BERT

BERT est un modèle d’intelligence artificielle développé par Google. Il sert à mieux comprendre le sens des mots dans une phrase.

C’est une technologie clé dans le traitement du langage naturel. Elle est utilisée pour améliorer les résultats des moteurs de recherche.

Qu’est-ce que BERT ?

BERT signifie « Bidirectional Encoder Representations from Transformers ». Il s’agit d’un modèle de langage développé par Google en 2018.

Ce modèle apprend à comprendre les relations entre les mots dans une phrase. Il tient compte du contexte situé avant et après chaque mot.

Avant BERT, les modèles lisaient les mots dans un seul sens, souvent de gauche à droite. BERT lit dans les deux directions, ce qui améliore la compréhension.

C’est ce qu’on appelle un modèle « bidirectionnel », basé sur une architecture de type Transformer. Cette approche est aujourd’hui courante dans le domaine de l’IA linguistique.

À quoi sert BERT ?

BERT est principalement utilisé pour améliorer la compréhension des requêtes de recherche sur Google.

Il aide le moteur à interpréter l’intention de l’utilisateur et pas seulement les mots-clés. Cela permet d’obtenir des réponses plus précises.

BERT est aussi utilisé dans d’autres applications comme les assistants vocaux, la traduction automatique ou l’analyse de documents.

En entreprise, il peut être utilisé pour trier, résumer ou classer des contenus textuels à grande échelle.

Comment fonctionne BERT ?

BERT utilise des réseaux de neurones appelés Transformers. Ils traitent les mots en tenant compte de leur position dans la phrase.

Le modèle est d’abord pré-entraîné sur une grande quantité de textes. Il apprend à prédire des mots manquants dans des phrases brisées.

Puis, il est ajusté (fine-tuning) pour des tâches précises comme la classification de texte ou les questions-réponses.

Ce double entraînement permet de réutiliser BERT pour plusieurs types de tâches en traitement du langage naturel.

Différences avec des notions proches

BERT est souvent comparé à d’autres modèles de langage comme GPT (Generative Pre-trained Transformer).

GPT est un modèle génératif. Il sert à produire du texte. BERT est un modèle de compréhension. Il analyse du texte existant.

Autre différence : GPT lit le texte dans un seul sens (de gauche à droite), alors que BERT le lit dans les deux directions.

BERT est aussi à distinguer des moteurs de recherche classiques, qui se basent sur la simple présence de mots-clés.

Exemples ou cas d’usage concrets

Un directeur RH utilise une solution d’analyse de CV basée sur BERT. L’outil comprend que « chef de projet » et « gestion de projet » sont liés.

Une plateforme e-commerce utilise BERT pour interpréter les requêtes clients. Elle comprend que « chaussures pour randonnée hiver » implique des bottes chaudes, même si le terme exact n’est pas écrit.

Un chatbot d’assistance technique repose sur BERT pour comprendre les questions complexes. Par exemple, « Mon imprimante clignote mais rien ne s’imprime » génère une réponse adaptée.

Un juriste utilise un outil basé sur BERT pour repérer des clauses similaires dans plusieurs contrats. Cela facilite le repérage de risques juridiques.