Embedding

Définition

Un embedding est une représentation numérique d’une donnée (texte, image, produit) sous forme de vecteur dans un espace mathématique multidimensionnel. Concrètement, chaque mot, phrase ou image est converti en une liste de centaines ou milliers de nombres qui capturent son sens, ses caractéristiques et ses relations avec d’autres données.

L’idée fondamentale est que des éléments sémantiquement proches (par exemple “baskets” et “sneakers”) auront des embeddings proches dans cet espace vectoriel, tandis que des éléments sans rapport (par exemple “baskets” et “machine à laver”) seront éloignés. C’est cette propriété qui rend les embeddings si puissants pour la recherche et la recommandation.

Comment ça fonctionne

• Encodage : Un modèle d’IA (souvent un LLM ou un modèle spécialisé) transforme la donnée brute en un vecteur de dimensions fixes (par exemple 1 536 dimensions pour les embeddings d’OpenAI).
• Espace vectoriel : Tous les embeddings coexistent dans le même espace mathématique. La distance entre deux vecteurs reflète leur similarité sémantique.
• Stockage : Les embeddings sont stockés dans des bases de données vectorielles spécialisées (Pinecone, Weaviate, Qdrant, pgvector) optimisées pour les recherches de similarité.
• Recherche par similarité : Pour trouver des éléments similaires, on calcule la distance (cosinus, euclidienne) entre l’embedding de la requête et ceux de la base. Les plus proches sont les plus pertinents.
• Mise à jour : Les embeddings doivent être recalculés lorsque les données sources changent (nouveau produit, description mise à jour).

Types d’embeddings

Embeddings de texte

Capturent le sens sémantique d’un mot, d’une phrase ou d’un document entier. Utilisés pour la recherche sémantique et l’analyse de texte.

Embeddings d’images

Extraient les caractéristiques visuelles d’une image (formes, couleurs, textures, style). Utilisés pour la recherche visuelle et la recommandation par similarité visuelle en computer vision.

Embeddings multimodaux

Représentent différents types de données (texte et image) dans le même espace vectoriel, permettant de chercher une image à partir d’un texte et inversement. Liés aux modèles multimodaux.

Applications en e-commerce

• Recherche sémantique : Au lieu d’une recherche par mots-clés exacts, permettre aux clients de trouver des produits avec des requêtes naturelles (“robe légère pour mariage d’été”) grâce à la similarité entre l’embedding de la requête et ceux des produits.
• Recommandation produits : Suggérer des produits similaires ou complémentaires en identifiant les embeddings les plus proches de ceux déjà consultés ou achetés par le client.
• Clustering de catalogue : Regrouper automatiquement les produits par similarité sémantique pour créer des catégories, détecter les doublons ou identifier les trous dans l’assortiment.
• RAG pour chatbot : Les embeddings sont au coeur du système RAG qui permet aux chatbots de retrouver les informations pertinentes dans votre catalogue ou base de connaissances avant de répondre.
• Personnalisation : Construire un profil vectoriel de chaque client à partir de ses interactions pour proposer une expérience client hyper-personnalisée.

Avantages / Limites

Avantages	Limites
Compréhension sémantique qui dépasse la simple correspondance de mots-clés	Nécessite une infrastructure de base vectorielle dédiée
Applicable à tout type de données (texte, image, audio, produit)	Qualité dépendante du modèle d’encodage utilisé
Recherche ultra-rapide même sur des millions d’éléments	Les embeddings doivent être recalculés à chaque mise à jour de données
Fondation technique pour le RAG, la recommandation et la personnalisation	Coût de calcul initial pour encoder de grands catalogues

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