{"id":311,"date":"2025-01-31T00:14:00","date_gmt":"2025-05-30T21:27:49","guid":{"rendered":"https:\/\/happynumeric.com\/lexique-intelligence-artificielle\/t\/definition_transformateur\/"},"modified":"2025-06-05T23:35:56","modified_gmt":"2025-06-05T21:35:56","slug":"definition-transformateur","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/happynumeric.com\/lexique-intelligence-artificielle\/t\/definition-transformateur\/","title":{"rendered":"Transformateur"},"content":{"rendered":"

En intelligence artificielle et en prompt engineering, le terme \u00ab\u00a0transformateur\u00a0\u00bb d\u00e9signe une architecture de r\u00e9seau de neurones particuli\u00e8re. Qu’est-ce qu’un transformateur ? C’est un mod\u00e8le d’apprentissage profond r\u00e9volutionnaire qui utilise l’attention pour traiter des donn\u00e9es s\u00e9quentielles, comme le texte, en analysant les relations entre les diff\u00e9rents \u00e9l\u00e9ments de la s\u00e9quence.<\/p>\n

Comment fonctionne un transformateur ?<\/h3>\n

Un transformateur se distingue par son m\u00e9canisme d’attention. Imaginez que vous lisez une phrase. Au lieu de traiter chaque mot individuellement, vous portez attention aux relations entre les mots pour comprendre le sens global. Le transformateur fonctionne de mani\u00e8re similaire. Il attribue des poids d’importance aux diff\u00e9rents mots de la phrase en fonction de leur relation avec les autres mots. Ce m\u00e9canisme d’attention permet au transformateur de capturer des liens contextuels importants et de traiter des s\u00e9quences longues plus efficacement que les architectures pr\u00e9c\u00e9dentes.
\nPrenons un exemple concret. Dans la phrase \u00ab\u00a0Le chat, qui \u00e9tait noir, mangeait une souris\u00a0\u00bb, le transformateur \u00e9tablit un lien entre \u00ab\u00a0chat\u00a0\u00bb et \u00ab\u00a0mangeait\u00a0\u00bb malgr\u00e9 la pr\u00e9sence de la proposition relative. Il comprend que c’est le chat, et non la couleur noire, qui effectue l’action.<\/p>\n

Pourquoi le transformateur est-il important ?<\/h3>\n

Les transformateurs ont r\u00e9volutionn\u00e9 le domaine du traitement automatique du langage naturel (TALN). Leur capacit\u00e9 \u00e0 saisir les relations contextuelles a permis des avanc\u00e9es significatives dans des t\u00e2ches telles que la traduction automatique, la g\u00e9n\u00e9ration de texte et la r\u00e9ponse aux questions. En prompt engineering, les transformateurs sont au c\u0153ur des mod\u00e8les de langage les plus performants, permettant de g\u00e9n\u00e9rer des r\u00e9ponses plus pr\u00e9cises et plus coh\u00e9rentes.<\/p>\n

Exemples d’utilisation du transformateur<\/h3>\n