La tokenisation est un processus essentiel dans le domaine de l’intelligence artificielle, notamment en traitement du langage naturel (NLP). Elle consiste à décomposer un texte en unités élémentaires appelées tokens, qui sont ensuite utilisées pour entraîner et faire fonctionner des modèles d’IA comme les grands modèles de langage (ex. GPT, BERT, etc.). Voici une explication détaillée de son fonctionnement et son importance :

1. Qu’est-ce qu’une tokenisation ?

La tokenisation est la division d’un texte en tokens (unités de base), qui peuvent être :

• Mots (ex. « chat », « chat », « chat »),
• Sous-mots (ex. « chat » → « ch », « at »),
• Caractères (ex. « chat » → « c », « h », « a », « t »).

Ces tokens sont ensuite numérisés (assignés à un identifiant unique) pour être traités par un modèle d’IA.

2. Comment fonctionne la tokenisation ?

Étapes clés :

1. Prétraitement du texte : Le texte est nettoyé (suppression de signaux, ponctuation, etc.).
2. Décomposition en tokens : Le texte est divisé en unités significatives selon une grille de tokenisation (vocabulary).
3. Numérisation : Chaque token est associé à un ID (ex. « chat » → 12345).
4. Inscription dans le modèle : Les tokens sont utilisés pour entraîner ou inférer les modèles.

Exemple :

Texte : « Je adore les chats. »

• Tokenisation (en anglais) : [« I », « love », « the », « cats »]
• Tokenisation (en français) : [« Je », « adore », « les », « chats »]
• Tokenisation submot : [« Je », « adore », « les », « chat », « s »] (si « chats » est divisé en « chat » + « s »).

3. Types de tokenisation

a. Tokenisation par mot (word-based)

• Divise le texte en mots existants dans le vocabulaire.
• Avantage : Simple et rapide.
• Inconvénient : Ne gère pas les mots inconnus ou les mots composés (ex. « chats » → « chat » + « s »).

b. Tokenisation submot (subword)

• Divise les mots en sous-unités (ex. « chat » → « ch », « at »).
• Exemple : Le tokenizer WordPiece (utilisé par BERT) décompose les mots en fragments.
• Avantage : Gère les mots inconnus et les langues avec des mots rares.
• Inconvénient : Plus complexe à implémenter.

c. Tokenisation par caractère (character-based)

• Divise le texte en caractères individuels (ex. « chat » → « c », « h », « a », « t »).
• Avantage : Très flexible, même pour les langues avec des caractères spéciaux.
• Inconvénient : Augmente la taille des données.

4. Importance de la tokenisation en IA

• Prétraitement de données : La tokenisation est la première étape pour transformer du texte en format compréhensible par les modèles.
• Efficacité des modèles : Les modèles (ex. GPT, BERT) dépendent de la tokenisation pour comprendre le contexte et la structure du texte.
• Gestion de la langue : Les modèles multilingues (ex. BERT multilingue) utilisent des tokenisateurs adaptés à chaque langue.
• Gestion des mots inconnus : La tokenisation submot permet de traiter des mots non présents dans le vocabulaire.

5. Exemples d’implémentation

• BERT : Utilise le tokenizer WordPiece pour décomposer les mots.
• GPT : Utilise un tokenizer basé sur les mots ou les sous-mots (ex. GPT-2).
• Transformer : Les tokenisateurs (ex. SentencePiece) sont adaptés à des langues comme le chinois, où les mots ne sont pas clairement définis.

6. Défis et limites

• Perte de sens : Une tokenisation mal conçue peut fragmenter des mots en parties non sensibles (ex. « chat » → « ch » + « at »).
• Complexité : La tokenisation submot nécessite un vocabulaire bien conçu pour éviter les erreurs.
• Langues peu standardisées : Certaines langues (ex. les langues indiennes) nécessitent des tokenisateurs spécifiques.

7. Applications pratiques

• Traduction : Les modèles comme Google Translate utilisent la tokenisation pour gérer des phrases complexes.
• Classification de texte : Les tokens sont utilisés pour identifier des sujets ou des émotions.
• Génération de texte : Les modèles génèrent des phrases en combinant des tokens.
• Recherche d’information : Les tokens aident à indexer et à retrouver des textes.

En résumé

La tokenisation est la clé de l’interprétation du texte par les modèles d’IA. Elle permet de transformer un langage humain en une structure mathématique compréhensible, tout en gérant les défis liés aux langues et aux mots inconnus. Une tokenisation efficace est essentielle pour la performance des modèles de NLP (Traitement du Langage Naturel). 🧠🤖

Référence : Les tokenisateurs de BERT, GPT, et SentencePiece sont des exemples concrets de cette technique. 📚🔍

Dernière note : La tokenisation est un processus itératif et dépend de l’objectif du modèle (ex. traduction vs. génération). 🔄✨

P.S. La tokenisation est aussi utilisée dans les réseaux de neurones pour convertir les mots en embeddings (représentations vectorielles). 📈➡️📊

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Cet article a été rédigé par une IA locale et relue par un humain :-). N’hésitez pas à réagir info@graphandweb.com.