L’intelligence artificielle générative, incarnée par des chatbots comme ChatGPT ou Le Chat de Mistral, a pris une place prépondérante dans notre quotidien. Mais derrière cet outil fascinant, certains termes techniques méritent d’être expliqués, à commencer par le fameux token. Vous avez sûrement déjà entendu ce mot, mais savez-vous vraiment ce qu’il signifie dans le contexte de l’IA ? On vous éclaire sur ce terme fondamental pour comprendre le fonctionnement de ces systèmes.
Qu’est-ce qu’un token dans l’IA ?
En informatique, le mot token se traduit simplement par jeton, mais dans le monde de l’intelligence artificielle, il revêt une signification plus complexe. Lorsqu’on parle de modèles de langage (ou LLM, pour « Large Language Models »), un token représente une unité élémentaire du texte. C’est ce qui permet à des IA comme ChatGPT de comprendre et de générer du langage.
Un token peut être un mot entier, une partie de mot, voire même un caractère ou un signe de ponctuation. Autrement dit, c’est une sorte de brique de base du langage. Lorsque vous entrez une requête dans un chatbot, celui-ci va découper cette requête en plusieurs tokens dans un processus appelé tokenisation. Ce processus permet à l’IA d’analyser le texte et de le transformer en un format qu’elle peut « comprendre ».
Par exemple, si vous tapez « Bonjour, comment ça va ? », ChatGPT pourrait découper cette phrase en plusieurs tokens, comme « Bonjour », « comment », « ça », « va », et « ? ». Ces petites unités permettent à l’IA d’identifier des relations entre les mots et de générer des réponses pertinentes.
La tokenisation : un processus essentiel pour l’IA
Le processus de tokenisation varie selon la langue, car le découpage du texte peut être différent d’une langue à l’autre. En anglais, un token correspond en moyenne à environ 4 caractères. Cela dit, certaines langues non occidentales, comme le chinois ou l’arabe, posent un défi supplémentaire pour la tokenisation, car les structures grammaticales sont bien différentes.
Pour visualiser ce processus, OpenAI met à disposition un outil en ligne qui vous permet de voir comment votre texte est tokenisé. Vous pouvez ainsi expérimenter en tapant des phrases et en observant combien de tokens sont nécessaires pour les analyser.
Le rôle des tokens lors de l’entraînement d’une IA
Les modèles de langage sont avant tout des systèmes statistiques. Concrètement, ils prédisent le mot suivant dans une phrase en se basant sur des probabilités. Lorsque vous posez une question à un chatbot, comme « Que mange un chat ? », il répondra très probablement « une souris », car c’est une association statistiquement courante dans les millions de textes qu’il a appris.
Lors de l’entraînement d’un modèle de langage, des volumes énormes de texte sont tokenisés pour que l’IA apprenne des relations statistiques entre les tokens. C’est grâce à cette méthode que l’IA devient capable de générer des textes créatifs ou même de « comprendre » des concepts qu’elle n’a jamais vus auparavant. Cependant, c’est aussi ce processus qui explique pourquoi les chatbots peuvent parfois sortir des absurdités ou des « hallucinations » – une réponse qui ne correspond pas à la réalité. Cela reste un défi dans la création d’IA vraiment performantes.
Pourquoi le nombre de tokens est-il important pour l’IA ?
Le nombre de tokens qu’un modèle de langage peut traiter est un indicateur clé de sa puissance. Un modèle ne peut pas traiter un nombre infini de tokens à la fois, cela dépend de sa taille et de son architecture. Par exemple :
- GPT-4 : jusqu’à 128 000 tokens
- Claude 3 : jusqu’à 200 000 tokens
- LLaMA 3 : jusqu’à 128 000 tokens
- Mistral Large : jusqu’à 128 000 tokens
- Gemini 2.0 Flash : jusqu’à 1 000 000 tokens
Le nombre de tokens influencera directement la capacité du modèle à traiter de longues requêtes ou à générer des réponses détaillées. C’est pour cette raison que certains fournisseurs d’IA mettent en avant le nombre de tokens que leurs systèmes peuvent traiter pour vendre leurs services.
Il est important de noter que le nombre de tokens en entrée (c’est-à-dire ce que vous donnez comme contexte au chatbot) est bien plus important que le nombre de tokens en sortie (les mots générés par l’IA). Cela explique pourquoi il est conseillé de formuler des requêtes détaillées mais concises, afin de maximiser l’efficacité du modèle.
Conclusion : Les tokens, éléments essentiels de l’intelligence artificielle
En résumé, les tokens sont l’un des éléments fondamentaux qui permettent aux modèles de langage comme ChatGPT de « comprendre » et de générer du texte. Ils agissent comme des petites unités de sens, permettant à l’IA de décomposer le langage et de le traiter de manière statistique. Leur nombre et leur capacité à analyser des textes de plus en plus longs sont des critères essentiels pour évaluer la puissance des systèmes d’IA actuels.
Si vous êtes curieux de comprendre encore mieux ce processus, n’hésitez pas à explorer les outils de tokenisation mis à disposition par OpenAI, et essayez de vous amuser avec vos propres textes. L’intelligence artificielle n’aura plus de secrets pour vous !
