Qu'est-ce qu'un embedding ?
Un embedding est une représentation de texte (ou image, audio) sous forme de vecteur — une liste de centaines ou milliers de nombres à virgule flottante. Le modèle d'embedding convertit une phrase en un point dans un espace multidimensionnel où les textes sémantiquement proches ont des coordonnées voisines.
Comment cela fonctionne-t-il ?
Les phrases « IA en entreprise » et « intelligence artificielle pour les sociétés » produiront des vecteurs similaires malgré des mots différents — car leur sens est similaire. Les modèles d'embedding sont entraînés sur des milliards de paires de textes pour apprendre ces relations sémantiques.
Applications en entreprise
Les embeddings sont la base de : la recherche sémantique, le RAG (indexation de la base de connaissances), la déduplication (détection de documents similaires), la classification (regroupement de tickets, emails, feedbacks) et les recommandations. La qualité des embeddings détermine la qualité de tous les processus en aval.