Un embedding (ou plongement vectoriel) est une représentation numérique d'un élément — mot, phrase, image, document — sous forme d'un vecteur (une liste de nombres) dans un espace multidimensionnel. L'idée géniale est que des éléments sémantiquement proches se retrouvent proches dans cet espace vectoriel.
Concrètement, le mot « chat » sera représenté par un vecteur proche de « chien » et « animal », mais loin de « voiture » ou « ordinateur ». Des algorithmes comme Word2Vec, GloVe ou les modèles Transformer modernes (BERT, text-embedding-3) produisent ces embeddings.
Pourquoi les embeddings sont-ils essentiels ?
- Recherche sémantique : trouver des documents par similarité de sens, pas seulement par mots-clés. Tapez « financement startup » et trouvez des articles sur « levée de fonds ».
- RAG : les embeddings permettent de convertir questions et documents en vecteurs pour trouver les plus pertinents.
- Classification : regrouper des textes ou images par thème.
- Recommandation : suggérer des produits ou contenus similaires à ce que l'utilisateur a aimé.
Les embeddings sont la clé de voûte de nombreuses applications d'IA modernes, de la recherche documentaire aux chatbots intelligents.
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