IA
Embedding
Aussi : embeddings · vecteur d’embedding · vecteurs d’embedding
En clair
Un embedding transforme un texte ou une image en une liste de nombres, de telle sorte que deux contenus de sens proche donnent des listes proches. On ne cherche plus des mots identiques, mais des voisins de sens. Le résultat dépend entièrement du modèle employé : la proximité qu’il capture n’est pas forcément celle qui compte pour votre métier.
Concrètement
« Panne imprimante » et « toner vide » se retrouvent proches, tandis que « impression 3D » reste à distance.
Pourquoi ça compte
Avec des embeddings inadaptés, la recherche remonte des textes au style voisin mais hors sujet. Et changer de modèle oblige à tout réindexer depuis le début.
Définition technique
Représentation numérique d’un texte (ou d’une image) dans un espace vectoriel, utilisée pour la similarité et la recherche sémantique.
À ne pas confondre avec
- Feature (ML) — Un embedding est une représentation dense apprise ; une feature ML classique est souvent une variable construite à la main.