissances d'entraînement par une récupération web en direct afin de fournir des réponses plus actuelles et précises. Le modèle cherche sur le web, récupère les textes pertinents et les utilise comme base (ground truth) de sa réponse.
Le grounding résout un problème fondamental des LLM : des connaissances figées à la date d’entraînement. Grâce au grounding, un modèle peut répondre à des questions portant sur des événements postérieurs à son entraînement. ChatGPT Search, Perplexity et Google AI Overviews utilisent tous le grounding.
Pour les responsables marketing, le grounding signifie que le classement SEO en direct est directement pertinent pour la visibilité IA. Les pages bien classées sur Google ont davantage de chances d’être récupérées et citées par les systèmes IA à grounding.
Questions fréquentes
Quelle est la différence entre grounding et RAG ?
Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est l'architecture technique. Le search grounding est l'implémentation spécifique dans laquelle un modèle IA cherche sur le web en temps réel. Le RAG peut aussi utiliser des bases de données internes comme source de connaissances.
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