Parmi les nombreux avantages du domaine en pleine expansion de l’intelligence artificielle, on peut citer sa capacité à donner du sens à des données vastes et complexes. L’un des défis fondamentaux du traitement des informations réelles est de déterminer leur similarité. Bien que les ordinateurs excellent dans les calculs digitaux précis, ils ont du mal à évaluer les similarités entre des objets complexes tels que des images, du texte ou de la voix. Les plongements apportent la solution.
Les plongements, concept essentiel de l’apprentissage machine (ML) et du traitement du langage naturel (NLP), sont des techniques spécifiques pour transformer des données complexes en formes plus simples et plus compréhensibles. Pour ce faire, ils convertissent des informations en grandes dimensions, telles que du texte ou des images, en vecteurs digitaux compacts, un processus souvent appelé réduction dimensionnelle. Cette transformation permet aux modèles de capturer la signification et les relations sous-jacentes au sein de données qui présentent par nature un grand nombre d’attributs. Sans cela, l’interprétation de ces données pourrait être impossible.
En d’autres termes, les plongements jouent un rôle crucial dans l’apprentissage machine en transformant des données complexes en formes simplifiées et gérables. Cela offre plusieurs avantages :
La réduction dimensionnelle simplifie les grands ensembles de données en les transformant en représentations plus petites. Les plongements réduisent le nombre de dimensions sans perdre d’informations essentielles, ce qui rend les données plus faciles à gérer et améliore l’efficience des modèles d’apprentissage machine.
Les plongements capturent la signification sémantique des données, ce qui permet aux modèles de comprendre et d’interpréter des relations complexes. Cette fonctionnalité améliore les tâches de traitement du langage naturel (telles que l’analyse des sentiments et la traduction automatique) en permettant au modèle de saisir des nuances linguistiques subtiles.
Les grands modèles de langage (LLM) bénéficient considérablement des plongements. Les plongements fournissent une base à ces modèles pour comprendre et générer du texte comme le ferait un humain. En représentant des mots et des locutions sous forme de vecteurs, les LLM (comme les modèles GPT) peuvent produire des réponses cohérentes et pertinentes en contexte. Cela améliore la précision et la pertinence des applications telles que les chatbots et l’IA générative (GenAI).
Grâce aux plongements, des techniques telles que les algorithmes t-SNE (t-distributed stochastic neighbor embedding) permettent de créer des représentations visuelles significatives des grappes de données et des relations. Cette visualisation facilite la compréhension des schémas de données, la détection des anomalies et la prise de décisions métier éclairées.
Tout comme il existe de nombreux types de données complexes que les algorithmes d’apprentissage machine doivent pouvoir traiter pour fonctionner efficacement, il existe différents modèles de plongements qui offrent chacun des moyens uniques de représenter ces données. Parmi les modèles de plongements lexicaux les plus courants, figurent :
La PCA est une méthode statistique utilisée pour la réduction dimensionnelle. Elle identifie les directions (également appelées composantes principales) dans lesquelles les données varient le plus et projette les données dans ces directions. On obtient alors des vecteurs simplifiés qui capturent les fonctions essentielles des données d’origine, ce qui les rend plus faciles à gérer pour l’analyse.
Développé par Google, Word2vec est un modèle basé sur un réseau neuronal qui génère des plongements lexicaux. Il capture les relations sémantiques entre les mots en s’entraînant sur des ensembles de données de texte volumineux. Word2vec a deux variantes principales : le CBOW (continuous bag of words) et le skip-gram. Le CBOW prédit un mot cible à partir de son contexte, tandis que le skip-gram prédit le contexte à partir d’un mot cible. Les deux méthodes créent des représentations vectorielles complexes qui reflètent la signification des mots et leurs relations.
La SVD est une technique utilisée dans la factorisation matricielle, un processus qui décompose une grande matrice (un tableau de nombres utilisé pour représenter des données complexes) en éléments plus simples et plus faciles à gérer. La factorisation matricielle est nécessaire pour identifier les schémas et relations sous-jacents dans les données. La SVD décompose une matrice en trois autres matrices, capturant ainsi les structures essentielles dans les données d’origine. Dans les données texte, la SVD est souvent utilisée pour l’analyse sémantique latente (LSA), afin de trouver des structures sémantiques masquées, ce qui permet au modèle de comprendre les similarités entre les mots, même s’ils n’apparaissent pas fréquemment ensemble.
Les vecteurs sont des listes de nombres qui représentent les données dans un format que les ordinateurs peuvent facilement traiter. Chaque nombre d’un vecteur correspond à un attribut ou à une fonction spécifique des données. Par exemple, dans un modèle d’apprentissage machine, un vecteur peut représenter un mot en capturant divers aspects tels que la fréquence d’utilisation, le contexte et la signification sémantique. En convertissant des données complexes en vecteurs, les plongements permettent à ces modèles d’analyser et de trouver plus efficacement les relations au sein des données : les données non digitales sont transformées essentiellement en données digitales.
Dans les plongements, les vecteurs sont essentiels car ils permettent d’effectuer des recherches de similarité et la reconnaissance des schémas. Lorsqu’un modèle traite des vecteurs, il peut identifier lesquels sont proches les uns des autres dans un espace multidimensionnel. Cette proximité indique une similarité, ce qui permet au modèle de regrouper des éléments similaires. Avec un jeu de données suffisamment volumineux, les algorithmes d’apprentissage machine peuvent comprendre les relations de données à haute dimension.
Les plongements sont généralement créés via un processus d’entraînement des modèles d’apprentissage machine sur des tâches spécifiques. Cela implique souvent la mise en place d’un problème supervisé, appelé problème de substitution, dans lequel l’objectif principal est de prédire un résultat. Par exemple, un modèle peut prédire le prochain mot probable dans une séquence de texte. Au cours de ce processus, le modèle apprend à encoder les données d’entrée en intégrant des vecteurs qui capturent les schémas et les relations sous-jacents.
Les réseaux neuronaux sont couramment utilisés pour générer des plongements. Ces réseaux se composent de plusieurs couches, et l’une des couches masquées est chargée de transformer les éléments d’entrée en vecteurs. Cette transformation se produit lorsque le réseau apprend à partir d’échantillons préparés manuellement. Les ingénieurs guident ce processus en alimentant le réseau avec de nouvelles données, ce qui lui permet d’apprendre davantage de schémas et de faire des prédictions plus précises. Au fil du temps, les plongements s’affinent et fonctionnent indépendamment, ce qui permet aux modèles de faire des recommandations précises basées uniquement sur les données vectorisées. Les ingénieurs continuent de surveiller et d’affiner ces plongements pour s’assurer qu’ils restent efficaces lors de l’introduction de données supplémentaires.
Les plongements sont polyvalents et peuvent être appliqués à différents types de données, les transformant en vecteurs pour un traitement efficace des modèles d’apprentissage machine. Les objets courants pouvant faire l’objet de plongements sont les suivants :
- Mots
Les plongements lexicaux convertissent le texte en vecteurs digitaux, capturant ainsi les relations sémantiques entre les mots. Cela est essentiel pour des tâches telles que la traduction et l’analyse des sentiments. - Images
Les plongements d’images transforment les données visuelles en vecteurs, ce qui permet aux modèles de reconnaître les motifs et les caractéristiques des images. Ils sont utilisés dans des applications telles que la reconnaissance faciale et la détection d’objets. - Audio
Les plongements audio convertissent les ondes sonores en vecteurs, ce qui permet aux modèles de comprendre et de traiter le langage parlé, la musique et d’autres signaux audio. Ceci est essentiel pour les tâches de reconnaissance vocale et de classification audio. - Graphes
Les plongements de graphes représentent les nœuds et les arêtes d’un graphe sous forme de vecteurs, préservant ainsi les informations structurelles. Cela facilite les tâches telles que la prédiction des liens, la classification des nœuds et l’analyse des réseaux sociaux.
Comme nous l’avons déjà mentionné, les plongements consistent généralement à transformer des objets tels que du texte, des images et des graphes en vecteurs, c’est-à-dire en séries de chiffres. Ces vecteurs permettent aux modèles de reconnaître les similarités et les schémas au sein des données.
Dans les systèmes de recommandations, les plongements permettent de représenter les utilisateurs et les éléments sous forme de vecteurs dans un espace de grande dimension. Un vecteur de plongement est attribué à chaque utilisateur et élément, sur la base de l’historique des interactions. Le score de recommandation pour une paire utilisateur-élément est calculé en prenant le produit scalaire de ses vecteurs. Plus le score est élevé, plus l’utilisateur est susceptible d’être intéressé par l’élément. Cette approche capture les préférences des utilisateurs et les caractéristiques des articles, ce qui permet de personnaliser les recommandations.
Les plongements de texte fonctionnent différemment. Ils sont appris dans le cadre du processus de préentraînement du LLM. Lors du préentraînement, ces modèles sont exposés à de grandes quantités de texte, ce qui leur permet d’identifier les relations contextuelles entre les mots, les locutions et les phrases. Le modèle affecte un vecteur unique à chaque mot ou locution en fonction de sa fréquence d’apparition avec certains autres mots et dans différents contextes. Ce processus permet au modèle de capturer les nuances sémantiques, telles que les synonymes ou les relations, dans le texte. Cela aide le modèle à comprendre, générer et traiter avec précision le langage humain.
Les plongements ont une large gamme d’applications dans l’apprentissage machine, ce qui les rend indispensables pour de nombreux types de tâches. Voici quelques exemples notables :
- Vision par ordinateur
Les plongements sont utilisés pour convertir les images en vecteurs digitaux qui capturent les caractéristiques et les schémas essentiels des images. Cette transformation permet d’effectuer des tâches telles que la classification d’image, la détection d’objet et la reconnaissance faciale. - Systèmes de recommandations
Les plongements permettent de représenter les utilisateurs et les éléments (tels que des films ou des produits) sous forme de vecteurs. Ces vecteurs capturent les caractéristiques latentes qui reflètent les préférences des utilisateurs et les caractéristiques des éléments. En comparant les similarités entre les plongements d’utilisateurs et d’éléments, les systèmes de recommandations peuvent prédire les éléments qui pourraient intéresser un utilisateur. - Recherche sémantique
La recherche sémantique utilise des plongements pour améliorer les résultats de la recherche en comprenant le contexte et la signification des requêtes plutôt que de se baser uniquement sur la correspondance de mots clés. Les plongements transforment à la fois les requêtes de recherche et les documents en vecteurs, ainsi le système de recherche peut trouver des documents sémantiquement similaires à la demande de l’utilisateur. - Traitement intelligent des documents
Dans le traitement intelligent des documents, les intégrations permettent de convertir les données texte en vecteurs qui capturent le sens du texte et les relations au sein du texte. Cette fonction est utile pour les tâches telles que la classification des documents, l’analyse des sentiments et l’extraction des informations. En utilisant des plongements, les modèles peuvent mieux comprendre et traiter le contenu des documents.
Les plongements transforment l’apprentissage machine en simplifiant et en comprenant les données complexes. Les entreprises peuvent tirer parti de cette aptitude, grâce aux solutions d’IA de ServiceNow.
ServiceNow offre des options complètes pour mettre en œuvre les plongements au sein de sa plateforme. Les applications optimisées par l’IA de ServiceNow peuvent automatiquement classer et acheminer les tickets, prévoir les problèmes avant qu’ils ne surviennent et fournir des recommandations personnalisées, en se basant sur des modèles de plongements sophistiqués. Cela permet aux entreprises de tous les secteurs d’exploiter pleinement le potentiel de leurs données.
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