Définition : qu’est-ce qu’un embedding ? Explication simple

Les embeddings constituent un outil puissant pour rendre le monde des données plus compréhensible et plus accessible

Embedding : définition et compréhension de base

Un embedding est un concept issu des mathématiques et de l’informatique, utilisé pour représenter des données dans une dimension inférieure sans perdre d’informations essentielles.

• Ce terme vient de l’anglais et signifie quelque chose comme « encapsulation ». L’objectif est de transformer des données complexes ou hautement dimensionnelles, comme des textes, des images ou des mots, de manière à ce qu’elles puissent être traitées efficacement par des ordinateurs.

• Dans la pratique, les embeddings sont souvent utilisés dans le domaine de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique. Par exemple, un embedding peut servir à transformer des mots du langage naturel en une représentation numérique qui peut être traitée par des machines. Cette transformation permet aux algorithmes d’identifier les similitudes ou les relations de sens entre les mots, car les mots similaires ont généralement des valeurs numériques similaires.

• Un exemple parlant : imaginez un embedding comme une carte géographique. Sur la carte, les villes sont représentées par des points et les distances entre les points représentent la similitude des villes. Deux villes proches peuvent avoir une culture ou des infrastructures similaires, tandis que des villes éloignées ont moins de points communs.

• De même, les embeddings fonctionnent en mettant en relation des objets similaires dans une représentation de faible dimension.

Applications et avantages des embeddings

Les embeddings jouent un rôle central dans de nombreuses technologies modernes. Ils sont particulièrement importants dans le traitement du langage naturel (Natural Language Processing, NLP) et dans le domaine de la reconnaissance d’images. En voici quelques exemples :

• Embeddings de mots : dans les applications NLP, des techniques comme Word2Vec ou GloVe sont utilisées pour représenter des mots dans un espace multidimensionnel. Les mots ayant des significations similaires (par exemple « chien » et « chat ») sont plus proches les uns des autres que les mots ayant des significations totalement différentes (par exemple « chien » et « voiture »).

• Recommandations de produits : Les boutiques en ligne utilisent des embeddings pour modéliser les produits et les préférences des utilisateurs. Ainsi, des produits similaires ou des recommandations individuelles sont générés sur la base du comportement des utilisateurs.

• Reconnaissance d’images : les embeddings aident à extraire les caractéristiques visuelles des images et à les comparer entre elles. Cela est particulièrement utile pour la reconnaissance des visages ou dans les systèmes de recherche qui doivent trouver des images similaires.

• Le principal avantage des embeddings est qu’ils permettent de traiter et d’analyser efficacement des données complexes. Grâce à leur capacité à représenter des similitudes et des relations, les machines peuvent mieux gérer des tâches complexes telles que le traitement du langage, les systèmes de recommandation et la reconnaissance des formes.