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Niveau : Intermédiaire · Prérequis : Les modèles de langage · Temps de lecture : ~5 min
Quand vous envoyez un message à un LLM, le modèle ne lit pas votre texte comme vous le faites. Il le décompose d’abord en petites unités appelées tokens, puis transforme chacune d’elles en une représentation mathématique appelée embedding. Comprendre ces deux concepts vous aidera à mieux utiliser les modèles, à maîtriser vos coûts et à saisir pourquoi certains textes posent plus de problèmes que d’autres.

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Qu’est-ce qu’un token ?

Un token n’est pas forcément un mot entier. C’est une unité de texte définie par le tokenizer du modèle : un algorithme qui découpe le texte de la façon la plus efficace possible en se basant sur les fréquences observées dans les données d’entraînement. Voici quelques exemples concrets de tokenisation :
  • “bonjour” → ["bon", "jour"] (2 tokens)
  • “tokenisation” → ["token", "isation"] (2 tokens)
  • “ChatGPT” → ["Chat", "G", "PT"] (3 tokens)
  • “IA” → ["IA"] (1 token)
  • ” Paris” → [" Paris"] (1 token, notez l’espace inclus)
  • “anticonstitutionnellement” → ["anti", "const", "itu", "tion", "nelle", "ment"] (6 tokens)
Les mots courants ont tendance à former un seul token, tandis que les mots rares, les néologismes ou les mots dans des langues moins représentées dans les données d’entraînement sont découpés en plusieurs tokens.
Du texte brut jusqu’aux vecteurs manipulés par le modèle, le parcours se résume ainsi :

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Pourquoi les tokens sont importants

Les tokens sont l’unité de mesure fondamentale des LLM pour deux raisons majeures : 1. Le coût : les API de LLM facturent à la consommation de tokens (tokens en entrée + tokens générés en sortie). Un prompt verbeux coûte plus cher qu’un prompt concis qui obtient le même résultat. 2. La limite de contexte : chaque modèle a une fenêtre de contexte maximale, exprimée en tokens. GPT-6 Astra et Claude Sonnet 5 supportent chacun environ 1 million de tokens ; Claude Haiku 4.5 se limite à 200 000 tokens. Au-delà, le modèle ne peut plus “voir” les informations les plus anciennes de la conversation.
Pour économiser des tokens sans perdre en qualité, préférez des instructions directes et précises à de longues formulations polies. Écrire “Résume en 3 points” consomme moins de tokens que “Pourriez-vous s’il vous plaît me faire un résumé en trois points ?”, et produit souvent un résultat équivalent ou meilleur.

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Tokens en français vs en anglais

Une règle empirique utile : en anglais, 1 token ≈ 4 caractères, soit environ ¾ d’un mot. En français (et dans la plupart des langues non-anglaises), le rapport est légèrement moins favorable, car les tokenizers sont généralement optimisés sur des corpus à dominante anglaise. Cette différence peut représenter jusqu’à 20-30 % de tokens supplémentaires pour un même contenu traduit de l’anglais vers le français. Cela a un impact direct sur vos coûts et sur l’utilisation de votre fenêtre de contexte.
Ces ratios sont des approximations pratiques pour se faire une idée rapide, pas une valeur exacte. Ne les utilisez jamais pour un calcul de coût ou de dimensionnement critique en production : le découpage réel dépend du tokenizer propre à chaque modèle. Utilisez l’outil de tokenisation officiel de votre fournisseur (comme tiktoken pour OpenAI) avant de vous engager sur un budget ou une limite de contexte précise.

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Qu’est-ce qu’un embedding ?

Une fois le texte tokenisé, chaque token est converti en un vecteur numérique : c’est ce qu’on appelle un embedding. Concrètement, un embedding est une liste de nombres (souvent plusieurs centaines ou milliers de valeurs) qui représente la “position” d’un mot dans un espace mathématique à haute dimension. Ce qui rend les embeddings puissants, c’est qu’ils capturent la sémantique : des mots au sens similaire ont des vecteurs proches les uns des autres dans cet espace. Des mots au sens opposé ou sans rapport sont éloignés. L’exemple le plus célèbre de cette propriété :
Cela signifie que le modèle a appris, à travers les données d’entraînement, que la relation entre “roi” et “homme” est analogue à celle entre “reine” et “femme”, et cette relation est encodée géométriquement dans l’espace vectoriel. D’autres exemples de relations capturées par les embeddings :
  • “Paris” - “France” + “Italie” ≈ “Rome” (relation capitale / pays)
  • “chaud” est proche de “tiède”, “brûlant”, “chaleur”
  • “positif” est à l’opposé de “négatif”

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À quoi servent les embeddings en pratique ?

Les embeddings sont la technologie sous-jacente de nombreuses applications d’IA au-delà de la génération de texte :
  • Recherche sémantique : trouver des documents pertinents même si les mots exacts ne correspondent pas (ex. : chercher “voiture” et trouver des résultats sur “automobile”).
  • Systèmes de recommandation : suggérer des contenus similaires sur YouTube, Netflix ou Spotify.
  • Détection de doublons : identifier des textes qui disent la même chose avec des formulations différentes.
  • Classification : catégoriser automatiquement des emails, des avis clients ou des tickets de support.
  • RAG (Retrieval-Augmented Generation) : enrichir les réponses d’un LLM avec des documents pertinents issus d’une base de connaissance.

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Ce que vous retenez de cette leçon

Les tokens sont les unités atomiques du texte pour un LLM : ni des mots, ni des caractères, mais quelque chose entre les deux. Ils déterminent vos coûts et vos limites de contexte. Les embeddings, eux, sont des représentations vectorielles qui permettent au modèle de “comprendre” le sens et les relations entre les concepts. Dans la prochaine leçon, nous allons explorer comment ces fondations sont construites : le processus d’entraînement et de fine-tuning.

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Testez vos connaissances

Faux. Un token n’est pas un mot. En français, on compte en moyenne environ 1,3 token par mot. Les mots très communs peuvent correspondre à 1 token, mais les mots longs, rares ou complexes (comme “anticonstitutionnellement”) seront découpés en plusieurs tokens par le modèle.