# La recherche sémantique repère davantage d’études dans un test portant sur 7 354 essais

> Une étude comparant deux méthodes de recherche indique que la recherche par embeddings a repéré 92 % des données pertinentes, contre 45 % avec une recherche par étiquettes.

Oossa · 2026-10-28 · https://oossa.com/fr/embedding-search-found-more-trial-evidence-in-a-7-354-trial-test

Un nouvel article publié sur arXiv compare les recherches par étiquettes à une méthode en deux étapes : elle repère d’abord les textes dont le sens est proche, puis un modèle de langage filtre les résultats pertinents. Dans un corpus de 7 354 essais randomisés, les chercheurs indiquent que cette méthode a retrouvé 92 % des données qu’inclurait une revue systématique, contre 45 % pour les recherches utilisant des étiquettes sélectionnées. L’article précise que les coûts augmentent avec la profondeur de la recherche.

## Les faits

- Corpus : 7 354 essais randomisés.
- Données repérées : 92 % avec la recherche par embeddings suivie d’un filtrage par modèle de langage, contre 45 % avec la recherche par étiquettes.

## Pourquoi c'est important

Pour les équipes qui préparent des revues systématiques, cette méthode pourrait aider à repérer des données qui ne correspondent pas aux étiquettes prédéfinies, même si l’article indique que les recherches plus approfondies coûtent davantage.

## Sources et références

1. [Nothing Left Behind: Finding Evidence from a Large Randomized Evaluation Corpus](https://arxiv.org/abs/2610.36910) – arXiv, 2026-10-28

Dernière mise à jour: 2026-10-28