Qu’est-ce qu’un token ? Origines et définitions
Le terme « token » nous vient de l’anglais ancien « tacen », qui signifiait littéralement « signe » ou « symbole ». Historiquement, un token représentait un objet physique servant de preuve ou de représentation, pensez aux jetons qu’on utilisait autrefois dans les transports ou les salles d’arcade. Cette notion de représentation symbolique s’est progressivement étendue au monde du numérique.
Aujourd’hui, les tokens sont omniprésents dans plusieurs domaines. En cryptomonnaie, ils représentent des actifs sur une blockchain. En informatique traditionnelle, ils servent lors de l’analyse syntaxique du code. Mais c’est véritablement dans le domaine de l’intelligence artificielle et du deep learning que les tokens ont pris une dimension particulièrement stratégique.
Les tokens dans l’intelligence artificielle : une révolution silencieuse
Dans l’univers des modèles de langage, un token devient l’unité fondamentale de traitement du texte. Les systèmes comme ChatGPT ou GPT d’OpenAI ne « lisent » pas vraiment comme nous : ils décomposent chaque texte en fragments appelés tokens. Cette étape cruciale, qu’on nomme tokenisation, transforme le langage humain en données exploitables par les modèles d’intelligence artificielle.
Concrètement, un token peut représenter un mot entier, une portion de mot, voire simplement quelques caractères. La méthode la plus répandue actuellement s’appelle le Byte Pair Encoding (BPE), qui découpe intelligemment le texte en optimisant l’utilisation des tokens. Cette approche permet aux LLM de traiter efficacement le langage naturel tout en gérer leur consommation de ressources.
L’utilisation des tokens impacte directement les performances et les coûts des modèles de langage. Chaque requête envoyée à un LLM (Large Language Model) consomme un certain nombre de jetons, tant pour la question que pour la réponse générée. Lorsque vous rédigez un prompt, sa longueur en tokens détermine une partie importante du coût de traitement. Les modèles apprennent les relations statistiques entre tokens durant leur entraînement sur d’immenses volumes de données, ce qui leur permet ensuite de générer du texte de manière cohérente. La fonction principale des tokens consiste donc à servir de passerelle entre notre langage et les calculs mathématiques effectués par l’IA.
La métaphore du puzzle pour comprendre les tokens
Imaginez que vous devez reconstituer un message à partir d’un puzzle. Au lieu d’avoir des pièces représentant des images, vous avez des morceaux de mots et de phrases. Certaines pièces contiennent des mots entiers comme « bonjour », d’autres juste des fragments comme « tion » ou « ment ».
Un modèle d’intelligence artificielle generative fonctionne exactement ainsi : il reçoit votre texte découpé en ces petites pièces (les tokens), comprend comment elles s’assemblent habituellement grâce à son entraînement, puis crée de nouvelles combinaisons logiques pour générer une réponse. Plus le modèle a vu de puzzles différents durant sa formation, mieux il anticipe quelle pièce devrait suivre naturellement. Dans ce processus, chaque token remplit une fonction spécifique qui contribue à la compréhension globale du message.
Les inégalités linguistiques du système de tokens
Le découpage en tokens explique en grande partie pourquoi les IA génératives performent différemment selon les langues. Les modèles comme ChatGPT ont été entraînés principalement sur des données anglophones, ce qui signifie que leur tokenisation est optimisée pour l’anglais.
Résultat : un même contenu nécessite généralement 1,5 à 2 fois plus de tokens en français qu’en anglais. Cette différence a des conséquences concrètes. D’abord sur les coûts : vous payez plus cher pour traiter la même information dans une langue non-anglophone.
Ensuite sur les capacités : avec une fenêtre de contexte limitée (par exemple 128 000 tokens pour GPT-4), vous pouvez traiter des documents plus courts en français qu’en anglais.
Enfin, cela impacte la qualité des réponses : l’IA doit « dépenser » plus de tokens pour comprendre votre requête, ce qui peut réduire sa capacité à générer une réponse aussi détaillée. Ce déséquilibre linguistique commence à se résorber avec les nouveaux modèles multilingues, mais reste aujourd’hui un facteur important à prendre en compte dans l’utilisation professionnelle de ces outils.
Optimiser ses prompts : la clé pour contourner les limites de tokens
Comme mentionné précédemment chaque modèle d’intelligence artificielle dispose d’un quota maximal de tokens par requête ou conversation. Une mauvaise formulation de prompt peut rapidement atteindre cette limite et nuire à la qualité des réponses.
À l’inverse, un prompt bien structuré optimise l’espace disponible et améliore la pertinence des résultats.
Voici comment :
- Réduction de la longueur inutile
Un prompt clair et concis permet d’aller droit à l’essentiel, limitant la consommation de tokens superflus. - Optimisation de la charge de compréhension
En précisant le rôle, le ton et le contexte dès le départ, le modèle ne « devine » pas ce qu’on attend de lui, il utilise donc moins de tokens pour interpréter la demande. - Réutilisation efficace du contexte
Structurer ses prompts (avec des blocs, variables ou consignes récurrentes) évite de répéter les mêmes informations, ce qui économise des tokens sur la durée. - Meilleure gestion de la cohérence
Des instructions claires sur le format attendu (plan, liste, tableau, paragraphe) aident le modèle à produire une réponse complète sans dépasser la limite de tokens.
Vous l’aurez compris les tokens constituent le mécanisme fondamental qui permet aux modèles de langage comme ChatGPT de traiter et de générer du texte. Loin d’être un simple détail technique, ils représentent l’élément clé pour comprendre le fonctionnement de ces systèmes d’IA.
Maîtriser ce concept, du découpage initial de vos requêtes en tokens jusqu’à l’impact sur les coûts d’utilisation, vous permet d’exploiter ces technologies de manière plus stratégique. Que ce soit pour optimiser vos prompts, gérer votre consommation, intégrer l’IA dans votre stratégie marketing ou simplement mieux anticiper les réponses de l’IA, cette connaissance devient aujourd’hui indispensable pour quiconque souhaite utiliser efficacement ces outils qui transforment notre façon de travailler avec le langage.
