Voici un article sur l'encodage par paire d'octets pour le cryptage, quels sont les avantages de ce concept en dehors de la compression ?
Le codage par paire d'octets (BPE) ou codage digramme est une forme simple et robuste de compression de données dans laquelle la paire la plus courante d'octets contigus de données dans une séquence est remplacée par un octet qui n'apparaît pas dans la séquence. Une table de consultation des remplacements est nécessaire pour reconstruire les données d'origine. L'algorithme a été décrit publiquement pour la première fois par Philip Gage dans un article de février 1994 intitulé "A New Algorithm for Data Compression" (Un nouvel algorithme pour la compression des données) dans le C Users Journal.

Une variante de la technique s'est avérée utile dans plusieurs domaines du traitement du langage naturel (NLP), pour des applications telles que la tokenisation, comme on le voit dans SentencePiece de Google et GPT-3 d'OpenAI. Ici, l'objectif n'est pas la compression des données, mais la tokenisation d'un texte dans une langue donnée pour produire une séquence variable de termes à partir d'un vocabulaire de tokens de taille fixe. En règle générale, la plupart des mots seront codés sous la forme d'un seul jeton, tandis que les mots rares seront codés sous la forme d'une séquence de quelques jetons, ces jetons représentant des parties de mots significatives. Cette traduction du texte en jetons peut être trouvée par des variantes du codage par paires d'octets, telles que les unités de sous-mots.

Le codage par paires d'octets se prête aux tâches de NLP en raison de sa simplicité et de sa rapidité ; le codage par paires d'octets est efficace pour la tokenisation des termes, ne nécessite pas d'importants frais généraux de calcul et reste cohérent, ce qui le rend fiable.
Une autre utilisation du codage par paire d'octets, outre la compression, serait la tokenisation.  La tokénisation peut être utilisée dans le traitement du langage naturel pour encoder des jetons de mots afin de simplifier et d'accélérer les tâches de traitement du langage naturel.
here is a blurb about byte pair encoding for encryption, what benefits does this concept have besides compression?
Byte pair encoding[1][2] (BPE) or digram coding[3] is a simple and robust form of data compression in which the most common pair of contiguous bytes of data in a sequence are replaced with a byte that does not occur within the sequence. A lookup table of the replacements is required to rebuild the original data. The algorithm was first described publicly by Philip Gage in a February 1994 article "A New Algorithm for Data Compression" in the C Users Journal.[4]

A variant of the technique has shown to be useful in several natural language processing (NLP) domains, for applications such as tokenisation, as seen in Google's SentencePiece[5] and OpenAI's GPT-3.[6] Here, the goal is not data compression, but tokenisation of text in a given language to produce a variable sequence of terms from a fixed-size vocabulary of tokens. Typically, most words will be encoded as a single token, while rare words will be encoded as a sequence of a few tokens, where these tokens represent meaningful word parts. This translation of text into tokens can be found by variants of byte pair encoding, such as subword units.[7]

Byte pair encoding lends itself to NLP tasks due to its simplicity and speed; BPE is suitably effective for the tokenisation of terms, does not require large computational overheads, and remains consistent, making it reliable.
An alternate use for byte pair encoding besides compression would be tokenization.  Tokenization can be used in Natural Language Processing to encode tokens of words for simplicity and speed in NLP tasks.