Qu'est-ce que BERT

BERT (Représentations d'Encodeurs Bidirectionnels de Transformateurs) est un modèle de traitement du langage naturel (NLP) développé par Google en 2018. Son objectif est de mieux comprendre les relations contextuelles du langage en capturant les interactions entre les mots dans un texte grâce à une approche bidirectionnelle.

La caractéristique clé de BERT est sa bidirectionnalité, qui lui permet de prendre en compte le contexte des mots à la fois à gauche et à droite simultanément. Cette compréhension globale permet à BERT de saisir les significations subtiles des phrases plus efficacement que les modèles unidirectionnels traditionnels.

BERT a eu un impact significatif tant dans le monde académique que dans l'industrie, améliorant les applications dans les systèmes de questions-réponses, l'analyse des sentiments et la classification des textes. De nombreux moteurs de recherche et chatbots ont commencé à mettre en œuvre BERT pour améliorer leurs capacités de compréhension du langage naturel.

Cependant, BERT a également ses limitations, comme des besoins élevés en ressources informatiques et des vitesses de traitement potentiellement plus lentes. De plus, il peut nécessiter un ajustement supplémentaire pour atteindre des performances optimales dans la compréhension de la langue dans des domaines spécifiques.