Contexte : Une entreprise souhaite remplacer son moteur de recherche lexical par un moteur sémantique. Le Problème : Les correspondances exactes ne capturent pas l’intention réelle des requêtes. Contraintes : Générer embeddings de documents et requêtes. Indexer efficacement à grande échelle. Utiliser similarité cosinus ou moteur vectoriel. Prévoir latence faible. Livrable attendu : Proposer une architecture complète de recherche sémantique scalable incluant indexation, inférence et évaluation.