Introduction :
Une Vector Database est un type de base de données conçue pour stocker et interroger des données sous forme de vecteurs (des listes de nombres). En IA, cela permet de représenter le sens sémantique d’un document, d’une image ou d’un CV plutôt que de simples mots-clés.
Pourquoi est-ce important ?
Pour un employeur, la Vector Database est le moteur de la recherche intelligente de nouvelle génération. Son importance réside dans la “recherche de similarité” : l’IA peut trouver des profils de candidats qui “ressemblent” sémantiquement à un profil idéal, même s’ils n’utilisent pas les mêmes termes. Pour les RH, l’enjeu est la gestion de la connaissance (Knowledge Management) : pouvoir interroger instantanément des milliers de documents internes et obtenir une réponse précise. Sur Job-guard, l’utilisation de bases vectorielles (comme Pinecone ou Milvus) est ce qui permet un matching ultra-performant. L’enjeu est de passer d’une base de données “morte” (qui ne comprend pas ce qu’elle contient) à une base “vivante” et sémantique. C’est l’infrastructure technique indispensable pour implémenter des systèmes de type RAG (Génération Augmentée par Récupération) au sein de l’entreprise.
Comment le mettre en œuvre ?
La mise en œuvre est une étape technique structurante. Techniquement, il faut transformer vos données textuelles en vecteurs à l’aide d’un modèle d’embedding. Ces vecteurs sont ensuite stockés dans la Vector Database. Il est recommandé de choisir une solution capable de gérer la mise à jour des données en temps réel. Pour une direction RH, cela nécessite de collaborer avec l’IT pour “vectoriser” le patrimoine documentaire (CVthèque, règlements, fiches de poste). Il est conseillé de veiller à la qualité des embeddings initiaux : si le modèle qui crée les vecteurs est biaisé, la recherche le sera aussi. La mise en œuvre permet de créer des outils où le recruteur pose une question en langage naturel (“Trouve-moi des profils créatifs avec une expérience en gestion de crise”) et obtient des résultats d’une pertinence inégalée.
Exemples concrets :
Une multinationale stocke tous ses contrats de travail dans une base vectorielle ; l’IA peut alors identifier instantanément tous les contrats ayant une clause de télétravail atypique, peu importe la formulation utilisée. Autre exemple : sur Job-guard, la Vector Database permet de suggérer à un candidat des offres d’emploi basées sur l’analyse sémantique de son parcours, dépassant la simple correspondance d’intitulés de postes.