La GenAI signe le retour en grâce des données vectorisées

Qu’est-ce qu’un vecteur ?

Un vecteur est une manière de représenter des données sous la forme d’une série de nombres disposés dans un ordre spécifique. Un vecteur est comme une liste de coordonnées qui décrivent un point dans un espace. Par exemple, dans un espace 2D simple, un vecteur pourrait ressembler à (3, 4), où chaque nombre représente une position le long d’un axe (les axes x et y). En IA, les vecteurs peuvent être beaucoup plus longs et exister dans des espaces avec beaucoup plus de dimensions. Un mot ou une phrase représentée sous forme de vecteur peut avoir 300, 1 024 éléments, ou plus si l’on utilise des techniques modernes d’embeddings telles que celles permises par les LLM GPT.

Chaque nombre dans un vecteur représente une caractéristique des données :

• Vecteurs de mots. Dans le traitement du langage naturel (TLN), chaque nombre dans un vecteur de mots représente une dimension spécifique liée à la signification ou au contexte de ce mot. Les mots ayant une signification similaire ont des vecteurs proches.
• Vecteurs d’images. En vision par ordinateur (computer vision), chaque nombre peut correspondre à une intensité de pixel ou à des caractéristiques plus complexes telles que des formes, des styles, des personnages ou des contours après traitement.
• Données utilisateur. Un vecteur de profil utilisateur peut contenir des nombres représentant diverses préférences ou divers attributs tels que l’âge, la localisation et les intérêts.

En termes simples, imaginez un mot comme « chat » représenté par un vecteur de 300 nombres. Chaque nombre représente une partie de la signification du mot « chat ». Un nombre peut représenter son association avec « animal », un autre avec « animal de compagnie », et ainsi de suite. Comme « chien » partage des significations similaires avec « chat », leurs vecteurs seraient proches l’un de l’autre dans l’espace à haute dimension.

Comment appliquer des vecteurs aux données

Les vecteurs fournissent une interface entre les données non structurées et les modèles de données relationnelles. La vectorisation des données permet à différents outils d’IA et d’apprentissage automatique de traiter les données. Les principales utilisations de la vectorisation comprennent :

• Le NLP. La vectorisation de texte est nécessaire pour transformer les mots et les phrases en embeddings utilisables par les modèles. Les modèles d’IA s’appuient sur des vecteurs pour modéliser les connexions sémantiques entre les mots et les phrases.
• La reconnaissance d’images. Chaque image peut devenir un vecteur d’informations visuelles, ce qui permet aux modèles d’IA de comparer et de trier des images, d’identifier des motifs et de détecter des objets.
• Le traitement audio. Les vecteurs pour les signaux audio peuvent aider à la détection de la parole, à la reconnaissance musicale et aux interfaces utilisateur pilotées par la voix.

Les principaux cas d’usage des données vectorisées

 Voici quelques exemples des applications les plus convaincantes de la vectorisation que les organisations peuvent mettre en œuvre.

1. Recherche sémantique et découverte « intelligente » d’informations

Les moteurs de recherche traditionnels récupèrent des résultats à l’aide de mots-clés. Les données vectorisées permettent une recherche sémantique, par exemple pour comprendre le contexte et l’objectif d’une requête. En représentant le texte et les requêtes de recherche sous forme de vecteurs, les entreprises peuvent concevoir des moteurs de recherche qui renvoient des résultats plus personnalisés et plus précis. Cette technologie peut améliorer l’expérience utilisateur et la productivité.

2. Recommandations personnalisées

Les vecteurs soutiennent les moteurs de recommandation, leur permettant d’identifier des modèles entre les profils, les préférences et le contenu des utilisateurs. Les entreprises d’e-commerce, de streaming et de vente en ligne peuvent utiliser des données vectorisées pour personnaliser les expériences qui créent de l’engagement et des conversions client.

3. Détection d’anomalies en cybersécurité

Les vecteurs peuvent décrire le comportement réseau des utilisateurs et des appareils. Les équipes de données peuvent tirer des enseignements des données comportementales vectorisées pour détecter des anomalies, notamment d’éventuelles violations ou fraudes, en notant les écarts par rapport aux modèles normaux.

4. Création de contenu

Le vecteur est au cœur des algorithmes d’IA générative permettant de créer de nouveaux textes, images et sons. Par exemple, les réseaux antagonistes génératifs génèrent des données synthétiques d’apparence humaine à l’aide de vecteurs, tandis que des modèles tels que GPT utilisent des vecteurs de mots pour générer du texte. Les organisations peuvent utiliser des vecteurs pour alimenter des systèmes de GenAI qui automatisent la création de contenu ou les flux de travail créatifs.

5. Amélioration du service client

Une entreprise pourrait vectoriser tous ses cas de support et, lorsque de nouveaux cas arrivent, comprendre immédiatement les similitudes avec les cas plus anciens et les résolutions antérieures.

6. Regroupement et analyse avancés des données

Pour les entreprises disposant de grands volumes de données brutes, comme des documents, des e-mails et des publications sur les réseaux sociaux, la vectorisation peut aider à appliquer des techniques de clustering et d’analyse avancées de données. Grâce aux données vectorisées, les entreprises peuvent identifier des patterns à un niveau inédit. Elle est utile dans le cadre des transactions boursières, de la modélisation financière et de la planification de la chaîne d’approvisionnement.

7. Traduction en temps réel

Les moteurs de traduction instantanée utilisent des vecteurs pour traduire d’une langue à une autre, tout en préservant le sens et le contexte. Les utilisations de la traduction affectent la communication et l’accessibilité à l’échelle mondiale, permettant aux entreprises de surmonter les barrières linguistiques et d’accroître leur présence.

Quelles entreprises devraient envisager d’utiliser des données vectorisées ?

La vectorisation dans les flux de travail des entreprises n’est pas une simple mode : elle devient incontournable. Les entreprises qui utilisent des vecteurs peuvent obtenir plus d’informations, renforcer leur utilisation des données et construire des systèmes plus adaptatifs et plus intelligents. Les vecteurs offrent :

• Une évolutivité. Les calculs vectoriels, tels que la recherche de similarité et le clustering, excellent dans le traitement de vastes ensembles de données. Cela va bien au-delà de concepts tels que l’indexation de données en texte intégral et la reconnaissance de données.
• Une plus grande précision. Les vecteurs permettent d’explorer les données de manière plus subtile et contextualisée, améliorant ainsi la précision lors de l’identification de modèles et de similitudes dans les données.

Les vecteurs peuvent gérer tout type de données, de texte ou d’images, car ils fournissent un cadre commun pour le traitement de différents types de données.

La vectorisation n’est pas une nouvelle idée, mais son importance augmente avec l’avènement de l’IA générative. Les entreprises qui cherchent à étendre leurs efforts d’IA et de démocratisation des données doivent explorer toutes les utilisations potentielles des données vectorisées. Les utilisations vont de la conception de moteurs de recherche plus intelligents au lancement de puissants chatbots d’IA et à l’automatisation de la production créative. Grâce à la connaissance et à l’utilisation des vecteurs, les entreprises peuvent changer leur façon d’aborder les données et garder une longueur d’avance dans un environnement de plus en plus centré sur les données.

Stephen Catanzano est analyste senior chez Enterprise Strategy Group, où il couvre la gestion et l’analyse des données.

Enterprise Strategy Group est une division de TechTarget, également propriétaire du MagIT. Ses analystes entretiennent des relations commerciales avec des fournisseurs de technologies.