Des mots aux vecteurs, cartographier le sens en chiffres 

Dans la première partie, on a vu que ChatGPT traduit tes mots en chiffres, un peu comme on traduirait une recette pour un robot. 
Mais une simple liste de nombres ne suffit pas pour comprendre une phrase. 

Il faut maintenant donner à ces chiffres une forme, une structure. 
Et c’est là qu’intervient un concept fondamental dans l’intelligence artificielle moderne : 

Chaque mot devient un vecteur. 

Un vecteur, c’est quoi exactement ? 

Dans le langage des maths, un vecteur est une série de chiffres placés dans un certain ordre. 
Mais ici, ce n’est pas juste une ligne de nombres. 
C’est une représentation du mot, avec ses nuances, ses relations, son contexte. 

Tu peux voir ça comme une fiche d’identité chiffrée pour chaque mot. 

Une métaphore simple : le profil du mot 

Imagine que chaque mot a un profil, comme une fiche descriptive remplie de critères. 

Prenons le mot "chat". Il pourrait être décrit par : 

• animal 🐾 → oui 
• domestique 🏠 → oui 
• mignon 😻 → plutôt 
• dangereux 😼 → non 
• bruyant 🔊 → un peu 
• technologique 🤖 → pas du tout 

Ces critères sont comme des axes, et le mot "chat" obtient un score sur chacun. 
Ce score devient un chiffre dans le vecteur. 

Maintenant, regarde le mot "chien" : 
il aura un profil très proche sur plein de critères. 
C’est pourquoi, dans l’espace des vecteurs, "chien" est très proche de "chat". 

En revanche, le mot "télécommande" aura un profil totalement différent, donc un vecteur éloigné. 

Une carte du langage 

Quand tous les mots ont leur profil chiffré, on peut les placer sur une carte invisible : 
un espace mathématique où les mots proches dans le sens sont proches dans l’espace. 

C’est comme ça que l’IA peut : 

• deviner que "chat", "chien", "animal" sont liés, 
• comprendre que "voler" (comme un oiseau) et "voler" (comme un voleur) sont différents, selon le contexte. 

Ce qu’il faut retenir 

✅ ChatGPT transforme les mots en vecteurs, c’est-à-dire en profils numériques détaillés. 
Ces vecteurs permettent à l’IA de comparer, associer, nuancer les mots entre eux. 

C’est comme si elle créait une gigantesque carte mentale du langage, où chaque mot a sa position, en fonction de ce qu’il signifie et comment il est utilisé. 

👉 Dans la prochaine partie, on verra comment ces vecteurs sont transformés grâce à des matrices, pour adapter leur sens en fonction du contexte de ta phrase.