Dans le traitement du langage, chaque mot ou phrase peut être transformé en vecteur dense via des méthodes comme Word2Vec, GloVe ou les transformeurs. Ces vecteurs permettent de comparer le sens de deux éléments textuels, d’alimenter des moteurs de recherche sémantiques, ou d’entraîner des modèles plus performants. Les embeddings sont utilisés dans la personnalisation, le clustering, la modélisation de préférences ou la détection d’anomalies. Ils constituent un pont entre les données brutes et les algorithmes d’IA. Leur qualité dépend du corpus d’apprentissage et de la méthode de génération. L’interprétation humaine des embeddings est complexe, mais des techniques de visualisation (PCA, t-SNE) permettent d’en analyser les tendances. Dans une approche RAG, les embeddings sont essentiels pour le matching entre requêtes et documents.