Jeton

Définition de Jeton

Un jeton est l’unité fondamentale de texte que les modèles de langage traitent et comprennent. Les jetons représentent des mots, des sous-mots, des séquences de caractères ou des signes de ponctuation, chacun se voyant attribuer un identifiant numérique unique dans le vocabulaire du modèle. Plutôt que de traiter le texte brut directement, les systèmes d’IA comme ChatGPT, Claude, Perplexity et Google AI Overviews convertissent tout texte d’entrée en séquences de jetons — traduisant essentiellement le langage humain en un format numérique que les réseaux neuronaux peuvent calculer. Ce processus de tokenisation est l’étape critique qui permet aux modèles de langage d’analyser les relations sémantiques, de générer des réponses cohérentes et de maintenir l’efficacité computationnelle. Comprendre les jetons est essentiel pour toute personne travaillant avec des systèmes d’IA, car le nombre de jetons influence directement les coûts d’API, la qualité des réponses et la capacité du modèle à maintenir le contexte au fil des conversations.

Le processus de tokenisation et le fonctionnement des jetons

La tokenisation est le processus systématique de découpage du texte brut en jetons discrets qu’un modèle de langage peut traiter. Lorsque vous saisissez un texte dans un système d’IA, le tokenizer analyse d’abord le texte et le divise en unités exploitables. Par exemple, la phrase « J’ai entendu un chien aboyer fort » pourrait être tokenisée en jetons individuels : J', ai, entendu, un, chien, aboyer, fort. Chaque jeton reçoit ensuite un identifiant numérique unique — peut-être que J' devient le jeton 1, ai le 2, entendu le 3, etc. Cette représentation numérique permet au réseau neuronal d’effectuer des opérations mathématiques sur les jetons, calculant les relations et les schémas qui permettent au modèle de comprendre le sens et de générer des réponses appropriées.

La façon dont le texte est tokenisé dépend de l’algorithme de tokenisation utilisé par chaque modèle. Différents modèles de langage utilisent différents tokenizers, ce qui explique pourquoi un même texte peut produire des nombres de jetons différents selon les plateformes. Le vocabulaire du tokenizer — l’ensemble complet des jetons uniques qu’il reconnaît — varie généralement de quelques dizaines à plusieurs centaines de milliers de jetons. Lorsque le tokenizer rencontre un texte ou des mots hors de son vocabulaire, il applique des stratégies spécifiques pour gérer ces cas, soit en les découpant en sous-mots plus petits, soit en les représentant comme des combinaisons de jetons connus. Cette flexibilité est cruciale pour gérer la diversité des langues, le jargon technique, les fautes de frappe et les nouvelles combinaisons de mots qui apparaissent dans les textes du monde réel.

Méthodes de tokenisation et comparaison

Différentes approches de tokenisation présentent des avantages et des inconvénients distincts. Comprendre ces méthodes est essentiel pour comprendre comment les différentes plateformes d’IA traitent l’information de manière différente :

Approfondissement technique : comment les modèles de langage traitent les jetons

Une fois le texte converti en jetons, les modèles de langage traitent ces séquences numériques à travers plusieurs couches de réseaux neuronaux. Chaque jeton est représenté comme un vecteur multidimensionnel appelé embedding, qui capture le sens sémantique et les relations contextuelles. Pendant la phase d’entraînement, le modèle apprend à reconnaître les schémas d’apparition des jetons ensemble, comprenant que certains jetons coapparaissent fréquemment ou apparaissent dans des contextes similaires. Par exemple, les jetons pour « roi » et « reine » développent des embeddings similaires car ils partagent des propriétés sémantiques, tandis que « roi » et « papier » auront des embeddings plus éloignés en raison de leurs sens et usages différents.

Le mécanisme d’attention du modèle est crucial dans ce processus. L’attention permet au modèle de pondérer l’importance des différents jetons les uns par rapport aux autres lors de la génération d’une réponse. Lors du traitement de la phrase « Le directeur de la banque s’est assis au bord de la rivière », le mécanisme d’attention aide le modèle à comprendre que le premier « banque » fait référence à une institution financière tandis que le second « banque » désigne une berge de rivière, en se basant sur des jetons contextuels comme « directeur » et « rivière ». Cette compréhension contextuelle découle des relations apprises entre les embeddings de jetons, permettant une compréhension linguistique sophistiquée bien au-delà de la simple correspondance de mots.

Lors de l’inférence (quand le modèle génère des réponses), il prédit le jeton suivant dans une séquence sur la base de tous les jetons précédents. Le modèle calcule des scores de probabilité pour chaque jeton de son vocabulaire, puis sélectionne le jeton suivant le plus probable. Ce processus se répète de façon itérative : le jeton nouvellement généré est ajouté à la séquence, et le modèle utilise ce contexte élargi pour prédire le jeton suivant. Cette génération jeton par jeton continue jusqu’à ce que le modèle prévoie un jeton spécial « fin de séquence » ou atteigne la limite maximale de jetons. C’est pourquoi il est essentiel de comprendre les limites de jetons : si votre prompt et la réponse souhaitée dépassent ensemble la fenêtre de contexte du modèle, celui-ci ne pourra pas générer une réponse complète.

Comptage des jetons et fenêtres de contexte

Chaque modèle de langage possède une fenêtre de contexte — un nombre maximal de jetons qu’il peut traiter simultanément. Cette limite combine à la fois les jetons d’entrée (votre prompt) et les jetons de sortie (la réponse du modèle). Par exemple, GPT-3.5-Turbo a une fenêtre de contexte de 4 096 jetons, tandis que GPT-4 offre des fenêtres allant de 8 000 à 128 000 jetons selon la version. Les modèles Claude 3 permettent des fenêtres de contexte allant jusqu’à 200 000 jetons, permettant l’analyse de livres entiers ou de documents volumineux. Comprendre la fenêtre de contexte de votre modèle est essentiel pour planifier les prompts et gérer efficacement les budgets de jetons.

Les outils de comptage des jetons sont essentiels pour optimiser l’utilisation de l’IA. OpenAI propose la bibliothèque tiktoken, un tokenizer open-source qui permet aux développeurs de compter les jetons avant d’effectuer des appels API. Cela évite des coûts inattendus et permet une optimisation précise des prompts. Par exemple, si vous utilisez GPT-4 avec une fenêtre de 8 000 jetons et que votre prompt utilise 2 000 jetons, il vous reste 6 000 jetons pour la réponse du modèle. Connaître cette contrainte vous aide à rédiger des prompts adaptés à l’espace de jetons disponible tout en demandant des réponses complètes. Différents modèles utilisent différents tokenizers — Claude possède son propre système de tokenisation, Perplexity utilise sa propre approche, et Google AI Overviews encore une autre méthode. Cette variation signifie que le même texte produit des nombres de jetons différents selon les plateformes, rendant indispensable le comptage de jetons spécifique à chaque plateforme pour une estimation précise des coûts et des performances.

Économie du jeton et modèles de tarification

Les jetons sont devenus l’unité fondamentale de valeur économique dans l’industrie de l’IA. La plupart des fournisseurs de services d’IA facturent en fonction de la consommation de jetons, avec des tarifs distincts pour les jetons d’entrée et de sortie. La structure tarifaire d’OpenAI en est un exemple : en 2024, GPT-4 facture environ 0,03 $ par 1 000 jetons d’entrée et 0,06 $ par 1 000 jetons de sortie, ce qui signifie que les jetons de sortie coûtent environ deux fois plus cher que les jetons d’entrée. Cette structure tarifaire reflète la réalité computationnelle selon laquelle la génération de nouveaux jetons nécessite plus de puissance de calcul que le traitement des jetons d’entrée existants. Les tarifs de Claude suivent une logique similaire, tandis que Perplexity et d’autres plateformes utilisent leurs propres systèmes de tarification à base de jetons.

Comprendre l’économie du jeton est crucial pour gérer les coûts de l’IA à grande échelle. Un prompt verbeux peut consommer 500 jetons, tandis qu’un prompt concis et bien structuré atteint le même objectif avec seulement 200 jetons. Sur des milliers d’appels API, cette différence d’efficacité se traduit par des économies substantielles. Les études montrent que les entreprises utilisant des outils de surveillance de contenu pilotés par l’IA peuvent réduire leur consommation de jetons de 20 à 40 % grâce à l’optimisation des prompts et à des stratégies de mise en cache intelligentes. De plus, de nombreuses plateformes mettent en place des limites de débit mesurées en jetons par minute (TPM), limitant le nombre de jetons qu’un utilisateur peut traiter dans un laps de temps donné. Ces limites préviennent les abus et garantissent une répartition équitable des ressources. Pour les organisations qui surveillent leur présence de marque dans les réponses d’IA via des plateformes comme AmICited, comprendre les schémas de consommation de jetons révèle non seulement l’impact sur les coûts mais aussi la profondeur et l’étendue de l’engagement de l’IA avec leur contenu.

Surveiller les jetons et le suivi des réponses de l’IA

Pour les plateformes dédiées à la surveillance des apparitions de marques et de domaines dans les réponses de l’IA, les jetons représentent un indicateur clé pour mesurer l’engagement et l’influence. Lorsque AmICited suit l’apparition de votre marque sur ChatGPT, Claude, Perplexity et Google AI Overviews, le nombre de jetons révèle les ressources informatiques que ces systèmes consacrent à votre contenu. Une citation qui consomme 50 jetons indique un engagement plus important qu’une brève mention de seulement 5 jetons. En analysant les schémas de jetons sur différentes plateformes d’IA, les organisations peuvent comprendre quels systèmes d’IA priorisent leur contenu, à quel point les différents modèles traitent leur marque en profondeur, et si leur contenu bénéficie d’une analyse approfondie ou d’un traitement superficiel.

Le suivi des jetons permet également une analyse sophistiquée de la qualité et de la pertinence des réponses de l’IA. Lorsqu’un système d’IA génère une réponse longue et détaillée sur votre marque en utilisant des centaines de jetons, cela indique une forte confiance et une connaissance approfondie. À l’inverse, des réponses brèves utilisant peu de jetons peuvent suggérer une information limitée ou un classement de pertinence moindre. Cette distinction est cruciale pour la gestion de marque à l’ère de l’IA. Les organisations peuvent utiliser le suivi au niveau des jetons pour identifier les aspects de leur marque les plus cités par l’IA, les plateformes qui priorisent leur contenu, et comparer leur visibilité à celle des concurrents. De plus, les schémas de consommation de jetons peuvent révéler des tendances émergentes — si l’utilisation des jetons pour votre marque augmente soudainement sur plusieurs plateformes d’IA, cela peut indiquer une pertinence croissante ou une actualité récente intégrée dans les données d’entraînement de l’IA.

Aspects clés et avantages de la compréhension des jetons

• Optimisation des coûts : Un comptage précis des jetons permet de prévoir le budget avec exactitude et d’identifier les moyens de réduire les coûts API par ingénierie des prompts et optimisation des réponses
• Gestion du contexte : Comprendre les limites de jetons permet aux développeurs de structurer efficacement les prompts pour que les informations cruciales soient prises en compte par le modèle
• Prédiction des performances : Le nombre de jetons corrèle avec la latence de réponse : des réponses plus longues nécessitant plus de jetons de sortie prennent plus de temps à générer, ce qui affecte l’expérience utilisateur
• Choix du modèle : Les différents modèles ont des efficacités de jeton différentes ; comparer les nombres de jetons aide à choisir le modèle le plus rentable pour chaque tâche
• Considérations multilingues : Les langues non latines comme le chinois ou l’arabe nécessitent généralement plus de jetons par caractère, ce qui impacte les coûts et l’utilisation de la fenêtre de contexte
• Évaluation de la qualité : Les schémas de consommation de jetons dans les réponses IA indiquent la profondeur de l’engagement et la pertinence du contenu, essentiels pour la veille concurrentielle et de marque
• Optimisation du streaming : Comprendre les taux de génération de jetons aide à optimiser les réponses en streaming, en équilibrant le temps d’apparition du premier jeton et la qualité de la réponse
• Limitation du débit API : Les limites en jetons par minute exigent de comprendre les schémas de consommation pour éviter de dépasser les plafonds lors d’opérations à fort volume

L’évolution des standards de jetons et les implications futures

Le paysage de la tokenisation continue d’évoluer à mesure que les modèles de langage deviennent de plus en plus sophistiqués et performants. Les premiers modèles de langage utilisaient une tokenisation assez simple au niveau du mot, mais les systèmes modernes emploient des méthodes avancées de tokenisation par sous-mots qui allient efficacité et préservation sémantique. Le Byte-Pair Encoding (BPE), popularisé par OpenAI et devenu un standard industriel, marque une avancée majeure sur les approches antérieures. Toutefois, des recherches émergentes laissent envisager l’apparition de méthodes de tokenisation encore plus efficaces à mesure que les modèles évoluent vers des contextes plus longs et des types de données plus variés.

Le futur de la tokenisation va au-delà du texte. Les modèles multimodaux comme GPT-4 Vision et Claude 3 tokenisent les images, l’audio et la vidéo en plus du texte, créant des représentations unifiées de jetons à travers différents modes. Cela signifie qu’un même prompt peut contenir des jetons texte, image et audio, tous traités par la même architecture neuronale. À mesure que ces systèmes multimodaux mûrissent, comprendre la consommation de jetons selon les types de données devient de plus en plus crucial. Par ailleurs, l’émergence de modèles de raisonnement générant des « jetons de réflexion » intermédiaires invisibles à l’utilisateur représente une autre évolution. Ces modèles consomment beaucoup plus de jetons lors de l’inférence — parfois 100 fois plus que les modèles traditionnels — pour produire un raisonnement et une résolution de problèmes de meilleure qualité. Ce développement suggère que l’industrie de l’IA pourrait évoluer vers une mesure de la valeur non seulement par les jetons de sortie mais aussi par le total des jetons computationnels consommés, y compris les processus de raisonnement cachés.

La standardisation du comptage des jetons entre plateformes demeure un défi. Bien que la bibliothèque tiktoken d’OpenAI soit largement adoptée, différentes plateformes maintiennent des tokenizers propriétaires qui produisent des résultats variés. Cette fragmentation complique la tâche des organisations qui surveillent leur présence sur plusieurs systèmes d’IA. Les évolutions futures pourraient inclure des standards de jetons à l’échelle de l’industrie, à l’image de la standardisation de l’encodage de caractères (UTF-8) qui a unifié la représentation textuelle entre systèmes. Une telle standardisation simplifierait la prévision des coûts, permettrait une comparaison équitable des services d’IA et faciliterait le suivi de la présence de marque dans l’écosystème de l’IA. Pour des plateformes comme AmICited dédiées au suivi des apparitions de marque dans les réponses d’IA, des métriques de jetons standardisées rendraient la mesure de l’engagement et de l’allocation des ressources computationnelles par différents systèmes d’IA bien plus précise.