Cette méthode est essentielle lorsque les données sont très complexes ou multidimensionnelles. Elle permet de compresser l’information sans perdre la structure fondamentale. Les approches courantes incluent l’analyse en composantes principales (PCA), la factorisation de matrice, ou les autoencodeurs en deep learning. En pratique, cela permet d’accélérer les traitements, de réduire les risques de surapprentissage, ou encore de visualiser les clusters de données. La réduction de dimension est également utilisée pour générer des embeddings ou explorer l’espace latent d’un modèle. Elle doit être appliquée avec précaution, car une réduction excessive peut entraîner une perte d’information critique pour les décisions métiers.