Cohere lance Embed 4 pour mieux retrouver l’information en entreprise

Dans une organisation, l’information utile est rarement absente. Elle est plutôt dispersée entre comptes rendus, procédures, contrats, présentations, bases internes, courriels et fichiers PDF. Retrouver le bon élément au bon moment est donc devenu un enjeu de productivité, mais aussi de fiabilité : une réponse incomplète ou sortie de son contexte peut orienter une décision dans la mauvaise direction.

C’est sur ce terrain que Cohere a présenté, en avril 2025, Embed 4, une nouvelle génération de modèle d’embeddings. Contrairement à un assistant conversationnel qui rédige directement une réponse, ce type de modèle sert d’abord à organiser l’information pour la rendre retrouvable. Sa promesse est simple : aider un moteur de recherche ou un assistant interne à identifier les passages les plus pertinents dans une masse de contenus, y compris lorsque la formulation de la question diffère de celle du document recherché.

L’annonce s’inscrit dans la stratégie de Cohere, société spécialisée dans l’IA générative pour les organisations. Avec Embed 4, l’entreprise cible notamment les données documentaires hétérogènes, un cas de figure très courant dans les services juridiques, financiers, administratifs, de support client ou de santé.

Ce que Cohere apporte avec Embed 4

Embed 4 est un modèle d’embedding, ou modèle de représentation vectorielle. Sa fonction n’est pas de résumer un contrat, de rédiger un courriel ou de tenir une conversation avec un salarié. Il transforme plutôt un contenu en une longue série de valeurs numériques, appelée vecteur. Deux contenus proches par leur sens doivent alors obtenir des vecteurs proches dans un espace mathématique.

Cette opération permet à une application de comparer une requête avec de très nombreux passages de documents. Une personne peut par exemple demander : « Quelles sont les règles de remboursement des déplacements ? » Sans utiliser exactement les mêmes mots, un document intitulé « Politique de frais professionnels » peut tout de même remonter parmi les premiers résultats si son contenu traite de cette question.

Cohere présente Embed 4 comme un modèle multimodal : il peut produire des représentations à partir de texte et d’images. Cette capacité a une conséquence concrète pour la recherche en entreprise. Les informations essentielles ne se limitent pas aux paragraphes propres et bien structurés d’un traitement de texte. Elles peuvent figurer dans :

• un tableau intégré à un rapport ;
• un graphique dans une présentation ;
• une page numérisée ;
• un formulaire ou une facture ;
• un PDF mêlant texte, schémas et données visuelles.

Le modèle prend en charge plus de 100 langues et peut traiter jusqu’à 128 000 tokens de contexte. Un token est une unité de texte utilisée par les modèles d’IA, qui correspond approximativement à une portion de mot. Cette taille de contexte est utile pour tenir compte d’un document long ou d’un ensemble de passages, mais elle ne dispense pas une entreprise de découper et d’indexer ses contenus avec soin.

Comment fonctionne la recherche sémantique ?

La recherche documentaire traditionnelle repose largement sur les mots-clés. Elle est très efficace quand l’utilisateur connaît l’expression exacte présente dans le fichier. En revanche, elle peut manquer des informations formulées avec un synonyme, un acronyme, une tournure différente ou dans une autre langue.

La recherche sémantique, qui s’appuie sur les embeddings, tente de résoudre ce problème. Elle compare la signification probable de la demande avec celle des extraits indexés. Le système ne « comprend » pas un document comme le ferait un spécialiste du métier, mais il repère statistiquement des proximités de sens apprises pendant l’entraînement du modèle.

Dans un déploiement classique, le processus suit plusieurs étapes :

1. les documents autorisés sont collectés et découpés en passages exploitables ;
2. Embed 4 convertit chaque passage, et si nécessaire certains contenus visuels, en vecteurs ;
3. ces vecteurs sont stockés dans un index de recherche ;
4. la question de l’utilisateur est convertie à son tour en vecteur ;
5. le système retrouve les passages les plus similaires, puis les affiche ou les transmet à un modèle de langage chargé de formuler une réponse.

Cette dernière étape est au cœur de nombreux assistants internes fondés sur la récupération de documents, souvent désignée par l’acronyme RAG, pour retrieval-augmented generation. L’intérêt est de donner au modèle de langage des sources propres à l’entreprise, au lieu de lui demander de répondre uniquement à partir de ses connaissances générales.

La pertinence finale ne dépend donc pas du seul modèle. Une indexation défaillante, des documents obsolètes, des titres trompeurs ou des droits d’accès mal configurés dégraderont nécessairement l’expérience, même avec un bon moteur sémantique.

Pourquoi le multimodal compte dans les données d’entreprise

Les bases de connaissances internes ont longtemps été pensées comme des ensembles de textes. Or, une grande partie du savoir opérationnel n’est pas immédiatement lisible par un moteur classique. Dans un rapport financier, par exemple, la tendance importante peut être visible dans un graphique. Dans une procédure industrielle, elle peut apparaître dans un schéma. Dans un dossier numérisé, la mise en page elle-même peut donner du sens à l’information.

C’est l’un des axes d’Embed 4 : faire entrer ces contenus dans le même système de recherche que les paragraphes textuels. L’objectif n’est pas de rendre toute image automatiquement interprétable sans erreur, mais de réduire la séparation entre les fichiers « recherchables » et ceux qui le sont mal.

Pour une équipe, cette approche pourrait servir à retrouver une règle dans une présentation commerciale, un tableau de conditions dans un contrat ou une information dans un document scanné. Dans le secteur médical, où l’annonce évoque les dossiers et études cliniques, l’enjeu est particulièrement sensible. Une recherche plus fluide peut aider à naviguer dans un corpus autorisé, mais elle ne doit jamais être confondue avec un diagnostic, ni contourner les règles strictes de confidentialité qui encadrent les données de santé.

Le multimodal ne supprime pas les limites pratiques. La qualité d’une numérisation, la lisibilité d’un tableau, les langues utilisées, le classement des fichiers et la présence éventuelle d’informations contradictoires restent déterminants. Une image floue ou un document mal extrait produira une base de recherche fragile, quel que soit le modèle choisi.

Des bénéfices possibles, à mesurer sur des cas concrets

Le bénéfice le plus souvent recherché est un gain de temps. Dans une grande organisation, un salarié peut perdre de longues minutes à ouvrir plusieurs dossiers, à tester des mots-clés et à solliciter un collègue pour trouver la version à jour d’une procédure. Si l’outil remonte rapidement le bon passage, le temps économisé peut être réinvesti dans l’analyse, la relation client ou la prise de décision.

Il faut néanmoins distinguer une promesse technique d’un résultat mesuré dans une entreprise donnée. Les premiers retours mentionnés autour du lancement mettent en avant la convivialité et la capacité d’adaptation aux contextes d’usage. Mais l’adoption d’un outil de recherche ne se résume pas à la vitesse d’une requête. Une organisation doit vérifier, sur ses propres données, plusieurs points essentiels :

• la précision des résultats sur les questions réellement posées par les équipes ;
• la capacité à retrouver la dernière version d’un document ;
• la qualité du traitement des acronymes, du vocabulaire métier et du multilinguisme ;
• la faculté à afficher les extraits sources permettant de contrôler une réponse ;
• le comportement du système lorsqu’il ne trouve pas d’information fiable.

Un bon test consiste à préparer un jeu de questions représentatives, avec des réponses validées par des experts internes. Il devient alors possible de comparer les résultats avant et après le déploiement, et d’identifier les documents mal indexés. Cette phase est plus utile qu’une démonstration générale, car elle révèle les ambiguïtés propres à chaque métier.

Il faut aussi éviter un contresens fréquent : un modèle d’embeddings ne se réentraîne pas automatiquement à chaque recherche d’un salarié. Il applique un modèle déjà entraîné pour créer des vecteurs. L’amélioration au fil du temps vient généralement d’une mise à jour du modèle par son éditeur, d’un réglage de l’indexation, de l’ajout de documents de qualité ou d’une évaluation continue des requêtes, pas d’un apprentissage implicite de chaque interaction.

Sécurité, droits d’accès et qualité des sources

Connecter un moteur d’IA à la connaissance d’une entreprise pose immédiatement une question de gouvernance : qui est autorisé à voir quoi ? Un outil de recherche performant peut devenir un risque si un salarié accède, par une simple question, à des informations auxquelles il n’aurait pas dû avoir accès dans les dossiers d’origine.

Le principe à respecter est que le moteur de recherche conserve les mêmes règles que les systèmes qu’il interroge. Si un document est réservé à une direction, à une équipe juridique ou à un professionnel de santé habilité, il ne doit pas apparaître dans les résultats d’un autre utilisateur. Les entreprises doivent également examiner les conditions de traitement, d’hébergement, de chiffrement et de conservation de leurs données avant de connecter un modèle à des contenus sensibles.

La traçabilité est tout aussi importante. Lorsqu’un assistant interne formule une réponse à partir de documents récupérés, il doit idéalement indiquer les sources utilisées et permettre d’ouvrir les extraits concernés. Cela réduit le risque qu’une formulation convaincante masque une source ancienne, partielle ou mal interprétée.

Enfin, la recherche sémantique ne remplace pas les pratiques élémentaires de gestion des connaissances : nommer clairement les fichiers, supprimer les doublons, archiver les versions périmées et désigner les responsables de chaque corpus. Embed 4 peut améliorer l’exploitation de cette matière documentaire, mais il ne peut pas corriger seul un patrimoine informationnel désorganisé.

Ce qu’il faut surveiller

Avec Embed 4, Cohere illustre une évolution importante des outils d’IA pour les organisations : l’innovation ne porte plus seulement sur la génération de texte, mais sur la capacité à retrouver des informations fiables dans les données existantes. Le passage au multimodal est particulièrement significatif pour les entreprises dont les connaissances vivent dans des PDF, tableaux, présentations et documents numérisés.

La question décisive sera celle de la valeur réelle apportée à chaque usage. Les entreprises devront mesurer la pertinence des résultats, contrôler les accès, maintenir des sources à jour et former les équipes à vérifier les passages remontés. Un outil qui retrouve vite une mauvaise information peut accélérer une erreur. À l’inverse, une recherche sémantique bien intégrée peut rendre les connaissances internes beaucoup plus accessibles sans les sortir de leur contexte.

Les prochaines mises à jour de Cohere, annoncées comme devant tenir compte des retours du marché, seront donc à suivre autant sur les performances du modèle que sur sa capacité à s’intégrer aux exigences concrètes des environnements professionnels : confidentialité, administration, multilinguisme et qualité de la preuve documentaire.