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type: Glossary Term
title: Embeddings
description: "Les embeddings sont des représentations vectorielles numériques de textes, d'images, d'audio ou d'autres données utilisées par les modèles d'IA pour capturer le"
resource: "https://www.contextstudios.ai/fr/glossaire/embeddings"
category: engineering
language: fr
timestamp: "2026-07-01T15:27:48.057Z"
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# Embeddings

Les embeddings sont des représentations vectorielles numériques de textes, d'images, d'audio ou d'autres données utilisées par les modèles d'IA pour capturer le sens sémantique du contenu. Un embedding convertit un texte—comme une phrase ou un document—en un vecteur composé de centaines ou de milliers de nombres décimaux. Les contenus sémantiquement similaires reçoivent des vecteurs similaires ; les concepts liés sont positionnés proches les uns des autres dans l'espace vectoriel. Les modèles d'embedding comme text-embedding-ada-002 d'OpenAI, Voyage AI, ou text-embedding-004 de Google sont spécifiquement entraînés à cet effet. Ils permettent aux machines de comparer des textes sans se baser sur des règles explicites ou des listes de mots-clés—un système peut donc comprendre que 'acheter une voiture' et 'acquérir un véhicule' sont sémantiquement équivalents, même s'ils ne partagent aucun mot commun. Dans les contextes d'entreprise, les embeddings sont le plus souvent utilisés pour la génération augmentée par récupération (RAG) : les documents sont intégrés et stockés dans une base de données vectorielle. Lorsqu'un utilisateur soumet une requête, elle est également intégrée et comparée aux vecteurs de documents pour trouver les sources les plus pertinentes, qui sont ensuite fournies comme contexte au modèle de langage. Les applications supplémentaires incluent la recherche sémantique, les systèmes de recommandation, la détection de doublons, la classification de contenu et le clustering.