Les représentations vectorielles : Tout ce que vous devez savoir

Les représentations vectorielles sont des représentations numériques de données qui capturent le sens ou les caractéristiques des objets (comme les mots, les images ou les concepts) sous forme de points dans un espace multidimensionnel, permettant ainsi aux machines de les traiter et de les comparer de manière efficace. En essence, il s'agit d'une manière de traduire des informations complexes — telles que des mots, des phrases, des images ou tout autre type de données — en listes de nombres qui capturent la signification sous-jacente et les relations au sein de ces données. Ces représentations mathématiques imitent la compréhension humaine, ouvrant la voie à un large éventail d'applications puissantes de l'intelligence artificielle.

En transformant les données brutes en ces représentations numériques sophistiquées, les représentations vectorielles permettent de réaliser des analyses complexes, d'identifier des motifs et de faire des prédictions avec une précision et une efficacité sans précédent. Si les représentations vectorielles ne sont pas un concept nouveau, elles sont devenues beaucoup plus accessibles (et utiles) pour les entreprises modernes grâce à des avancées algorithmiques.

Cet article explorera en profondeur le concept des représentations vectorielles, en examinant leur fonctionnement, pourquoi elles sont si puissantes et les nombreuses façons dont elles stimulent l'innovation dans les technologies alimentées par l'IA.

Que vous soyez un data scientist expérimenté ou un novice dans le domaine de l 'apprentissage automatique, comprendre les représentations vectorielles est essentiel pour saisir le fonctionnement des systèmes d'IA modernes et leur potentiel transformateur dans divers secteurs.

Au cœur des représentations vectorielles se trouvent des listes de valeurs numériques qui représentent des données complexes de manière compréhensible et traitable par les machines. Ces représentations numériques permettent aux ordinateurs de travailler avec des concepts abstraits, tels que des mots ou des images, comme s'ils étaient des points dans un espace mathématique (ou "espace de haute dimension").

Prenons un exemple pour illustrer cela. Imaginons que nous voulions représenter le mot "chat" sous forme de représentation vectorielle. Cela pourrait ressembler à ceci :

[0,2, -0,5, 0,8, 0,1, -0,3, …]

Chaque nombre dans cette liste correspond à une dimension dans un espace multidimensionnel. En pratique, ces vecteurs ont souvent des centaines, voire des milliers de dimensions, ce qui leur permet de capturer des nuances subtiles de signification. Mais ce qui rend les représentations vectorielles véritablement remarquables, c'est leur capacité à capturer la similarité sémantique dans des données de haute dimension.

Dans le monde des représentations vectorielles, le sens des mots, des images ou de tout autre type de données peut être représenté comme des points dans un espace vectoriel multidimensionnel. L'idée clé est la suivante : les éléments ayant des points de données ou des caractéristiques similaires se retrouvent proches les uns des autres dans cet espace.

Imaginez un vaste espace où chaque mot d'une langue est un point. Dans cet espace, les mots ayant des significations similaires se regroupent. Le mot "chat" pourrait être proche de "chaton" et "félin", tandis que "démocratie" serait dans une région complètement différente, peut-être près de "gouvernement" et "élection".

Cette relation spatiale permet aux systèmes d'IA de comprendre et de traiter les données de manière à imiter la compréhension humaine de la similarité et de l'association.

Voici quelques autres caractéristiques clés des représentations vectorielles et comment elles sont utilisées dans les applications de recherche vectorielle :

1. Similarité : En calculant la distance entre deux vecteurs, nous pouvons mesurer la similarité entre deux mots (ou images, ou tout autre élément encodé). Plus les vecteurs sont proches, plus les éléments sont similaires.
2. Analogie : Les représentations vectorielles peuvent capturer des relations complexes. L'exemple classique est : "roi" - "homme" + "femme" ≈ "reine". Cela fonctionne parce que la différence vectorielle entre "roi" et "homme" représente à peu près le concept de "royauté", qui, ajouté à "femme", nous rapproche de "reine".
3. Regroupement : Les mots (ou autres éléments) ayant des significations similaires forment naturellement des clusters dans l'espace de représentation vectorielle. Cette propriété est utile pour des tâches comme la modélisation de sujets ou la classification de documents.
4. Dimensionnalité : Bien que nous ne puissions pas visualiser des espaces de haute dimension, les nombreuses dimensions des représentations vectorielles leur permettent de capturer simultanément plusieurs aspects de la signification. Une dimension pourrait être liée à la taille, une autre à l'animation, une autre encore à la positivité, et ainsi de suite.

Cette relation spatiale n'est pas simplement un tour de visualisation astucieux. C'est un outil computationnel puissant qui permet aux machines de travailler avec le sens d'une manière mathématiquement rigoureuse. Lorsque nous effectuons des opérations mathématiques sur ces vecteurs — les additionner, les soustraire, mesurer les distances entre eux — nous manipulons et comparons en réalité des significations.

Par exemple, dans un système de recommandation, si nous savons qu'un utilisateur aime un certain produit, nous pouvons trouver sa représentation vectorielle, puis rechercher d'autres produits ayant des vecteurs similaires. Cela permet au système de faire des recommandations basées sur les caractéristiques intrinsèques des produits, et non uniquement sur des catégories superficielles.

Les représentations vectorielles forment la base de nombreux systèmes d'IA modernes. Elles expliquent pourquoi les moteurs de recherche peuvent comprendre l'intention derrière vos requêtes, pourquoi les modèles linguistiques peuvent générer du texte cohérent et pourquoi les systèmes de reconnaissance d'images peuvent identifier des objets avec une grande précision.

En traduisant le monde complexe et chaotique des concepts humains en un espace mathématique structuré, les représentations vectorielles permettent de combler le fossé entre la compréhension humaine et le calcul informatique.

Les représentations vectorielles sont générées par divers processus sophistiqués visant à capturer les caractéristiques essentielles et les relations des données. Cela implique de transformer des données brutes – qu'il s'agisse de texte, d’images ou d'autres formats – en vecteurs numériques denses qui reflètent leur signification et leurs liens sous-jacents. Explorons quelques-unes des méthodes les plus courantes pour créer ces représentations.

Pour les données textuelles, plusieurs modèles puissants ont été développés afin de produire des représentations vectorielles significatives :

Word2Vec
Développé par des chercheurs de Google, Word2Vec utilise un réseau neuronal simple pour apprendre des représentations vectorielles des mots. Il existe sous deux formes :

1. Skip-gram : Prédit les mots du contexte à partir d’un mot cible.
2. Continuous Bag of Words (CBOW) : prédit un mot cible en fonction de son contexte.

Word2Vec est entraîné sur de vastes corpus de texte et apprend à prédire les mots en fonction de leur environnement. Grâce à ce processus, il développe des représentations vectorielles qui capturent les relations sémantiques entre les mots

GloVe (Global Vectors for Word Representation)
Contrairement à Word2Vec, qui repose sur un modèle prédictif, GloVe est un modèle basé sur les fréquences d’occurrence. Il génère des représentations vectorielles en appliquant une réduction dimensionnelle sur la matrice de co-occurrence des mots. GloVe combine ainsi la prise en compte du contexte local (comme Word2Vec) et des statistiques globales du corpus.

BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)
BERT marque une avancée majeure en traitement du langage naturel (NLP). Il repose sur une architecture de type transformeur et produit des représentations vectorielles contextuelles des mots et des documents. Contrairement aux modèles précédents, l’embedding d’un mot peut varier en fonction du contexte dans lequel il apparaît, permettant ainsi des représentations plus nuancées.

Ces modèles sont entraînés sur d’immenses corpus de texte, souvent contenant des milliards de mots. Au cours de leur apprentissage, ils apprennent à prédire des mots ou des contextes et, ce faisant, développent des représentations riches du langage qui capturent à la fois les relations sémantiques et syntaxiques.

L'interface conversationnelle ChatGPT (alimentée par GPT-4) utilise des représentations vectorielles similaires à celles générées par des modèles comme BERT, ce qui lui permet de produire des représentations contextuelles des mots et du texte.

Pour les données visuelles, les réseaux de neurones convolutifs (CNNs) sont la méthode de référence pour générer des représentations vectorielles :

1. VGG, ResNet, Inception : Ces architectures CNN populaires sont principalement utilisées pour la classification d’images. Bien que leur objectif principal soit la classification, on peut extraire des embeddings à partir de leur avant-dernière couche. Cette couche capture généralement les caractéristiques de haut niveau d’une image.
2. Réseaux siamois (Siamese Networks) : Ces réseaux sont spécifiquement conçus pour comparer des images. Ils sont entraînés sur des paires d’images afin d’apprendre à produire des représentations similaires pour des images proches et des représentations distinctes pour des images différentes.

Les CNNs apprennent à identifier les caractéristiques des images de manière hiérarchique. Les premières couches détectent des éléments simples comme les contours et les couleurs, tandis que les couches plus profondes combinent ces informations pour reconnaître des motifs plus complexes, des objets et des scènes entières.

Les dernières couches du réseau peuvent être vues comme une représentation compacte (embedding) du contenu de l’image, permettant ainsi d’analyser et de comparer efficacement les images dans un espace mathématique.

Si les incorporations de textes et d'images sont les plus courantes, des incorporations vectorielles peuvent être créées pour différents types de données :

• Audio: des techniques telles que les coefficients cepstraux de fréquence Mel (MFCC) ou des modèles d'apprentissage profond tels que WaveNet peuvent être utilisés pour créer des enregistrements à partir de données audio.
• Intégrations graphiques : des algorithmes tels que Node2Vec ou Graph Convolutional Networks peuvent créer des intégrations qui représentent les nœuds d'un graphe, capturant ainsi la structure du réseau.
• Incrustations du comportement de l'utilisateur : dans les systèmes de recommandation, les actions de l'utilisateur (clics, achats, etc.) peuvent être utilisées pour créer des incrustations qui représentent les préférences de l'utilisateur.
  

Les représentations vectorielles sont à la base d’un large éventail d’applications d’intelligence artificielle dans divers domaines. Explorons quelques cas d’usage clés et les types de représentations les mieux adaptés à chacun.

• Analyse des sentiments : Les représentations contextuelles comme BERT capturent les nuances de signification, permettant une détection précise des sentiments dans les avis clients.
• Classification de texte : Les représentations statiques pré-entraînées (ex. GloVe) sont efficaces pour les tâches générales, tandis que les représentations affinées de BERT gèrent des classifications plus complexes.
• Traduction automatique: Les représentations contextuelles multilingues comme mBERT facilitent des traductions précises en capturant les relations sémantiques entre les langues.

Les représentations vectorielles sont essentielles pour des tâches de vision par ordinateur comme la reconnaissance faciale, la classification d’images et la recherche inversée d’images.

• Reconnaissance faciale : Des représentations denses spécifiques à la tâche, issues de CNNs comme FaceNet, permettent d’identifier des traits uniques d’un visage.
• Classification d'images : Des modèles pré-entraînés comme ResNet, éventuellement affinés sur des images spécifiques à un domaine (ex. imagerie médicale), offrent des performances élevées.

L’un des usages les plus puissants des représentations vectorielles est la recherche de similarité, qui alimente plusieurs applications :

• Systèmes de recommandation : Une approche hybride combinant des représentations spécifiques au comportement des utilisateurs et des représentations pré-entraînées pour les descriptions des objets permet des recommandations personnalisées.
• Détection d'anomalie : Des représentations vectorielles personnalisées, entraînées sur des données historiques, aident à identifier des schémas inhabituels, essentiels pour la détection de fraudes financières.
• Recherche sémantique : Des modèles BERT spécialisés, affinés sur des corpus spécifiques, améliorent la compréhension des requêtes complexes et la précision des résultats de recherche.

Dans les modèles encodeur-décodeur, les représentations vectorielles jouent un rôle clé :

• Résumé automatique de texte : Les représentations contextuelles de modèles comme PEGASUS permettent d’extraire les informations essentielles pour générer des résumés concis.
• Génération de légendes d’images : La combinaison de représentations visuelles (CNNs) et textuelles (modèles de langage) établit un lien entre les caractéristiques des images et leurs descriptions appropriées.
• Génération augmentée par récupération (RAG) : L’intégration des représentations vectorielles avec les grands modèles de langage (LLMs) est aujourd’hui l’un des usages les plus récents et adoptés à grande échelle. IA générative a mis en avant l’importance des représentations vectorielles dans l’industrie.

InterSystems IRIS exploite plusieurs types de représentations vectorielles au sein d’un même système, permettant ainsi le développement d’applications d’IA avancées. Par exemple, dans une plateforme d' analyse des données de santé :

1. Analyse de similarité entre patients : Combinaison de représentations BERT pour les notes cliniques et de représentations vectorielles personnalisées pour les résultats de laboratoire.
2. Classification d’images médicales : Utilisation de CNNs affinés pour des tâches spécifiques d’imagerie médicale.
3. Recommandation de traitements : Exploitation des représentations moléculaires des structures chimiques en complément des représentations vectorielles des données patient.
4. Aide à la décision clinique : Mise en place d’une recherche sémantique avec des représentations BERT adaptées au domaine médical pour retrouver rapidement des publications pertinentes.

En prenant en charge plusieurs types de représentations vectorielles tout en optimisant le stockage et l’interrogation des données, InterSystems IRIS facilite la création d’applications d’IA multifonctionnelles capables de traiter efficacement des données variées et complexes.

Avec l’essor des applications d’IA basées sur les représentations vectorielles, les entreprises ont besoin de solutions robustes capables de gérer ces technologies à grande échelle. C’est ici qu’intervient InterSystems IRIS.
InterSystems IRIS est une base de données multi-modèle intégrant des fonctionnalités vectorielles natives aux côtés de formats classiques comme JSON, le texte intégral et les tables relationnelles.
Cette intégration permet aux entreprises de gérer simultanément des données structurées et non structurées dans un même environnement, supprimant ainsi le besoin de bases de données vectorielles distinctes et réduisant les transferts de données.
L’intérêt de cette approche apparaît clairement dans des applications comme la recherche sémantique ou la génération augmentée par récupération (RAG) :

• Optimisation des performances : La gestion simultanée des vecteurs et des données traditionnelles réduit la complexité et améliore l’efficacité en limitant les déplacements de données.
• Consistance des données : Un environnement unifié simplifie les pipelines d’IA et renforce la sécurité en centralisant le stockage et les contrôles d’accès.
• IA avancée et RAG : En combinant la recherche vectorielle avec les données traditionnelles, InterSystems IRIS permet une récupération d’informations plus fluide et contextuelle, optimisant les tâches basées sur l’IA.

Cette approche unifiée améliore la cohérence des données, simplifie les pipelines et renforce la sécurité en centralisant les données vectorielles et non vectorielles dans un seul environnement.

Les représentations vectorielles ont transformé la manière dont les machines comprennent et traitent les données complexes, ouvrant la voie à une nouvelle génération d’applications d’IA. Des chatbots intelligents à la reconnaissance d’images avancée, elles sont au cœur des innovations actuelles.

À l’avenir, l’intégration des capacités vectorielles dans les systèmes de gestion de données promet de rendre ces techniques encore plus accessibles et performantes pour les entreprises. Que vous soyez développeur, data scientist ou dirigeant, comprendre et exploiter les représentations vectorielles sera essentiel pour rester à la pointe de l’innovation en IA.

Prêt à exploiter tout le potentiel des représentations vectorielles dans votre entreprise ? Découvrez dès maintenant les capacités vectorielles avancées d’ InterSystems IRIS et voyez comment son approche intégrée peut transformer vos applications.