Qu'est-ce que BERT et est-il toujours pertinent en 2024-2025 ?

Comprendre BERT : définition et fonctionnalité principale

BERT, qui signifie Bidirectional Encoder Representations from Transformers, est un cadre open source d’apprentissage automatique développé par Google AI Language en 2018. Il représente une approche révolutionnaire du traitement du langage naturel en permettant aux ordinateurs de comprendre et traiter le langage humain avec une conscience contextuelle. Contrairement aux modèles de langage traditionnels qui traitent le texte séquentiellement de gauche à droite ou de droite à gauche, BERT utilise une approche bidirectionnelle, analysant tous les mots d’une phrase simultanément pour comprendre leurs relations et significations. Ce changement fondamental dans la façon dont les machines traitent le langage a fait de BERT un acteur clé du domaine NLP, résolvant plus de 11 tâches linguistiques courantes mieux que les modèles précédents et devenant le premier à surpasser la précision humaine sur plusieurs benchmarks.

L’innovation principale de BERT réside dans sa capacité à comprendre le contexte dans les deux directions. Lorsque vous lisez une phrase, votre cerveau prend naturellement en compte les mots avant et après un mot cible pour en comprendre le sens. BERT imite ce processus cognitif humain grâce à son architecture Transformer, qui utilise un mécanisme d’attention pour observer les relations entre les mots. Cette compréhension bidirectionnelle est particulièrement puissante pour les tâches où le contexte est crucial, comme déterminer le sens de mots ambigus tels que “bank” (établissement financier ou rive de rivière) en fonction du texte environnant.

Comment fonctionne BERT : l’architecture technique

BERT fonctionne via un processus sophistiqué en deux étapes : pré-entraînement sur des données massives non annotées suivi d’un affinage sur des données annotées spécifiques à la tâche. Pendant le pré-entraînement, BERT apprend des patrons linguistiques généraux à partir d’énormes ensembles de données, en particulier Wikipedia (~2,5 milliards de mots) et Google BooksCorpus (~800 millions de mots). Cet ensemble massif de 3,3 milliards de mots a permis à BERT d’acquérir une connaissance approfondie non seulement de la langue anglaise, mais aussi des connaissances générales et des relations contextuelles.

Le processus de pré-entraînement utilise deux stratégies innovantes qui rendent BERT unique :

Le Masked Language Model fonctionne en cachant des mots aléatoires dans des phrases et en forçant BERT à les prédire à partir des indices contextuels des mots alentour. Par exemple, si la phrase est “La capitale de la France est [MASK]”, BERT apprend à prédire “Paris” en comprenant la relation contextuelle entre “capitale”, “France” et le mot manquant. Cette méthode d’entraînement s’inspire de la procédure cloze, une technique linguistique datant de 1953, mais BERT l’applique à grande échelle avec l’apprentissage profond moderne.

L’architecture de BERT existe en deux principales configurations : BERTbase avec 12 couches de transformateurs, 768 unités cachées et 110 millions de paramètres, et BERTlarge avec 24 couches de transformateurs, 1024 unités cachées et 340 millions de paramètres. L’architecture Transformer elle-même est l’épine dorsale qui rend l’efficacité de BERT possible, utilisant un mécanisme d’attention permettant de paralléliser l’entraînement de façon extrêmement efficace. Cette parallélisation a rendu possible l’entraînement de BERT sur d’énormes quantités de données en un temps relativement court—les modèles originaux ont été entraînés sur 4 TPU (Tensor Processing Units) pendant seulement 4 jours.

Applications actuelles et cas d’usage de BERT

La polyvalence de BERT le rend applicable à de nombreuses tâches NLP du monde réel auxquelles les organisations sont confrontées au quotidien. Le modèle excelle en analyse de sentiment, où il détermine si un texte exprime un sentiment positif, négatif ou neutre—crucial pour analyser les avis clients et la surveillance des réseaux sociaux. Dans les systèmes de questions-réponses, BERT aide les chatbots et assistants virtuels à comprendre les requêtes des utilisateurs et à extraire des informations pertinentes à partir de bases de connaissances. La reconnaissance d’entités nommées (NER) est une autre application critique où BERT identifie et classe les entités telles que noms de personnes, organisations, lieux et dates dans le texte, essentiel pour l’extraction d’informations et les tâches de conformité.

La classification de texte reste l’une des applications les plus déployées de BERT, traitant des tâches comme la détection de spam, la modération de contenu et la catégorisation de sujets. Google lui-même utilise BERT pour améliorer les résultats de recherche depuis novembre 2020, aidant le moteur à mieux comprendre l’intention de l’utilisateur et à afficher des résultats plus pertinents. Par exemple, BERT comprend désormais que “ordonnance pour quelqu’un” dans une requête fait référence au fait de récupérer des médicaments pour une autre personne, et non à une information générale sur les ordonnances. La mesure de similarité sémantique est une autre application puissante où les embeddings BERT aident à identifier les contenus dupliqués, la détection de paraphrases et les systèmes de recherche d’information.

Au-delà du texte, BERT a été adapté pour la traduction automatique, la résumé automatique et les applications d’IA conversationnelle. La capacité du modèle à générer des embeddings contextuels—des représentations numériques capturant le sens sémantique—le rend inestimable pour les systèmes de recherche et les moteurs de recommandation. Les organisations utilisent les modèles basés sur BERT pour la modération de contenu, la conformité à la vie privée (identification d’informations sensibles), et l’extraction d’entités pour des exigences réglementaires.

BERT est-il toujours pertinent en 2024-2025 ?

Bien qu’il soit sorti en 2018, BERT reste remarquablement pertinent et largement déployé. Les preuves sont convaincantes : BERT est actuellement le deuxième modèle le plus téléchargé sur le Hugging Face Hub avec plus de 68 millions de téléchargements mensuels, seulement surpassé par un autre modèle encodeur affiné pour la recherche. À plus grande échelle, les modèles uniquement encodeurs comme BERT totalisent plus d’un milliard de téléchargements par mois, soit près de trois fois plus que les modèles uniquement decodeurs (modèles génératifs comme GPT) avec leurs 397 millions de téléchargements mensuels. Cette adoption massive reflète l’importance continue de BERT dans les systèmes de production du monde entier.

Les raisons pratiques de la persistance de BERT sont substantielles. Les modèles uniquement encodeurs sont légers, rapides et économiques comparés aux grands modèles de langage, ce qui les rend idéaux pour les applications réelles où la latence et les ressources informatiques comptent. Alors que les modèles génératifs comme GPT-3 ou Llama nécessitent d’importantes ressources informatiques et des coûts d’API, BERT peut fonctionner efficacement sur du matériel grand public et même sur des CPU. Pour les organisations traitant d’énormes ensembles de données—comme le projet FineWeb-Edu qui a filtré 15 trillions de tokens—utiliser des modèles basés sur BERT coûte 60 000 $ en calcul, tandis que l’utilisation de modèles uniquement decodeurs coûterait plus d’un million de dollars.

Cependant, le paysage autour de BERT a évolué. ModernBERT, sorti en décembre 2024, représente le premier remplaçant significatif de BERT en six ans. ModernBERT est une amélioration de Pareto par rapport à BERT, c’est-à-dire qu’il est meilleur à la fois en vitesse et en précision, sans compromis. Il propose une longueur de contexte de 8 192 tokens (contre 512 pour BERT), est 2 à 4 fois plus rapide que BERT, et atteint de meilleures performances sur les tâches aval. ModernBERT intègre des améliorations architecturales modernes comme les embeddings positionnels rotatifs (RoPE), des schémas d’attention alternés, et un entraînement sur 2 trillions de tokens incluant des données de code. Malgré ces avancées, BERT reste pertinent car :

• Base installée massive : Des milliers de systèmes de production utilisent encore BERT
• Performance éprouvée : BERT continue de surperformer sur de nombreuses tâches spécifiques
• Barrière à l’entrée faible : Des modèles plus petits comme DistilBERT (60% plus rapide, 95% des performances de BERT) rendent le déploiement accessible
• Variantes spécialisées : Des milliers de modèles BERT pré-entraînés existent pour des domaines spécifiques (notes cliniques, sentiment Twitter, texte japonais, analyse de code)
• Compatibilité ascendante : Les organisations ont beaucoup investi dans des pipelines basés sur BERT

BERT vs alternatives modernes : analyse comparative

L’apparition de modèles plus récents a créé une distinction importante dans le paysage NLP. Les modèles uniquement decodeurs (GPT, Llama, Claude) excellent dans la génération de texte et l’apprentissage en quelques exemples, mais sont coûteux en calcul et plus lents pour les tâches discriminatives. Les modèles uniquement encodeurs comme BERT sont optimisés pour la compréhension et la classification, offrant une efficacité supérieure pour les applications non génératives.

RoBERTa, sorti après BERT, l’a amélioré en s’entraînant plus longtemps sur plus de données et en supprimant l’objectif Next Sentence Prediction. DeBERTaV3 a obtenu de meilleures performances sur les benchmarks GLUE mais au détriment de l’efficacité et des capacités de recherche. DistilBERT propose une alternative plus légère, 60% plus rapide tout en maintenant plus de 95% des performances de BERT, ce qui le rend idéal pour les environnements à ressources limitées. Les variantes spécialisées de BERT ont été affinées pour des domaines spécifiques : BioClinicalBERT pour les textes médicaux, BERTweet pour l’analyse de sentiment sur Twitter, et divers modèles pour la compréhension de code.

Considérations pratiques pour choisir BERT aujourd’hui

Les organisations décidant d’utiliser BERT en 2024-2025 doivent considérer leur cas d’usage spécifique. BERT reste le choix optimal pour les applications nécessitant une inférence rapide, une faible charge computationnelle et une fiabilité éprouvée pour les tâches de classification et de compréhension. Si vous construisez un système de recherche, un outil de modération de contenu ou un pipeline de classification, BERT ou ses variantes modernes offrent d’excellents rapports performance/coût. Pour le traitement de documents longs (au-delà de 512 tokens), ModernBERT est désormais le choix supérieur avec sa longueur de contexte de 8 192 tokens.

La décision entre BERT et les alternatives dépend de plusieurs facteurs :

• Type de tâche : Utilisez BERT pour la classification/compréhension ; utilisez les modèles de type GPT pour la génération
• Contraintes de latence : BERT est nettement plus rapide pour l’inférence
• Contraintes budgétaires : BERT est bien plus économique à grande échelle
• Besoins en longueur de contexte : Utilisez ModernBERT pour les documents dépassant 512 tokens
• Spécificité du domaine : Profitez des milliers de variantes BERT pré-entraînées pour des domaines spécialisés
• Compréhension du code : ModernBERT excelle ici ; BERT standard est limité

L’avenir de BERT et des modèles uniquement encodeurs

Bien que BERT lui-même ne reçoive peut-être plus de mises à jour majeures, la catégorie des modèles uniquement encodeurs continue d’évoluer. Le succès de ModernBERT démontre que les modèles encodeurs peuvent bénéficier des améliorations architecturales et des techniques d’entraînement modernes. L’avenir impliquera probablement des modèles encodeurs spécialisés pour des domaines spécifiques (code, texte médical, contenu multilingue) et des systèmes hybrides où les encodeurs travaillent aux côtés de modèles génératifs dans des pipelines RAG (Retrieval Augmented Generation).

La réalité pratique est que les modèles uniquement encodeurs resteront une infrastructure essentielle pour les systèmes d’IA. Chaque pipeline RAG a besoin d’un récupérateur efficace, chaque système de modération de contenu d’un classificateur rapide, et chaque moteur de recommandation d’embeddings. Tant que ces besoins existeront—ce qui sera le cas—BERT et ses successeurs resteront pertinents. La question n’est pas de savoir si BERT est encore pertinent, mais plutôt quelle variante moderne (BERT, ModernBERT, RoBERTa ou alternatives spécialisées) correspond le mieux à vos besoins spécifiques.