Embedding
Un embedding est une représentation vectorielle dense et continue de données complexes (texte, images, sons, utilisateurs…), qui permet de capturer leurs relations sémantiques ou contextuelles. Contrairement aux représentations symboliques ou binaires, les embeddings traduisent les données dans un espace multidimensionnel où les éléments similaires sont proches les uns des autres.
Contexte et rôle en IA
Introduits dans le traitement automatique du langage (NLP), les embeddings comme Word2Vec, GloVe ou FastText ont révolutionné la manière de représenter le texte. Au lieu de traiter les mots comme des entités indépendantes, ils exploitent les cooccurrences et les contextes pour donner du sens aux relations entre termes. Aujourd’hui, les embeddings sont aussi fondamentaux en vision par ordinateur et en systèmes de recommandation.
Exemples
- NLP : rapprocher les vecteurs de “roi” et “reine” grâce à la similarité sémantique.
- Vision : représenter des images dans un espace où des photos d’animaux similaires sont plus proches.
- Recommandation : cartographier utilisateurs et produits pour suggérer des choix pertinents.
Applications
- Recherche d’information (retrieval augmentée).
- Traduction automatique.
- Détection d’anomalies.
- Chatbots et assistants virtuels.
Les embeddings représentent une innovation clé car ils permettent de relier des données très différentes dans un même espace vectoriel. Texte, images, sons ou profils utilisateurs peuvent être projetés dans cet espace, ouvrant la voie à des systèmes multimodaux capables de relier, par exemple, une description textuelle à une image ou une musique à une ambiance.
En recherche d’information, les embeddings sont utilisés dans les moteurs de recherche sémantique. Contrairement aux approches basées sur des mots-clés exacts, ils autorisent la récupération de documents pertinents même si les termes exacts ne correspondent pas. C’est le principe derrière des applications modernes comme la recherche dans des bases de connaissances ou l’assistance à la rédaction.
Dans le domaine scientifique, les embeddings facilitent aussi la détection d’anomalies : des vecteurs qui s’écartent fortement des clusters habituels peuvent signaler des comportements suspects, des fraudes ou des erreurs dans des jeux de données.
Un enjeu majeur reste leur dimensionnalité élevée. Bien que riche en information, cela rend leur stockage et leur traitement coûteux pour des milliards d’objets. Des techniques comme la quantification, le hashing ou la réduction dimensionnelle sont utilisées pour rendre leur exploitation plus scalable.
En définitive, les embeddings sont devenus un socle transversal de l’IA contemporaine, reliant des modalités de données diverses et permettant des applications autrefois inimaginables.
Références
- Mikolov, T. et al. (2013). Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space. arXiv.
- Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2023). Speech and Language Processing. Pearson.
