# Stop Words (Mots vides)

> Mots très courants (le, la, et, de) souvent filtrés lors du traitement du langage car ils apportent peu de sens direct.

- Page ZoneIA : https://zoneia.fr/glossaire/stop-words-mots-vides
- Type : Définition du glossaire IA
- Catégories : [Rédaction & Texte IA](https://zoneia.fr/outils/categorie/redaction-texte-ia), [Analyse de Données & Data](https://zoneia.fr/outils/categorie/analyse-donnees-data)
- Publié le : 2026-03-04
- Mis à jour le : 2026-05-22

Les *stop words* (ou **mots vides**) sont des termes très fréquents dans une langue (ex. « le », « de », « et », « à ») qui servent surtout à structurer les phrases. En analyse de texte, ils sont souvent considérés comme peu informatifs car ils n’aident pas toujours à distinguer le sujet principal d’un document.

## Pourquoi les filtrer ?
Dans des approches classiques de NLP (recherche d’information, classification, clustering), enlever ces mots peut :
- réduire le bruit et la taille des données,
- accélérer le traitement,
- améliorer certaines mesures basées sur la fréquence (ex. TF-IDF), car les mots ultra fréquents dominent sinon les statistiques.

## Comment ça marche ?
On utilise généralement une **liste prédéfinie** par langue (et parfois par domaine), puis on supprime ces mots lors de la **tokenisation** ou du nettoyage. Certaines pipelines préfèrent les conserver mais les **pondérer faiblement** plutôt que les retirer.

## Limites et cas où les garder
Les stop words peuvent être cruciales pour le sens :
- négation (« ne…pas », « sans »),
- questions (« qui », « pourquoi »),
- analyse syntaxique ou génération de texte.
Avec des modèles modernes (BERT, GPT), on les conserve souvent, car le contexte complet améliore la compréhension.

## Exemples d’usage
- Moteur de recherche : ignorer « de », « le » pour mieux indexer.
- Analyse de sentiments : conserver « pas » pour éviter d’inverser le sens.

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Source : ZoneIA, annuaire francophone des outils IA (https://zoneia.fr/glossaire/stop-words-mots-vides)