De NLTK à la révolution de la vectorisation des mots
Un embedding (ou plongement lexical) est une représentation vectorielle des mots, des phrases ou des concepts dans un espace mathématique multidimensionnel. C'est la technologie fondamentale qui permet aux modèles de langage comme ChatGPT, GPT-4, ou Claude de comprendre et manipuler le langage naturel.
Au lieu de traiter les mots comme des symboles isolés, les embeddings les transforment en vecteurs de nombres qui capturent leurs significations, leurs relations et leur contexte.
Les premiers systèmes de traitement du langage naturel (NLP) utilisaient des approches symboliques : les mots étaient traités comme des symboles discrets, sans notion de similarité ou de sens.
Le Natural Language Toolkit (NLTK) et d'autres bibliothèques introduisent des méthodes statistiques pour le traitement du langage.
Google introduit Word2Vec, un modèle qui apprend des représentations vectorielles denses capturant les relations sémantiques.
Les architectures Transformer (BERT, GPT, etc.) utilisent des embeddings contextuels qui varient selon le contexte d'utilisation.
Chaque mot est converti en un vecteur de nombres réels dans un espace multidimensionnel.
"chat" → [0.2, -0.5, 0.8, 0.1, ...]
"chien" → [0.3, -0.4, 0.7, 0.2, ...]
Les mots similaires ont des vecteurs proches dans l'espace vectoriel.
Distance("chat", "chien") = petite
Distance("chat", "voiture") = grande
On peut effectuer des opérations mathématiques pour capturer des relations.
vec("roi") - vec("homme") + vec("femme")
≈ vec("reine")
Les embeddings sont appris automatiquement par des réseaux de neurones sur d'énormes corpus de texte.
Corpus → Réseau de Neurones →
Embeddings optimisés
Le nombre de dimensions dans un embedding détermine sa capacité à capturer des nuances sémantiques. Plus il y a de dimensions, plus le modèle peut encoder d'informations subtiles.
Word2Vec, GloVe
BERT, RoBERTa
GPT-3, GPT-4
L'exemple classique des embeddings montre comment les relations de genre et de statut sont capturées par des directions vectorielles dans l'espace. Bien que les vrais embeddings aient des centaines de dimensions, nous pouvons les projeter en 2D pour les visualiser.
vec(Roi) - vec(Homme) = vecteur_royal
On extrait la "direction" qui va de "Homme" vers "Roi" (le concept de royauté)
vec(Femme) + vecteur_royal = ?
On applique cette même direction à partir de "Femme"
vec(Femme) + vecteur_royal ≈ vec(Reine)
On arrive très près du vecteur représentant "Reine" !
Paris - France + Italie ≈ Rome
Capture la relation capitale-pays
marcher - marché + courir ≈ couru
Capture les conjugaisons verbales
oncle - homme + femme ≈ tante
Capture les relations de parenté
grand - petit + chaud ≈ froid
Capture les antonymes
Les machines peuvent maintenant "comprendre" le sens des mots, pas seulement leur forme. Elles capturent les nuances, les contextes et les relations complexes.
Les réseaux de neurones modernes sont essentiellement d'énormes bases de données de vecteurs représentant des milliards de concepts, relations et faits encodés dans leurs poids.
Un modèle entraîné sur un corpus peut transférer ses connaissances (embeddings) à de nouvelles tâches, rendant l'IA beaucoup plus efficace et accessible.
En naviguant dans l'espace vectoriel, les LLM peuvent générer du texte cohérent, créatif et contextuellement approprié, révolutionnant la création de contenu.
On utilise généralement la similarité cosinus :
similarity(A, B) = (A · B) / (||A|| × ||B||)
Valeur entre -1 (opposés) et 1 (identiques)
Pour visualiser ou optimiser :
Stockage et recherche efficace :
ChatGPT, Claude, Bard utilisent des embeddings pour comprendre et répondre
Trouver des documents par sens, pas juste par mots-clés
Google Translate, DeepL utilisent des espaces vectoriels multilingues
Création automatique d'articles, résumés, code
Détecter les émotions dans les textes
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Les embeddings ont transformé l'intelligence artificielle en permettant aux machines de représenter la connaissance et le langage sous forme de vecteurs mathématiques. Des premiers systèmes symboliques à NLTK, puis à Word2Vec et maintenant aux gigantesques modèles comme GPT-4, nous sommes passés de simples symboles à des représentations riches en sens dans des espaces à des milliers de dimensions.
Ces vecteurs ne sont pas juste une astuce technique : ils sont la façon dont les réseaux de neurones "pensent" et stockent la connaissance. Comprendre les embeddings, c'est comprendre le cœur de la révolution actuelle de l'IA.