
Le terme embedding revient souvent lorsqu’on parle d’intelligence artificielle.
Derrière ce mot technique, parfois opaque pour les non-initiés, se cache pourtant une idée à la fois simple et essentielle : transformer une donnée complexe en une suite de chiffres compréhensible par une machine.
Dans cet article, l’équipe de Yiaho vous propose une explication claire et accessible de ce qu’est un embedding en IA, à quoi il sert, et pourquoi il est devenu incontournable dans les technologies d’aujourd’hui.
Qu’est-ce qu’un embedding en IA ?
Un embedding est une représentation vectorielle d’un élément (mot, image, utilisateur, produit, etc.). En d’autres termes, c’est un ensemble de nombres qui résume ce que représente cet élément.
Par exemple, au lieu de traiter le mot “poisson” comme une chaîne de caractères, l’IA le transforme en un vecteur, c’est-à-dire une série de valeurs comme [0.27, -1.09, 0.56, …]. Ce vecteur capture le sens du mot en fonction de son usage dans le langage.
Plus deux vecteurs sont proches dans cet espace mathématique, plus les éléments qu’ils représentent sont similaires dans le contexte appris par l’algorithme. Cela permet à l’IA de traiter des objets complexes de façon plus simple et rapide.
Lire également : Qu’est-ce que le Feature Engineering et pourquoi est-il essentiel en IA ?
Pourquoi c’est utile en IA ?
L’IA ne comprend pas le langage ou les images comme nous. Elle a besoin de chiffres. Les embeddings permettent de :
- Mesurer la similarité entre des éléments (ex : deux mots proches, deux images similaires),
- Rechercher plus vite (ex : retrouver un document qui ressemble à un autre),
- Mieux entraîner les modèles (moins de bruit, plus d’efficacité).
Exemple avec les mots
Prenons le mot « roi ». Si on le transforme en vecteur grâce à un modèle comme Word2Vec, on peut obtenir ce genre de relation :
vecteur(roi) – vecteur(homme) + vecteur(femme) ≈ vecteur(reine)
Cela signifie que le système comprend qu’un “roi” est au “homme” ce que “reine” est à “femme”. C’est grâce aux embeddings que cette analogie devient possible.
Voir aussi : Training Data : C’est quoi les données d’entraînement en IA ? Exemple et Définition
L’Embeddings dans d’autres domaines
Les embeddings ne servent pas qu’à traiter du texte. Voici d’autres applications :
- Images : les pixels sont encodés pour reconnaître un visage ou un objet.
- Utilisateurs : dans les systèmes de recommandation, chaque personne est représentée par un vecteur selon ses goûts.
- Produits : les articles sont encodés pour proposer des suggestions pertinentes.
Comment ça fonctionne techniquement ?
Le modèle apprend à créer des vecteurs proches pour des éléments qui ont un sens similaire, en analysant les contextes d’utilisation. C’est un apprentissage non supervisé, souvent basé sur des milliards de données.
Une fois les vecteurs construits, on peut les comparer avec des distances (comme la distance cosinus) pour dire si deux éléments sont proches ou non.
En résumé :
Un embedding, c’est une traduction mathématique d’un objet complexe. Il permet à l’IA de comparer, classer et comprendre les données. On l’utilise dans le traitement du langage, la vision par ordinateur, la recommandation et plus encore.
En bref, c’est une brique essentielle dans tous les systèmes modernes d’intelligence artificielle !
Pour découvrir d’autres définitions, retrouvez notre dictionnaire de l’intelligence artificielle ici.
~ Team Yiaho
Retrouvez l’intégralité des publications : Lexique de l’IA de YIAHO.COM
Ce contenu ainsi que les informations et les opinions qui y sont exprimées sont ceux de leurs auteurs et ne reflètent pas nécessairement mon opinion. Tout commentaire négatif ou inapproprié sera systématiquement supprimé et l’auteur bloqué.