Que sont les OpenAI Embeddings ? Comment mettre en place une recherche sémantique et un système RAG

Pour qu'une application d'intelligence artificielle crée une véritable valeur métier, disposer uniquement d'un modèle de langage performant ne suffit généralement pas. Les entreprises doivent pouvoir retrouver rapidement les bonnes informations au sein de leurs documents, fiches produits, contenus de support, procédures internes et bases de connaissances. Les méthodes traditionnelles de keyword search (recherche par mots-clés) montrent toutefois leurs limites lorsque les utilisateurs formulent leurs requêtes différemment ou lorsque la compréhension du sens devient essentielle.

C'est précisément dans ce contexte que les OpenAI Embeddings prennent toute leur importance. En transformant les textes en vecteurs mathématiques, cette technologie constitue le socle de nombreuses applications modernes d'intelligence artificielle, notamment semantic search (recherche sémantique), recommendation systems (systèmes de recommandation), clustering, classification et Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Les OpenAI Embeddings permettent notamment aux assistants IA d'entreprise, aux chatbots de support client, aux moteurs de recherche documentaire et aux applications d'IA d'entreprise d'identifier, parmi de très grands volumes de données, les contenus les plus pertinents sur le plan sémantique en fonction de la question posée par l'utilisateur.

Qu'est-ce qu'OpenAI ?

OpenAI est une entreprise spécialisée dans la recherche et le développement de solutions d'intelligence artificielle qui met à disposition des développeurs et des entreprises des modèles d'IA, des API et des outils permettant de concevoir des applications intelligentes. Grâce à l'API OpenAI, les développeurs peuvent intégrer la génération de texte, l'analyse de données, les sorties structurées, le tool use, les embeddings ainsi que différents workflows d'intelligence artificielle au sein de leurs applications.

Dans un contexte professionnel, la valeur d'OpenAI dépasse largement la simple création de chatbots. Les entreprises peuvent intégrer l'intelligence artificielle à leurs processus opérationnels afin d'accélérer l'accès à l'information, de réduire les recherches manuelles effectuées par les collaborateurs et de mieux exploiter les données réparties entre plusieurs systèmes.

Cependant, la réussite de ces projets ne dépend pas uniquement d'un modèle de langage performant. Il est essentiel d'associer l'IA aux bonnes données et de construire une architecture adaptée. Les OpenAI Embeddings ainsi que les architectures RAG jouent un rôle central dans cette démarche.

Que sont les OpenAI Embeddings ?

Les OpenAI Embeddings sont des modèles capables de représenter les concepts et les relations sémantiques présents dans un texte sous forme de vecteurs numériques. En d'autres termes, un embedding transforme la signification d'un texte en une suite de valeurs numériques que les ordinateurs peuvent comparer mathématiquement.

Prenons les deux questions suivantes :

« Quelle est la politique de congés annuels de notre entreprise ? »

« Combien de jours de congés les employés peuvent-ils prendre chaque année ? »

Même si ces deux phrases utilisent des mots différents, elles expriment pratiquement la même idée. Un moteur de keyword search traditionnel risque de ne pas identifier cette proximité, car il se concentre principalement sur les correspondances exactes entre mots-clés.

À l'inverse, un système basé sur les embeddings représente ces deux phrases dans un vector space (espace vectoriel). Les contenus ayant une signification similaire se retrouvent mathématiquement proches les uns des autres.

Ainsi, le système est capable de fournir des résultats en fonction du sens de la requête plutôt que de la simple correspondance des mots.

Les modèles d'embedding les plus récents proposés par OpenAI sont text-embedding-3-small et text-embedding-3-large.

• text-embedding-3-small constitue un excellent choix lorsque l'équilibre entre coût et performances est une priorité.
• text-embedding-3-large est présenté par OpenAI comme son modèle d'embedding le plus performant pour les tâches en anglais comme dans les autres langues.

Lors du choix d'un modèle d'embedding, plusieurs critères doivent être évalués conjointement :

• Le volume des données
• Les langues prises en charge
• La qualité du retrieval
• Les exigences en matière de latence
• La capacité de la vector database
• Le coût global de l'infrastructure

Ces différents éléments permettent de sélectionner le modèle le mieux adapté aux objectifs techniques et métiers du projet.

Comment fonctionnent les Embeddings ?

Le processus d'embedding repose sur la transformation d'un texte en une représentation numérique de haute dimension.

Par exemple, le texte :

« Développer des applications d'intelligence artificielle d'entreprise avec OpenAI »

est envoyé à un modèle d'embedding, qui le convertit en un vecteur composé d'un grand nombre de valeurs numériques.

Sous une forme simplifiée :

[0.021, -0.183, 0.442, 0.091, ...]

En réalité, les embeddings sont constitués de séquences numériques beaucoup plus longues.

Ces valeurs n'ont pas vocation à être interprétées directement par un humain. Ce qui importe réellement, c'est que les vecteurs représentant différents textes puissent être comparés mathématiquement.

Prenons l'exemple suivant :

Texte A : « Comment réduire le taux de perte de clients ? »

Texte B : « Quelles méthodes permettent de diminuer le churn ? »

Texte C : « Comment réserver une salle de réunion ? »

Dans un système basé sur les embeddings, les vecteurs des Textes A et B seront beaucoup plus proches l'un de l'autre que de celui du Texte C. Le système est ainsi capable d'associer des requêtes formulées différemment mais exprimant la même intention.

Comment mesure-t-on la similarité entre embeddings ?

Les systèmes d'embedding utilisent plusieurs méthodes mathématiques pour mesurer la similarité entre deux contenus. L'une des plus répandues est la cosine similarity.

La cosine similarity mesure la proximité de deux vecteurs en comparant leur orientation, ce qui permet d'évaluer leur similarité sémantique.

Un processus de retrieval classique suit généralement les étapes suivantes :

Requête utilisateur → Génération de l'embedding → Comparaison dans la vector database → Classement des résultats les plus proches

C'est ce mécanisme qui constitue la base de la recherche sémantique.

Qu'est-ce que la recherche sémantique ?

La semantic search (recherche sémantique) est une approche de recherche qui s'intéresse avant tout au sens et au contexte d'une requête, plutôt qu'à une simple correspondance exacte des mots-clés.

Les moteurs de recherche traditionnels reposent principalement sur le keyword matching.

Imaginons qu'un portail RH contienne le document suivant :

« Selon la politique de l'entreprise, les employés disposent de 20 jours de congés payés par an. »

Un collaborateur pourrait cependant poser la question suivante :

« Combien de jours de vacances ai-je chaque année ? »

Une recherche classique risque de ne pas établir le lien entre « vacances » et « congés payés ».

Un système de recherche sémantique convertit la requête ainsi que le document en embeddings, identifie leur proximité sémantique et renvoie automatiquement le document pertinent.

C'est pourquoi la recherche sémantique est particulièrement adaptée aux grandes bases de connaissances d'entreprise.

Où peut-on utiliser la recherche sémantique ?

La recherche sémantique peut être utilisée dans de nombreux processus métier :

• Moteurs de recherche documentaire d'entreprise
• Bases de connaissances RH
• Centres de support client
• Documentation produit
• Recherche de produits e-commerce
• Recherche de documents juridiques
• Bases de connaissances techniques
• Exploration des données CRM
• Assistants IA internes
• Systèmes de recommandation d'articles et de contenus

Par exemple, dans une entreprise SaaS possédant plusieurs centaines de documents techniques, l'équipe support peut retrouver immédiatement la documentation pertinente grâce à une recherche sémantique, plutôt que d'effectuer des recherches manuelles.

Comment mettre en place une recherche sémantique avec OpenAI Embeddings ?

Une solution de recherche sémantique basée sur OpenAI Embeddings peut être construite en plusieurs étapes.

1. Identifier les sources de données

La première étape consiste à définir les sources d'information qui alimenteront le moteur de recherche.

Il peut s'agir notamment de :

• Documents PDF
• Contenus du site web
• Documentation produit
• Articles du centre d'aide
• Procédures internes
• Supports de formation
• Données CRM
• Documentation de support

La qualité des données est essentielle à cette étape. Des documents obsolètes, contradictoires ou dupliqués peuvent réduire significativement la qualité du retrieval.

2. Découper les documents en chunks

Au lieu de stocker un document entier sous la forme d'un seul embedding, il est généralement préférable de le découper en plusieurs sections plus petites appelées chunks.

Par exemple, un guide RH de cinquante pages peut être divisé en différentes parties :

• Politique de congés
• Télétravail
• Avantages sociaux
• Politique de déplacement
• Évaluation des performances

La taille des chunks ainsi que la stratégie de chevauchement (overlap) doivent être adaptées au cas d'usage. Des chunks trop volumineux risquent de contenir des informations peu pertinentes, tandis que des chunks trop petits peuvent perdre une partie du contexte.

3. Générer les embeddings

Chaque chunk est converti en vecteur grâce à l'API OpenAI Embeddings.

Exemple en Python :

from openai import OpenAI

client = OpenAI()

response = client.embeddings.create(

    model="text-embedding-3-small",

    input="Employees are entitled to 20 days of paid annual leave."

)

embedding = response.data[0].embedding

Cette opération produit la représentation vectorielle du texte.

4. Stocker les embeddings dans une Vector Database

Les embeddings générés peuvent ensuite être enregistrés dans une vector database ou dans toute infrastructure prenant en charge la recherche vectorielle.

Chaque enregistrement contient généralement :

• Le vecteur d'embedding
• Le texte original
• L'identifiant du document
• La source
• Le titre
• La date
• Les métadonnées

Les métadonnées jouent un rôle essentiel dans les environnements d'entreprise. Elles permettent par exemple de limiter les recherches à un département précis ou uniquement aux documents les plus récents.

5. Convertir la requête utilisateur en embedding

Lorsqu'un utilisateur pose une question, celle-ci est transformée en vecteur à l'aide du même modèle d'embedding.

Par exemple :

« Combien de jours de congés ai-je chaque année ? »

L'embedding de cette requête est ensuite comparé aux vecteurs présents dans la vector database.

6. Récupérer les résultats les plus pertinents

La recherche vectorielle identifie les chunks les plus proches sur le plan sémantique.

Le système peut par exemple retrouver le passage suivant :

« Les employés disposent de 20 jours de congés payés par an. »

À ce stade, un moteur de recherche sémantique peut directement afficher ce document.

En revanche, si l'objectif est de générer une réponse rédigée en langage naturel à partir des informations retrouvées, c'est l'architecture RAG qui prend le relais.

Qu'est-ce que le RAG ?

RAG est l'acronyme de Retrieval-Augmented Generation. Il s'agit d'une architecture d'intelligence artificielle qui permet à un Large Language Model (LLM) de récupérer des informations pertinentes à partir d'une source de connaissances externe avant de générer une réponse.

En d'autres termes, un système RAG permet à un modèle d'IA de consulter les données propres à une entreprise avant de répondre à une question, plutôt que de s'appuyer uniquement sur les connaissances acquises lors de son entraînement.

Un flux RAG simplifié se présente de la manière suivante :

Question de l'utilisateur

↓

Conversion de la question en embedding

↓

Recherche sémantique dans la vector database

↓

Récupération des chunks de documents les plus pertinents

↓

Transmission des contenus récupérés au modèle comme contexte (context)

↓

Génération d'une réponse fondée sur ces informations

Cette approche est particulièrement importante pour les entreprises souhaitant développer des applications d'intelligence artificielle capables d'exploiter leurs propres données.

Comment mettre en place un système RAG avec OpenAI Embeddings ?

Prenons un exemple concret.

Imaginons qu'une entreprise dispose de plusieurs centaines de documents produits. Un utilisateur pose la question suivante :

« Quelles fonctionnalités de sécurité sont incluses dans le plan Enterprise ? »

1. Générer l'embedding de la requête

La question de l'utilisateur est d'abord convertie en vecteur grâce à un modèle OpenAI Embeddings.

2. Effectuer une recherche vectorielle

Le vecteur de la requête est comparé aux vecteurs des documents stockés dans la vector database.

Le système identifie alors les contenus les plus pertinents, par exemple :

« Le plan Enterprise comprend le Single Sign-On (SSO), des contrôles d'accès avancés ainsi que des fonctionnalités d'administration centralisée. »

3. Construire le contexte

Les passages récupérés sont ensuite intégrés dans un prompt destiné au modèle de langage.

Exemple :

Répondez à la question de l'utilisateur en vous appuyant uniquement sur les informations ci-dessous.

Source :

[Contenu du document pertinent]

Question :

Quelles fonctionnalités de sécurité sont incluses dans le plan Enterprise ?

4. Générer la réponse

Le modèle utilise le contexte fourni pour produire une réponse rédigée en langage naturel.

Cette architecture permet de générer des réponses fondées sur les données contrôlées par l'entreprise, plutôt que de s'appuyer uniquement sur les connaissances générales du modèle.

Quelle est la différence entre Semantic Search et RAG ?

Bien que Semantic Search et RAG soient étroitement liés, ils ne désignent pas la même chose.

L'objectif principal de la recherche sémantique est de retrouver les informations les plus pertinentes.

Le RAG, quant à lui, utilise les informations récupérées comme contexte afin qu'un modèle d'intelligence artificielle générative puisse produire une réponse complète.

Par exemple :

Recherche sémantique

Question :

« Quelle est la durée de la période de retour ? »

Résultat :

Politique de retour – Section 3

RAG

Question :

« Quelle est la durée de la période de retour ? »

Réponse :

Selon la politique de retour actuellement en vigueur, les produits peuvent être retournés dans le délai prévu à compter de leur date de livraison.

Ainsi, la recherche sémantique constitue très souvent la couche de retrieval d'une architecture RAG.

Cas d'utilisation des OpenAI Embeddings

Les OpenAI Embeddings ne sont pas utilisés uniquement dans les architectures RAG. Ils peuvent répondre à de nombreux autres besoins métier.

Assistants de connaissances d'entreprise

Les entreprises peuvent créer des assistants IA permettant aux collaborateurs de poser des questions en langage naturel sur les procédures internes, les politiques RH ou la documentation de l'entreprise.

Par exemple, un employé peut demander :

« Comment dois-je déclarer mes frais de déplacement à l'étranger ? »

Le système retrouvera la politique de voyage correspondante grâce à la recherche sémantique, puis générera une réponse via le RAG.

Systèmes de support client

Les équipes support doivent souvent rechercher des informations parmi des milliers d'articles du centre d'aide.

Les systèmes basés sur les embeddings retrouvent automatiquement les contenus les plus pertinents en fonction de la question du client, ce qui améliore considérablement la rapidité et la qualité du support.

Recherche e-commerce

Un utilisateur peut effectuer une recherche naturelle comme :

« Chaussures légères pour marcher sous la pluie »

Plutôt que de rechercher uniquement les mots présents dans le titre d'un produit, la recherche sémantique comprend l'intention de l'utilisateur ainsi que les descriptions des produits afin de proposer des résultats beaucoup plus pertinents.

Systèmes de recommandation de contenus

Les embeddings permettent également de recommander des articles, des documents ou des contenus de formation présentant une proximité sémantique avec ceux déjà consultés par un utilisateur.

Cette approche est largement utilisée dans les plateformes médias, les solutions de formation ainsi que les portails de connaissances d'entreprise.

Pourquoi les entreprises ont-elles besoin de systèmes RAG ?

Dans la plupart des organisations, les connaissances sont réparties entre de nombreux outils.

Les informations d'un département peuvent être stockées dans des documents internes, celles d'une autre équipe dans un CRM, tandis que le support client dispose de sa propre base de connaissances.

Cette fragmentation oblige souvent les collaborateurs à perdre un temps précieux à rechercher les bonnes informations.

Lorsqu'il est correctement conçu, un système RAG permet de créer une expérience d'intelligence artificielle unifiée au-dessus de l'ensemble de ces sources de données.

Par exemple, un dirigeant pourrait demander :

« Quelles ont été les principales causes de perte de clients signalées au cours du dernier trimestre ? »

Le système recherchera les contenus pertinents dans les sources auxquelles l'utilisateur est autorisé à accéder, récupérera les informations les plus pertinentes puis les fournira comme contexte au modèle de langage afin de générer une réponse fiable.

Le véritable défi ne consiste donc pas simplement à intégrer un modèle d'intelligence artificielle, mais à concevoir correctement l'architecture des données, les règles d'accès, la stratégie de chunking, la structure des métadonnées, la qualité du retrieval ainsi que les processus d'evaluation.

Bonnes pratiques pour les systèmes RAG

Même si les architectures RAG paraissent relativement simples en théorie, obtenir des résultats fiables en environnement de production nécessite l'optimisation de nombreux composants.

Stratégie de chunking

La manière dont les documents sont découpés influence directement la qualité du retrieval.

Métadonnées

Les documents doivent être enrichis de métadonnées telles que la source, la date, le département, le produit ou encore le niveau d'autorisation afin d'améliorer le filtrage et la recherche.

Qualité du retrieval

Le système doit être régulièrement testé afin de vérifier qu'il récupère réellement les contenus les plus pertinents.

Actualisation des données

Des documents obsolètes mélangés à des informations récentes peuvent entraîner des réponses incorrectes. Les entreprises doivent donc prévoir des processus réguliers de mise à jour des contenus et de re-indexation.

Contrôle des accès

Un système RAG d'entreprise ne doit pas permettre à tous les utilisateurs d'accéder à tous les documents. La couche de retrieval doit respecter les droits d'accès et les politiques de sécurité.

Evaluation

Les performances d'un système RAG ne doivent pas être évaluées uniquement parce que « la réponse semble correcte ».

Des indicateurs mesurables doivent être suivis, notamment :

• Retrieval precision
• Retrieval recall
• Context relevance
• Answer relevance
• Groundedness
• Latency
• Cost

Le suivi régulier de ces métriques permet d'améliorer la fiabilité des systèmes RAG déployés en production.

Comment choisir le bon modèle OpenAI Embedding ?

Choisir systématiquement le modèle offrant les meilleures performances n'est pas toujours la meilleure stratégie.

text-embedding-3-small constitue une excellente option pour les applications de recherche sémantique et de retrieval où le volume de données est important et où l'optimisation des coûts est une priorité.

À l'inverse, text-embedding-3-large est davantage recommandé lorsque la qualité du retrieval ainsi que les performances multilingues sont des critères essentiels.

OpenAI présente text-embedding-3-large comme son modèle d'embedding le plus performant pour les tâches en anglais comme dans les autres langues. Par ailleurs, la famille text-embedding-3 permet d'utiliser le paramètre dimensions afin de réduire la taille des embeddings lorsque cela est nécessaire.

La meilleure approche consiste à évaluer les différents modèles sur vos propres jeux de données afin de sélectionner celui qui répond le mieux aux besoins de votre entreprise.

Quels bénéfices OpenAI Embeddings, Semantic Search et RAG apportent-ils aux entreprises ?

L'utilisation combinée des OpenAI Embeddings et du RAG permet aux entreprises de tirer davantage de valeur de leurs importantes quantités de données non structurées.

Parmi les principaux bénéfices, on retrouve :

• Un accès plus rapide aux connaissances de l'entreprise
• Une réduction du temps consacré aux recherches manuelles
• Une amélioration de l'efficacité du support client
• Des applications d'intelligence artificielle capables d'exploiter efficacement les connaissances internes

Cependant, réussir un projet d'IA ne consiste pas uniquement à intégrer une API.

Les entreprises doivent également concevoir avec soin :

• L'architecture des données
• Les mécanismes de sécurité
• Les contrôles d'accès
• Le choix de la vector database
• La stratégie de retrieval
• Le prompt engineering
• Les processus d'evaluation

Omtera accompagne les entreprises dans l'intégration des technologies OpenAI au sein de leurs processus métiers, depuis l'identification des cas d'usage jusqu'à la conception d'architectures techniques évolutives et le développement d'applications d'intelligence artificielle à l'échelle de l'entreprise.

Feuille de route recommandée pour démarrer avec OpenAI Embeddings

Lorsqu'une entreprise souhaite mettre en place un système de recherche sémantique ou un projet RAG, il est généralement préférable de commencer par un projet pilote limité plutôt que d'indexer immédiatement l'ensemble des données de l'organisation.

Une démarche recommandée consiste à :

1. Identifier un problème métier clairement défini.
2. Sélectionner un jeu de données limité mais de grande qualité.
3. Nettoyer les documents et les découper en chunks.
4. Choisir le modèle d'embedding adapté.
5. Mettre en place l'infrastructure de recherche vectorielle.
6. Évaluer les performances du retrieval.
7. Ajouter le modèle de langage si un système RAG est nécessaire.
8. Concevoir les mécanismes de citation des sources et de contrôle des accès.
9. Tester le système à partir de requêtes réelles d'utilisateurs.
10. Étendre progressivement la solution selon les résultats obtenus.

Par exemple, un premier projet pilote peut consister à développer un assistant IA dédié uniquement aux politiques RH de l'entreprise. Une fois les résultats validés, d'autres sources telles que la documentation produit, les contenus du support client ou les procédures opérationnelles pourront être intégrées progressivement.

Cette approche limite les risques liés au projet tout en permettant de mesurer concrètement la valeur apportée par le RAG avant un déploiement à grande échelle.

L'intelligence artificielle d'entreprise repose avant tout sur un accès fiable à l'information

Les OpenAI Embeddings permettent aux entreprises de rendre d'importants volumes de données textuelles consultables selon leur signification plutôt que par de simples mots-clés. Grâce à la recherche sémantique, les utilisateurs retrouvent les informations dont ils ont besoin sans connaître la terminologie exacte, tandis que les architectures RAG permettent d'utiliser ces informations comme contexte pour les modèles d'intelligence artificielle générative.

Toutefois, la réussite d'un système RAG ne dépend pas uniquement du choix d'un modèle d'embedding. La préparation des données, le chunking, la recherche vectorielle, la gestion des métadonnées, les contrôles d'accès, la stratégie de retrieval ainsi que les processus d'evaluation doivent être conçus comme une architecture globale.

Pour les entreprises, la véritable opportunité ne consiste pas simplement à utiliser OpenAI comme un outil d'intelligence artificielle autonome, mais à intégrer les technologies OpenAI à leurs connaissances, à leurs processus métiers et à leurs systèmes d'information. Correctement déployés, les OpenAI Embeddings et le RAG peuvent devenir la base d'applications d'IA évolutives améliorant la recherche d'information, le support client, la productivité des collaborateurs et l'efficacité opérationnelle.

Questions fréquentes

Que sont les OpenAI Embeddings ?

Les OpenAI Embeddings sont des modèles qui représentent le sens d'un texte sous forme de vecteurs numériques. Ces vecteurs peuvent être utilisés dans des applications telles que la recherche sémantique, le clustering, les systèmes de recommandation et le Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Qu'est-ce que la recherche sémantique ?

La recherche sémantique est une méthode de recherche qui retrouve des informations en fonction du sens et de l'intention d'une requête plutôt que sur la simple correspondance de mots-clés.

Qu'est-ce que le RAG ?

Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une architecture qui récupère des informations pertinentes à partir de sources de connaissances externes avant qu'un modèle de langage ne génère une réponse, permettant ainsi de produire des réponses fondées sur les données les plus récentes de l'entreprise.

Les OpenAI Embeddings sont-ils indispensables pour le RAG ?

Toutes les architectures RAG ne reposent pas sur les mêmes technologies. Toutefois, le retrieval basé sur les embeddings et la recherche vectorielle constitue aujourd'hui l'une des approches les plus répandues.

Quelles applications peut-on développer avec OpenAI Embeddings ?

Les OpenAI Embeddings permettent de créer des moteurs de recherche sémantique, des assistants IA d'entreprise, des chatbots de support client, des systèmes de recommandation, des solutions de classification de contenus ainsi que des applications RAG.

Quelle est la différence entre text-embedding-3-small et text-embedding-3-large ?

text-embedding-3-small privilégie un excellent équilibre entre performances et coût, tandis que text-embedding-3-large offre une meilleure précision de retrieval ainsi que des performances supérieures en environnement multilingue. Le choix dépend principalement du cas d'usage, du volume de données, des langues utilisées et des résultats des évaluations.

Qu'est-ce qu'une vector database ?

Une vector database est une infrastructure conçue pour stocker des vecteurs de haute dimension, tels que les embeddings, et effectuer des recherches par similarité. Elle constitue la couche de retrieval de nombreuses applications de recherche sémantique et de RAG.

Un système RAG peut-il produire des réponses erronées ?

Oui. Une récupération de documents inappropriée, des données obsolètes ou une mauvaise interprétation du contexte par le modèle peuvent entraîner des réponses incorrectes. C'est pourquoi l'evaluation du retrieval, la citation des sources, les contrôles d'accès et les tests réguliers sont indispensables pour construire un système RAG fiable en production.