Cet article aborde l'utilisation répandue de méthodes visant à améliorer l'efficacité des systèmes de recherche par calculs de faible précision, qui diminuent la précision numérique des paramètres et des calculs du modèle. Cependant, cette approche conduit souvent à des corrélations excessives dans les scores de pertinence entre les requêtes et les documents de faible précision, ce qui entraîne une variabilité accrue des résultats et une fiabilité réduite de l'évaluation. Pour remédier à ce problème, les auteurs proposent un protocole d'évaluation de la recherche plus robuste, conçu pour réduire la variabilité des scores. Ce protocole comprend un score de haute précision (HPS), qui adapte l'étape finale de calcul du score à une haute précision afin de résoudre les candidats à égalité avec un coût de calcul minimal, et une métrique de recherche tenant compte des corrélations (TRM), qui rapporte les scores, les plages et les biais attendus des candidats à égalité afin de quantifier l'incertitude d'ordre. Les expériences démontrent que le HPS réduit significativement l'instabilité induite par les corrélations, tandis que le TRM récupère avec précision les valeurs métriques attendues. Cette combinaison permet la construction d'un système d'évaluation plus cohérent et fiable pour la recherche par calcul de faible précision.
