Embedding

Un embedding est une représentation vectorielle d'un texte, d'une image ou d'autres données. L’objectif est de transformer du contenu non structuré (documents, emails, descriptions produits, images, audios) en une suite de nombres que l'ordinateur peut analyser pour identifier des similarités de sens, même si les mots utilisés sont différents.

Dans l'entreprise, l'embedding permet de rendre les documents internes exploitables par l'IA. Par exemple, une PME qui possède des milliers de pages de procédures, de contrats, de fiches produits et d’historiques clients ne peut pas tout fournir à ChatGPT ou Claude en une seule fois : la fenêtre de contexte est beaucoup trop limitée et les résultats seront partiels. 

L'embedding résout ce problème en convertissant chaque document en vecteur, puis en stockant ces vecteurs dans une base de données spécialisée. Quand l’utilisateur pose une question, l'IA transforme la question en vecteur, compare ce vecteur à ceux de la base et récupère les documents les plus proches sémantiquement. Elle génère ensuite une réponse en s'appuyant uniquement sur ces documents pertinents.

Quelle différence avec une recherche textuelle classique (type Ctrl+F) ?

La différence tient au fait que l'embedding capture le sens, pas seulement les mots exacts. Prenons un exemple. Vous demandez à l’IA : « Comment gérer un retard de livraison fournisseur ? » : 

• Sans embedding, le chatbot va simplement rechercher les mots « retard », « livraison » et « fournisseur » dans les documents. Si le passage qui parle de ce cas utilise d’autres termes, comme « délai dépassé », « réception de marchandise » et « prestataire », la réponse ne fera pas ressortir ces informations ; 
• Avec l'embedding, le système comprend que ces termes sont sémantiquement proches et récupère la procédure pertinente.

💡 L’embedding dans les devis

Les prestataires proposent généralement de l'embedding dans les projets de type RAG (Retrieval Augmented Generation), qui consistent à connecter un chatbot aux documents internes de l'entreprise. La ligne du devis mentionne généralement une « vectorisation » ou une « création de base de connaissances ». Elle couvre le découpage des documents en morceaux (chunks), la transformation de chaque morceau en vecteur via un modèle d'embedding et le stockage dans une base de données vectorielle.