Introduction : qu’est-ce qu’un Transformer en intelligence artificielle ?

Le Transformer est l’architecture qui a bouleversé l’intelligence artificielle depuis 2017. Conçu par des chercheurs de Google dans l’article fondateur “Attention is All You Need”, il a ouvert la voie aux modèles de langage de grande taille (LLM) comme GPT, BERT, LLaMA ou Gemini.

Pourquoi un tel impact ? Parce que le Transformer a remplacé les approches séquentielles classiques (RNN, LSTM) par un mécanisme d’attention capable de traiter les mots en parallèle et de comprendre leurs relations dans le contexte global d’un texte. Résultat : des modèles plus rapides, plus précis et infiniment plus puissants pour traduire, générer, résumer ou analyser du langage naturel.

Aujourd’hui, le Transformer n’est plus seulement une innovation académique : c’est le socle de l’IA moderne, utilisé dans la traduction automatique, les assistants virtuels, l’analyse documentaire, la génération de code et même la vision par ordinateur.

👉 Dans cet article, nous allons définir clairement ce qu’est un Transformer, comprendre son fonctionnement, ses avantages, ses limites, et explorer ses applications concrètes dans des secteurs comme la banque, l’assurance, la santé et la relation client.

1. Contexte, motivation et origines

Avant l’architecture Transformer, les architectures dominantes pour traiter des données séquentielles (comme les phrases) étaient les RNN (réseaux de neurones récurrents), les LSTM (Long Short-Term Memory) ou les GRU, parfois combinés à des mécanismes d’attention. Ces architectures avaient plusieurs limites :

• elles traitaient les séquences de façon itérative (mot après mot), ce qui rendait difficile la parallélisation,

• les dépendances à longue distance pouvaient s’effacer (problème de vanishing gradient) ou être mal modélisées,

• les architectures basées sur des convolutions (comme dans certaines variantes) avaient du mal à capturer efficacement les relations globales dans la séquence.

L’article fondateur “Attention Is All You Need” (Vaswani et al., 2017) propose une architecture entièrement basée sur l’attention, sans recours aux mécanismes récurrents ou convolutionnels. DeanHub | Code Is Life+3arXiv+3Wikipédia+3
Les auteurs montrent que ce modèle est non seulement plus facile à paralléliser, mais atteint aussi de meilleures performances sur des tâches de traduction automatique. arXiv

Depuis sa publication, l’architecture Transformer est devenue la pierre angulaire de nombreux modèles modernes de traitement du langage : BERT, GPT, T5, etc. Wikipédia+3Wikipédia+3neuron.ai+3

2. Vue d’ensemble globale : encodeur / décodeur

L’architecture de base du Transformer suit un schéma encodeur–décodeur, comme dans de nombreux modèles seq2seq (séquence à séquence) classiques. neuron.ai+3arXiv+3Jay Alammar+3

2.1 Encodeur

• L’encodeur prend en entrée une séquence (par exemple, une phrase en langue source).

• Il est constitué d’une pile de $N$ couches identiques (souvent $N=6$ dans la version « base » de l’article original). arXiv+2neuron.ai+2

• Chaque couche d’encodeur se compose de deux sous-blocs principaux :

  1. Self-Attention (multi-tête)

  2. Feed-Forward positionnel (feed-forward appliqué à chaque position)

• Chaque sous-bloc est entouré d’une connexion résiduelle (residual connection) + normalisation de couche (layer normalization). arXiv+2neuron.ai+2

À la sortie de l’encodeur, on obtient des représentations vectorielles contextualisées pour chacun des tokens d’entrée.

2.2 Décodeur

• Le décodeur génère la sortie (par exemple, une phrase traduite) de façon autoregressive (mot par mot).

• Il est aussi constitué d’une pile de $N$ couches identiques. arXiv+2neuron.ai+2

• Chaque couche du décodeur contient trois sous-blocs :

  1. Self-Attention masquée (masked self-attention) : pour que la position $i$ ne puisse pas « regarder » les positions futures > $i$.

  2. Attention encodeur–décodeur (cross-attention) : chaque position du décodeur peut s’attacher aux positions de l’encodeur.

  3. Feed-Forward positionnel

• Là aussi, chaque sous-bloc est muni de connexions résiduelles + normalisation de couche. arXiv+2neuron.ai+2

Enfin, après la dernière couche du décodeur, on applique une couche linéaire + softmax pour obtenir la distribution de probabilité sur le vocabulaire pour le prochain token. arXiv+2neuron.ai+2

Cette architecture est représentée visuellement dans de nombreux tutoriels, par exemple sur le site The Illustrated Transformer. Jay Alammar

3. Composants clés et leur fonctionnement mathématique

Pour bien comprendre le Transformer, il est essentiel de se pencher sur ses mécanismes fondamentaux : l’attention (et auto-attention), l’attention multi-têtes, l’encodage positionnel, les réseaux feed-forward, et les connexions résiduelles + normalisation.

3.1 Attention (scaled dot-product) et auto-attention

Le cœur du Transformer est le mécanisme d’attention. L’idée générale est que, pour chaque position (token) dans une séquence, on veut calculer une pondération (attention) sur les autres positions pour agréger de l’information utile.

La formule de l’attention « produit scalaire à échelle » (scaled dot-product attention) est :

Attention(Q,K,V)=softmax(QK⊤dk)V\text{Attention}(Q, K, V) = \text{softmax}\left(\frac{Q K^\top}{\sqrt{d_k}}\right) VAttention(Q,K,V)=softmax(dk​​QK⊤​)V

où

• $Q$ = matrice des queries (requêtes),

• $K$ = matrice des keys (clés),

• $V$ = matrice des values (valeurs),

• dkd_kdk​ = dimension des vecteurs de clé (scaling factor). DeanHub | Code Is Life+3arXiv+3Wikipédia+3

Le terme 1dk\frac{1}{\sqrt{d_k}}dk​​1​ est un facteur d’échelle destiné à éviter que les produits scalaires ne deviennent trop grands, ce qui rendrait la softmax trop “pointue” (peu stable). arXiv+2neuron.ai+2

Dans l’auto-attention, les $Q,K,V$ sont tous dérivés de la même séquence d’entrée (ou de sortie), ce qui permet à chaque position de “prêter attention” à d’autres positions de cette même séquence. arXiv+2neuron.ai+2

Ainsi, chaque position reçoit une représentation enrichie de son contexte global.

3.2 Attention multi-têtes (Multi-Head Attention)

Plutôt qu’une seule tête d’attention, le Transformer utilise plusieurs têtes parallèles. L’idée : chaque tête peut apprendre une relation différente entre les tokens (par exemple, syntaxique, sémantique, proximité, etc.). arXiv+2neuron.ai+2

Le processus est le suivant :

1. Pour chaque tête $i$, on projette $Q,K,V$ via des matrices linéaires propres à la tête : Qi=QWiQQ_i = Q W^{Q}_iQi​=QWiQ​, Ki=KWiKK_i = K W^{K}_iKi​=KWiK​, Vi=VWiVV_i = V W^{V}_iVi​=VWiV​.

2. On calcule l’attention sur chaque tête : Attention(Qi,Ki,Vi)\text{Attention}(Q_i, K_i, V_i)Attention(Qi​,Ki​,Vi​).

3. On concatène les sorties de toutes les têtes, puis on applique une projection linéaire finale. arXiv+2neuron.ai+2

Cette approche permet d’augmenter le capacité d’expression du modèle, en capturant divers aspects de la relation entre positions. DEV Community+2Towards AI+2

3.3 Encodage positionnel (Positional Encoding)

Parce que le Transformer ne traite pas la séquence de façon ordonnée (pas de boucle récursive), il faut ajouter une information de position aux embeddings des tokens afin que le modèle sache “où” chaque token se situe. xmarva.github.io+3arXiv+3neuron.ai+3

L’article original propose un encodage sinusoïdal :

PE(pos,2i)=sin⁡(pos100002i/dmodel)PE(pos,2i+1)=cos⁡(pos100002i/dmodel)\begin{aligned} PE_{(pos, 2i)} &= \sin\left(\frac{pos}{10000^{2i / d_{\text{model}}}}\right) \\ PE_{(pos, 2i+1)} &= \cos\left(\frac{pos}{10000^{2i / d_{\text{model}}}}\right) \end{aligned}PE(pos,2i)​PE(pos,2i+1)​​=sin(100002i/dmodel​pos​)=cos(100002i/dmodel​pos​)​

où $pos$ est la position dans la séquence, $i$ est l’indice dans le vecteur d’encodage, et dmodeld_{\text{model}}dmodel​ est la dimension du modèle. DeanHub | Code Is Life+3arXiv+3xmarva.github.io+3

Ces vecteurs de position sont ajoutés (somme) aux embeddings de mots avant d’entrer dans le premier bloc d’encodeur/décodeur. xmarva.github.io+3arXiv+3neuron.ai+3

Une raison importante pour l’usage des fonctions sin/cos est de permettre au modèle de généraliser à des longueurs de séquence plus grandes que celles rencontrées durant l’entraînement, car les motifs sinusoïdaux sont extrapolables. arXiv+1

D’autres variantes d’encodage positionnel (learnable, rotatif, etc.) ont été proposées dans des travaux ultérieurs, mais le principe reste le même. DeepWiki+1

3.4 Réseau Feed-Forward positionnel

Après chaque bloc attention (ou cross-attention), chaque position passe par un petit réseau feed-forward individuel, appliqué de manière indépendante à chaque position :

FFN(x)=max⁡(0,xW1+b1) W2+b2\text{FFN}(x) = \max(0, x W_1 + b_1)\, W_2 + b_2FFN(x)=max(0,xW1​+b1​)W2​+b2​

C’est une petite couche dense (souvent deux couches linéaires avec une activation non linéaire, souvent ReLU) appliquée à chaque position. arXiv+2neuron.ai+2

Cette opération permet d’ajouter une capacité non linéaire locale (par position) aux représentations.

3.5 Connexions résiduelles et normalisation (residual + layer norm)

Pour faciliter l’entraînement de réseaux profonds, chaque sous-bloc (attention, feed-forward) utilise une connexion résiduelle : on ajoute l’entrée du sous-bloc à sa sortie. Puis on applique la normalisation de couche (layer normalization). arXiv+2neuron.ai+2

Schématiquement :

$$\text{LayerNorm}(x+\text{SousBloc}(x))$$

Cette technique stabilise l’entraînement, améliore la propagation du gradient, et évite la dégradation des performances quand le modèle devient profond.

4. Processus d’entraînement et d’inférence

4.1 Entraînement

• Le modèle est entraîné sur des paires séquence d’entrée / séquence cible (par exemple, phrases source et cible dans une tâche de traduction).

• On applique la technique de masquage dans le décodeur pour empêcher le modèle de “voir” les futurs tokens (on masque les positions > $i$ quand on génère le token $i$). arXiv+2neuron.ai+2

• On utilise des techniques comme le warmup (échauffement) du taux d’apprentissage (le learning rate), le dropout, le label smoothing, etc., pour régulariser et stabiliser l’entraînement. arXiv+2neuron.ai+2

• La fonction de perte est généralement la cross-entropy (entropie croisée) entre la distribution prédite (softmax) et la vraie distribution (token cible).

Dans l’article original, l’un des modèles de base a été entraîné en 3,5 jours sur 8 GPU. arXiv

4.2 Inférence / génération

• En mode génération, le modèle décode de façon autoregressive : on génère un token à la fois, en utilisant les tokens déjà générés comme entrée partielle.

• On applique le masquage pour empêcher le “regard vers l’avenir”.

• On peut utiliser différentes stratégies pour choisir le token suivant : greedy, beam search, sampling, top-k, top-p (nucleus sampling), etc.

5. Forces, limites et évolutions

5.1 Forces / avantages

1. Parallélisation : comme le Transformer n’a pas de dépendances séquentielles strictes, l’ensemble de la séquence peut être traitée en parallèle — ce qui accélère fortement l’entraînement. Wikipédia+3arXiv+3neuron.ai+3

2. Modélisation de longue portée : chaque position peut directement “voir” toute la séquence via l’attention, ce qui permet de capturer des dépendances lointaines avec plus de facilité. neuron.ai+2DeanHub | Code Is Life+2

3. Flexibilité : l’architecture est suffisamment générique pour être adaptée à des tâches variées (traduction, génération de texte, compréhension, etc.).

4. Scalabilité : les versions modernes peuvent évoluer vers des très grands modèles (LLMs) avec des milliards de paramètres.

5. Performances de pointe : de nombreux modèles basés sur Transformer dominent aujourd’hui les benchmarks en NLP.

5.2 Limites / défis

• Le coût en mémoire et calcul peut devenir très élevé pour de longues séquences (complexité quadratique dans la longueur de la séquence, du fait des calculs QK⊤QK^\topQK⊤).

• Certaines versions “purement attention” peuvent souffrir d’une dégénérescence de rang (leurs sorties peuvent converger vers des matrices de rang faible) si on n’y ajoute pas de mécanismes de contournement (résidus, MLPs). Un article intitulé “Attention is Not All You Need” explore ce phénomène. arXiv

• Le besoin en données massives et en puissance de calcul est souvent très élevé pour atteindre des performances de pointe.

• Le masquage ou l’attention globale complète n’est pas toujours idéal pour les séquences très longues : des variantes (attention restreinte, hiérarchique, compressée) ont été proposées.

5.3 Évolutions et variantes

Depuis le Transformer original, de nombreuses extensions et variantes ont émergé :

• Transformer-XL, Reformer, Longformer, BigBird : modèles adaptés pour gérer des séquences très longues avec des attentions restreintes ou efficientes.

• Encodages positionnels alternatifs (learnable, rotatifs, relatifs) pour améliorer la flexibilité.

• Modèles uniquement encodeur (comme BERT) ou uniquement décodeur (comme GPT) : on peut simplifier l’architecture selon la tâche. DeanHub | Code Is Life+2neuron.ai+2

• Transformers multimodaux : on les applique non seulement au texte, mais aussi aux images, audio, graphes, etc.

6. Exemple de flux de données (avec un petit exemple)

Pour illustrer, voici un flux simplifié pour une tâche de traduction :

1. On prend une phrase source : “Le chat dort.”

2. On tokenize (“Le”, “chat”, “dort”, “.”) → embeddings + encodage positionnel → entrée de l’encodeur.

3. L’encodeur traite cette séquence via ses couches d’attention + feed-forward : on obtient des représentations enrichies pour chaque token.

4. Le décodeur commence avec un token de départ <s> et génère un nouveau token à chaque étape.

   • Il effectue une self-attention masquée sur les tokens déjà générés.

   • Il effectue une attention croisée sur la sortie de l’encodeur.

   • Il passe par un feed-forward.

   • Produit une distribution sur le vocabulaire → on choisit le token suivant (par ex. “The”).

   • On répète jusqu’au token de fin <\!s>.

Chaque position de sortie est influencée à la fois par les positions cibles précédentes (via la self-attention masquée) et par les positions d’entrée (via l’attention croisée).

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Conclusion

Le Transformer n’est pas qu’une brique technique : c’est le socle de l’IA moderne. En remplaçant le traitement séquentiel par l’attention et le calcul parallèle, il a rendu possibles les avancées majeures des LLM (compréhension, génération, traduction, raisonnement assisté) et leur déploiement à l’échelle entreprise.
Ses forces — scalabilité, performance sur contexte long, adaptabilité multi-modalités — en font l’architecture de référence pour des cas d’usage critiques : analyse documentaire, assistants métier, détection de fraude, automatisation.

Reste un impératif : gouverner ces modèles (qualité des données, RAG pour l’exactitude, explicabilité, contrôle humain, sécurité). Les organisations qui maîtrisent ce triptyque modèle + données + gouvernance transforment déjà leurs opérations et l’expérience client.

À retenir : comprendre le Transformer, c’est disposer du langage commun pour évaluer, intégrer et industrialiser l’IA. Prochaine étape ? Cartographier vos cas d’usage, définir les sources de vérité (RAG) et lancer un pilote mesurable avec des métriques de qualité et de risque claires. Pour aller plus loin :

• Guide RAG (Retrieval-Augmented Generation) chez Palmer Consulting 

• Guide LLM (Large Language Models) chez Palmer Consulting → palmer consulting — LLM