C’est quoi un Token en IA ? Définition et explication

Dans le monde de l’intelligence artificielle, un terme revient souvent sans qu’on y prête toujours attention : le token. Si vous avez déjà discuté avec un chatbot comme Yiaho, ChatGPT 4, Grok 4 ou utilisé n’importe quel outil de génération de texte, vous avez, sans le savoir, manipulé des tokens.

Mais qu’est-ce qu’un token exactement ? Pourquoi est-il si essentiel dans le fonctionnement des modèles d’IA moderne ?

Cet article rédigé par l’équipe de Yiaho vous emmène dans les coulisses de cette petite unité qui fait tourner des géants technologiques comme OpenAI, Mistral ou Gemini.

Qu’est-ce qu’un token ? Définition simple

Un token, dans le contexte de l’IA, est une unité de base utilisée pour découper et représenter des données, principalement du texte. Imaginez que vous preniez une phrase comme « L’intelligence artificielle révolutionne le monde » et que vous la décomposiez en morceaux compréhensibles pour une machine. Ces morceaux – des mots, des parties de mots ou même des signes de ponctuation – deviennent des tokens.

Par exemple, cette phrase pourrait être tokenisée ainsi : [« L’ », « intelligence », « artificielle », « révolutionne », « le », « monde »].

Mais attention, la tokenisation (le processus de création des tokens) n’est pas aussi simple qu’un découpage au couteau.

Les modèles d’IA utilisent des algorithmes intelligents pour décider comment diviser le texte.

Parfois, un mot complexe comme « anticonstitutionnellement » peut être séparé en sous-unités (ex. : « anti », « constitution », « ellement ») pour que la machine le comprenne mieux. Ces choix dépendent du vocabulaire prédéfini du modèle, une sorte de dictionnaire interne qu’il utilise pour traduire le langage humain en quelque chose qu’il peut traiter.

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Pourquoi les tokens sont-ils importants ?

Les tokens sont les briques de base qui permettent aux modèles d’IA, notamment ceux spécialisés dans le traitement du langage naturel (ou NLP, pour Natural Language Processing), de fonctionner. Le NLP est la branche de l’IA qui aide les machines à comprendre et générer du texte ou de la parole, comme lorsqu’un assistant vocal répond à vos questions.

Pour qu’un modèle comme GPT (le cerveau derrière ChatGPT) puisse prédire le mot suivant dans une phrase, il doit d’abord transformer le texte en une suite de tokens. Ensuite, ces tokens sont convertis en nombres grâce à une technique appelée embedding.

Un embedding est une représentation mathématique d’un token sous forme de vecteur (une liste de nombres) dans un espace multidimensionnel. Cette étape permet à l’IA de « comprendre » les relations entre les mots – par exemple, que « chat » et « félin » sont proches en sens.

Mais il y a une limite : chaque modèle a une capacité maximale de tokens qu’il peut traiter à la fois, appelée fenêtre de contexte. Par exemple, si vous posez une question trop longue à un chatbot et qu’elle dépasse cette fenêtre, il risque d’oublier le début de votre message !

Les tokens dans la vraie vie : des exemples concrets

Prenons un cas pratique. Quand vous tapez « Comment faire un gâteau ? » dans un outil d’IA, voici ce qui se passe en coulisses :
Le texte est divisé en tokens : [« Comment », « faire », « un », « gâteau », « ? »]

Ces tokens sont transformés en nombres via des embeddings. Le modèle analyse cette séquence pour générer une réponse, token par token.

Dans des applications plus avancées, comme la traduction automatique, les tokens permettent à l’IA de jongler entre différentes langues. Par exemple, « I love you » en anglais devient [« I », « love », « you »], puis le modèle trouve les équivalents en français : [« Je », « t’ », « aime »].

Les tokens jouent aussi un rôle dans les coûts

Si vous utilisez une API d’IA (une interface pour interagir avec un modèle), vous payez souvent en fonction du nombre de tokens traités. Une longue conversation ou un texte dense peut vite faire grimper la facture !

Mais rassurez-vous, chez Yiaho c’est gratuit et illimité ! C’est pour cela que notre plateforme rencontre un beau succès depuis son lancement en 2023 : Vous ne voyez pas le coût réel des Tokens.

Exemple avec le prix des Tokens sur OpenAI o1 :

Si chez Yiaho nous proposons gratuitement l’accès à OpenAI o1, sachez qu’il y a un coût derrière chaque utilisation, en utilisant leur API.

Les coûts varient en fonction du type d’utilisation :

• Pour l’entrée de texte, c’est-à-dire les requêtes que vous soumettez à l’API, le tarif est de 15,00 $ par million de tokens.
• Si l’entrée a déjà été mise en cache, le coût est réduit de moitié, à 7,50 $ par million de tokens.
• En revanche, la génération de texte par l’API, c’est-à-dire la sortie, est plus coûteuse, à 60,00 $ par million de tokens.

Pour rappel, « l’entrée », c’est ce que vous écrivez à l’IA (votre prompt), comme une question, et « la sortie », c’est ce qu’elle te donne en retour, bien souvent une réponse.

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Les défis et l’avenir des tokens

Malgré leur importance, les tokens posent des défis. Par exemple, les langues riches en nuances, comme le japonais ou l’arabe, sont plus difficiles à tokeniser que l’anglais, car les mots ne se séparent pas toujours clairement. Les modèles doivent alors s’adapter avec des techniques comme le BPE (Byte Pair Encoding), une méthode qui apprend à diviser les mots en sous-unités fréquentes pour optimiser leur compréhension.

À l’avenir, les chercheurs cherchent à rendre la tokenisation plus efficace. Certains explorent des modèles qui pourraient se passer de tokens fixes, en travaillant directement sur des flux de données brutes. Cela pourrait révolutionner des domaines comme la reconnaissance vocale ou la génération d’images à partir de texte.

Conclusion : Les tokens, héros méconnus de l’IA !

Les tokens sont bien plus qu’un détail technique : ils sont au cœur de la magie de l’intelligence artificielle moderne. Sans eux, pas de conversations fluides avec les chatbots, pas de traductions instantanées ni de résumés automatiques.

Alors, la prochaine fois que vous utiliserez une IA, pensez à ces petites briques invisibles qui travaillent dur derrière l’écran ! Elles sont la preuve que, parfois, les plus petites choses font les plus grandes révolutions.