BM25
Algorithme de scoring lexical (Best Match 25) qui sert encore de baseline dans les pipelines de retrieval modernes, y compris ceux des moteurs IA. Combiné aux embeddings denses dans le retrieval hybride, BM25 reste l'épine dorsale de la pertinence lexicale en 2026.
Algorithme de scoring lexical (Best Match 25) qui sert encore de baseline dans les pipelines de retrieval modernes, y compris ceux des moteurs IA. Combiné aux embeddings denses dans le retrieval hybride, BM25 reste l'épine dorsale de la pertinence lexicale en 2026.
Pourquoi c’est encore là en 2026
Malgré l’omniprésence des embeddings vectoriels, BM25 reste la baseline contre laquelle se mesurent tous les retrievers neuronaux. Aucun moteur IA grand public n’a abandonné le lexical au profit du pur sémantique : le retrieval hybride combine les deux.
Conséquence opérationnelle
Vos contenus doivent encore contenir les mots exacts que les utilisateurs et les sous-requêtes du [[query-fan-out]] vont chercher. L’argument « le LLM comprendra le sens, peu importe les mots » est faux dans 100 % des pipelines RAG en production.
Retrieval hybride
| Approche | Force | Limite |
|---|---|---|
| BM25 (lexical) | Précision sur mots rares, exact match | Faible sur synonymes |
| Dense retrieval (vectoriel) | Sémantique, synonymes | Mou sur mots rares ou techniques |
| Hybride (BM25 + dense) | Best of both | Coût compute supérieur |
Formule en deux paramètres
BM25 dépend essentiellement de deux hyperparamètres :
k1: sature l’effet d’un mot répété. Au-delà d’un certain nombre d’occurrences, ajouter plus de répétitions n’augmente plus le score. Valeur typique entre 1,2 et 2,0.b: normalise par la longueur du document. Àb=0, la longueur est ignorée. Àb=1, la longueur compte autant que la fréquence. Valeur typique 0,75.
Ces paramètres sont fixés par chaque opérateur de pipeline et restent invisibles côté éditeur. Mais ils expliquent pourquoi un contenu trop long et redondant performe parfois moins bien qu’un contenu concis et précis : la saturation k1 plafonne, la normalisation b pénalise.
Application opérationnelle sur une fiche produit
Trois gestes concrets qui maximisent le score BM25 sur une fiche produit :
- Inclure une fois chaque variante linguistique pertinente : “trench coat”, “manteau imperméable long”, “imperméable trench” pour capter les sous-requêtes diverses, sans répéter chacun 10 fois.
- Texte ramassé : descriptions de 250-450 mots performent mieux que 1500 mots truffés de remplissage.
- Mots techniques exacts : “coton imperméabilisé waxé”, “doublure tartan”, “boutons à pression métal” valent mieux que des paraphrases généralistes.
À ne pas confondre avec
- TF-IDF : ancêtre de BM25, plus utilisé en production.
- Dense retrieval : approche complémentaire, jamais substitutive.