{"id":564,"date":"2023-06-21T19:15:15","date_gmt":"2023-06-21T19:15:15","guid":{"rendered":"https:\/\/chatx.ai\/blog\/?p=564"},"modified":"2026-04-03T17:19:29","modified_gmt":"2026-04-03T17:19:29","slug":"token","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/chatx.ai\/blog\/fr\/token\/","title":{"rendered":"Les tokens dans le contexte des mod\u00e8les d\u2019IA : que sont les tokens ?"},"content":{"rendered":"<h3>Dans cet article, nous expliquons ce que sont les tokens et comment ils sont calcul\u00e9s. Nous donnons \u00e9galement un exemple concret de leur utilisation et proposons des conseils pour \u00e9conomiser efficacement des tokens.<\/h3>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/chatx.ai\/blog\/tokens\/#definition\">D\u00e9finition des tokens<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/chatx.ai\/blog\/tokens\/#calculation\">Comment les tokens sont calcul\u00e9s<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/chatx.ai\/blog\/tokens\/#example\">Un exemple de tokens<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/chatx.ai\/blog\/tokens\/#comparison\">Comparaison entre la tokenisation par mots et par sous-mots<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/chatx.ai\/blog\/tokens\/#usage\">Utilisation efficace des tokens<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<h4 id=\"definition\">D\u00e9finition des tokens<\/h4>\n<p>Les tokens sont un \u00e9l\u00e9ment central dans le traitement du texte par des mod\u00e8les d\u2019intelligence artificielle comme ChatGPT d\u2019OpenAI. Ils constituent la base pour comprendre et interpr\u00e9ter les donn\u00e9es textuelles. Ces \u00e9l\u00e9ments, appel\u00e9s tokens, sont les plus petites unit\u00e9s que ces mod\u00e8les peuvent traiter.<br \/>\nDans sa forme la plus simple, un token peut repr\u00e9senter un mot, un signe de ponctuation ou un espace. Cependant, des mod\u00e8les plus avanc\u00e9s comme ChatGPT \u00e9largissent ce concept\u202f: un token peut alors \u00eatre une partie de mot ou m\u00eame plusieurs mots. Cette approche est appel\u00e9e tokenisation par sous-mots.<\/p>\n<h4 id=\"calculation\">Comment les tokens sont calcul\u00e9s<\/h4>\n<p>Lors du traitement d\u2019un texte, celui-ci est d\u2019abord d\u00e9coup\u00e9 en une s\u00e9rie de tokens\u202f: c\u2019est la tokenisation. Le mod\u00e8le utilise alors la repr\u00e9sentation num\u00e9rique de ces tokens pour analyser et pr\u00e9dire le texte.<br \/>\nUn point essentiel est la limitation du nombre de tokens qu\u2019un mod\u00e8le peut traiter. Par exemple, GPT-3.5 Turbo est limit\u00e9 \u00e0 4\u202f096 tokens et GPT-4 \u00e0 8\u202f192 tokens. Cette limitation concerne \u00e0 la fois les textes en entr\u00e9e et en sortie, et on parle alors de \u00ab\u202ffen\u00eatre de contexte\u202f\u00bb. Le nombre de tokens autoris\u00e9 dans un mod\u00e8le comme ChatGPT d\u00e9pend non seulement des limites techniques du mod\u00e8le lui-m\u00eame, mais aussi des param\u00e8tres d\u00e9finis par l\u2019op\u00e9rateur ou l\u2019application.<\/p>\n<h4 id=\"example\">Un exemple de tokens<\/h4>\n<p>Une phrase comme \u00ab\u202fChatGPT est un mod\u00e8le de langage d\u2019OpenAI\u202f\u00bb sera d\u00e9coup\u00e9e en tokens distincts. Avec une simple tokenisation par mots, la phrase pourrait \u00eatre d\u00e9coup\u00e9e ainsi :<br \/>\n<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-149\" src=\"https:\/\/chatx.ai\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/tokens_beispiel.jpg\" alt=\"Exemple de tokens\" width=\"702\" height=\"284\" srcset=\"https:\/\/chatx.ai\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/tokens_beispiel.jpg 702w, https:\/\/chatx.ai\/blog\/wp-content\/uploads\/2023\/06\/tokens_beispiel-300x121.jpg 300w\" sizes=\"auto, (max-width: 702px) 100vw, 702px\" \/><br \/>\nMais avec la tokenisation par sous-mots, la m\u00eame phrase pourrait \u00eatre d\u00e9coup\u00e9e en plus ou moins de tokens, selon la logique propre au mod\u00e8le.<\/p>\n<h4 id=\"comparison\">Comparaison entre la tokenisation par mots et par sous-mots<\/h4>\n<p>Supposons que l\u2019on ait un texte de 1\u202f000 mots. Avec une tokenisation simple par mots, on aurait \u00e9galement 1\u202f000 tokens. Mais avec une tokenisation par sous-mots, le nombre de tokens peut varier. Par exemple, le mot \u00ab\u202fconfiguration\u202f\u00bb pourrait \u00eatre divis\u00e9 en plusieurs tokens comme \u00ab\u202fConfi\u202f\u00bb, \u00ab\u202fgura\u202f\u00bb, \u00ab\u202ftion\u202f\u00bb. De m\u00eame, un signe de ponctuation ou un espace peuvent compter comme un token \u00e0 part enti\u00e8re. Cela signifie que le nombre total de tokens peut \u00eatre sup\u00e9rieur au nombre de mots du texte.<\/p>\n<h4 id=\"usage\">Utilisation efficace des tokens<\/h4>\n<p>En r\u00e8gle g\u00e9n\u00e9rale, moins il y a de texte dans la question et la r\u00e9ponse, moins de tokens sont utilis\u00e9s. C\u2019est un point important \u00e0 prendre en compte pour maximiser l\u2019efficacit\u00e9 et optimiser l\u2019utilisation des tokens avec des mod\u00e8les comme ChatGPT.<\/p>\n<p><strong>Saisie efficace du texte :<\/strong> Essayez de formuler vos demandes de mani\u00e8re concise et claire. Les r\u00e9p\u00e9titions inutiles, les phrases trop longues ou les explications hors sujet augmentent le nombre de tokens consomm\u00e9s.<\/p>\n<p><strong>Demander des r\u00e9ponses plus courtes :<\/strong> Dans certains cas, vous pouvez influencer la longueur des r\u00e9ponses g\u00e9n\u00e9r\u00e9es. Plus la r\u00e9ponse est courte, moins de tokens sont utilis\u00e9s.<\/p>\n<p><strong>M\u00e9morisation des messages pr\u00e9c\u00e9dents :<\/strong> Selon l\u2019application, il peut \u00eatre utile d\u2019activer ou de d\u00e9sactiver la fonction de m\u00e9morisation des messages pr\u00e9c\u00e9dents. Ce r\u00e9glage se trouve dans ChatGPT-X sous \u00ab\u202fParam\u00e8tres\u202f\u00bb. Il faut savoir que si cette option est activ\u00e9e, les questions et r\u00e9ponses pr\u00e9c\u00e9dentes sont additionn\u00e9es au total des tokens utilis\u00e9s dans le chat.<\/p>\n<p>Activation de la fonction de rappel\u202f: Par exemple, si vous utilisez ChatGPT pour r\u00e9sumer un texte et que le premier r\u00e9sum\u00e9 ne vous satisfait pas, vous pouvez demander une am\u00e9lioration. Dans ce cas, il est conseill\u00e9 d\u2019activer la fonction de rappel\u202f: la nouvelle commande s\u2019appuie sur les informations pr\u00e9c\u00e9dentes et propose un r\u00e9sum\u00e9 optimis\u00e9. Cela permet d\u2019\u00e9conomiser des tokens, puisque vous n\u2019avez pas \u00e0 resoumettre le texte initial \u00e0 chaque fois.<\/p>\n<p>D\u00e9sactivation de la fonction de rappel\u202f: Si vous utilisez ChatGPT pour g\u00e9n\u00e9rer des po\u00e8mes ind\u00e9pendants, il est pr\u00e9f\u00e9rable de d\u00e9sactiver cette fonction. Ainsi, chaque nouvelle demande est trait\u00e9e de mani\u00e8re ind\u00e9pendante, g\u00e9n\u00e9rant des po\u00e8mes uniques. Vous pouvez \u00e9galement ouvrir un nouveau chat pour chaque nouvelle conversation afin de garantir que les messages pr\u00e9c\u00e9dents n\u2019influencent pas les suivants. Cela permet d\u2019\u00e9conomiser des tokens, car les textes inutiles ne sont pas pris en compte dans la nouvelle demande.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Dans cet article, nous expliquons ce que sont les tokens et comment ils sont calcul\u00e9s. Nous donnons \u00e9galement un exemple concret de leur utilisation et proposons des conseils pour \u00e9conomiser efficacement des tokens. 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