L’idée initiale de ce travail de bachelor était de créer une application vocale qui utilise les APIs cognitifs de Watson pour interroger une base de documents. Il s’est avéré, après une étude préliminaire, que la création d’une application qui utilise ces APIs cognitifs n’était que la dernière étape dans un grand parcours qui commence par connaître les spécificités des recherches classiques puis le fonctionnement d’un champ de l’intelligence artificielle, à savoir l’apprentissage d’ordonnancement (Learning to rank) et, enfin, maîtriser l’entraînement du système pour répondre à la spécificité de l’application visée. En fait, l'entraînement est le point essentiel, car la façon d’entrainer le système—qualitatif et quantitatif—influence fortement la pertinence des documents retournés. La partie vocale a été laissé de côté pour deux raisons : •Pour ne pas disperser le lecteur et se concentrer sur l’étude des recherches textuelles. •Le service de transformation de voix en texte a pas mal de lacunes pour être intégré avec une recherche textuelle. Pour cette raison nous avons tenté à travers ce document de présenter l’essentiel des connaissances préalables aux développements d’une application cognitive de recherche textuelle. Le travail peut être coupé essentiellement en trois axes : •Les éléments essentiels de Solr qui implémente la recherche classique de la partie Retrieve, •Ce qu’il faut savoir pour entraîner le système pour la partie Rank, •Test de performance du système à travers un jeu de tests pour ressortir quelques conclusions
